توسعه فضاهای پیراشهری

توسعه فضاهای پیراشهری

مدل‌سازی و پیش‌بینی اثر الگوهای مختلف توسعه پیراشهری بر دمای سطح زمین (مورد: جلگه گیلان)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دوره دکتری، دانشکده محیط‌زیست، دانشگاه منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران.
2 استاد تمام دانشکده محیط زیست، دانشگاه منابع طبیعی گرگان، ایران.
3 استاد تمام مرکز تحقیقات GFZ آلمان، دانشکده علوم زمین، پوتسدام، آلمان.
4 استادیار دانشکده محیط‌زیست، دانشگاه منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران.
چکیده
الگوهای مختلف توسعه سکونتگاهی اثر مستقیمی بر شکل­گیری جزایر گرمایی شهری دارند و استفاده از مدل­های مکانی نقش مهمی در بهبود درک این اثرات ایفا می­کند. ازاین‌رو در مطالعه حاضر، از مدل سلول­های خودکار برای پیش‌بینی توسعه مناطق سکونتگاهی آینده در شمال ایران (جلگه دشت گیلان) برای سال­های 2035 و 2050 تحت سه سناریوی رشد اقتصادی (BAU)، حفاظت از محیط‌زیست (ENV) و رشد فشرده (COM) استفاده شد. لایه­های دمای سطح زمین مناطق سکونتگاهی از سه تصویر ماهواره لندست در سال‌های 2002، 2012 و 2022 با مقادیر میانگین 14/33، 38/36 و 78/34 درجه سانتی‌گراد بازیابی شد. نتایج تحلیل­های آماری نشان داد که قطعات طیفی مستخرج از تحلیل شی­گرای تصاویر ماهواره­ای، پیش‌بینی دقیق­تری از میانگین دمای سطح زمین ارائه می­دهند. با استفاده از مساحت قطعات طیفی و درصد مرز مشترک آن‌ها با قطعات مجاور، یک مدل رگرسیونی برای پیش­بینی دمای سطح زمین مناطق سکونتگاهی پیش‌بینی‌شده برای سال‌های 2035 و 2050 ساخته شد (617/0=R2). بالاترین میانگین دمای سطح زمین تحت سناریوی COM (88/33 درجه سانتی‌گراد) در سال 2050 به دست آمد، درحالی‌که کمترین مقدار میانگین دمای سطح زمین تحت سناریوی ENV در سال 2050 (23/31 درجه سانتی‌گراد) مشاهده شد. با توجه به نتایج این مطالعه، میانگین دمای سطح زمین مناطق سکونتگاهی به‌اندازه و پیکربندی فضایی قطعات طیفی سکونتگاهی در مقیاس محلی و الگوهای گسترش مناطق سکونتگاهی (سناریوها) در سطح منطقه­ای وابسته است.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


مرکز آمار ایران، 1395. سالنامه آماری گیلان. تهران، ص 864.
Addae, B., Dragićević, S., 2022. Integrating multi-criteria analysis and spherical cellular automata approach for modelling global urban land-use change. Geocarto International, 2152498. https://doi.org/10.1080/10106049.2022.2152498
Aeinehvand, R., Darvish, A., Baghaei Daemei, A., Barati, S., Jamali, A., Malekpour Ravasjan, V., 2021. Proposing alternative solutions to enhance natural ventilation rates in residential buildings in the Cfa Climate Zone of Rasht. Sustainability 13 (2), 679. https://www.mdpi.com/2071-1050/13/2/679.
 Afrakhteh, R., Asgarian, A., Sakieh, Y., Soffianian, A., 2016. Evaluating the strategy of integrated urban-rural planning system and analyzing its effects on land surface temperature in a rapidly developing region. Habitat International 56, 147-156. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2016.05.009.
