DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-35211-3
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41513759
تاريخ النشر: 2026-01-09
المؤلف: S. Kaliraj وآخرون
الموضوع الرئيسي: تآكل التربة ونقل الرواسب
نظرة عامة
تتناول هذه الدراسة القضية الملحة لتدهور الأراضي (LD) في المنطقة الزراعية المناخية الغربية من منطقة ثيني، تاميل نادو، الهند، مع التركيز على تأثيرها على خصوبة التربة وإنتاج الغذاء والكتلة الحيوية بسبب تغير المناخ والأنشطة البشرية. قام الباحثون بتطوير مؤشر ضعف تدهور الأراضي القائم على نظم المعلومات الجغرافية (LDVI) لتقييم معدلات التدهور المحددة للموقع عبر أنواع استخدام الأراضي وتغطية الأراضي المختلفة (LULC). يدمج LDVI أربعة مؤشرات رئيسية: مؤشر جودة التربة (SQI)، مؤشر جودة المناخ (CQI)، مؤشر جودة الغطاء النباتي (VQI)، ومؤشر جودة إدارة الأراضي (MQI)، والتي تستند إلى متغيرات جغرافية وبيئية ومناخية متنوعة.
تقوم خريطة LDVI الناتجة بتصنيف منطقة الدراسة إلى مناطق متميزة بناءً على مستويات الضعف: (i) مناطق غير متأثرة (N)، (ii) تغطية نباتية محتملة (P) مع LDVI < 1.22، (iii) مناطق هشة (F1، F2، F3) مع قيم LDVI تتراوح من 1.23 إلى 1.37، و(iv) مناطق حرجة (C1، C2) مع قيم LDVI تتراوح بين 1.38 و1.53. بالإضافة إلى ذلك، تم تحديد منطقة حرجة شديدة (C3) تتميز بـ LDVI > 1.53، والتي تمثل خطرًا كبيرًا لتدهور الأراضي، وتشمل 3.68% من إجمالي المنطقة التي تم تقييمها.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على تدهور الأراضي كقضية عالمية حرجة تؤثر سلبًا على الإنتاجية الزراعية والظروف الاجتماعية والاقتصادية في مجتمعات مختلفة. يُعرف تدهور الأراضي بأنه تحويل الأراضي المنتجة إلى بيئات تشبه الصحراء، وينتج عن كل من تقلب المناخ والأنشطة البشرية، مما يؤدي إلى تراجع في الوظائف الفيزيائية والكيميائية والبيولوجية للأرض. تصف برنامج الأمم المتحدة للبيئة (UNEP) هذه الظاهرة بأنها انخفاض في خدمات النظام البيئي والإنتاجية، مما يؤثر بشكل خاص على المناطق الجافة وشبه الجافة.
علاوة على ذلك، تشير اتفاقية الأمم المتحدة لمكافحة التصحر (UNCCD) إلى أن حوالي 25% من مساحة الأرض على كوكب الأرض معرضة لخطر التصحر، ويرجع ذلك أساسًا إلى تغير المناخ والأنشطة البشرية. هذه العوامل تقوض بشكل كبير خصوبة التربة وتوافر المغذيات والإنتاجية الزراعية بشكل عام، مما يزيد من التحديات التي تواجهها المناطق المتأثرة. تؤكد النتائج على الحاجة الملحة لاستراتيجيات فعالة لمكافحة تدهور الأراضي وآثاره بعيدة المدى على الأمن الغذائي العالمي ورفاهية المجتمع.
طرق
تستخدم الدراسة نموذج مؤشر ضعف تدهور الأراضي القائم على نظم المعلومات الجغرافية (LDVI) المنظم في إطار من مستويين لتحليل عدة معلمات جغرافية بيئية وحساب LDVI على مستوى البكسل. تسهل هذه الطريقة تحديد المناطق المعرضة لتدهور الأراضي ضمن منطقة الدراسة المحددة.
