کاربرد داده‌های زیست اقلیمی در مطالعات تغییر اقلیم

چکیده:

تغییر اقلیم به یکی از پیچیده‌ترین چالش‌های پیش روی بشر در قرن بیست و یکم تبدیل شده است. درک عمیق پیامدهای این پدیده مستلزم استفاده از داده‌هایی است که به طور مستقیم ارتباط بین جوّ و سیستم‌های زیستی را کمّی‌سازی می‌کنند. داده‌های زیست اقلیمی، به عنوان شاخص‌هایی پویا که شرایط مطلوب یا نامطلوب اقلیمی برای گونه‌های گیاهی و جانوری را نشان می‌دهند، نقش حیاتی در این زمینه ایفا می‌کنند. این مقاله به بررسی مفهوم داده‌های زیست اقلیمی، انواع آن (مانند مدل‌های توزیع گونه‌ها، شاخص‌های فنولوژیکی، و شاخص‌های ترکیبی آب و هوایی) و کاربردهای اساسی آن‌ها در مطالعات تغییر اقلیم می‌پردازد. کاربردهای اصلی شامل پایش اثرات مشاهده‌شده تغییر اقلیم بر اکوسیستم‌ها، پیش‌بینی توزیع آینده گونه‌ها تحت سناریوهای مختلف اقلیمی، ارزیابی آسیب‌پذیری زیست‌بوم‌ها، و ارائه راهبردهای سازگاری و مدیریت پایدار منابع طبیعی است. با وجود چالش‌هایی مانند عدم قطعیت در مدل‌ها و نیاز به داده‌های با وضوح بالا، ادغام داده‌های زیست اقلیمی در مدل‌های اقلیمی، آینده‌ای روشن برای درک و مقابله با تغییر اقلیم فراهم می‌کند.

۱. مقدمه

تغییر اقلیم، ناشی از افزایش غلظت گازهای گلخانه‌ای در اتمسفر، الگوهای دیرینه آب و هوایی کره زمین را دچار دگرگونی کرده است. این پدیده تنها به معنای افزایش میانگین دمای جهانی نیست، بلکه شامل تغییرات در الگوی بارش، تشدید رویدادهای حدی (مانند امواج گرمایی، سیلاب‌ها و خشکسالی‌ها) و اختلال در کارکرد طبیعی اکوسیستم‌ها می‌گردد. در حالی که مدل‌های گردش عمومی جو (GCMs) تغییرات در متغیرهای فیزیکی پایه مانند دما و بارش را به خوبی شبیه‌سازی می‌کنند، تفسیر پیامدهای زیستی این تغییرات اغلب دشوار است. اینجاست که «داده‌های زیست اقلیمی» یا «Bioclimatic Data» به عنوان پلی بین اقلیم‌شناسی و اکولوژی ظاهر می‌شوند.

داده‌های زیست اقلیمی به متغیرهایی اطلاق می‌شوند که شرایط محیطی مؤثر بر  بقا، رشد و تولیدمثل موجودات زنده را توصیف می‌کنند. این داده‌ها اغلب از ترکیب متغیرهای ساده آب و هوایی (مانند دمای میانگین ماهانه یا بارش سالانه) به دست می‌آیند تا شاخص‌هایی معنادارتر از نظر زیستی ایجاد کنند؛ شاخص‌هایی مانند طول فصل رشد، میانگین دمای فصل سرد، یا شاخص خشکی. برای مثال، یک گونه گیاهی خاص ممکن است نه تنها به میانگین دمای سالانه، بلکه به حداقل دمای زمستانه (برای شکست خواب زمستانه) و مجموع بارش در فصل رشد حساس باشد.

هدف این مقاله بررسی عمیق کاربردهای متنوع و ضروری داده‌های زیست اقلیمی در مطالعه تغییر اقلیم است. در بخش‌های بعدی، ابتدا به تعریف و طبقه‌بندی انواع داده‌های زیست اقلیمی پرداخته می‌شود. سپس، کاربردهای کلیدی آن‌ها در چهار حوزه اصلی مورد بحث قرار می‌گیرد: ۱) پایش و شناسایی اثرات تغییر اقلیم، ۲) پیش‌بینی تغییرات آینده، ۳) ارزیابی آسیب‌پذیری، و ۴) مدیریت و برنامه‌ریزی سازگاری. در نهایت، چالش‌های پیش رو و چشم‌انداز آینده این حوزه علمی بررسی خواهد شد.

