DOI: https://doi.org/10.58509/1ngsg630
تاريخ النشر: 2026-01-02
المؤلف: I. VETO وآخرون
الموضوع الرئيسي: الاستشعار عن بعد واستخدام الأراضي
نظرة عامة
ركزت الأبحاث على حوض التعدين في وادي جيو في رومانيا، مستخدمة تقنيات الاستشعار عن بعد لتحليل استخدام الأراضي والمعايير الشكلية، وبشكل خاص نموذج الارتفاع الرقمي (DEM) والانحدار (SLOPE). حددت الدراسة واحدًا وعشرين فئة لاستخدام الأراضي، مع مساحات تتراوح من 27.83 هكتار للمسطحات المائية (رمز 512) إلى 33,543 هكتار للغابات ذات الأوراق العريضة (رمز 311). كشفت التحليلات أن خمس فئات لاستخدام الأراضي كانت ضمن الربع الأدنى، بإجمالي 204.71 هكتار، بينما كانت إحدى عشرة فئة في الربع الأوسط، تشمل 18,651.42 هكتار. شمل الربع الأعلى خمس فئات بمساحة إجمالية قدرها 76,501.70 هكتار. ومن الجدير بالذكر أن فئات استخدام الأراضي الزراعية شكلت 24.22% من إجمالي المساحة، مما يبرز الإمكانيات الزراعية للمنطقة كبديل قابل للتطبيق للأنشطة التعدينية المتراجعة.
أكدت التحليلات الإحصائية، بما في ذلك اختبار مان-كيندال، وجود اتجاه تنازلي ملحوظ في كل من قيم DEM وSLOPE، مع نماذج خطية تشير إلى انحدارات قدرها -326.8 و-405.96، على التوالي (p<0.001). كما قامت تحليل التجمع بتصنيف فئات DEM وSLOPE إلى تجمعات بناءً على التشابه، مع معاملات ارتباط قدرها 0.833 و0.804، على التوالي. تؤكد النتائج على التباين المكاني العالي والإمكانات المتنوعة للموارد الطبيعية في وادي جيو، مما يشير إلى فرص للتنمية المستدامة والسياحة، إلى جانب المبادرات الزراعية، كجزء من استراتيجية أوسع لإدارة موارد المنطقة بشكل فعال.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على مزايا استخدام الاستشعار عن بعد لتقييم ومراقبة الموارد الطبيعية، خاصة في مناطق تعدين الفحم. يوفر الاستشعار عن بعد إمكانية الوصول، والتغطية الواسعة، وصور عالية الدقة، ورؤى حول الديناميات المكانية والزمنية لسطح الأرض. يتم التأكيد على أهمية موارد الفحم من وجهات نظر بيئية واقتصادية واجتماعية، مع التركيز على آثار التنمية الأحادية الصناعية في هذه المناطق. تؤكد الدراسة على إمكانيات مناطق تعدين الفحم للتنوع إلى قطاعات اقتصادية أخرى، مثل الزراعة والسياحة، مع مراعاة الاستدامة.
بالإضافة إلى ذلك، تناقش المقدمة تطبيق تقنيات الاستشعار عن بعد في تحليل تغطية النباتات، واستخدام الأراضي، وتضاريس المناظر الطبيعية في مناطق التعدين. تشير إلى استخدام نماذج الارتفاع الرقمية (DEMs) ومعايير الانحدار لتقييم تشوه الأراضي واستقرارها في عمليات تعدين الفحم. تم استخدام نماذج مختلفة لوصف مناطق التعدين وتوقع استقرار أكوام نفايات التعدين. تهدف هذه الدراسة بشكل خاص إلى وصف منطقة تعدين وادي جيو في رومانيا من خلال فحص فئات استخدام الأراضي وشكل الأرض من خلال منهجيات الاستشعار عن بعد، بما في ذلك تحليل DEM والانحدار.
طرق
في هذا القسم، يوضح المؤلفون الطرق المستخدمة للتوصيف الجيومورفولوجي لمناطق التعدين التي تعاني من الهبوط، مستخدمين بشكل أساسي نماذج الارتفاع الرقمية (DEMs) والمعايير المشتقة مثل الانحدار والاتجاه. تعتبر DEM المصدر الرئيسي لبيانات الارتفاع، مما يسهل الكشف عن التغيرات السطحية وقياسها بمرور الوقت من خلال التحليلات متعددة الزمن. تعتبر هذه الطريقة حاسمة لمراقبة الهبوط الناتج عن التعدين وتقييم المخاطر المرتبطة، حيث تسمح بتقييم استقرار التضاريس والعلاقة بين الميكروتضاريس والعمليات الجيوميكانيكية المرتبطة بالتعدين تحت الأرض.
