Статья: Изучение и прогнозирование путей землепользования и изменения земного покрова в пригороде Ясуджа (провинция Кохгилуйе и Бойерахмед, Иран)

В таблице 2 показана площадь, проценты и тренд изменений в землепользовании для каждого из изученных периодов. Из нее видно, что за все периоды тренд для лесов и пастбищ был нисходящим, а для сельхозугодий и населенных пунктов -- восходящим. Больше всего изменений за 1987 -1999 гг. произошло в сельхозугодиях и лесах, при этом площадь лесов уменьшилась на 4240 га больше, чем сельхозугодий, а значит, множество лесов перевели под сельхозугодия и населенные пункты. Больше всего изменений за 1987-2013 гг. произошло в сельхозугодиях и пастбищах, при этом площадь пастбищ уменьшилась на 4240 га больше, чем площадь лесов, а значит, большинство пастбищ перешло под сельхозугодия и населенные пункты. Спрогнозировано, что больше всего изменений за 2013-2039 гг. произойдет в сельхозугодиях и лесах, при этом леса уменьшатся на 1513 га больше, чем пастбища, а значит, большинство лесов уйдет под сельхозугодия и населенные пункты.

Таблица 2. Площадь в гектарах и процентах и тренд изменений типов землепользования за три временных периода.

В следующие 26 лет площадь сельхозугодий увеличится на 3%, т.е. меньше, чем за последние 26 лет; пастбищ - уменьшится на 2%, т.е. меньше, чем за прошедший период; лесов - на 0.8%, т.е. больше, чем за прошедший период; населенных пунктов - увеличится на 1.7%, т.е. больше, чем за прошедший период. Поэтому можно утверждать, что за следующие 26 лет леса и населенные пункты будут изменяться быстрее, чем сельхозугодия и пастбища. Однако в связи с необходимостью обратить внимание на ключевую роль природных ресурсов за последние годы это уменьшение изменений остается неудовлетворительным.

Классификация для 1987, 1999 и 2013 гг. имеет общую точность 80% и индекс Каппа 0.89%. И хотя оба показателя для классифицированных снимков всех трех лет примерно равны и составляют 79 и 0.89 соответственно, точность составителя и пользователя карт варьируют за разные годы для разных типов землепользования и земного покрова. Так, в 1987 г. они составили 79 и 76% соответственно; самая низкая точность пользователя наблюдалась для пастбищ - 67.6%. В 1999 г. они составили 78.7 и 74.3%; самая низкая точность пользователя для пастбищ - 67.3%. В 2013 г. они составили 78.5 и 76.8%; самая низкая точность пользователя для пастбищ - 70.3%. Заметно, что точность составителя карт выше пользовательской, потому что первая основана на тестовых пикселях, а вторая - на общем изображении.

В нашем исследовании карты для 2013 и 2039 гг. были спрогнозированы с помощью дискретной модели Маркова. Карта для 2013 года создана, чтобы оценить точность данного метода, а карта для 2039 года - чтобы изучить, как будут проходить изменения в землепользовании в течение следующих 26 лет. При использовании дискретной модели переменные, влияющие на изменения, вовлечены в процесс составления модели, который использует логистическую регрессию, чтобы анализировать и прогнозировать эти изменения. Фактически в логистической регрессии каждый тип землепользования выступает зависимой переменной, а факторы, влияющие на земной покров, - в качестве независимых (критерий предпочтительности), что и было обозначено в нашей модели. Коэффициент корреляции и отношение между независимыми и зависимыми переменными или, другими словами, влияние удаленности от города, дорог и прочего на изменения в землепользовании показано в логистической регрессии с помощью псевдо-R2 и ROC. Средние значения ROC и псевдо- R2 для разных типов землепользования и земного покрова за период 1987-1999 гг. составили 0.84 и 0.27 соответственно. Наибольшее среднее значение обоих переменных за указанный период связано с населенными пунктами и составляет 0.9 и 0.4 соответственно. За период 1987 -2013 гг. - 0.8 и 0.23, наибольшее среднее значение также связано с населенными пунктами - 0.9 и 0.42. Все перечисленные индексы указывают на точность моделирования с помощью логистической регрессии.