۲. داده‌های زیست اقلیمی: تعریف و طبقه‌بندی

داده‌های زیست اقلیمی را می‌توان به چند دسته اصلی تقسیم‌بندی کرد:

۲-۱. شاخص‌های آب و هوایی مستقیم (Direct Climate Indices):
این شاخص‌ها مستقیماً از داده‌های هواشناسی مشتق می‌شوند اما به دلیل ارتباط مستقیم با فرآیندهای زیستی، در زمره داده‌های زیست اقلیمی قرار می‌گیرند. نمونه‌های بارز عبارتند از:

دمای حداقل مطلق زمستانه: که می‌تواند تعیین‌کننده مرزهای پراکنش گونه‌های حساس به یخبندان باشد.

مجموع درجه-روز رشد (Growing Degree-Days): که مقدار گرمای مورد نیاز برای تکامل یک گیاه یا حشره را کمّی می‌کند و برای پیش‌بینی زمان گلدهی یا ظهور آفات حیاتی است.

شاخص خشکی: که نسبت بارش به تبخیر و تعرق بالقوه را می‌سنجد و محدوده‌های مناسب برای گونه‌های مقاوم به خشکی در مقابل گونه‌های رطوبت‌پسند را مشخص می‌کند.

۲-۲. داده‌های فنولوژیکی (Phenological Data):

فنولوژی علم مطالعه رویدادهای تکرارشونده زیستی و عوامل محرک آب و هوایی آن‌هاست. داده‌های فنولوژیکی، خود شواهدی مستقیم و قدرتمند از پاسخ سیستم‌های زیستی به تغییر اقلیم هستند. ثبت تاریخ‌هایی مانند زمان شکوفه‌دهی درختان، مهاجرت پرندگان، یا برگ‌ریزی پاییزی، داده‌های زیست اقلیمی ارزشمندی محسوب می‌شوند. تغییرات روندی در این داده‌ها (مانند زودرستر شدن بهار) یکی از آشکارترین شواهد اثر تغییر اقلیم بر اکوسیستم‌هاست.

۲-۳. مدل‌های توزیع گونه (Species Distribution Models - SDMs)

این مدل‌ها که با نام مدل‌های نیچ اکولوژیک نیز شناخته می‌شوند، پیچیده‌ترین و پرکاربردترین شکل داده‌های زیست اقلیمی هستند. SDMs رابطه آماری بین حضور یک گونه و متغیرهای محیطی (عمدتاً زیست اقلیمی) در مقطع کنونی را برقرار می‌کنند. سپس، با اعمال این رابطه بر روی نقشه‌های آینده اقلیم (خروجی GCMها)، توزیع بالقوه آینده گونه را پیش‌بینی می‌کنند. خروجی این مدل‌ها می‌تواند به صورت نقشه‌های احتمال حضور یا مناطقی با شرایط اقلیمی مناسب (مناسب‌سازی زیستگاه) باشد.

برای اطلاعات بیشتر در سایت درس گستر به لینک‌های زیر مراجعه بفرمایید:

" آموزش دوره وبیناری مدلسازی پراکنش گونه ای با نرم افزار مکسنت (MaxEnt)"

" مقاله کاربردهای داده‌های زیست‌اقلیمی در مدل‌سازی توزیع گونه‌ها  (SDM)"

۲-۴. شاخص‌های ترکیبی و پیچیده:

این شاخص‌ها چندین عامل آب و هوایی را برای نشان دادن فشار کلی محیط بر اکوسیستم ادغام می‌کنند. یک مثال معروف، شاخص پوشش گیاهی (NDVI) است که اگرچه مستقیماً یک شاخص اقلیمی نیست، اما پاسخی مستقیم به شرایط زیست اقلیمی (دما، بارش، رطوبت خاک) را منعکس می‌کند و برای پایش سلامت و بهره‌وری اکوسیستم‌ها در مقیاس وسیع استفاده می‌شود.

