نوع مقاله : مقاله پژوهشی
نویسنده
استادیار پژوهش، بخش تحقیقات بیابان، موسسه تحقیقات جنگلها و مراتع کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران
چکیده
چکیده
سابقه و هدف
دریاچهها و تالابها در مناطق خشک و نیمهخشک نقش مهمی در پایداری اکوسیستمها، تنظیم اقلیم محلی، کنترل گردوغبار و حفظ تنوع زیستی دارند. دریاچه نمک، بهعنوان یکی از پهنههای تبخیری–نمکی فلات مرکزی ایران، طی دهههای اخیر با کاهش محسوس مساحت و افزایش ناپایداری آبگیری روبهرو شده است. افت تداوم آبداری این دریاچه میتواند به تشدید گردوغبار و تضعیف کارکردهای اکولوژیکی منطقه منجر شود. با وجود اهمیت آن، تحلیلهای بلندمدت مبتنی بر سری زمانی پیوسته تصاویر ماهوارهای محدود است. ازاینرو، هدف این پژوهش پایش و تحلیل تغییرات مکانی–زمانی پهنه آبگیر دریاچه نمک طی دوره ۱۹۹۵ تا ۲۰۲۴ با استفاده از تصاویر لندست و سامانه Google Earth Engine است.
مواد و روشها
در این پژوهش، از تصاویر ماهوارهای لندست شامل سنجندههای Landsat 5، Landsat 7 و Landsat 8در بازه زمانی ۱۹۹۵ تا ۲۰۲۴ استفاده شد. بهمنظور یکنواختسازی دادهها و کاهش اثر اختلاف سنجندهها، از محصولات بازتاب سطحی بهره گرفته شد و تصاویر دارای ابر و سایه ابر با استفاده از الگوریتمهای استاندارد ماسک گردید. تمامی پردازشها و تحلیلها در محیط سامانه Google Earth Engine انجام شد که امکان دسترسی به آرشیو بلندمدت تصاویر و پردازش سریع دادهها را فراهم میکند. برای استخراج پهنههای آبی، شاخص تفاضل نرمالشده آب (NDWI) با استفاده از باندهای سبز و مادونقرمز نزدیک برای هر تصویر محاسبه گردید. سپس با تعیین یک آستانه تجربی بر اساس مقایسه با تصاویر رنگی کاذب و تفسیر بصری، نقشههای باینری آب و غیرآب تولید شد. پس از آن مساحت پهنههای آبگیر در مقیاسهای ماهانه، فصلی، سالانه و دههای محاسبه گردید. برای بررسی روند تغییرات پهنه آبگیر، از تحلیل سری زمانی و رگرسیون خطی استفاده شد تا جهت و شدت روند تغییرات در طول دوره مطالعه مشخص شود. همچنین بهمنظور برآورد دقیقتر نرخ تغییرات و کاهش تأثیر دادههای پرت، از برآوردگر ناپارامتری شیب سن (Sen’s Slope) استفاده گردید. علاوه بر این، برای ارزیابی الگوی پایداری آبگیری دریاچه، لایههای Transition و Seasonality از مجموعه داده جهانی آبهای سطحی (JRC Global Surface Water) در محیط Google Earth Engine تحلیل شدند.
نتایج
نتایج تحلیل سری زمانی تصاویر لندست نشان داد که پهنه آبگیر دریاچه نمک طی سه دهه اخیر روندی کاهشی و ناپایدار داشته است. میانگین مساحت پهنه آبگیر در دهه نخست (۲۰۰۴–۱۹۹۵) حدود ۴/۱۵۴ کیلومترمربع برآورد شد، در حالی که این مقدار در دهه دوم (۲۰۱۴–۲۰۰۵) به ۱/۴۸ و در دهه سوم (۲۰۲۴–۲۰۱۵) به حدود ۱/۴۱ کیلومترمربع کاهش یافته است. در مقیاس سالانه، بیشترین سطح آبگیری در سال ۲۰۰۱ با حدود ۶/۳۸۳ کیلومترمربع و کمترین مقدار در سال ۲۰۱۴ با حدود ۱ کیلومترمربع ثبت شد که بیانگر نوسانات شدید بینسالی است. تحلیل روند با رگرسیون خطی کاهش معنادار مساحت پهنه آبگیر را تأیید کرد و شیب منفی خط روند نشاندهنده افت مستمر آبگیری طی دوره مطالعه بود. بهطور مشابه، روش ناپارامتری شیب سن (Sen’s Slope) نیز نرخ سالانه تغییرات را منفی برآورد کرد و روند کاهش بلندمدت پهنه آبی را با دقت بیشتری نشان داد. بررسی الگوی فصلی نشان داد که بیشترین آبگیری در فصل بهار رخ میدهد و حدود ۱۰ درصد از سطح دریاچه در این فصل آبدار است. پس از آن فصل زمستان با حدود ۵/۴ درصد قرار دارد، در حالی که تابستان و پاییز کمترین میزان آبگیری را نشان میدهند. در مقیاس ماهانه، بیشترین پهنه آبگیر در ماههای مارس، آوریل و مه مشاهده شد. نتایج لایه Transition نشان داد که حدود ۷۰/۴ درصد از پهنه دریاچه بدون تغییر بوده و حدود ۱۵/۹ درصد در کلاس «فصلی جدید» و حدود ۱۳ درصد در کلاس «فصلی» قرار دارند که بیانگر گسترش پهنههای آبگیری موقت است. همچنین نتایج Seasonality نشان داد که بیش از ۷۱/۱ درصد مساحت دریاچه فاقد آبداری پایدار بوده و پهنههای آبدار عمدتاً تنها یک تا سه ماه در سال آبگیری دارند.