لحساب LDVI، يتم إنشاء أربعة مؤشرات جودة: مؤشر جودة التربة (SQI)، مؤشر جودة المناخ (CQI)، مؤشر جودة الغطاء النباتي (VQI)، ومؤشر جودة الإدارة (MQI). يتم اشتقاق كل من هذه المؤشرات من معادلات تجريبية محددة (المشار إليها بالمعادلات 2 إلى 5) التي تتضمن معلمات جغرافية بيئية ومناخية متنوعة. تؤكد المنهجية على دمج مصادر بيانات متنوعة لضمان تقييم شامل لضعف تدهور الأراضي.
نتائج
يقدم قسم النتائج إنشاء خريطة مؤشر ضعف تدهور الأراضي (LDVI)، التي تم إنشاؤها من خلال تجميع مؤشرات الجودة المختلفة: مؤشر جودة التربة (SQI)، مؤشر جودة المحاصيل (CQI)، مؤشر جودة الغطاء النباتي (VQI)، ومؤشر جودة الإدارة (MQI). تم حساب هذه المؤشرات باستخدام نموذج LDVI القائم على نظم المعلومات الجغرافية (GIS)، مما يبرز أهمية كل معلمة في تقييم ضعف تدهور الأراضي. يتم مناقشة الخصائص التفصيلية لهذه المؤشرات، مع التأكيد على مساهماتها في التقييم العام لـ LDVI.
مناقشة
تسلط المناقشة الضوء على الطبيعة متعددة الأوجه لتدهور الأراضي، لا سيما في المناطق الجافة وشبه الجافة والاستوائية، حيث تؤثر سلبًا على خصوبة التربة وإنتاج الغذاء. تشمل العوامل المساهمة في تدهور الأراضي عناصر طبيعية مثل تركيب التربة وتقلب المناخ، بالإضافة إلى الضغوط الاجتماعية والاقتصادية مثل النمو السكاني وممارسات إدارة الأراضي. تؤكد الدراسة على أن تدهور الأراضي يظهر من خلال التآكل وفقدان الغطاء النباتي وتراجع خصوبة التربة، مما يتفاقم بفعل التغيرات المناخية والأنشطة البشرية مثل إزالة الغابات والرعي الجائر. في الهند، يتأثر حوالي 20% من المناظر الطبيعية بهذه القضايا، مع تسجيل تدهور كبير في المناطق ذات التربة القطنية السوداء والتربة الطينية الحمراء.
لمعالجة هذه التحديات، تقترح البحث تطوير مؤشر ضعف تدهور الأراضي (LDVI) باستخدام تحليل متعدد المعلمات ضمن إطار نظم المعلومات الجغرافية. يدمج هذا المؤشر مؤشرات جودة متنوعة – مؤشر جودة التربة (SQI)، مؤشر جودة المناخ (CQI)، مؤشر جودة الغطاء النباتي (VQI)، ومؤشر جودة الإدارة (MQI) – لتقييم وتصنيف ضعف تدهور الأراضي عبر المنطقة الزراعية المناخية الغربية من منطقة ثيني، تاميل نادو. تستخدم المنهجية تقنيات الاستشعار عن بعد ونظم المعلومات الجغرافية لتحليل التغيرات المكانية والزمانية في تدهور الأراضي، مما يوفر أداة قوية لتحديد المناطق الحرجة وإبلاغ ممارسات إدارة الأراضي المستدامة. تؤكد النتائج على ضرورة اتباع أساليب علمية للتخفيف من تدهور الأراضي وتعزيز سبل العيش المحلية من خلال تحسين إدارة الموارد.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-35211-3
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41513759
Publication Date: 2026-01-09
Author(s): S. Kaliraj et al.
Primary Topic: Soil erosion and sediment transport
Overview
This study addresses the pressing issue of land degradation (LD) in the Western Agroclimatic Zone of Theni district, Tamil Nadu, India, emphasizing its impact on soil fertility, food production, and biomass due to climate change and anthropogenic activities. The researchers developed a GIS-based Land Degradation Vulnerability Index (LDVI) to assess site-specific degradation rates across various land use and land cover (LULC) types. The LDVI integrates four key indicators: Soil Quality Index (SQI), Climate Quality Index (CQI), Vegetation Quality Index (VQI), and Land Management Quality Index (MQI), which are derived from diverse geo-environmental and climatic variables.
