دوره 13، شماره 2 - ( پاییز و زمستان 1404 )                   جلد 13 شماره 2 صفحات 90-74 | برگشت به فهرست نسخه ها


XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Shabani S, Vahedi A A, Mohseni B. (2025). Spatial Modeling of Deforestation Probability Using Generalized Linear and Additive Models. Ecol Iran For. 13(2), 74-90. doi:10.61882/ifej.2025.584
URL: http://ifej.sanru.ac.ir/article-1-584-fa.html
شعبانی سعید، واحدی علی اصغر، محسنی بهروز.(1404). مدل‌سازی مکانی احتمال جنگل‌زدایی با استفاده از مدل‌های خطی و جمعی تعمیم‌یافته بوم شناسی جنگل های ایران (علمی- پژوهشی) 13 (2) :90-74 10.61882/ifej.2025.584

URL: http://ifej.sanru.ac.ir/article-1-584-fa.html


1- بخش تحقیقات منابع طبیعی، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان گلستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، گرگان، ایران
2- بخش تحقیقات منابع طبیعی، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان مازندران، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، ساری، ایران
چکیده:   (841 مشاهده)

چکیده مبسوط
مقدمه و هدف:
جنگل‌زدایی تهدیدی جدی برای محیط‎زیست است که تنوع زیستی را کاهش داده، چرخه آب را مختل کرده، و تغییرات اقلیمی را تشدید می‌کند. این پدیده نه‌تنها منابع طبیعی را از بین می‌برد، بلکه اقتصاد جوامع محلی و گردشگری را نیز تحت تأثیر قرار می‌دهد. جنگل‌های هیرکانی یکی از ارزشمندترین زیست‌بوم‌های معتدله محسوب می‌شوند که گونه‌های گیاهی و جانوری منحصر‌به‌فردی را در خود جای داده‌اند. با این حال، تغییرات انسانی از جمله توسعه شهری، کشاورزی بی‌رویه و بهره‌برداری غیرمسئولانه، موجب تخریب شدید این جنگل‌ها شده‎اند. این مطالعه با هدف شناسایی عوامل اصلی مؤثر بر جنگل‌زدایی و تولید نقشه‌های پهنه‌بندی خطر به‌منظور پشتیبانی از برنامه‌ریزی‌های حفاظتی انجام شده‎ است.

