مطالعات جغرافیایی مناطق کوهستانی

مطالعات جغرافیایی مناطق کوهستانی

مدل‌سازی پراکنش کنونی بلوط ایرانی (Quercus brantii) در زاگرس مرکزی با استفاده از داده‌های اقلیمی ایستگاهی و مدل MaxEnt

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه جغرافیای طبیعی، دانشکده جغرافیا و برنامه‌ریزی محیطی، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران.
2 گروه جغرافیای طبیعی، دانشکده جغرافیا و برنامه ریزی محیطی، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران
3 گروه مهندسی طبیعت ، دانشکده منابع طبیعی و علوم زمین،دانشگاه شهرکرد، شهرکرد، ایران
10.22034/gsma.2026.2069960.1119
چکیده
هدف: این پژوهش با هدف شناسایی عوامل محیطی مؤثر بر پراکنش کنونی این گونه و تعیین محدوده زیستگاه‌های مطلوب انجام گرفت.
 روش: برای این منظور، از مدل حداکثر آنتروپی (MaxEnt) و داده‌های واقعی ایستگاهی استفاده شد. داده‌های روزانه ۲۰ ایستگاه سینوپتیک طی دوره ۲۰۰۰ تا ۲۰۲۳ و ۳۲۲ نقطه حضور گونه در محدوده چهار استان واقع در زاگرس مرکزی مورد استفاده قرار گرفت. متغیرهای ورودی شامل ۱۹ متغیر زیست‌اقلیمی، عوامل فیزیوگرافی (ارتفاع، شیب و جهت جغرافیایی) و کاربری/پوشش زمین بودند.
نتایج: نتایج نشان داد که مدل MaxEnt   با مقدار AUC برابر با 926/0 از دقت بالایی در پیش‌بینی برخوردار است. متغیرهای ارتفاع، شیب، بارندگی کم‌بارش‌ترین ماه (Bio14) و تغییرات فصلی دما (Bio4) بیشترین سهم را در تعیین مطلوبیت زیستگاه بلوط داشته‌اند. بر اساس منحنی‌های پاسخ، حضور بلوط عمدتاً در ارتفاع 1000 تا ۲3۰۰ متر، شیب‌های 5 تا 27 درجه، جهات شمالی و بازه بارندگی سالانه ۴۰۰ تا ۱1۰۰ میلی‌متر مشاهده شد. نتایج همچنین نشان داد که تنها ۱۱/۱۲ درصد از مساحت منطقه (حدود ۱۵۰۳۸ کیلومتر مربع) در طبقه زیستگاه مطلوب قرار دارد که بیشترین تمرکز آن در استان‌های لرستان و کهگیلویه‌وبویراحمد است.
نتیجه گیری:  نتایج بیانگر وابستگی شدید بلوط ایرانی به شرایط اقلیمی نیمه‌مرطوب و ویژگی‌های توپوگرافی خاص است.
کلیدواژه‌ها