Asadabadi, M.R., Chang, E., Saberi, M., 2019. Are MCDM methods useful? A critical review of analytic hierarchy process (AHP) and analytic network process (ANP). Cogent Engineering 6 (1), 1623153. https://doi.org/10.1080/23311916.2019.1623153.
Bonafoni, S., Keeratikasikorn, C., 2018. Land surface temperature and urban density: Multiyear modeling and relationship analysis using MODIS and Landsat data. Remote Sensing 10 (9), 1471. https://doi.org/10.3390/rs10091471.
Borghei, Y., Moghadamnia, M.T., Sigaroudi, A.E., Ghanbari, A., 2020. Association between climate variables (cold and hot weathers, humidity, atmospheric pressures) with out-of-hospital cardiac arrests in Rasht, Iran. Journal of Thermal Biology 93, 102702. DOI: 10.1016/j.jtherbio.2020.102702.
Chen, Z., Zhang, H., Duan, H., Shi, C., 2021. Improvement of thermal and optical responses of short-term aged thermochromic asphalt binder by warm-mix asphalt technology. Journal of Cleaner Production 279, 123675. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.123675.
Dezhkam, S., Amiri, B.J., Darvishsefat, A.A., Sakieh, Y., 2014. Simulating the urban growth dimensions and scenario prediction through sleuth model: a case study of Rasht County, Guilan, Iran. GeoJournal 79, 591-604. DOI: 10.1007/s10708-013-9515-9.
Firozjaei, M.K., Alavipanah, S.K., Liu, H., Sedighi, A., Mijani, N., Kiavarz, M., Weng, Q., 2019. A PCA–OLS model for assessing the impact of surface biophysical parameters on land surface temperature variations. Remote Sensing 11 (18), 2094. https://doi.org/10.3390/rs11182094.
Guha, S., Govil, H., Dey, A., Gill, N., 2018. Analytical study of land surface temperature with NDVI and NDBI using Landsat 8 OLI and TIRS data in Florence and Naples city, Italy. European Journal of Remote Sensing 51 (1), 667-678. https://doi.org/10.1080/22797254.2018.1474494.
Hakimi, H., Rezazadeh, Z., Askarnezhad, R., 2019. An Analysis of Rural Terminal Locations in Cities using the Weighted Linear Combination (WLC) Technique and ELECTRE Model (Case Study: Meshkinshahr). Geography and Urban Space Development 6 (1), 81-101.  https://doi.org/10.22067/gusd.v6i1.67423.
Hou, H., Estoque, R.C., 2020. Detecting cooling effect of landscape from composition and configuration: An urban heat island study on Hangzhou. Urban Forestry & Urban Greening 53, 126719. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2020.126719.
Kim, S.W., Brown, R.D., 2021. Urban heat island (UHI) intensity and magnitude estimations: A systematic literature review. Science of the Total Environment 779, 146389. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2021.146389.
Kong, D., Gu, X., Li, J., Ren, G., Liu, J., 2020. Contributions of global warming and urbanization to the intensification of human‐perceived heatwaves over China. Journal of Geophysical Research: Atmospheres 125 (18), e2019JD032175. https://doi.org/10.1029/2019JD032175.
Lopes, M.S., Saldanha, D.L., Veettil, B.K., 2021. Object-oriented and fuzzy logic classification methods for mapping reforested areas with exotic species in Rio Canoas State Park—Santa Catarina, Brazil. Environment, Development and Sustainability 23, 7791-7807. https://doi:10.1007/s10668-020-00946-0.
Lu, L., Weng, Q., Xiao, D., Guo, H., Li, Q., Hui, W., 2020. Spatiotemporal variation of surface urban heat islands in relation to land cover composition and configuration: A multi-scale case study of Xi’an, China. Remote Sensing 12 (17), 2713. https://doi.org/10.3390/rs12172713.
Madanian, M., Soffianian, A.R., Koupai, S.S., Pourmanafi, S., Momeni, M., 2018. The study of thermal pattern changes using Landsat-derived land surface temperature in the central part of Isfahan province. Sustainable cities and society 39, 650-661. DOI: 10.1016/j.scs.2018.03.018.