مواد و روش‌ها: در همین راستا، این مطالعه در جنگل‌های منطقه پیمت شهرستان نور در استان مازندران، به‌عنوان یکی از عرصه‌های متاثر از روند فزاینده جنگل‌زدایی، انجام شده ‎است. به‌منظور شناسایی عوامل موثر و پهنه‌بندی جنگل‌زدایی در این منطقه، 107 عرصه که با جنگل‌زدایی مواجه بود شناسایی و ثبت شد. بر این اساس، مناطق دارای جنگل‌زدایی با مقدار "یک" و مناطق فاقد جنگل‌زدایی با مقدار "صفر" مشخص شدند. در این پژوهش، جنگل‌زدایی به‎عنوان تبدیل دائمی یا بلندمدت مناطق جنگلی به زمین‌های غیرجنگلی بر اثر فعالیت‌های انسانی یا اختلالات طبیعی تعریف شده‎ است، به‎طوری که پوشش جنگلی در بازه زمانی معقولی قادر به بازگشت به حالت اولیه خود نیست. همچنین، 14 متغیر پیشگوی موثر بر این پدیده شامل جهت شیب، شیب، ارتفاع از سطح دریا، شکل زمین، انحنای دامنه، طول شیب، اثر باد، کمینه دما، میانگین دما، بیشینه دما، بارش، فاصله از جاده، فاصله از مناطق مسکونی و نزدیکی به اراضی کشاورزی از منابع مختلف استخراج و در قالب دو روش مدل خطی تعمیم‌یافته (GLM) و مدل جمعی تعمیم‌یافته (GAM) جهت مدل‌سازی استفاده شدند. مدل لجستیک و مدل GAM به‌ترتیب به‌عنوان نسخه‌های پیشرفته‌تر رگرسیون کلاسیک و GLM، به دلیل توانایی در تحلیل روابط غیرخطی، در مطالعات زیست‌محیطی کاربرد گسترده‌ای دارند. در این پژوهش، مدل‌سازی با انتخاب متغیرها بر اساس دانش اکولوژیکی آغاز شد و با حذف عوامل غیرمعنی‌دار و تنظیم مناسب توابع هموارساز، مدلی دقیق و کم‌خطا به دست آمد. محاسبه ضرایب هموارسازی و ارزیابی معناداری هر تابع هموار از مراحل بعدی کار بود که در نهایت منجر به ایجاد مدلی با قدرت پیش‌بینی بالا شد. اعتبارسنجی دو مدل نیز با دو شاخص آکائیک و سطح زیر منحنی عملکرد انجام و نقشه‌های پهنه‌بندی جنگل‌زدایی برای هر مدل به صورت جداگانه انجام و نقشه‌های نهایی با رویکرد شکستگی‌های طبیعی در چهار طبقه احتمال پایین، متوسط، زیاد و خیلی زیاد تهیه شدند. قابل ذکر است که مدل‌سازی داده‌ها در محیط نرم‌افزار R نسخه 4/3/1 و تهیه نقشه‌های پهنه‌بندی در نرم‌افزارArcGIS  نسخه 10/8 انجام شد.
یافته‌ها: یافته‌های مدل خطی حاکی از آن بود که در مدل نهایی متغیرهای ارتفاع از سطح دریا، اثر باد، فاصله از جاده، فاصله از مناطق مسکونی و میانگین دما تأثیرات معناداری بر احتمال وقوع جنگل‌زدایی داشتند. شاخص‌های برازش مدل شامل کاهش قابل توجه انحراف از مقدار اولیه 207/94 به 81/68 و مقدار آکائیک برابر با 93/68 نشان‌دهنده برازش مطلوب مدل و توانایی بالای آن در پیش‌بینی الگوهای جنگل‌زدایی در مدل خطی بودند. براساس نتایج مدل