برای دسترسی به نقشه‌های 19 متغیر زیست اقلیمی استان‌های کشور در سایت درس گستر به لینک زیر مراجعه فرمایید:

"نقشه‌های رستری 19 متغیر زیست اقلیمی استان‌های کشور در سایت درس گستر"

۳. کاربرد داده‌های زیست اقلیمی در پایش اثرات تغییر اقلیم

یکی از اولین گام‌ها در مطالعه تغییر اقلیم، تشخیص و اثبات اثراتی است که هم اکنون در حال رخ دادن است. داده‌های زیست اقلیمی در این زمینه نقش شاهدی کلیدی را ایفا می‌کنند.

۳-۱. تغییرات فنولوژیکی:  مطالعات بلندمدت فنولوژیکی به وضوح نشان داده‌اند که رویدادهای بهاره در نیمکره شمالی به طور متوسط در هر دهه چند روز زودتر اتفاق می‌افتند. برای مثال، تاریخ شکوفه‌دهی درختان سیب در بسیاری از مناطق معتدل پیش‌یافته است. این تغییرات نه تنها با افزایش دمای میانگین، بلکه با داده‌های زیست اقلیمی مانند "مجموع درجه-روز انباشته شده تا تاریخ شکوفه‌دهی" به دقت قابل تبیین است. این پایش‌ها هشدارهایی در مورد عدم تطابق احتمالی بین گونه‌ها ارائه می‌دهند؛ برای مثال، اگر حشرات گرده‌افشان زودتر از زمان گلدهی گیاهان میزبان فعال شوند، تولیدمثل گیاه با مشکل مواجه می‌شود.

۳-۲. تغییرات در محدوده پراکنش گونه‌ها: بسیاری از گونه‌های گیاهی و جانوری در پاسخ به گرمایش جهانی در حال حرکت به سمت عرض‌های جغرافیایی بالاتر یا ارتفاعات بیشتر هستند. داده‌های زیست اقلیمی با تعیین "مرزهای حرارتی" یا "مرزهای رطوبتی" یک گونه، این جابه‌جایی‌ها را قابل تفسیر می‌کنند. مشاهده شده است که مرز شمالی پراکنش بسیاری از پروانه‌ها و پرندگان به سمت قطب گسترش یافته است، در حالی که گونه‌های ساکن قله‌های کوهستانی، به دلیل محدودیت فضا در ارتفاعات بالاتر، در معرض خطر انقراض قرار دارند. این جابه‌جایی‌ها را می‌توان با نقشه‌های شاخص‌هایی مانند "میانگین دمای گرمترین ماه" یا "ایزوترم‌های خاص" مقایسه کرد تا همبستگی آن‌ها با تغییرات اقلیمی اثبات شود.

۳-۳. وقوع بیماری‌ها و آفات جدید:  محدوده بسیاری از پاتوژن‌ها، حشرات بیماری‌زا و آفات کشاورزی به طور مستقیم توسط دما و رطوبت کنترل می‌شود. با تغییر شرایط زیست اقلیمی، این عوامل بیماری‌زا می‌توانند به مناطق جدیدی نفوذ کنند. برای مثال، شیوع بیماری‌هایی مانند تب دنگی یا مالاریا در ارتفاعاتی که قبلاً برای رشد پشه‌های ناقل بسیار سرد بودند، با استفاده از داده‌های مربوط به "حداقل دمای لازم برای تکثیر پشه" قابل ردیابی و پیش‌بینی است.

برای دسترسی به مقاله مرتبط در سایت درس گستر به لینک زیر مراجعه فرمایید:

" داده‌های زیست‌اقلیمی: انقلابی خاموش در برنامه‌ریزی کشاورزی پایدار و هوشمند"

۴. کاربرد در پیش‌بینی و سناریوسازی آینده

توانایی پیش‌بینی پیامدهای آینده تغییر اقلیم برای برنامه‌ریزی بلندمدت ضروری است. داده‌های زیست اقلیمی هسته اصلی این پیش‌بینی‌ها هستند.

