非洲布基纳法索的天气,非洲 布基纳法索

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前言

森林砍伐、森林破碎化、土地退化和土壤侵蚀是土地利用和土地覆盖变化的主要驱动因素，也是一个重大的全环境题，其变化如此广泛。在全范围内汇总，对地的关键方面产生深远影响系统运行。

它直接影响全世界的生物多样性，导致区域和区域气候变化和全变暖，是土壤退化的主要原因，并通过生态系统服务的变化满足人类的需求，影响生物系统的能力。

这些变化将部分决定地方和人民对气候、经济和社会政治干扰的脆弱性。

热带森林受到人类活动的高度威胁，导致森林破碎化和栖息地丧失，对气候变化产生严重影响。

研究人员预测，砍伐世界上剩余森林的一半可能会消灭85%的物种。

土地利用和土地利用变化正在广泛加速，其权衡正在抵消人类生计的影响。

城市中心的快速增长和扩张、人口压力、土地稀缺和技术变革是推动当今世界土地利用和土地利用变化的众多因素。

在非洲，有274英亩（即近5亿公顷）实际上已经退化。其中，14起因森林砍伐导致土地退化，13起因过度开发，495起因过度放牧，24起因农业实践造成。

此外，约72布基纳法索、72埃塞俄比亚、63莱索托、60马里、40苏丹、45乍得、29摩洛哥、28津巴布韦、27纳米比亚、26坦桑尼亚、22博茨瓦纳、19马拉维、9安哥拉、9赞比亚6.人口莫桑比克人们生活在一片满目疮痍的土地上。

土地覆盖变化在自然界中是逐渐发生的，但也可能由于人类活动而迅速而突然地变化。

农业扩张、城市化、人口增长和土地稀缺是改变土地利用和土地利用变化的众多因素之一。

土地利用和土地利用变化指标随着当前的全环境题而出现，例如大气温室气体浓度增加、生物多样性丧失以及自然植被区域的转变和破碎化。

在埃塞俄比亚各个地区进行的研究表明，土地利用价值的变化对天然林构成严重威胁。

由于人口压力迫使林地转变为其他形式的农业和定居点，研究地区正面临着快速森林砍伐和森林资源退化。

该研究区域缺乏土地利用和土地利用变化变化检测研究。因此，本研究的目的是评估和分析埃塞俄比亚南部加莫地区西部裂谷断裂带土地利用和土地利用的动态、驱动力及其对生物多样性的影响。

材料与方法

研究区域描述

埃塞俄比亚位于非洲之角，纬度和经度分别为3分和148分，东经分别为33分和48分。

该研究地点位于埃塞俄比亚南部加莫地区裂谷西侧悬崖上。图1。

从地形上看，研究区由北纬605'至612'、东经3733'至3739'之间的加莫岭平原和斜坡组成。海拔1168-2535m，坡度0-32。

植被

Friis等2010认为研究区植被类型复杂，主要包括Combretum-Terminaria森林植被、Acacia-Commiphora森林植被和Montana干燥常绿森林。

研究区最常见的树种有榄仁树、风子草、枣子、Papapacapensis、Cadabafarinosa、Baqueriaandsenelia、Balanitesnejptica、Commiphorahassinaca、Rhusnatalensis、Oleaeuropaea、Psydraxscimperiana和Acokantheraschimperi。

气候

研究区降水类型为双峰型。1999年至2019年年平均降雨量最大和最小分别为11411毫米和4918毫米。年最高和最低平均气温分别为336C和15C图2；国家气象局，2019年。

人口

研究区人口在1999年、2009年和2019年连续三个季度呈增长趋势；表1。

表格1。研究区域的总人口。

数据类型和来源

主要和辅助数据是使用带有手持式GPS的获得的，收集地面实况地面控制点GCP作为主要数据。

辅助数据包括1999年的LandsatThematicMapperTM、2009年的ETM+以及2019年来自USGS在线图像门户的Landsat8OperatingalLandImagerOLI图像。

其他地理空间数据包括从中央统计局(CSA)和埃塞俄比亚测绘局(EMA)收集的shapefile和地形图2。

表2.本研究的遥感数据。

1999-2019年土地利用变化评估

使用ERDASImagine14对数字卫星图像进行处理、分类和分析。

使用ArcGIS102分析工具计算面积和土地利用类型的变化。

卫星图像经过预处理，可以更忠实地再现原始场景。对卫星图像进行正射校正至UTM坐标WGS，1984，并进行地理配准、分层堆叠、分辨率分箱和子集化等集中处理，以消除干扰雾霾、噪声、陡度效应和辐射变化的采集日期等因素。

使用ERDAS14软件裁剪Gamoshapefile中的感兴趣区域和AOI图层，并提取研究区域的叠加卫星图像。

使用基于像素的监督图像分类和使用最大似然分类算法Clevers（2009）的监督图像分类技术对卫星图像进行分类，以生成研究区域的LULC地图。

获得了良好的频带组合，并将其特征用于监督分类。研究区的土地覆盖变化监测分三个时期进行1999-2009年、2009-2019年和1999-2019年。

监督分类产生四种类型的土地林地、农业用地、定居点和湿地。

表3。土地覆盖类别的特征。

精密分析

我们评估了图像的准确性，因为如果没有准确性评估，图像分类是不完整的。

使用生产者、用户和总体准确度评级来评估分类准确度。

总体精度和kappa统计数据是根据从已确定的土地利用类型收集的GCP计算得出的。Kappa静态体积公式1:

检测土地利用和土地覆盖变化

3年LULC地图是使用监督最大似然分类根据卫星图像生成的，显示了1999年、2009年和2019年之间的十年。

为了分析研究区土地覆盖结构的变化，我们测量了1999-2009年、2009-2019年和1999-2019年每种土地覆盖结构变化的公顷数和百分比。变化检测公式为

其中，R=变化率，Q2=近年来森林覆盖面积ha，Q1=第一年森林面积ha，t=第一年与最近一年之间的间隔年。

植被指数

归一化植被指数（NDVI）是常用的植被范围检测指标。

Landsat7使用波段3红色和波段4近红外来计算合成图像的NDVI值，Landsat8使用波段4红色和波段5近红外来计算合成图像。

NDVI，衡量植被的绿度，与植被冠层的密度有关，而植被冠层的密度又与叶绿素含量有关，数值在-1到1之间。NDVI公式为

其中NDVI=归一化差异植被指数，NIR=近红外波段，R=红波段。

土地利用和土地利用变化驱动因素

LULC的变化受到多种因素的影响。研究领域经常证实人类活动是土地利用和土地利用变化变化的主要因素。

收集的数据包括现场观察、焦点小组讨论FGD和关键知情人访谈KII，以更好地了解LULC的变化。

KII和FGD是根据当地社区领导和推广人员的建议选择的。参与者包括老年男性和女性、农业推广工人和失业青年。

要求举报人同意参与讨论并提供有关调查区域土地利用和土地利用变化的明确信息。IBMSPSS20版用于数据分析。

结果

土地利用土地覆盖分类

研究中确定的四个土地类别包括森林、农业、定居点、水体和水体湿度图3a1999、b2009、c2019。

土地利用和土地覆盖的变化

结果表明，过去30年来，中国的土地覆盖以较快的速度从森林向农田转变。水湿地的衰退速度比森林慢（表4）。

表4.土地利用-土地覆盖变化，1999-2019

检测土地利用和土地覆盖变化

LULC变化检测结果显示，住宅和农业用地覆盖增加，而森林和湿地覆盖减少（表5）。

如表5所示。检测1999年至2019年土地利用的土地覆盖变化。

1999年、2009年、2019年总体精度评价

随机选取140、173、158个控制点，利用精度矩阵测试图像分类的准确性（表6-8）。

如表6所示。1999年研究区域的总体准确性。

如表7所示。2009年研究区总体精度。

如表8所示。2019年研究区域的总体精度。

归一化植被指数NDVI

1999年、2009年和2019年连续三个时期的NDVI影像统计和目视观察表明，研究区土地覆盖发生了显着变化（图4a1999、b2009、c2019和表9）。

如表9所示。研究区域的NDVI结果。

LULC更换驱动程序

焦点小组讨论和关键知情人访谈报告表明，农业扩张是森林覆盖变化的主要原因，其次是定居点扩张，而人口和经济增长正在推动研究区的土地利用，表明它是变化的间接原因值（表10和11）。

表10.LULC变化的主要原因。

如表11所示。土地利用和土地利用变化变化的根本原因。

对生物多样性和气候变化的影响

在本研究考虑的1999年期间，土地利用和土地覆盖发生了巨大变化。

农业用地和居民点增加，但森林覆盖率和湿地呈减少趋势。

农业用地从1999年的11个增加到2019年的21个，每年增加10个，而森林面积则减少到1999年的11个，2009年的15个，2019年的21个，每年增加5个。

森林覆盖率下降可能导致研究区域植物生物多样性丧失，影响人类福祉和气候变化。

每个地点植物生物多样性丧失的变化表明土地利用变化与生物多样性丧失之间存在明显的联系。

土地利用变化，包括自然植被的去除，改变了植物物种的多样性和优势地位。

埃塞俄比亚其他地方的研究表明，土地利用、土地覆盖变化和栖息地丧失是埃塞俄比亚生物多样性丧失的主要原因。

结论是

研究区土地类型分为森林、农业、聚落、湿地四类。由于用于水果和蔬菜生产的小规模灌溉农田的扩大，2009年和2019年的变化比1999年更快。

此外，实地观察、KII和焦点小组讨论证实，研究区土地利用价值变化的主要原因是农业和聚落的扩张。一方面，人口统计、经济条件和生物物理条件是土地利用和土地利用变化变化的间接驱动因素。

将参与式森林管理与制度化和强有力的监测政策、绿色遗产以及提高当地人民的意识相结合，预计将改善研究区域的森林生物多样性和环境状况。

此外，促进失业青年的非农经济和建立缓冲区森林保护区有助于减少土地使用和土地覆盖转变。

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