جمعی، متغیرهای ارتفاع از سطح دریا، اثر باد، فاصله از جاده، فاصله از مناطق مسکونی و نزدیکی به اراضی کشاورزی از مهم‌ترین عوامل مؤثر بر الگوی جنگل‌زدایی در منطقه مورد مطالعه بودند که در این میان سه متغیر مرتبط با عوامل انسانی از درصد تاثیرگذاری بالاتری برخوردار بودند. بر این اساس، با افزایش فاصله نسبت به سکونتگاه‌های انسانی (25/6 درصد)، اراضی کشاورزی (22/1 درصد) و جاده‌ها (18/3 درصد)، احتمال جنگل‌زدایی کاهش یافته است. ارزیابی مدل‌ها حاکی از دقت بالاتر مدل GAM با معیار آکائیک برابر 21/07 و سطح زیر منحنی عملکرد برابر 0/974 نسبت به مدل GLM بود. خروجی نقشه‌های نهایی در هر دو مدل نیز نشان داد که بیشتر سطح منطقه در طبقه با احتمال جنگل‌زدایی خیلی بالا قرار گرفته است که شرایط بحرانی این منطقه را در سال‌های پیش ‌رو نشان‌ می‎دهد.
نتیجه‌گیری: نتایج این مطالعه که براساس مدل‌سازی پهنه‌بندی جنگل‌زدایی با استفاده از مدل‌های خطی و جمعی تعمیم‌یافته به‎ دست آمده‎ اند، تأثیرات چشم‎گیری بر کاهش جنگل‌زدایی و مدیریت پایدار منابع جنگلی دارند. این یافته‌ها را می‎ توان به‌عنوان ابزاری کاربردی برای تصمیم‌گیری‌های مدیریتی و برنامه‌ریزی منطقه‌ای به‎ کار برد. با شناسایی مناطق حساس و مستعد جنگل‌زدایی، امکان اختصاص منابع و اتخاذ سیاست‌های حفاظتی به‌صورت هدفمند فراهم می‌شود. همچنین، استفاده از مدل‌های پیشرفته، مانند GAM، به ‎دلیل توانایی آن‌ها در نمایش روابط غیرخطی و پیچیده، امکان ارائه تخمین‌های دقیق‌تر از عوامل مؤثر بر جنگل‌زدایی را فراهم می‌کند. نقشه‌های حاصل از ارزیابی خطر جنگل‌زدایی می‌توانند در تدوین راهبردهای پیشگیرانه مدیریت جنگل‌ها، از جمله وضع مقررات حفاظتی در مناطق بحرانی، آموزش و مشارکت جوامع محلی، و ترویج بهره‌برداری پایدار از منابع طبیعی نقش مؤثری ایفا کنند. علاوه ‎بر این، نتایج نشان می‌دهند که ترکیب داده‌های محلی با مدل‌های پیشرفته جهانی می‌تواند به بهبود پیش‌بینی‌ها و افزایش اثربخشی اقدامات مدیریتی منجر شود. در نهایت، این تحقیق با ارائه بینش‌های کاربردی و علمی، نه‌تنها مدیریت جنگل‌زدایی را تقویت می‌کند، بلکه می‌تواند به‎ عنوان الگویی برای سایر مناطق مشابه مورد استفاده قرار گیرد. برای کاهش موثر جنگل‌زدایی، توصیه می‌شود که استقرار سیاست‌های حفاظتی مبتنی‎بر اولویت‌بندی مناطق پرخطر، تقویت مشارکت فعال جوامع محلی در مدیریت منابع طبیعی، و بهره‌گیری از سامانه‌های پایش و ارزیابی مستمر مبتنی‎بر فناوری‌های نوین سنجش از دور و مدل‌سازی پیشرفته، به‌عنوان راهبردهای کلیدی پیشگیرانه و احیایی به‌طور هم‌افزا به‌کار گرفته شوند.