۴-۱. مدل‌سازی توزیع آینده گونه‌ها (SDMs):  همانطور که اشاره شد، SDMs  ابزار قدرتمندی برای پیش‌بینی هستند. تحت سناریوهای مختلف انتشار گازهای گلخانه‌ای (مانند RCP 4.5 یا RCP 8.5) ، مدل‌های اقلیمی نقشه‌های آینده متغیرهای زیست اقلیمی را تولید می‌کنند. با تغذیه این داده‌ها به SDM یک گونه خاص، می‌توان موارد زیر را پیش‌بینی کرد:

کاهش یا افزایش محدوده جغرافیایی:  پیش‌بینی می‌شود که بسیاری از گونه‌های ساکن مناطق کوهستانی یا قطبی به دلیل عدم امکان مهاجرت به ارتفاعات یا عرض‌های بالاتر، محدوده خود را به شدت از دست بدهند.

تغییر در ترکیب جامعه زیستی:  با تغییر شرایط، گونه‌های جدیدی به یک منطقه وارد می‌شوند و گونه‌های بومی ممکن است حذف شوند. این امر منجر به ایجاد اجتماعات گیاهی و جانوری کاملاً جدیدی می‌گردد که امروزه نمونه مشابهی ندارند.

شناسایی پناهگاه‌های اقلیمی (Climate Refugia):  اینها مناطقی هستند که شرایط اقلیمی آنها در آینده نسبتاً پایدار باقی می‌ماند و می‌توانند به عنوان آخرین پناهگاه‌ها برای گونه‌های در معرض تهدید عمل کنند. شناسایی این پناهگاه‌ها برای اولویت‌بندی مناطق حفاظتی حیاتی است.

لینک

۴-۲. پیش‌بینی تغییرات در بهره‌وری اولیه اکوسیستم‌ها: شاخص‌های ترکیبی مانند NDVI، همراه با مدل‌های مبتنی بر داده‌های زیست اقلیمی (دما، بارش، غلظت، CO2) به دانشمندان امکان می‌دهند تا تغییرات در فتوسنتز و تولید بیوماس کل اکوسیستم‌ها را پیش‌بینی کنند. برای مثال، ممکن است برخی مناطق گرمسیری به دلیل افزایش تنش گرمایی و خشکی با کاهش بهره‌وری مواجه شوند، در حالی که مناطق شمالی با طولانی‌تر شدن فصل رشد، افزایش بهره‌وری را تجربه کنند.

۵. کاربرد در ارزیابی آسیب‌پذیری و مدیریت سازگاری

داده‌های زیست اقلیمی تنها برای درک علمی پدیده‌ها نیستند، بلکه ابزاری کاربردی برای تصمیم‌گیری‌های مدیریتی هستند.

۵-۱. ارزیابی آسیب‌پذیری کشاورزی: با استفاده از شاخص‌هایی مانند "تعداد روزهای با تنش گرمایی شدید" در طول فصل رشد یا "تغییر در تاریخ شروع فصل بارانی" می‌توان محصولات کشاورزی و مناطق مختلف را از نظر آسیب‌پذیری نسبت به تغییر اقلیم رتبه‌بندی کرد. این اطلاعات به کشاورزان و سیاستگذاران کمک می‌کند تا در مورد تغییر الگوی کشت (جایگزینی محصولات مقاوم به خشکی)، توسعه سیستم‌های آبیاری کارآمدتر و برنامه‌های بیمه محصولات تصمیم‌گیری کنند.

۵-۲. مدیریت منابع آب و جنگل: داده‌های زیست اقلیمی مربوط به خشکی و تبخیر و تعرق می‌توانند خطر وقوع آتش‌سوزی‌های جنگلی را در آینده پیش‌بینی کنند. این امر به مدیران منابع طبیعی اجازه می‌دهد تا اقدامات پیشگیرانه مانند احداث آتش‌برها یا مدیریت پوشش گیاهی را انجام دهند. همچنین، پیش‌بینی تغییرات در بارش و رواناب به برنامه‌ریزی برای مدیریت مخازن سدها و تخصیص آب کمک شایانی می‌کند.

