درک اثرات تغییر اقلیم بر آتش‌سوزی جنگل‌های زاگرس شمالی ایران، شهرستان سردشت

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار، گروه جنگلداری، دانشکده منابع طبیعی دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران

2 کارشناسی ارشد جنگلداری، دانشکدۀ منابع طبیعی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران.

چکیده

مقدمه و هدف: آتش‌سوزی‌های جنگلی یک چالش زیست‌محیطی مهم در سطح جهان هستند، زیرا تغییرات آب‌وهوایی فراوانی و شدت آنها را در بسیاری از بوم‌سازگان‌های جنگلی تشدید کرده است. در جنگل‌های زاگرس شمالی ایران، آب‌وهوای مدیترانه‌ای حاکم است که با تابستان‌های گرم و خشک و زمستان‌های نسبتاً معتدل مشخص می‌شود و این جنگل‌ها را به‌ویژه در معرض آتش‌سوزی قرار می‌دهد. درک رابطه بین تغییرات آب‌وهوایی و آتش‌سوزی‌های جنگلی در این منطقه برای اطلاع‌رسانی راهبردهای مدیریت مؤثر و کاهش خطرات مرتبط ضروری است. این پژوهش با هدف بررسی اثرات تغییر اقلیم بر آتش‌سوزی‌های جنگل‌های زاگرس شمالی ایران (شهرستان سردشت) با تمرکز بر تغییرات فراوانی و گستردگی آتش‌سوزی در یک دوره 17 ساله از سال 1385 تا 1402 انجام شده است.
مواد و روش‌ها: برای دستیابی به این هدف، ترکیبی از تجزیه‌وتحلیل‌های آماری، از جمله همبستگی پیرسون و رگرسیون خطی چندگانه (MLR)، با استفاده از داده های آب‌وهوایی و سوابق تاریخی آتش‌سوزی مورد استفاده قرار گرفتند. در این پژوهش رابطه بین تعداد و وسعت آتش‌سوزی‌ها و متغیرهای آب‌وهوایی مانند متوسط دمای سالانه، متوسط بارندگی سالانه و متوسط رطوبت نسبی سالانه مورد تجزیه‌وتحلیل قرار گرفتند. از همبستگی پیرسون برای ارزیابی قدرت و جهت رابطه خطی بین این متغیرها استفاده شد، درحالی‌که از MLR برای پیش‌بینی تعداد و وسعت آتش‌سوزی‌ها بر اساس این متغیرهای اقلیمی استفاده شد.
یافته‌ها: جنگل‌های سردشت از سال 1385 تا 14002 تعداد دفعات آتش‌سوزی بالایی را تجربه کرده‌اند که بیشترین وقوع حریق در ماه‌های مرداد، تیر، شهریور و خرداد رخ داده است. بیشترین سطح سوخته‌شده به اندازۀ 62/211 هکتار در سال 1402 هکتار و بیشترین دفعات وقوع حریق در سال 1400 ثبت شده است. انتظار می رود این روند ادامه یابد.
در این تحقیق بین تعداد آتش‌سوزی‌ها و مساحت سوخته در جنگل‌های سردشت و متوسط دمای سالانه رابطه مثبت و معناداری در سطح اطمینان 95 درصد مشاهده شد، اما بین دیگر داده‌های اقلیمی و عوامل آتش‌سوزی رابطه معنی‌داری یافت نشد. نتایج تجزیه‌وتحلیل MLR قدرت پیش‌بینی دما و رطوبت را در تعیین منطقه سوخته نشان داد و اهمیت آنها را به‌عنوان محرک‌های فعالیت آتش‌سوزی در منطقه برجسته کرد.
نتیجه‌گیری کلی: در نتیجه، یافته‌های ما بر تهدید فزاینده آتش‌سوزی در جنگل‌های زاگرس شمالی ایران که ناشی از تغییرات اقلیمی ناشی از تغییرات دما و رطوبت است، تأکید می‌کند. افزایش مشاهده شده در فرکانس و وسعت آتش سوزی، نیاز فوری به اقدامات پیشگیرانه را برای کاهش خطرات آتش سوزی و افزایش انعطاف پذیری در اکوسیستم های مستعد آتش نشان می دهد. با ادغام تحقیقات علمی با مشارکت ذینفعان و اقدامات سیاستی، می‌توانیم استراتژی‌های مدیریت آتش‌سوزی مؤثری را توسعه دهیم که حفاظت از محیط زیست را با اولویت‌های اجتماعی-اقتصادی متعادل می‌کند و در نتیجه دوام طولانی‌مدت اکوسیستم‌های جنگلی و جوامع وابسته به آنها را تضمین می‌کند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Understanding the effects of climate change on wildfires in the Iranian Northern Zagros Forests

نویسندگان [English]

  • Hadi Beygi Heidarlou 1
  • Asma Karamat Mirshekarlou 2
1 Assistant Prof., Department of Forestry, Faculty of Natural Resources, Urmia University, Urmia, I.R. Iran
2 MSc of Forestry, Faculty of Natural Resources, Urmia University, Urmia, Iran.
چکیده [English]

Background and objectives: Wildfires represent a significant environmental challenge globally, with climate change exacerbating their frequency and severity in many regions. In the Iranian Northern Zagros Forests, a Mediterranean climate prevails, characterized by hot, dry summers and relatively mild winters, rendering these forests particularly susceptible to fire. Understanding the relationship between climate change and wildfires in this region is essential for informing effective management strategies and mitigating associated risks. This study aims to investigate the effects of climate change on wildfires in the Iranian Northern Zagros Forests, focusing on changes in fire frequency and extent over a 17-year period from 2006 to 2023.
Methodology: To achieve this objective, we employed a combination of statistical analyses, including Pearson's correlation and multiple linear regression (MLR), using climate data and historical wildfire records. We analyzed the relationship between the number and extent of fires and climatic variables such as average annual temperature and relative humidity. Pearson's correlation was utilized to assess the strength and direction of the linear relationship between these variables, while MLR was employed to predict the burned area based on temperature and humidity.
Results: From 2006 to 2023, the forests of Sardasht experienced a significant number of fires, with the most occurring in the months of August, July, September, and June. The greatest scorched area of 211.62 hectares was reported in 1402, while the most frequent fires were recorded in 1400. This tendency is likely to continue. The study found a positive and significant relationship at the 95 percent confidence level between the number of fires and the burned area in Sardasht forests and the average annual temperature, but no significant relationship was found between other climate data and fire factors. The results of the MLR analysis demonstrated the predictive power of temperature and humidity in determining the burned area, highlighting their significance as drivers of wildfire activity in the region.
Conclusion: In conclusion, our findings underscore the escalating threat of wildfires in the Iranian Northern Zagros Forests driven by climate change-induced changes in temperature and humidity. The observed increase in fire frequency and extent highlights the urgent need for proactive measures to mitigate fire risks and enhance resilience in fire-prone ecosystems. By integrating scientific research with stakeholder engagement and policy action, we can develop effective wildfire management strategies that balance ecological conservation with socio-economic priorities, thereby ensuring the long-term viability of forest ecosystems and the communities that depend on them.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Burned area
  • Fire frequency
  • Multiple linear regression
  • Pearson correlation