 

متن کامل [PDF 1873 kb]   (22 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: تخصصي
دریافت: 1403/11/20 | پذیرش: 1404/3/31

فهرست منابع
1. Abdul-Nabi, S.S., Al Karaki, V., Khalil, A., & El Zahran, T. (2025). Climate change and its environmental and health effects from 2015 to 2022: A scoping review. Heliyon, 28, 11(3), e42315. https://10.1016/j.heliyon.2025.e42315 [DOI:10.1016/j.heliyon.2025.e42315]
2. Akbari, H., & Kalbi, S. (2019). Tree species diversity monitoring using GeoEye satellite image in Gardeshi forest district. Journal of Wood and Forest Science and Technology, 26(2), 51-62. https://sid.ir/paper/368839/en [In Persian]
3. Austin, K. G., Schwantes, A., Gu, Y., & Kasibhatla, P. S. (2019). What causes deforestation in Indonesia? Environmental Research Letters. 14(2), 24007. https://www.10.1088/1748-9326/aaf6db [DOI:10.1088/1748-9326/aaf6db]
4. Avatefi Hemmat, M., Shamekhi, T., Zobeiry, M., Arab, D. R., & Ghazi Tabatabaei, M. (2013). Forest Degradation: an Investigation of Forestry Organization Experts and Local Herders' Mental Models. Journal of Forest and Wood Product (Iranian Journal of Natural Resources), 66(1), 39-54. https://10.22059/JFWP.2013.35340 [In Persian]
5. Bagley, J. E., Desai, A. R., Harding, K. J., Snyder, P. K., & Foley, J. A. (2014). Drought and deforestation: has land cover change influenced recent precipitation extremes in the Amazon?. Journal of Climate, 27(1), 345-361. [DOI:10.1175/JCLI-D-12-00369.1]
6. Bax, V., & Francesconi, W. (2018). Environmental predictors of forest change: an analysis of natural predisposition to deforestation in the tropical Andes region, Peru. Applied Geography, 91, 99-110. [DOI:10.1016/j.apgeog.2018.01.002]
7. Bazgir, M., Hydari, M., Zeynali, N., & Kohzadean, M. (2020). Effect of land use change from forest to agriculture and abounded of agriculture on soil physical and chemical properties in zagros forest ecosystem. Journal of Environmental Science and Technology, 22 (1 (92)), 201-214. https://sid.ir/paper/364235/en [In Persian]
8. Bennett, G. L., Miller, S. R., Roering, J. J., & Schmidt, D. A. (2016). Landslides, threshold slopes, and the survival of relict terrain in the wake of the Mendocino Triple Junction. Geology, 44(5), 363-366. [DOI:10.1130/G37530.1]
9. Bijani-Nejad A, Fallah A, Jalilvand H, & Asadi H. (2024). Evaluation of Understory Plant Species Biodiversity in Buaxus hyrcana Habitats within Hyrcanian Forests. Ecology of Iranian Forest. 12(2), 41-58. https://doi:10.61186/ifej.12.2.41 [In Persian] [DOI:10.61186/ifej.12.2.41]
10. Bonsoms, J., & Ninyerola, M. (2024). Comparison of linear, generalized additive models and machine learning algorithms for spatial climate interpolation. Theoritical and Applied Climatology, 155, 1777-1792. [DOI:10.1007/s00704-023-04725-5]
11. Brun, C., Cook, A. R., Lee, J. S. H., Wich, S. A., Koh, L. P., & Carrasco, L. R. (2015). Analysis of deforestation and protected area effectiveness in Indonesia: A comparison of Bayesian spatial models. Global Environmental Change, 31, 285-295. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2015.02.004 [DOI:10.1016/j.gloenvcha.2015.02.004.]
12. Budniak, P., & Zięba, S. (2022). Effects of forest fragmentation on the volume of wood resources in managed. Pine-Dominated Forests in Poland. Forests, 13 (4), 590. https://doi.org/10.3390/f13040590 [DOI:10.3390/f13040590.]
13. Chavan, S. B., Reddy, C. S., Rao, S. S., & Rao, K. K. (2018). Assessing and predicting decadal forest cover changes and forest fragmentation in kinnerasani wildlife sanctuary, Telangana, India. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 46, 729-735. [DOI:10.1007/s12524-017-0739-x]
14. De Frenne, P., Lenoir, J., Luoto, M., Scheffers, B. R., Zellweger, F., Aalto, J., Ashcroft, M. B., Christiansen, D. M., Decocq, G., De Pauw, K., Govaert, S., Greiser, C., Gril, E., Hampe, A., Jucker, T., Klinges, D. H., Koelemeijer, I. A., Lembrechts, J. J., Marrec, R., Meeussen, C., Ogée, J., Tyystjärvi, V., Vangansbeke, P., & Hylander, K. (2021). Forest microclimates and climate change: Importance, drivers and future research agenda. Global Change Biology, 27(11), 2279-2297. [DOI:10.1111/gcb.15569]
15. Depicker, A., Govers, G., Jacobs, L., Campforts, B., Uwihirwe, J., & Dewitte, O. (2021). Interactions between deforestation, landscape rejuvenation, and shallow landslides in the North Tanganyika-Kivu rift region, Africa. Earth Surface Dynamics, 9, 445-462. [DOI:10.5194/esurf-9-445-2021]