۵-۳. طراحی شبکه‌های مناطق حفاظت‌شده: شبکه کنونی مناطق حفاظت‌شده (مانند پارک‌های ملی) بر اساس شرایط اقلیمی فعلی طراحی شده‌اند. با استفاده از مدل‌های توزیع گونه، می‌توان ارزیابی کرد که آیا این مناطق در آینده همچنان شرایط مناسب برای حفظ گونه‌های هدف خود را خواهند داشت یا خیر. این تحلیل‌ها می‌توانند منجر به پیشنهاد ایجاد «کریدورهای زیستگاهی» برای تسهیل مهاجرت گونه‌ها یا شناسایی مناطق جدید برای تحت حفاظت قرار گرفتن شوند.

۶. چالش‌ها و محدودیت‌ها

با وجود قدرت تحلیلی بالا، استفاده از داده‌های زیست اقلیمی با چالش‌هایی همراه است:

عدم قطعیت مدل‌ها:  پیش‌بینی‌ها به سناریوی انتشار گازهای گلخانه‌ای و مدل اقلیمی انتخابی وابسته هستند. همچنین، SDMها اغلب تعاملات بین گونه‌ها (رقابت، شکار-طعمه) و توانایی پراکنش آن‌ها را در نظر نمی‌گیرند.

مقیاس فضایی: داده‌های خروجی مدل‌های اقلیمی جهانی اغلب وضوح فضایی پایینی (مثلاً ۱۰۰ کیلومتر) دارند، در حالی که تصمیم‌گیری‌های مدیریتی اغلب به داده‌هایی با وضوح بسیار بالاتر (محلی) نیازمندند.

پیچیدگی پاسخ‌های گونه‌ها: گونه‌ها ممکن است از طریق سازگاری ژنتیکی یا تغییر در رفتار (فنوتیپ پلاستیکی) به تغییرات پاسخ دهند، عواملی که در مدل‌های ساده زیست اقلیمی به ندرت گنجانده می‌شوند.

کمبود داده‌های فنولوژیکی بلندمدت: در بسیاری از مناطق جهان، سری‌های زمانی طولانی‌مدت و قابل اعتمادی از داده‌های فنولوژیکی وجود ندارد.

۷. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده

• داده‌های زیست اقلیمی به عنوان مترجمی بین زبان پیچیده مدل‌های فیزیکی اقلیم و زبان سیستم‌های زنده، جایگاهی بی‌بدیل در مطالعات تغییر اقلیم پیدا کرده‌اند. آن‌ها نه تنها شواهد محکمی از اثرات کنونی تغییر اقلیم ارائه می‌دهند، بلکه با امکان پیش‌بینی تغییرات آینده، بنیان علمی لازم برای برنامه‌ریزی سازگاری و کاهش خسارات را فراهم می‌کنند.
• چشم‌انداز آینده این حوزه، بر ادغام هرچه بیشتر این داده‌ها با فناوری‌های نوین متمرکز است. استفاده از سنجش از دور برای جمع‌آوری داده‌های فنولوژیکی در مقیاس قاره‌ای، به کارگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای بهبود دقت مدل‌های توزیع گونه، و توسعه مدل‌های سیستم-زمین که به طور کامل فرآیندهای فیزیکی، شیمیایی و زیستی را به هم پیوند می‌زنند، از جمله این روندها هستند. سرمایه‌گذاری در جمع‌آوری و استانداردسازی داده‌های زیست‌محیطی بلندمدت و همچنین افزایش ظرفیت‌سازی برای تفسیر و به کارگیری داده‌های زیست اقلیمی در سطح محلی و ملی، برای مواجهه مؤثر با چالش تغییر اقلیم امری اجتناب‌ناپذیر است. در نهایت، درک ما از تغییر اقلیم و پاسخ به آن بدون در نظر گرفتن بعد زیستی آن که توسط داده‌های زیست اقلیمی نمایندگی می‌شود، ناقص و ناکارآمد خواهد بود.