На рисунке 6 показана карта землепользования, спрогнозированная для 2013 г. Чтобы оценить точность нашей модели, эту карту сравнили с настоящей картой, составленной по спутниковым снимкам, в результате чего было получено 4 индекса Каппа, которые показаны в таблице 3. Эти индексы указывают на точность применения дискретной модели Маркова. Индекс Kiocation демонстрирует, насколько ячейки смоделированной карты накладываются на настоящую карту изменений землепользования. Индекс Каппа слоев локации показывает, насколько точно смоделированная карта накладывается на свои типы землепользования.

Рис. 6. Карта землепользования для 2013

Выводы

Данное исследование направлено на то, чтобы обнаружить изменения в землепользовании за последние 26 лет и спрогнозировать новые изменения на следующие 26 лет. Оптимальный сценарий жизни в городских сообществах подчеркивает необходимость планирования землепользования, чтобы регулировать его направление и развитие в городах. Территории, которые окружают городские области, находятся под влиянием многих факторов, включая изменения окружающей среды, природные бедствия и человеческую деятельность. Степень изменений среды зависит от демографических, структурных и функциональных характеристик сообщества, в котором эти изменения происходят. В подобных ситуациях планирование рационального развития города играет важную роль в улучшении качества среды и уровня жизни населения. С учетом растущей популяции и активной миграции деревенских жителей в городские области, а также возникновение экологических проблем, в том числе разрушение естественных лесов и пастбищ, необходимо изучать последствия и влияние подобной деятельности. Вследствие широкого распространения измене ний в землепользовании и земном покрове, использование технологий дистанционного зондирования стало главным инструментом в их изучении и мониторинге. Создание карт землепользования и покрова с использованием спутниковых снимков - один из самых быстрых и на именее затратных способов достичь поставленных целей. Результаты как нашего, так и других исследований, указывают на то, что спутниковая съемка способна помочь в подготовке карт землепользования. С другой стороны, исследования демонстрируют, что ГИС-технологии и дистанционное зондирование подходят для сбора пространственно-временных данных.

Таблица 3. Индексы подтверждения работоспособности дискретной модели Маркова.

Город Ясудж возник и развился в результате прямого влияния политических решений и воли правительств разных исторических периодов. В 1966 году центральное правительство страны отрядило военные силы, чтобы контролировать восстание местных племен, после ч его был заложен сегодняшний центр Ясуджа, который насчитывал тогда всего 900 человек. Власти намеревались увеличить военное присутствие и свое влияние, поэтому для контроля ситуации в регионе были созданы многочисленные правительственные агентства и выделены новые военные силы и государственные чиновники. Население Ясуджа, который в 1966 году занимал 5 га, выросло до 931 человека. Исследование его роста с 1986 по 2011 гг. показывает, что популяция держалась на высоком уровне: с 29991 человека в 1986 г. при среднем годовом росте на 10.3% она увеличилась до 48958 человек в 1991 г., а затем до 69133 и 100544 при среднем годовом росте на 7.2 и 3.78% в 1996 и 2006 гг. соответственно. Наконец, в 2011 году население города достигло 108505 человек.

Рост населения провинции на 2%, как следует из Переписи населения 2011 года (Program and Budget ..., 2011), указывает на нежелательный феномен переселения сельских жителей в города. Поэтому на данный момент считается, что в г. Ясудж наиболее высокий процент мигрантов, что является одной из самых главных социальных, политических и экономических проблем города.