تؤكد التحليلات على أهمية الانحدار كاشتقاق من الدرجة الأولى لـ DEM، وهو أمر حيوي لفهم الاستقرار الجيومورفولوجي. تحدد الدراسة أن المناطق ذات الانحدارات المنخفضة تميل إلى تجربة تشوهات موحدة وهبوط منتشر، بينما تكون الانحدارات الحادة أكثر عرضة للانكسارات والانزلاقات الثانوية. تركز الأبحاث على حوض تعدين وادي جيو في رومانيا، مصنفة استخدام الأراضي وتحليل توزيع قيم DEM والانحدار من خلال المعايير الإحصائية والنماذج الخطية. تم استخدام تحليل التجمع لتجميع فئات DEM والانحدار بناءً على التشابه، مع حساب مؤشرات التشابه والمسافة (SDI) لقياس العلاقات بين هذه المعايير. تم استخدام برنامج PAST لتحليل البيانات وتمثيل النتائج بشكل رسومي.
نتائج
حددت نتائج الدراسة واحدًا وعشرين فئة لاستخدام الأراضي ضمن المنطقة المدروسة، مع مساحات سطحية تتراوح من 27.83 هكتار (المسطحات المائية، الرمز 512) إلى 33,543.00 هكتار (الغابة ذات الأوراق العريضة، الرمز 311). وُجد أن توزيع هذه الفئات كان طبيعيًا، مع معامل ارتباط قدره $r = 0.755$. كشفت التحليلات الإحصائية الوصفية عن عتبات الربع: شمل الربع الأدنى (Q1) خمس فئات بإجمالي 204.71 هكتار، بينما شمل الربع الوسيط (Q2) خمس فئات بمساحة 1,838.71 هكتار. احتوى الربع الأعلى (Q4) على خمس فئات، مجمعة إلى 76,501.70 هكتار. تراوحت قيم نموذج الارتفاع الرقمي (DEM) من 435.59 هكتار (DC21) إلى 7,080.98 هكتار (DC5)، مع عرض توزيع طبيعي أيضًا ($r = 0.955$) وعدم وجود قيم شاذة، كما أكد اختبار القيم الشاذة.
تم تحديد اتجاه تنازلي ذو دلالة إحصائية في قيم DEM باستخدام اختبار مان-كيندال ($S = -178$, $Z = -5.3449$, $p < 0.001$). دعمت تحليلات الانحدار موثوقية توزيع بيانات DEM، مع انحدار قدره -326.8 وقطع عرضي قدره 8137.30. كشف تحليل التجمع عن مجموعتين متميزتين من فئات DEM، مما يشير إلى مستويات متفاوتة من التشابه بينها. تؤكد الدراسة على أهمية رسم الخرائط ومراقبة الأراضي المتأثرة بأنشطة تعدين الفحم، مما يبرز الحاجة إلى ممارسات إدارة مستدامة للتخفيف من الآثار البيئية وتعزيز الإمكانيات التنموية للمنطقة، خاصة في ضوء تراجع جدوى تعدين الفحم.
مناقشة
في حوض تعدين وادي جيو في رومانيا، حددت الدراسة واحدًا وعشرين فئة متميزة لاستخدام الأراضي، مما يبرز التباين المكاني الكبير والإمكانات المتنوعة للموارد الطبيعية. تراوحت المساحة المغطاة بهذه الفئات من 27.83 هكتار للمسطحات المائية إلى 33,543.00 هكتار للغابات ذات الأوراق العريضة. ومن الجدير بالذكر أن خمس فئات لاستخدام الأراضي الزراعية شكلت إجمالي 23,093.18 هكتار، تمثل 24.22% من مساحة الدراسة. تؤكد هذه النتيجة على الجدوى الزراعية للمنطقة كبديل محتمل للأنشطة التعدينية المتراجعة.
بالإضافة إلى ذلك، حددت الأبحاث فئات استخدام الأراضي ذات الإمكانات الكبيرة لموارد النظام البيئي الطبيعي، والسياحة، والأنشطة الاجتماعية والاقتصادية المتنوعة. أسفرت تحليل نماذج الارتفاع الرقمية (DEM) ومعايير الانحدار عن رؤى حاسمة، وتصنيفها بناءً على التشابه يشكل أساسًا لقرارات إدارة مستنيرة تهدف إلى تعزيز التنمية المستدامة داخل المنطقة.
DOI: https://doi.org/10.58509/1ngsg630
Publication Date: 2026-01-02
Author(s): I. VETO et al.
Primary Topic: Remote Sensing and Land Use
Overview
The research focused on the Jiu Valley mining basin in Romania, employing remote sensing techniques to analyze land use and morphological parameters, specifically Digital Elevation Model (DEM) and slope (SLOPE). The study identified twenty-one land use categories, with areas ranging from 27.83 hectares for water bodies (Code 512) to 33,543 hectares for broad-leaved forests (Code 311). The analysis revealed that five land use categories fell within the lower quartile, totaling 204.71 hectares, while eleven categories were in the middle quartile, encompassing 18,651.42 hectares. The upper quartile included five categories with a combined area of 76,501.70 hectares. Notably, agricultural land use categories accounted for 24.22% of the total area, highlighting the region’s agricultural potential as a viable alternative to declining mining activities.
