مکان‌یابی عرصه‌های مستعد توسعه گونه شیشم (Dalbergia sissoo Roxb.) در استان خوزستان با استفاده از روش تحلیل شبکه‌ای (ANP)

نوع مقاله : مقاله کامل علمی پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار، بخش تحقیقات جنگل‌ها و مراتع، مرکز تحقیقات کشاورزی و منابع طبیعی استان خوزستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی،

2 کارشناس پژوهشی، بخش تحقیقات جنگل‌ها و مراتع، مرکز تحقیقات کشاورزی و منابع طبیعی استان خوزستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج

3 استادیار، بخش تحقیقات جنگل‌ها و مراتع، مرکز تحقیقات کشاورزی و منابع طبیعی استان خوزستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، اهواز،

4 دانشیار، بخش تحقیقات جنگل‌ها و مراتع، مرکز تحقیقات کشاورزی و منابع طبیعی استان خوزستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی،

5 کارشناس جنگل و مرتع، سازمان منابع طبیعی و آبخیزداری کشور، خوزستان، ‌ایران.

چکیده

سابقه و هدف: با توجه به افزایش تقاضای جهانی برای منابع چوبی و چالش‌های ناشی از جنگل‌زدایی، شناسایی گونه‌های سازگار با شرایط خشک و نیمه‌خشک مانند شیشم (Dalbergia sissoo Roxb.) و تعیین مناطق مستعد کشت آن، به عنوان راهکاری کلیدی در توسعه پایدار منابع طبیعی مطرح می‌شود. گونه شیشم با مقاومت به خشکی، شوری خاک و کیفیت بالای چوب، گزینه‌ای ایده‌آل برای مناطق خشک و نیمه‌خشک مانند استان خوزستان محسوب می‌شود. این مطالعه با هدف پتانسیل‌سنجی اراضی قابل کشت و زراعت چوب شیشم در استان خوزستان، از تلفیق GIS و ANP بهره برده است تا با درنظرگیری معیارهای اکولوژیک، اقلیمی و دسترسی به منابع، الگویی دقیق برای کاهش وابستگی به واردات چوب، حفظ جنگل‌های طبیعی و تقویت اقتصاد مقاومتی ارائه دهد.

مواد و روش‌ها: داده‌های میدانی شامل موقعیت لکه‌های طبیعی و دست‌کاشت شیشم در مناطق مختلف استان جمع‌آوری شد. معیارهای مؤثر در ارزیابی پتانسیل زراعت شامل اقلیم (با زیرمعیارهای حداکثر، متوسط و حداقل دما، حداکثر، متوسط و حداقل دما درصد رطوبت نسبی، سرعت باد، ساعات تابش و تبخیر و تعرق)، توپوگرافی (با زیرمعیارهای شیب دامنه، جهت جغرافیایی و ارتفاع از سطح دریا)، دسترسی به منابع (شامل زیرمعیارهای فاصله از منابع آب و فاصله از جاده) و مشخصه‌های محیطی (شامل زیرمعیارهای خاکشناسی، کاربری و زمین شناسی) با مشارکت ۲۸ متخصص و از طریق پرسشنامه‌های کارشناسی وزن‌دهی شدند. وزن‌های نهایی معیارها با استفاده از نرم‌افزار Super Decision و روش ANP (با نرخ ناسازگاری کمتر از 1/0) محاسبه گردید. لایه‌های اطلاعاتی مرتبط با هر معیار به فرمت رستر در محیط GIS آماده و با روش همپوشانی فازی ادغام شدند. نقشه نهایی پتانسیل‌سنجی در ۵ طبقه (از بسیار مناسب تا بسیار نامناسب) طبقه‌بندی و با داده‌های میدانی و شاخص صحت کلی اعتبارسنجی شد. برای این منظور، موقعیت لکه‌های طبیعی و دست‌کاشت شیشم در استان خوزستان جمع‌آوری شد که شامل شش هکتار از عرصه‌های پراکنده بود و به‌عنوان نمونه‌های واقعی برای مقایسه با نقشه پیش‌بینی‌شده استفاده گردید. نقشه نهایی پتانسیل کشت، با ترکیب لایه‌های وزندار شده در GIS و ANP ، به‌دقت با داده‌های میدانی مقایسه شد.