Стремительный рост населения Ясуджа, особенно с 1970 -х гг., происходил за счет строительства и концентрации различных объектов инфраструктуры, таких как большие дороги, обеспечивающие доступ в город и провинцию, больницы, аэропорты и университеты, создание которых послужило толчком для миграции людей из окрестных деревень, что, в свою очередь, несомненно, повлияет на рост населения и дальнейшее развитие инфраструктуры. Помимо прочего, комфортная погода и привлекательная природа в окрестностях Ясуджа превратила его в город иммигрантов, поэтому большое количество людей из других городов и сельской местности переезжает в этот город. С другой стороны, экономическое, социальное и индустриальное развитие Ясуджа за последнее время привело к тому, что жители окрестных деревень бросили свою работу и дома и ушли на более выгодный заработок в поисках лучшей жизни в самом городе, который в свою очередь не был готов принять неожиданных гостей. Недостаток внимания к экологической ситуации и балансу региона, продолжающийся рост населения и, следовательно, расширение города приведет к качественно й и количественной редукции естественных территорий и растительности.

Данные из нашего исследования указывают на то, что естественные ландщафты вокруг г. Ясуджа, т.е. леса и пастбища, превращаются в сельскохозяйственные земли и населенные пункты. За 40-летний период 1987-2013 гг. население увеличилось в 3.5 раза, что вызвало необходимость строить новые дома и привело к увеличению площади, занятой поселениями, в 4 раза и сокращению естественных территорий вокруг города на 30%. Все перечисленное может привести к серьезным экологическим последствиям. За последние 26 лет (с 1987 по 2013 гг.) сократилось около 20082 га лесов и пастбищ, из которых 17853 га перевели под сельскохозяйственные угодья, а 2230 га - под населенные пункты. В следующие 26 лет площадь лесов и пастбищ сократится еще на 18038 га.

Результаты логистической регрессии c применением псевдо-R2, равным примерно 0.3, и ROC кривой, равным 0.9%, указывают на относительное согласование модели с реальными изменениями и подтверждают способность этой модели оценить изменения в землепользовании для последних 26 лет. Дискретная модель Маркова с высокой вероятностью позволяет смоделировать изменения землепользования; в данном исследовании точность составленных карт составила примерно 80%. Изучение землепользования и земного покрова за разные годы показало, что изменения в основном заключаются в сокращении площади лесов и пастбищ и расширении сельхозугодий и городских территорий. На основе этого можно заключить, что основная причина изменений в землепользовании и земном покрове в пределах изученной территории - это вмешательство человека. Таким образом, мониторинг изменений землепользования и растительных индексов в г. Ясудж, который переживает рост населения, важен для налаживания связей между политическими решениями, мерами управления и последующей деятельности в области землепользования.

Список литературы

Araya Y.H., Cabral P. 2010. Analysis and modeling o urban land cover change in Setubal and Sesimbra, Portugal // Remote Sensing. Vol. 2. P. 1549-1563.

Brondizio E.S., Moran E.F., Wu Y. 1994. Land use change in the Amazon estuary: patterns of Caboclo settlement and landscape management // Human Ecology. Vol. 22. No. 3. P. 249-278.

Clark W.A., Hosking P.L. 1986. Statistical methods for geographers. NY: John Wiley and Sons. 528 p.

Dimyati M., Mizuno K., Kitamura T. 1994. An Analysis of Land Use/Cover Change using the combination of MSS Landsat and Land Use Map: A Case Study in Yogyakarta, Indonesia // International Journal of Remote Sensing.

Vol. 17. No. 5. P. 931-944.

Eastman J.R. 2003. IDRISI KILIMANJARO: Tutorial, Manual version 14.0002. Clark University. 269 p.

Ozesmi S.L., Bauer M.E. 2002. Satellite remote sensing of wetlands // Wetlands Ecology Management. Vol. 10. P. 381-402.

Pantiusjr R.G., Spencer J. 2005. Uncertainty in extrapolations of predictive land cover models // Environment and Planning and Design. Vol. 33. P. 211-230.

Pontius G.R. 2000. Quantification error versus location error in comparison of categorical maps // Photogrammetric Engineering Remote Sensing. Vol. 66. P. 1011-1016.