The resulting LDVI map categorizes the study area into distinct zones based on vulnerability levels: (i) non-affected zones (N), (ii) potential vegetative cover (P) with LDVI < 1.22, (iii) fragile zones (F1, F2, F3) with LDVI values ranging from 1.23 to 1.37, and (iv) critical zones (C1, C2) with LDVI values between 1.38 and 1.53. Additionally, a severe critical zone (C3) is identified, characterized by an LDVI > 1.53, which represents a significant land degradation risk, encompassing 3.68% of the total area assessed.
Introduction
The introduction highlights land degradation as a critical global issue that adversely affects agricultural productivity and socio-economic conditions in various communities. Defined as the conversion of productive land into desert-like environments, land degradation results from both climate variability and anthropogenic activities, leading to a decline in the physico-chemical and biological functions of the land. The United Nations Environment Programme (UNEP) characterizes this phenomenon as a reduction in ecosystem services and productivity, particularly impacting arid, semi-arid, and dryland regions.
Furthermore, the United Nations Convention to Combat Desertification (UNCCD) reports that approximately 25% of the Earth’s land area is at risk of desertification, primarily due to climate change and human activities. These factors significantly undermine soil fertility, nutrient availability, and overall agricultural productivity, exacerbating the challenges faced by affected regions. The findings underscore the urgent need for effective strategies to combat land degradation and its far-reaching implications on global food security and community well-being.
Methods
The study employs a GIS-based Land Degradation Vulnerability Index (LDVI) model structured in a two-tier framework to analyze multiple geoenvironmental parameters and calculate the LDVI at the pixel level. This approach facilitates the identification of zones susceptible to land degradation within the specified study area.
To compute the LDVI, four quality indices are established: the Soil Quality Index (SQI), Climate Quality Index (CQI), Vegetation Quality Index (VQI), and Management Quality Index (MQI). Each of these indices is derived from specific empirical equations (denoted as equations 2 to 5) that incorporate various geo-environmental and climatic parameters. The methodology emphasizes the integration of diverse data sources to ensure a comprehensive assessment of land degradation vulnerability.
Results
The results section presents the generation of the Land Degradation Vulnerability Index (LDVI) map, which was created by aggregating various quality indicators: Soil Quality Index (SQI), Crop Quality Index (CQI), Vegetation Quality Index (VQI), and Management Quality Index (MQI). These indicators were computed using a Geographic Information System (GIS)-based LDVI model, highlighting the significance of each parameter in assessing land degradation vulnerability. The detailed characteristics of these quality indicators are discussed, emphasizing their contributions to the overall LDVI assessment.
Discussion
The discussion highlights the multifaceted nature of land degradation, particularly in arid, semiarid, and subtropical regions, where it adversely affects soil fertility and food productivity. Factors contributing to land degradation include natural elements such as soil composition and climate variability, as well as socio-economic pressures like population growth and land management practices. The study underscores that land degradation manifests through erosion, vegetation loss, and declining soil fertility, exacerbated by both climatic changes and human activities such as deforestation and overgrazing. In India, approximately 20% of landscapes are impacted by these issues, with significant degradation reported in regions with black cotton and red loamy soils.
To address these challenges, the research proposes the development of a Land Degradation Vulnerability Index (LDVI) utilizing a multiparametric analysis within a GIS framework. This index integrates various quality indicators—Soil Quality Index (SQI), Climate Quality Index (CQI), Vegetation Quality Index (VQI), and Management Quality Index (MQI)—to assess and classify land degradation vulnerability across the Western Agroclimatic Zone of Theni District, Tamil Nadu. The methodology employs remote sensing and GIS techniques to analyze spatial and temporal variations in land degradation, providing a robust tool for identifying critical zones and informing sustainable land management practices. The findings emphasize the necessity of scientific approaches to mitigate land degradation and enhance local livelihoods through improved resource management.