نتایج و یافته‌ها: تحلیل ANP نشان داد معیارهای دسترسی به منابع (وزن 62/0) و اقلیم (22/0) بیشترین تأثیر را داشتند. همچنین زیرمعیارهای کلیدی شامل فاصله از منابع آبی (23/۰)، ارتفاع از سطح دریا (18/0) و نوع خاک (10/۰) به عنوان مهمترین عوامل تعیین کننده مناطق مستعد کاشت این گونه شناسایی شدند. نتایج اعمال وزن‌های معیارها و زیرمعیارها برروی لایه های مورد بررسی بر اساس مدل ترکیبی GIS-ANP نیز نشان داد که حدود 8/2832 هکتار از اراضی شمالی و مرکزی خوزستان (شهرستان‌های دزفول و ایذه) با صحت ۸۵٪ به عنوان مناطق بسیار مناسب برای کشت شیشم شناسایی شدند. این مناطق با دارا بودن شرایطی مانند آبراه ها و رودخانه‌های منشعب، شوری خاک پایین، عمق خاک مناسب، محدوده ارتفاع از سطح دریای مناسب برای رشد این گونه و همچنین بارش سالانه بالای ۴۵۰ میلی‌متر، از پتانسیل اکولوژیک ایده‌آلی برخوردارند. اعتبارسنجی مدل نیز با صحت کلی 82٪ و ضریب کاپا 71/0 نشان داد که نقشه‌های پیش‌بینی شده با پراکنش طبیعی شیشم همخوانی خوبی دارند. همچنین، مناطق دست‌کاشت شهری (مانند اهواز) به دلیل شرایط آبیاری مصنوعی، در طبقه‌بندی مستقل قرار نگرفتند.
نتیجه‌گیری: نتایج پژوهش نشان داد که با شناسایی 8/2832 هکتار از اراضی شمالی و مرکزی خوزستان به عنوان مناطق بسیار مناسب کشت شیشم، می‌توان وابستگی به واردات چوب را کاهش داد و فشار بر جنگل‌های طبیعی را کاست. همچنین ترکیب روش‌های GIS و ANP با دقت %85، ابزاری کارآمد برای پهنه‌بندی اراضی مستعد مبتنی بر معیارهای اکولوژیک و دسترسی به منابع است. این الگو قابلیت تعمیم به سایر مناطق خشک و نیمه‌خشک ایران را دارد و می‌تواند به برنامه‌ریزی کشت صنعتی گونه‌های سازگار با شرایط سخت کمک کند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Assessment of wood farming potential with the species Shisham (Dalbergia sissoo) in Khuzestan province using GIS and ANP

نویسندگان [English]

  • Sajad Alimahmoodi Sarab 1
  • Mahmood Najafi Zilaie 2
  • Hossin Arami 3
  • Mehri Dinarvand 4
  • Amin Vosooghian 5
1 Assistant Prof., Research Institute of Forests and Rangelands, Agricultural Research Education and Extension Organization (AREEO), Ahvaz, Iran
2 Research Expert, Research Institute of Forests and Rangelands, Agricultural Research Education and Extension Organization (AREEO), Ahvaz, Iran.
3 Assistant Prof., Research Institute of Forests and Rangelands, Agricultural Research Education and Extension Organization (AREEO), Ahvaz, Iran.
4 Associate Prof. Research Institute of Forests and Rangelands, Agricultural Research Education and Extension Organization (AREEO), Ahvaz, Iran.
5 Expert of the General Directorate of Natural Resources and Watershed Management of Khuzestan province, Ahvaz, Iran.
چکیده [English]

Background and Objective
Given the increasing global demand for wood resources and the challenges arising from deforestation, identifying species that are compatible with dry and semi-dry conditions, such as Shisham (Dalbergia sissoo Roxb.), and determining suitable cultivation areas for it is presented as a key strategy in the sustainable development of natural resources. The Shisham species, with its drought resistance, soil salinity tolerance, and high wood quality, is considered an ideal option for dry and semi-dry regions like Khuzestan province. This study utilizes a combination of GIS and ANP to assess the potential of Shisham wood farming in Khuzestan province, taking into account ecological, climatic, and resource accessibility criteria, and aims to provide an accurate model for reducing dependence on timber imports, preserving natural forests, and strengthening a resilient economy.

