تحليل التغير المكاني-الزمني لاضطراب سطح الأرض وتدهور التربة في محجر خام الحديد ومحيطه بالجموم باستخدام الاستشعار عن بعد ونظم المعلومات الجغرافية
DOI:
https://doi.org/10.59992/IJSR.2026.v5n5p11الكلمات المفتاحية:
اضطراب سطح الأرض، تدهور التربة، محاجر خام الحديد، مؤشر DI، مؤشر BSI، الاستشعار عن بعد، نظم المعلومات الجغرافيةالملخص
هدفت الدراسة إلى تحليل التغير المكاني-الزمني لاضطراب سطح الأرض وتدهور التربة في محجر خام الحديد ومحيطه بمحافظة الجموم خلال الفترة 2015–2025، بالاعتماد على بيانات Landsat Collection 2 Level-2 وتقنيات الاستشعار عن بعد ونظم المعلومات الجغرافية. استخدمت الدراسة مؤشري الاضطراب السطحي (DI) وانكشاف التربة (BSI) لاستخلاص مؤشرات كمية قابلة للمقارنة، مع توحيد النطاق المكاني للتحليل داخل حدود المحجر ونطاق محيط بمسافة 3 كيلومترات. أظهرت النتائج استمرار الاضطراب السطحي داخل النواة التعدينية، وارتفاع القيم القصوى لمؤشر DI من 1.385 عام 2015 إلى 1.481 عام 2025، مقابل انخفاض المتوسط العام من 0.872 إلى 0.812، بما يعكس تركز الاضطراب في النواة واستقراراً نسبياً في المحيط. كما كشفت نتائج BSI عن استمرار انكشاف التربة وامتداد بعض مناطق الانكشاف الشديد خارج حدود المحجر، لا سيما في الاتجاه الجنوبي. وتؤكد الدراسة أهمية توظيف التحليل المكاني-الزمني متعدد المؤشرات في رصد مواقع التعدين بالبيئات الجافة، وتدعم توسيع نطاق تقييم الأثر البيئي خارج حدود الترخيص الرسمي.
المراجع
أولاً — المراجع العربية:
- محمد، سارة كاظم. (2012). تكامل بيانات الاستشعار عن بعد (RS) ونظم المعلومات الجغرافية (GIS) لدراسة تدهور التربة وتملحها في سورية (رقعة السلمية). مجلة البحوث الجغرافية، (16)، 405–425.
ثانياً — المراجع الدولية:
- Abu Abdullah, M. M., Youssef, A. M., Nashar, F., & Abu AlFadail, E. (2019). Statistical analysis of rainfall patterns in Jeddah city, KSA: Future impacts. IntechOpen. https://doi.org/10.5772/intechopen.86774
- Baig, M. H. A., Zhang, L., Shuai, T., & Tong, Q. (2014). Derivation of a tasselled cap transformation based on Landsat 8 at-satellite reflectance. Remote Sensing Letters, 5(5), 423–431. https://doi.org/10.1080/2150704X.2014.915434
- Biancalani, R., Nachtergaele, F., Petri, M., & Bunning, S. (2013). Land degradation assessment in drylands: Methodology and results. Food and Agriculture Organization of the United Nations.
- Hartman, H. L., & Mutmansky, J. M. (2002). Introductory mining engineering (2nd ed.). John Wiley & Sons.
- Healey, S. P., Cohen, W. B., Yang, Z., & Krankina, O. N. (2005). Comparison of Tasseled Cap-based Landsat data structures for use in forest disturbance detection. Remote Sensing of Environment, 97(3), 301–310. https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.05.009
- IPCC. (2019). Climate change and land: An IPCC special report on climate change, desertification, land degradation, sustainable land management, food security, and greenhouse gas fluxes in terrestrial ecosystems. Intergovernmental Panel on Climate Change.
- O’Donnell, M. S., Whipple, A. L., Inman, R. D., Tarbox, B. C., Monroe, A. P., Robb, B. S., & Aldridge, C. L. (2024). Remote sensing for monitoring mine lands and recovery efforts. U.S. Geological Survey Circular 1525. https://doi.org/10.3133/cir1525
- Pickett, S. T. A., & White, P. S. (1985). The ecology of natural disturbance and patch dynamics. Academic Press.
- Rikimaru, A., Roy, P. S., & Miyatake, S. (2002). Tropical forest cover density mapping. Tropical Ecology, 43(1), 39–47.
- Sonter, L. J., Herrera, D., Barrett, D. J., Galford, G. L., Moran, C. J., & Soares-Filho, B. S. (2017). Mining drives extensive deforestation in the Brazilian Amazon. Nature Communications, 8, 1013. https://doi.org/10.1038/s41467-017-00557-w
- Turner, B. L., Kasperson, R. E., Matson, P. A., McCarthy, J. J., Corell, R. W., Christensen, L., Eckley, N., Kasperson, J. X., Luers, A., Martello, M. L., Polsky, C., Pulsipher, A., & Schiller, A. (2003). A framework for vulnerability analysis in sustainability science. Proceedings of the National Academy of Sciences, 100(14), 8074–8079. https://doi.org/10.1073/pnas.1231335100
- Tyukavina, A., Hansen, M. C., Potapov, P. V., Stehman, S. V., Smith-Rodriguez, K., Okpa, C., & Aguilar, R. (2017). Types and rates of forest disturbance in Brazilian Legal Amazon, 2000–2013. Science Advances, 3(4), e1601047. https://doi.org/10.1126/sciadv.1601047
- UNEP. (1997). World atlas of desertification (2nd ed.). Edward Arnold.
- Xiao, W., Deng, X., He, T., & Chen, W. (2020). Mapping annual land disturbance and reclamation in a surface coal mining region using Google Earth Engine and the LandTrendr algorithm: A case study of the Shengli Coalfield in Inner Mongolia, China. Remote Sensing, 12(10), 1612. https://doi.org/10.3390/rs12101612
- Xu, Y., Yang, G., Zhang, Y., Guo, J., & Zhang, C. (2025). Mapping and interpreting spatio-temporal trends in vegetation restoration following mining disturbances in large-scale surface coal mining areas. Frontiers in Environmental Science, 13, 1531424. https://doi.org/10.3389/fenvs.2025.1531424
- Yang, Y., Erskine, P. D., Lechner, A. M., Mulligan, D., Zhang, S., & Wang, Z. (2018). Detecting the dynamics of vegetation disturbance and recovery in surface mining area via Landsat imagery and LandTrendr algorithm. Journal of Cleaner Production, 178, 353–362. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.01.050
