نوع مقاله : مقاله پژوهشی
نویسندگان
1
دانشآموختۀ کارشناسی ارشد علوم و مهندسی جنگل، گروه جنگلداری و اقتصاد جنگل، دانشکدۀ منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
2
استاد گروه جنگلداری و اقتصاد جنگل، دانشکدۀ منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
3
استادیار گروه جنگلداری و اقتصاد جنگل، دانشکدۀ منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
4
عضو هیات علمی گروه جنگلداری و اقتصاد جنگل، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
چکیده
مطالعۀ روند تغییرات پوششهای گیاهی شهری با توجه به عملکردهای مختلف محیط زیستی، اجتماعی، فرهنگی و اقتصادی آنها بهمنظور مدیریت پایدار شهرها ضروری است. در این پژوهش به بررسی روند تغییرات سبزینگی پوشش گیاهی کلانشهر تهران با استفاده از شاخص تفاوت پوشش گیاهی نرمالشده (NDVI) حاصل از دادههای ماهوارهای لندستهای 5 و 8 در زمان حداکثر سبزینگی پوشش گیاهی با بهکارگیری روشهای پارامتری (رگرسیون حداقل مربعات) و ناپارامتری (تیل- سن و من- کندال) طی دورۀ 1398- 1387 پرداخته شده است. بهدلیل موجود نبودن دادههای لندست برای سالهای 1390 و 1391، از محصول MOD13Q1 NDVI بهعنوان دادۀ جایگزین استفاده شد. همچنین مشخصههای اقلیمی از دادههای چهار ایستگاه هواشناسی سینوپتیک شهر تهران استخراج شد. رابطۀ میان تغییرات NDVI و مشخصههای اقلیمی میانگین دما و مجموع بارش یک ماه قبل و یک سال قبل از تاریخ حداکثر NDVI بررسی شد. نتایج بررسی روند تغییرات NDVI حاکی از روند افزایشی جزئی پوشش گیاهی کلانشهر تهران بود، اما آزمون من- کندال نشان داد که روند مثبت مشاهدهشده معنیدار نیست (05/0= α). بررسی روندها به تفکیک در مناطق 22گانۀ تهران نیز نشان داد که در پنج منطقه روند معنیدار کاهشی وجود دارد و در بقیۀ مناطق روند معنیدار مشاهده نشد. تحلیل همبستگی میان تغییرات NDVI و دادههای اقلیمی دما و بارش بهترتیب همبستگی منفی و مثبت نشان داد. ارزشهای NDVI و دادههای اقلیمی یک ماه قبل، همبستگی بیشتری از دادههای اقلیمی یک سال قبل داشت.
کلیدواژهها
عنوان مقاله English
Time series analysis of vegetation dynamic trend using Landsat data
in Tehran Megacity
نویسندگان English
Z. Najafi
1
A.A. Darvishsefat
2
P. Fatehi
3
P. Attarod
4
1
MSc. Graduate of Forest Sciences and Engineering, Department of Forestry and Forest Economics, Faculty of Natural Resources, University of Tehran, Karaj, I. R. Iran
2
Prof., Department of Forestry and Forest Economics, Faculty of Natural Resources, University of Tehran, Karaj, I. R. Iran
3
3Assistant Prof., Department of Forestry and Forest Economics, Faculty of Natural Resources, University of Tehran, Karaj, I. R. Iran.
4
Prof., Department of Forestry and Forest Economics, Faculty of Natural Resources, University of Tehran, Karaj, I. R. Iran.
چکیده English
Urban vegetation monitoring can play a vital role in sustainable city management because of their diverse environmental, social, cultural, and economic functions. In this study, the vegetation trend was assessed using the Normalized Vegetation Difference Index (NDVI) obtained from the Landsat 5 and 8 at a maximum vegetation greenness time by applying a parametric approach (i.e. Ordinary Least Square Linear Regression) and a non-parametric approach (i.e. Theil-Sen and Mann-Kendall) over Tehran city during 2008 - 2019. The MOD13Q1 NDVI product was used as a complementary data due to the lack of appropriate Landsat data for 2011 and 2012. The data collected from four synoptic meteorological stations located in Tehran were used to extract the mean temperature and the total precipitation parameters. The relationship between NDVI variations and climatic characteristics, i.e. the mean temperature and total precipitation of one month before and one year before the maximum NDVI values were analyzed. The NDVI trend analysis showed a slight increase in Tehran vegetation cconditions during 12 years, however, the result of the Mann-Kendall test was not statistically significant (α = 0.05). Trend analysis for 22 individual districts showed a significant negative trend for five districts, and the remaining districts showed a non-significant trend. The NDVI was negatively correlated with temperature, and there was a positive correlation between NDVI and precipitation. The NDVI variations showed a more similar trend to the climate data of one month before NDVI data-set than one year.
کلیدواژهها English
Change of greenness
Mann- Kendall
Time Series
Trend
Urban vegetation