Materials and Methods
Field data including the locations of natural and planted Shisham patches in various regions of the province were collected. Effective criteria for assessing cultivation potential included climate (with sub-criteria of maximum, average, and minimum temperature, maximum, average, and minimum relative humidity, wind speed, sunlight hours, and evapotranspiration), topography (with sub-criteria of slope, geographical orientation, and elevation above sea level), soil, resource accessibility (including sub-criteria of distance from water sources and distance from roads), and environmental characteristics (including sub-criteria of soil type, land use, and geology), which were weighted with the participation of 28 experts through questionnaires. The final weights of the criteria were calculated using Super Decision software and the ANP method (with an inconsistency rate of less than 0.1). Raster layers for each criterion were prepared in GIS and integrated using fuzzy overlay. The final potential map was classified into five categories (very suitable to very unsuitable) and validated with field data and accuracy indices. For validation the locations of natural and cultivated Shisham patches in Khuzestan were used as actual samples to compare with the predicted map. The final cultivation potential map derived from the integration of weighted GIS and ANP layers, was meticulously compared with field data.

Results and Findings
The ANP analysis showed that resource accessibility (weight 0.62) and climate (0.22) had the greatest impact. Key sub-criteria identified as the most important determining factors for suitable planting areas included distance from water sources (0.23), elevation above sea level (0.18), and soil type (0.10). The results of applying the weights of the criteria and sub-criteria to the examined layers based on the GIS-ANP combined model also indicated that approximately 2,832.8 hectares of land in northern and central Khuzestan were identified as very suitable for Shisham cultivation with 85% overall accuracy. These areas, with conditions such as tributaries and rivers, low soil salinity, suitable soil depth, appropriate elevation range for the growth of this species, and annual rainfall exceeding 450 mm, possess ideal ecological potential. The model validation also showed an accuracy of 82% and a Kappa coefficient of 0.71, indicating that the predicted maps align well with the natural distribution of Shisham. Additionally, urban planted areas (such as Ahvaz) were not classified independently due to artificial irrigation conditions.

Conclusion
The results of the study revealed that identifying 2,832.8 hectares of land in northern and central Khuzestan as highly suitable areas for Shisham cultivation can reduce dependence on timber imports and alleviate pressure on natural forests. The combination of GIS and ANP methods, with an accuracy of 85%, proved to be an effective tool for zoning suitable lands based on ecological criteria and resource accessibility. This model can be generalized to other arid and semi-arid regions of Iran and can aid in planning the industrial cultivation of species adapted to harsh environmental conditions.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Potential assessment
  • Khuzestan province
  • Geographic Information System
  • Shisham
  • Analytic Network Process
 1.Sabeti, H. (1995). Trees and shrubs of Iran (1st ed.). Tehran University Press. 523p.
2.NAS. (1979). Tropical legumes: resources for the future. Washington, DC: National Academy of Sciences.
3.Nasir, E., & Ali, S. I. (1977). Flora of West Pakistan. Department of Botany, University of Karachi.
4.Grienson, A. J. C., & Long, D. G. (1987). Flora of Bhutan including a record of plants from Sikkim (Vol. III). Royal Botanic Garden, Edinburgh.
 