 Mokhtari, Z., Amani-Beni, M., Asgarian, A., Russo, A., Qureshi, S., Karami, A., 2023. Spatial prediction of the urban inter-annual land surface temperature variability: An integrated modeling approach in a rapidly urbanizing semi-arid region. Sustainable Cities and Society 93, 104523. https://doi.org/10.1016/j.scs.2023.104523.
Mukherjee, F., Singh, D., 2020. Assessing land use–land cover change and its impact on land surface temperature using LANDSAT data: A comparison of two urban areas in India. Earth Systems and Environment 4, 385-407. DOI:10.1007/s41748-020-00155-9.
Mutiibwa, D., Strachan, S., Albright, T., 2015. Land surface temperature and surface air temperature in complex terrain. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 8 (10), 4762-4774. DOI: 10.1109/JSTARS.2015.2468594.
Rakoto, P.Y., Deilami, K., Hurley, J., Amati, M., Sun, Q.C., 2021. Revisiting the cooling effects of urban greening: Planning implications of vegetation types and spatial configuration. Urban Forestry & Urban Greening 64, 127266. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2021.127266.
Sekertekin, A., 2019. Validation of physical radiative transfer equation-based land surface temperature using Landsat 8 satellite imagery and SURFRAD in-situ measurements. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics 196, 105161.       https://doi.org/10.1016/j.jastp.2019.105161.
Sekertekin, A., Zadbagher, E., 2021. Simulation of future land surface temperature distribution and evaluating surface urban heat island based on impervious surface area. Ecological Indicators 122, 107230. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.107230.
Shamsaei, M., Carter, A., Vaillancourt, M., 2022. A review on the heat transfer in asphalt pavements and urban heat island mitigation methods. Construction and Building Materials 359, 129350. https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2022.129350.
 Sun, Y., Hu, T., Zhang, X., Li, C., Lu, C., Ren, G., Jiang, Z., 2019. Contribution of global warming and urbanization to changes in temperature extremes in Eastern China. Geophysical Research Letters 46 (20), 11426-11434. https://doi.org/10.1029/2019GL084281.
Tella, A., Balogun, A.-L., 2020. Ensemble fuzzy MCDM for spatial assessment of flood susceptibility in Ibadan, Nigeria. Natural Hazards 104 (3), 2277-2306. DOI: 10.1007/s11069-020-04272-6.
Wesley, E.J., Brunsell, N.A., 2019. Greenspace pattern and the surface urban heat island: A biophysically-based approach to investigating the effects of urban landscape configuration. Remote Sensing 11 (19), 2322. https://doi.org/10.3390/rs11192322.
Xiang, Y., Ye, Y., Peng, C., Teng, M., Zhou, Z., 2022. Seasonal variations for combined effects of landscape metrics on land surface temperature (LST) and aerosol optical depth (AOD). Ecological Indicators 138, 108810. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2022.108810.
Yao, L., Li, T., Xu, M., Xu, Y., 2020. How the landscape features of urban green space impact seasonal land surface temperatures at a city-block-scale: An urban heat island study in Beijing, China. Urban Forestry & Urban Greening 52, 126704. DOI: 10.1016/j.ufug.2020.126704.
Yu, S., Chen, Z., Yu, B., Wang, L., Wu, B., Wu, J., Zhao, F., 2020. Exploring the relationship between 2D/3D landscape pattern and land surface temperature based on explainable eXtreme Gradient Boosting tree: A case study of Shanghai, China. Science of the Total Environment 725, 138229. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2020.138229.
Zawadzka, J., Harris, J.A., Corstanje, R., 2021. A simple method for determination of fine resolution urban form patterns with distinct thermal properties using class-level landscape metrics. Landscape Ecology 36, 1863-1876. https://doi.org/10.1007/s10980-020-01156-9.