Gelecekteki ekosistem servislerinin olası modelini anlamak, çevresel kaynak yönetimi için sistematik bir temel sağlayabilir. Bu, yarı kurak Batı Afrika gibi dünyanın ekolojik olarak hassas bölgeleri için bilime dayalı politika tasarımı, formülasyonu, uygulanması ve gözden geçirilmesi için hayati önem taşımaktadır. Bu nedenle, bu çalışmanın genel amacı, InVEST yazılımını kullanarak Sokoto-Rima havzasının gelecekteki ekosistem servislerini, özellikle mahsul üretimi (MÜ), mevsimsel su verimi (MSV), habitat kalitesi (HK) ve besin tutma oranını (BTO) ortaya çıkarmaktır. Gelecekteki arazi örtüsü (2050), QGIS yazılımının yapay sinir ağı algoritması kullanılarak 2002, 2012 ve 2015 İklim Değişikliği Girişimi'nin (CCI) uzaktan algılanmış Avrupa Uzay Ajansı (ESA) verilerine dayanarak oluşturulmuştur. Sonuçlar, MÜ'nin ortalama 1,5 ila 2,6 ton/km2 olduğunu ve düşük mahsul verimine işaret ettiğini, yıllık MSV ortalamasının 464,64 mm olduğunu ve bunun düşük akış durumunu gösterdiğini; havzanın yaklaşık %73'ünün düşük habitat kalitesine sahip olduğunu ve BTO’nun çalışma süresi boyunca düşük kategoride kaldığını göstermektedir. Bu durum, ekosistem servis etkileşimlerinin senaryoya dayalı olarak daha fazla değerlendirilmesinin, sürdürülebilir arazi kullanım politikası için hayati önem taşıyabileceğini göstermektedir.
Understanding the possible pattern of future ecosystem services can provide a systematic foundation for environmental resource management. This is vital towards science-based policy design, formulation, implementation, and review for the ecologically sensitive regions of the world such as the semi-arid West Africa. Therefore, the overarching objective of this study was to uncover the future ecosystem services of the Sokoto-Rima basin, particularly crop production (CP), seasonal water yield (SWY), habitat quality (HQ), and nutrient retention ratio (NRR) using InVEST software. Future (2050) land cover was constructed based on 2002, 2012 and 2015 Climate Change Initiative (CCI) remotely sensed data of the European Space Agency (ESA) using the artificial neural network algorithm of QGIS software. Results showed that CP averaged at 1.5 to 2.6 tons/km2, indicating a low crop yield; annual SWY averaged at 464.64 mm, showing a low flow status; roughly 73% of the basin have low HQ; and NRR remains in the low category throughout the period of study. This suggests that scenario-based further assessment of ecosystem service interactions could be vital for sustainable land use policy.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Photogrammetry and Remote Sensing |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | September 30, 2020 |
Submission Date | July 11, 2020 |
Acceptance Date | September 7, 2020 |
Published in Issue | Year 2020 Volume: 1 Issue: 2 |
This journal is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.