Amouzad, A., & Abbasi, N. (2023). A review of oak decline and management options to improve resistance in forests. Proceedings of the 7th Annual International Congress on Agricultural Development, Natural Resources, Environment, and Tourism of Iran, Tabriz. (in Persian)
Ashrafzadeh, M.R., Naghipour, A.A., Haidarian, M., Kusza, S., Pilliod, D.S. 2019. Effects of climate change on habitat and connectivity for populations of a vulnerable, endemic salamander in Iran. Global Ecology and Conservation, 19: p. e00637. https://doi.org/10.1016/j.gecco.2019.e00637.
Bahmanpour, H. (2015). Assessment of ecological capacity of central Zagros. International Project on Biodiversity Conservation in the Protected Areas of Central Zagros. (in Persian)
Baldwin, R. A. (2009). Use of maximum entropy modeling in wildlife research. Entropy, 11(4), 854-866.
Bedia, J., Busqué, J., & Gutiérrez, J. M. (2011). Predicting plant species distribution across an alpine rangeland in northern Spain. A comparison of probabilistic methods. Applied Vegetation Science, 14(3), 415-432.
Bobrowski, M., Weidinger, J., & Schickhoff, U. (2021). Is new always better? Frontiers in global climate datasets for modeling treeline species in the Himalayas. Atmosphere, 12(5), 543.
Dargahian, F., Pourhashami, M., & Razavizadeh, S. (2022). Evaluation of occurrence, tracking, and source of dust phenomenon in monitoring sites of Zagros forest decline in Chaharmahal and Bakhtiari province. Journal of Spatial Analysis of Environmental Hazards, 9(2), 87–102. (in Persian)
Giang, D. C., Duong, T. N., Ha, D. T. M., Nhan, H. T., Wolbers, M., Nhu, N. T. Q., Heemskerk, D., Quang, N. D., Phuong, D. T., Hang, P. T., Loc, T. H., Lan, N. T. N., Dung, N. H., Farrar, J., & Caws, M. (2015). Prospective evaluation of GeneXpert for the diagnosis of HIV-negative pediatric TB cases. BMC Infectious Diseases, 15(1), 70. https://doi.org/10.1186/s12879-015-0814-2Liverpool School of Tropical Medicine
Haidarian-Aghakhani, M., Tamartash, R., Jafarian, Z., Tarkesh Esfahani, M., & Tatian, M. R. (2017). Climatic niche modeling of Iranian oak (Quercus brantii) using flexible auditing model in Chaharmahal and Bakhtiari province. Plant Ecosystem Conservation, 5(11), 35–48. (in Persian)
Hijmans RJ, Cameron SE, Parra JL, Jones PG, and Jarvis A. 2005. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. International journal of climatology, 25(15): 1965-1978.
Hirzel, A. H., Hausser, J., Chessel, D., & Perrin, N. (2002). Ecologicalniche factor analysis: how to compute habitatsuitability maps without absence data. Ecology, 83(7), 2027–2036. https://doi.org/10.1890/0012-9658 (2002)083[2027:ENFAHT]2.0.CO;2
Mahmoudvand, S., Khodayari, H., & Ternian, F. A. (2020). Habitat modeling and identification of environmental variables affecting the distribution of Quercus brantii Lindl. in forest habitats of Lorestan province. Plant Ecosystem Conservation, 9(18). (in Persian)
Malekian, M., & Sadeghi, M. (2020). Predicting impacts of climate change on the potential distribution of two interacting species in the forests of western Iran. Meteorological Applications, 27(1), e1800. (in Persian)
Manel, S., Williams, H. C., & Ormerod, S. J. (2001). Evaluating presence–absence models in ecology: the need to account for prevalence. Journal of applied Ecology, 38(5), 921-931.
Mehri, S., Alesheikh, A. A., & Lotfata, A. (2024). Abiotic factors impact on oak forest decline in Lorestan Province, Western Iran. Scientific Reports, 14(1), 3973. https://doi.org/10.1038/s41598-024-54551-6
Moravi-Mohajer, M. R. (1990). Effect of fire on soil carbon deposition and plant biomass in semi-steppe rangelands of central Zagros. Plant Ecosystem Conservation, 5(10), 39–51. (in Persian)
Naghipour Borj, A. A., Heydarian-Aghakhani, M., & Sangooni, H. (2018). Predicting the effects of climate change on the geographical distribution of Pistacia atlantica in central Zagros. Plant Ecosystem Conservation, 6(13), 197–214. (in Persian)
Phillips, S. J., Anderson, R. P., & Schapire, R. E. (2006). Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190(3–4), 231–259.
Phillips, S. J., Dudík, M., & Schapire, R. E. (2004, July). A maximum entropy approach to species distribution modeling. In Proceedings of the twenty-first international conference on Machine learning (p. 83).
Phillips, S. J., Dudík, M., Elith, J., Graham, C. H., Lehmann, A., Leathwick, J., & Ferrier, S. (2009). Sample selection bias and presence-only distribution models: Implications for background and pseudo-absence data. Ecological Applications, 19(1), 181–197. https://doi.org/10.1890/07-2153.1.
Rahimi, M., Amiri, M., Etemad, V., & Mortazavi Dolati, S. M. (2015). Predicting the effect of climate change on the geographic distribution of oak species in central Zagros (Master’s thesis, Semnan University, Faculty of Desert Studies, Iran). (in Persian)
Rodríguez Rey Gómez, M., & Jiménez Valverde, A. (2024). Differing sensitivity of species distribution modelling algorithms to climate data source.
Sadri-Khanlou, S. (2021). Conservation of the Zagros mountains: fears and hopes. Growth in Earth Science Education, 3(9), Spring. (in Persian)
Salmi, T., Määttä, A., Anttila, P., Ruoho, T., & Amnell, T. (2002). Detecting trends of annual values of atmospheric pollutants by the Mann-Kendall test and Sen’s slope estimates – the Excel template application MAKE SENSE. Publications on Air Quality No. 31: Report code FMI-AQ-31.
Santos, M. J., & Thorne, J. H. (2010). Comparing culture and ecology: conservation planning of oak woodlands in Mediterranean landscapes of Portugal and California. Environmental Conservation, 37(2), 155-168.
Talashi, M., & Masoumi Babarbi, S. (2013). Distribution modeling of Persian oak (Quercus brantii) in central Zagros region. Journal of Forest and Wood Products, 66(2), 123–135.
Townsend Peterson, A., Papeş, M., & Eaton, M. (2007). Transferability and model evaluation in ecological niche modeling: A comparison of GARP and Maxent. Ecography, 30(4), 550–560.https://doi.org/10.1111/j.0906-7590.2007.05102.xResearchGate+2PMC+2
Zhang, L., Liu, S., Sun, P., Wang, T., Wang, G., Zhang, X., & Wang, L. (2015). Consensus forecasting of species distributions: The effects of niche model performance and niche properties. PLoS ONE, 10(3), e0120056. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0120056
Zhang, L.; Liu, S.; Sun, P.; Wang, T.; Wang, G.; Zhang, X.; Wang, L. Consensus Forecasting of Species Distributions: The Effects of Niche Model Performance and Niche Properties. PLoS ONE 2015, 10, e0120056.
Zhang, M. G., Zhou, Z. K., Chen, W. Y., Slik, J. F., Cannon, C. H., & Raes, N. (2012). Using species distribution modeling to improve conservation and land use planning of Yunnan, China. Biological Conservation, 153, 257-264.
Zhang, M. G., Zhou, Z. K., Chen, W. Y., Slik, J. F., Cannon, C. H., & Raes, N. (2012). Using species distribution modeling to improve conservation and land use planning of Yunnan, China. Biological Conservation, 153, 257–264. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2012.04.023.
Zhang, Q., Shen, X., Jiang, X., Fan, T., Liang, X., & Yan, W. (2023). MaxEnt modeling for predicting suitable habitat for endangered tree Keteleeria davidiana (Pinaceae) in China. Forests, 14(2), 394.
Zolfaghari, R., Karimi Haji-Pemagh, K., & Fayyaz, P. (2013). Assessment of genetic variation in some morphophysiological traits of Iranian oak. Iranian Journal of Genetics and Plant Breeding of Rangelands and Forests, 21(1), 103–118. (in Persian).