5.Erfanifard, Y., & Aali Beiranvand, F. (2016). Evaluating the intraspecific interactions of Indian Rosewood (Dalbergia sissoo Roxb.) trees in the Indian Rosewood Reserve of Khuzestan Province. Iranian Journal of Applied Ecology. 5(15), 15-26.
6.Browne, F. G. (1968). Pests and diseases of forest plantation trees. Clarendon Press.
7.Javaid, A., Bajwa, R., & Anjum, T. (2004). Identification of some more varieties of Shisham (Dalbergia sissoo Roxb.) and their response to dieback and wilt. Mycopath. 2, 55-59.
8.Bhattacharya, M., Singh, A., & Ramrakhyani, C. (2014). Dalbergia sissoo - An important medical plant. Journal of Medicinal Plants Studies. 2(2), 76-82.
9.Abdullah, M., & Rafay, M. (2021). Ecology of Dalbergia sissoo (1st ed.). CRC Press.
10.Naqvi, S. A. H., Mushtaq, S., Malik, M. T., Umar, U. D., Rehman, A., Fareed, S., & Zulfiqar, M. A. (2019). Factors leading towards Dalbergia sissoo decline (Syndrome) in the Indian subcontinent: A critical review and future research agenda. Pakistan Journal of Agricultural Research. 32(2), 302-316.
11.Warman, R. D. (2014). Global wood production from natural forests has peaked. Biodiversity and Conservation. 23, 1063-1078.
12.Mohebi Gorgori, R., Bayat Kashkoli, A., & Moazami, V. (2018). Survey of effective criteria for sustainable development of poplar wood farming in Iran by the pair comparisons method. Iranian Journal of Wood and Paper Industry. 8(2), 235-249.
13.Vahidi, Z., & Salehnia, M. (2023). Economic analysis of wood farming development plans in Iran. Agricultural Economics and Development. 31(122).
14.Yashpal Singh, R. C., Mishra, S. D., Upadhyaya & Aradhana Singh. (2020). Growth performance, productivity, and carbon sequestration of wheat (Triticum aestivum)- Shisham (Dalbergia sissoo) based agri-silviculture system with special reference to tree pruning intensities and agronomic practices. International Journal of Current Microbiology and Applied Sciences. 9(1), 406-413.
15.Tavakoli Neko, H., & Pourmeidani, A. (2020). Evaluation of adaptation and performance of industrial Eucalyptus species in Qom wastewater station. Journal of Wood and Forest Science and Technology. 26(4), 101-112.
16.Eskandari, S., Behnamfar, K., Pourghasemi, H. R., & Tiefenbacher, J. P. (2022). Provision of eucalyptus wood farming potential map in Iran: An application of land cover, ecological, climatic, hydrologic, and edaphic analysis in a GIS-based fuzzy AHP framework. Ecological Indicators. 136, Article 108621.
17.Calagari, M., Saleheh Shushtari, M., & Behnamfar, K. (2022). Comparison of wood and foliage production of four Eucalyptus species using management of short rotation coppice in the Koushkak research station. Iranian Journal of Forest. 14(1), 49-60.
18.Shah, K. K., Tiwari, I., Modi, B., Pandey, H. P., Subedi, S., & Shrestha, J. (2021). Shisham (Dalbergia sissoo) decline by dieback disease, root pathogens, and their management: A review. Journal of Agriculture and Natural Resources. 4(2), 255-272.
19.Sarhan, A. M. Z., Soliman, A. Sh., Al Atrash, E. N., & Sakranc, A. M. (2021). Chemical constituents and seedlings growth of Dalbergia sissoo Roxb. As affected by magnetic diluted seawater and biofertilization treatments. Egyptian Journal of Chemistry. 64(7), 3275-3287.
20.Tsiaras, S., & Domakinis, C. (2023). Use of GIS in selecting suitable tree crop cultivation sites in mountainous, less favoured areas: An example from Greece. Forests. 14, Article 1210.
21.Eskandari, S., Mahmoudi Sarab, S. A., & Zandifar, S. (2020). Identification of the prone lands for wood farming by Eucalyptus in Khuzestan province using fuzzy AHP. Journal of RS and GIS for Natural Resources (Journal of Applied RS and GIS Techniques in Natural Resource Science). 11(1, 38), 48-71.
22.Rosa dos Santos, A., et al. (2017). Fuzzy logic applied to prospecting for areas for the installation of wood panel industries. Journal of Environmental Management. 193, 345-359.
23.Hossain, S. M. Y., & Martin, A. R. (2013). Merchantable timber production in Dalbergia sissoo plantations across Bangladesh: Regional patterns, management practices and edaphic factors. Journal of Tropical Forest Science. 25(3), 299-309.
24.Hamzapour, M., Sardabi, H., Bardbar, K., Abbasi, A. R., & Jokar, L. (2010). Assessment of the adaptability and performance of industrial Acacia provenance in various ecological regions of Iran. Research Report, Forest and Rangelands Research Institute Publications. 31p.
25.Shahbazi, F., Jafarzadeh, A. A., Sarmadian, F., Neyshabouri, M. R., Oustan, S., Anaya Romero, M., & Rosa, D. D. L. (2009). Suitability of wheat, maize, sugar beet, and potato using MicroLEIS DSS software in Ahar area, north-west of Iran. American-Eurasian Journal of Agricultural and Environmental Sciences. 5, 45-52.
26.Rashidi, F., & Sharifian, S. (2019). Ecological potential assessment for forest plantation using ANP method (Case study: Arangeh Watershed, Alborz Province). Journal of Wood and Forest Science and Technology. 26(1), 49-64.
27.Paramasivam, V., Senthil, V., & Rajam Ramasamy, N. (2011). Decision making in equipment selection: An integrated approach with digraph and matrix approach, AHP, and ANP. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 54, 1233-1244.
28.Congalton, R. G., & Green, K. (2019). Assessing the accuracy of remotely sensed data: Principles and practices. CRC Press.