16. Dimobe, K., Ou' edraogo, A., Soma, S., Goetze, D., Porembski, S., & Thiombiano, A. (2015). Identification of driving factors of land degradation and deforestation in the wildlife Reserve of bontioli (Burkina Faso, west africa). Global Ecology and Conservation, 4, 559-571. [DOI:10.1016/j.gecco.2015.10.006]
17. Elith, J., Leathwick, J. R., & Hastie, T. (2008). A working guide to boosted regression trees. Journal of Animal Ecology, 77-4, 802-813. [DOI:10.1111/j.1365-2656.2008.01390.x]
18. Engert, J. E., Souza, C. M., Kleinschroth, F., Bignoli, D. J., Costa, S. C. P., Botelho, J., Ishida, F. Y., Nursamsi, I., & Laurance, W. F. (2025). Explosive growth of secondary roads is linked to widespread tropical deforestation. Current Biology, 35(7), 1641-1648.e4. https://doi.org/10.1016/j.cub.2025.02.017 [DOI:10.1016/j.cub.2025.02.017.]
19. FAO. (2021). Transformational change to reduce deforestation and climate change impacts. FAO, Rome, Italy, 62 p. https://doi.org/10.4060/cb7314en [DOI:10.4060/cb7314en [In Persian]]
20. Ferrari, C., Evangelista, C., Basiricò, L., Castellani, S., Biffani, S., & Bernabucci, U. (2025). Application of a generalized additive mixed model in time series study of dairy cow behavior under hot summer conditions. Journal of Dairy Science, 108(2), 1554-1572. https://doi.org/10.3168/jds.2024-25001 [DOI:10.3168/jds.2024-25001.]
21. Firouzabadi, S. A., & Azimzadeh, D. (2012). Poverty and the environment (The case study in Sarkhoon and Bidele in Chahrmahal Va Bakhtiari Province). Community Development, 4(2), 99-120. https://10.22059/JRD.2013.30288 [In Persian]
22. Florence Pendrill, U., Persson, M., Godar, J., Kastner, T., Moran, D., Schmidt, S., & Wood, R. (2019). Agricultural and forestry trade drives large share of tropical deforestation emissions. Global Environmental Change, 56, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2019.03.002 [DOI:10.1016/j.gloenvcha.2019.03.002.]
23. Fynn, I. E. M., & Campbell, J. B. (2019). Forest fragmentation analysis from multiple imaging formats. Journal of Landscape Ecology, 12 (1), 1-15. https://doi.org/10.2478/jlecol-2019-0001 [DOI:10.2478/jlecol-2019-0001.]
24. Hajjarian, M., Hosseinzadeh, O., & khalledi, F. (2016). Using combined madm approach for hyrcanian forests management. Environmental Sciences, 14 (3), 1-12. https://sid.ir/paper/117511/en [In Persian]
25. Hastie T. J., & Tibshirani R. J. (1990). Generalized Additive Models, 2nd ed. Chapman and Hall, London. 16 pp.
26. Karami, M., & Sarvestan, R. (2022). Locate solar panels using climate indices and GIS (Case study: Khuzestan). Journal of Environmental Science and Technology, 24 (2, 117), 169-180. https://doi:10.30495/JEST.2022.27496.3652 [In Persian]
27. Javanmiri Pour M. (2024). A Study on the Structure Complexity Index and Stand Quality in Managed Mixed Habitats in Kheyrud Fores. Ecology of Iranian Forest. 12(1), 99-112. https://www.doi:10.61186/ifej.12.1.99 [In Persian] [DOI:10.61186/ifej.12.1.99]
28. Kayet, N., Pathak, K., Kumar, S., Singh, C. P., Chowdary, V.M., Chakrabarty, A., Sinha, N., Shaik, I., & Ghosh, A. (2021). Deforestation susceptibility assessment and prediction in hilltop mining-affected forest region. Journal of Environmental Management, 289, 112504. [DOI:10.1016/j.jenvman.2021.112504]
29. Lemus-Canovas, M., Lopez-Bustins, J.A., Trapero, L., & Martin-Vide, J. (2019). Combining circulation weather types and daily precipitation modelling to derive climatic precipitation regions in the Pyrenees. Atmospheric Research, 220, 181-193. [DOI:10.1016/j.atmosres.2019.01.018]
30. Marsik, M., Stevens, F. R., & Southworth, J. (2011). Amazon deforestation: rates and patterns of land cover change and fragmentation in Pando, northern Bolivia, 1986 to 2005. Progress in Physical Geography, 35 (3), 353-374. https://www.10.1177/0309133311399492 [DOI:10.1177/0309133311399492]
31. Mazgajski, T. D., Zmihorski, & M., Abramowicz, K. (2010). Forest habitat loss and fragmentation in Central Poland during the last 100 years. Silva Fennica, 44(4), 715-723. https://doi.org/10.14214/sf.136 [DOI:10.14214/sf.136.]