Statistical analyses, including the Mann-Kendall test, confirmed a significant decreasing trend in both DEM and SLOPE values, with linear models indicating slopes of -326.8 and -405.96, respectively (p<0.001). Cluster analysis further categorized DEM and SLOPE classes into clusters based on similarity, with coefficients of correlation of 0.833 and 0.804, respectively. The findings underscore the high spatial variability and diverse natural resource potential of the Jiu Valley, suggesting opportunities for sustainable development and tourism, alongside agricultural initiatives, as part of a broader strategy to manage the area's resources effectively.
Introduction
The introduction highlights the advantages of using remote sensing for the evaluation and monitoring of natural resources, particularly in coal mining areas. Remote sensing provides accessibility, extensive coverage, high-resolution imagery, and insights into the spatial and temporal dynamics of the Earth’s surface. The significance of coal resources is underscored from ecological, economic, and social perspectives, with a focus on the implications of mono-industrial development in these regions. The study emphasizes the potential of coal mining areas for diversification into other economic sectors, such as agriculture and tourism, while considering sustainability.
Additionally, the introduction discusses the application of remote sensing techniques in analyzing vegetation coverage, land use, and landscape topography in mining areas. It notes the use of Digital Elevation Models (DEMs) and slope parameters to assess land deformation and stability in coal mining operations. Various models have been employed to characterize mining areas and predict the stability of mining waste heaps. This study specifically aims to characterize the Jiu Valley mining area in Romania by examining land use categories and land morphology through remote sensing methodologies, including DEM and slope analysis.
Methods
In this section, the authors detail the methods employed for the geomorphological characterization of mining areas experiencing subsidence, primarily utilizing Digital Elevation Models (DEMs) and derived parameters such as slope and aspect. The DEM serves as the core altimetry data source, facilitating the detection and quantification of surface changes over time through multi-temporal analyses. This approach is crucial for monitoring mining-induced subsidence and assessing associated risks, as it allows for the evaluation of terrain stability and the relationship between microrelief and geomechanical processes linked to underground mining.
The analysis emphasizes the significance of slope as a first-order derivative of the DEM, which is vital for understanding geomorphological stability. The study identifies that areas with low slopes tend to experience uniform deformations and diffuse subsidence, while steep slopes are more susceptible to ruptures and secondary landslides. The research focuses on the Jiu Valley mining basin in Romania, categorizing land use and analyzing the distribution of DEM and slope values through statistical parameters and linear models. Cluster analysis was employed to group DEM and slope classes based on similarity, with Similarity and Distance Indices (SDI) calculated to quantify the relationships between these parameters. The PAST software was utilized for data analysis and graphical representation of the findings.
Results
The results of the study identified twenty-one land use categories within the examined area, with surface areas ranging from 27.83 ha (Water bodies, code 512) to 33,543.00 ha (Broad-leaved forest, code 311). The distribution of these categories was found to be normal, with a correlation coefficient of $r = 0.755$. Descriptive statistical analysis revealed quartile thresholds: the lower quartile (Q1) encompassed five categories totaling 204.71 ha, while the median quartile (Q2) included five categories with an area of 1,838.71 ha. The upper quartile (Q4) contained five categories, aggregating to 76,501.70 ha. The Digital Elevation Model (DEM) values ranged from 435.59 ha (DC21) to 7,080.98 ha (DC5), also exhibiting a normal distribution ($r = 0.955$) and no outliers, as confirmed by the Outlier test.
A statistically significant decreasing trend in DEM values was identified using the Mann-Kendall test ($S = -178$, $Z = -5.3449$, $p < 0.001$). Regression analysis supported the reliability of the DEM data distribution, with a slope of -326.8 and an intercept of 8137.30. Cluster analysis revealed two distinct groups of DEM classes, indicating varying levels of similarity among them. The study underscores the importance of mapping and monitoring land affected by coal mining activities, highlighting the need for sustainable management practices to mitigate ecological impacts and enhance the development potential of the area, particularly in light of the declining viability of coal mining.
Discussion
In the Jiu Valley mining basin of Romania, the study identified twenty-one distinct land use categories, highlighting significant spatial variability and diverse natural resource potential. The area covered by these categories ranged from 27.83 hectares for water bodies to 33,543.00 hectares for broad-leaved forests. Notably, five agricultural land use categories accounted for a total of 23,093.18 hectares, representing 24.22% of the study area. This finding underscores the agricultural viability of the region as a potential alternative to the declining mining activities.
Additionally, the research identified land use categories with substantial potential for natural ecosystem resources, tourism, and various socio-economic activities. The analysis of Digital Elevation Model (DEM) and slope parameters yielded critical insights, and their classification based on similarity serves as a foundation for informed management decisions aimed at promoting sustainable development within the region.