تحليل أثر حريق غابات سراة بني مالك على الغطاء النباتي ورصد التعافي النباتي باستخدام تقنيات الاستشعار عن بُعد ونظم المعلومات الجغرافية
DOI:
https://doi.org/10.59992/IJSR.2026.v5n5p29الكلمات المفتاحية:
حرائق الغابات، NBR، dNBR، NDVI، dNDVI، NDMI، الاستشعار عن بعد، سراة بني مالك، نظم المعلومات الجغرافية GISالملخص
تهدف هذه الدراسة إلى تحليل آثار حريق غابات سراة بني مالك جنوب محافظة الطائف الذي اندلع في أواخر شهر مايو عام 2025م باستخدام بيانات Sentinel-2-L2A ونظم المعلومات الجغرافية (GIS) عبر برنامج ArcGIS Pro. وهدفت الدراسة إلى الاعتماد على مؤشري NBR وdNBR لتحديد المناطق المتأثرة بالحريق وتصنيف شدة الضرر، إضافة إلى استخدام مؤشري NDVI وdNDVI لتحليل التغير في الغطاء النباتي ومتابعة التعافي النباتي لمدة سبعة أشهر مع الاستفادة من مؤشر الرطوبة NDMI والعوامل المناخية لتفسير التعافي بعد الحريق وأظهرت نتائج الدراسة بأن المساحة المتضررة بلغت نحو (1133.21) هكتار وشكل الضرر المنخفض النسبة الأكبر (96.53%)، بينما بلغ الضرر المتوسط (3.46%) والضرر العالي (0.01%). كما انخفضت مساحة الغطاء النباتي من (376.38) هكتار قبل الحريق إلى (12.87) هكتار بعده بنسبة فقد بلغت (96.6%)، مع ظهور تعافٍ جزئي للغطاء النباتي بنسبة بلغت نحو (15.5%) حتى يناير 2026م. وتسهم الدراسة في دعم جهود إعادة التأهيل البيئي وتوجيه برامج إعادة التشجير نحو المناطق الأكثر تضرراً كما تمثل توثيقاً علمياً لحريق لم يحظَ بدراسات سابقة بما يتماشى مع مستهدفات رؤية المملكة العربية السعودية 2030 في الاستدامة البيئية وحماية الموارد الطبيعية.
المراجع
المراجع العربية
1. حليمة إبراهيم الزبيدي. (يونيو، 2023). مخاطر حرائق الغابات جنوب غرب المملكة باستخدام الاستشعار عن بعد ونظم المعلومات الجغرافية: شعف شهران. المجلة العربية لنظم المعلومات الجغرافية، الصفحات 1-39.
2. الشريف، عبدالرحمن صادق. (1984). جغرافية المملكة العربية السعودية الجزء الثاني إقليم جنوب غرب المملكة. الرياض: دار المريخ لنشر.
3. ذكرى عبدالجليل سلام، وإيمان رافع العمري. (يونيو، 2022). تقويم المؤشرات الطيفية لتقدير المساحات المحروقة دراسة حالة جبل غلامة بمنطقة مكة. مجلة العلوم الطبيعية والحياتية والتطبيقية، الصفحات 77-88. https://doi.org/10.26389/AJSRP.S230122
المراجع الأجنبية
1. Al-Qthanin, R., & Aseeri, R. (2025, April 30). Assessment of forest fire impact and vegetation recovery in the Ghalahmah Mountains, Saudi Arabia. Fire, p. 172. doi:https://doi.org/10.3390/fire8050172.
2. Zahabnazouri, S., Belmont, P., David, S., Wigand, P. E., Elia, M., & Capolongo, D. (2025, May 14). Detecting Burn Severity and Vegetation Recovery After Fire Using dNBR and dNDVI lndices: lnsight from the Bosco Difesa Grande,Gravina in Southern Italy. Sensors, p. 3097. doi:https://doi.org/10.3390/s25103097.
3. Lacouture, D. L., Broadbent, E. N., & Crandall, R. M. (2020, July 10). Detecting Vegetation Recovery after Fire in A Fire-Frequented Habitat Using Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Forests, p. 749. doi:https://doi.org/10.3390/f11070749.
4. Chen, R., Yin, G., Liu, G., Li, J., & Verger, A. (2020, July 16). Evaluation and Normalization of Topographic Effects on Vegetation Indices. Remote Sensing, p. 12(14) 2290. https://doi.org/10.3390/rs12142290.
5. Tudorescu, A.-M., Negru, C., Mocanu, B.-C., & Pop, F. (2024, November). Quality sustaining vegetation index for natural resources monitoring using satellite images. Engineering Science and Technology, an International Journal, p. 101847. doi:https://doi.org/10.1016/j.jestch.2024.101847.
6. Lee, S. H., Lee, M. H., Kang, T. H., Cho, H. R., Yun, H. S., & Lee, S. J. (2025, June 25). Comparative Analysis of dNBR, dNDVI, SVM Kernels, and ISODATA for Wildfire-Burned Area Mapping Using Sentinel-2 Imagery. Remote Sensing, p. 2196. doi:https://doi.org/10.3390/rs17132196.