32. Mon, M. S., Mizoue, N., Htun, N. Z., Kajisa, T., & Yoshida, S. (2012). Factors affecting deforestation and forest degradation in selectively logged production forest: A case study in Myanmar. Forest Ecology and Management, 267, 190-198. [DOI:10.1016/j.foreco.2011.11.036]
33. Karamage, F., Shao, H., Chen, X., Ndayisaba, F., Nahayo, L., Kayiranga, A., Omifolaji, J. K., Liu, T., & Zhang, C. 2016. Deforestation effects on soil erosion in the Lake Kivu basin, D.R. Congo-Rwanda. Forests, 7(11), 281. [DOI:10.3390/f7110281]
34. Ogundele, A. T., & Adebisi, O. M. (2016). Deforestation in Nigeria: the needs for urgent mitigating measures. International Journal of Geography. Geology and Environment, 2(1), 15-26. https://www.ajol.info/index.php/gjg/article/download/263708/248935
35. R Core Team. (2016). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. http://www. R-project. org/.
36. Rezvani, M., & Hashemzadeh, F. (2013). Investigating the effective factors on forest degradation and impact of moving out livestock from district 14 of the northern forests of Iran: an environmental and economic perspective (Fuman). Journal of Wood and Forest Science Technology, 20(3), 125-138. https://20.1001.1.23222077.1392.20.3.8.0 [In Persian]
37. Sadeghi, A. (2019). The Hyrcanian Forests are the 24th monument in Iran to be registered as a UNESCO World Heritage Site. Research in Social Studies Education, 1(2). https://sid.ir/paper/525478/fa
38. Sahana, M., Hong, H., Sajjad, H., Liu, J., & Zhu, A. X. (2018). Assessing deforestation susceptibility to forest ecosystem in Rudraprayag district, India using fragmentation approach and frequency ratio model. Science of the Total Environment, 627, 1264-1275. https://doi:10.1016/j.scitotenv.2018.01.290 [DOI:10.1016/j.scitotenv.2018.01.290]
39. Sasikumar, R., & Indira, S. (2019). Impact of Climate Factors through GLM and GAM Methods. International Journal of Scientific & Technology Research, 8, 1221-1223.
40. Silver, B., Spracklen, D. V., DellaSala, D. A., & Smith, C. (2024). Large Reductions in Temperate Rainforest Biome Due to Unmitigated Climate Change. Earth's Future, 12(11), e2024EF004812. [DOI:10.1029/2024EF004812]
41. Silvério, D. V. (2018). Data from: Fire, fragmentation, and windstorms: A recipe for tropical forest degradation. Dryad Digital Repository, [DOI:10.5061/dryad.3g14b02.]
42. Silvério, D. V., Brando, P. M., Bustamante, M. M. C., Putz, F. E., Marra, D. M., Levick, S. R., & Trumbore, S. E. (2018). Fire, fragmentation, and windstorms: A recipe for tropical forest degradation. Journal of Ecology, 107(2), 656-667. [DOI:10.1111/1365-2745.13076]
43. Smith, C., Baker, J. C. A. & Spracklen, D. V. (2023). Tropical deforestation causes large reductions in observed precipitation. Nature, 615, 270-275 (2023). [DOI:10.1038/s41586-022-05690-1]
44. Vásquez-Grandón, A., Donoso, P. J., & Gerding, V. (2018). Forest Degradation: When Is a Forest Degraded? Forests, 9 (11), 726. https://doi:10.3390/f9110726 [DOI:10.3390/f9110726]
45. Wang, H., & Qiu, F. (2017). Investigating the Impact of Agricultural Land Losses on Deforestation: Evidence from a Peri-urban Area in Canada. Ecological Economics, 139, 9-18. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2017.04.002 [DOI:10.1016/j.ecolecon.2017.04.002.]
46. Wood, S.N., (2017). Generalized additive models: an introduction with R. CRC press. http://reseau-mexico.fr/sites/reseau-mexico.fr/files/igam.pdf [DOI:10.1201/9781315370279]
47. Worku, A. (2023). Review on drivers of deforestation and associated socio-economic and ecological impacts. Advances in Agriculture. Food Science and Forestry, 11(1), 1-12. https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
48. Zeng, Z., Wang, D., Yang, Wu, J., Ziegler, A. D., Liu, M., Ciais, P., Searchinger, T. D., Yang, Z. L., Chen, D., Chen, A., Li, L. Z. X., Piao, S., Taylor, D., Cai, X., Pan, M., Peng, L., Lin, P., Gower, D., Feng, Y., Zheng, C., Guan, K., Lian, X., Wang, T., Wang, L., Jeong, S-J., Wei, Z., Sheffield, J., Caylor K., & Wood, E. F. (2021). Deforestation-induced warming over tropical mountain regions regulated by elevation. Nature Geoscience, 14, 23-29. [DOI:10.1038/s41561-020-00666-0]

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

ارسال پیام به نویسنده مسئول


بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به بوم‏شناسی جنگل‏های ایران می‌باشد.

طراحی و برنامه نویسی: یکتاوب افزار شرق

© 2025 CC BY-NC 4.0 | Ecology of Iranian Forest

Designed & Developed by: Yektaweb