نتیجهگیری
نتایج این پژوهش نشان میدهد که دریاچه نمک طی سه دهه اخیر با کاهش قابلتوجه مساحت و تداوم آبگیری مواجه بوده و روند کاهشی آن توسط تحلیل رگرسیون خطی و روش شیب سن تأیید شده است. غلبه پهنههای آبگیری کوتاهمدت و فصلی نشاندهنده افزایش ناپایداری هیدرولوژیکی این دریاچه است. تداوم این روند میتواند پیامدهای زیستمحیطی مهمی از جمله افزایش شوری، تشدید تبخیر و گسترش کانونهای گردوغبار را به همراه داشته باشد. استفاده از تصاویر ماهوارهای و سامانه Google Earth Engine چارچوبی کارآمد برای پایش بلندمدت چنین پهنههایی فراهم میکند.
کلیدواژهها
عنوان مقاله [English]
Long Term Monitoring of Inundation Dynamics in Namak Lake Using Satellite Imagery in Google Earth Engine
نویسنده [English]
- Samaneh Razavizadeh
Assistant Professor, Desert Research Division, Research Institute of Forests and Rangelands, Agricultural Research, Education and Extension Organization (AREEO), Terhran, Iran
چکیده [English]
Abstract
Background and Objectives
Lakes and wetlands in arid and semi-arid regions play a crucial role in sustaining ecosystems, regulating local climate, controlling dust storms, and preserving biodiversity. Lake Namak, as one of the major evaporitic–saline basins of the Central Iranian Plateau, has experienced a noticeable decline in surface area and increasing instability in its water coverage over recent decades. Reduced hydrological persistence in this lake can intensify dust emissions and weaken regional ecological functions. Despite its importance, long-term analyses based on continuous satellite time series remain limited. Therefore, the objective of this study is to monitor and analyze the spatiotemporal changes in the inundated area of Lake Namak during 1995–2024 using Landsat imagery and the Google Earth Engine platform.
Materials and Methods
In this study, Landsat satellite imagery from Landsat 5, Landsat 7, and Landsat 8 acquired between 1995 and 2024 was used. To harmonize data from different sensors and minimize inconsistencies, surface reflectance products were employed, and cloud and cloud-shadow pixels were masked using standard algorithms. All processing and analyses were conducted within Google Earth Engine, enabling access to a long-term satellite archive and efficient data processing. To extract water bodies, the Normalized Difference Water Index (NDWI) was calculated for each image using the green and near-infrared bands. A threshold value was then determined empirically based on comparisons with false-color composites and visual interpretation, and binary water/non-water maps were generated. Water-covered areas were subsequently calculated at monthly, seasonal, annual, and decadal scales. Trend analysis was performed using time-series assessment and linear regression to determine the direction and magnitude of changes over time. Additionally, the non-parametric Sen’s Slope estimator was applied to obtain a more robust estimate of change rates and to reduce the influence of outliers. To evaluate the stability of the lake’s inundation regime, the Transition and Seasonality layers from the JRC Global Surface Water dataset were analyzed within Google Earth Engine.
Results
Time-series analysis of Landsat imagery revealed a decreasing and unstable trend in the extent of Lake Namak’s inundated area over the past three decades. The mean inundated area in the first decade (1995–2004) was about 154.4 km², decreasing to 48.1 km² in the second decade (2005–2014) and to approximately 41.1 km² in the third decade (2015–2024). Annually, the maximum water extent occurred in 2001 (about 383.6 km²), while the minimum was recorded in 2014 (about 1 km²), indicating strong interannual variability. Trend analysis using linear regression confirmed a significant negative trend, and the negative slope highlighted continuous decline in inundation. Similarly, Sen’s Slope analysis yielded negative annual change rates, indicating a persistent long-term reduction with higher robustness. Seasonal patterns showed that spring exhibited the highest inundation, with about 10% of the lake’s surface containing water, followed by winter with about 5.4%, while summer and autumn displayed minimal inundation. Monthly analysis showed maximum inundation in March, April, and May. The Transition layer indicated that approximately 70.4% of the lake area remained unchanged, while about 15.9% fell into the “new seasonal” class and around 13% into the “seasonal” class, reflecting the expansion of temporary water bodies. Seasonality results showed that more than 71.1% of the lake surface lacked persistent inundation, with most water-covered areas present only one to three months per year.
Conclusion
The findings indicate that Lake Namak has undergone a substantial reduction in surface area and hydrological persistence over the past three decades, with both linear regression and Sen’s Slope confirming the declining trend. The dominance of short-term and seasonal inundation reflects increasing hydrological instability. Continuation of this trend may lead to major environmental consequences, including increased salinity, intensified evaporation, and expansion of dust-source areas. The use of satellite imagery and Google Earth Engine provides an effective framework for long-term monitoring of such dynamic environments.
کلیدواژهها [English]
- Arid regions
- Inundation variation
- NDWI index
- Remote sensing
- Surface water monitoring
- Surface water bodies
- Box, G. (2013). Box and Jenkins: time series analysis, forecasting and control. In A Very British Affair: Six Britons and the Development of Time Series Analysis During the 20th Century(pp. 161-215). London: Palgrave Macmillan UK. 1057/9781137291264
- Cao, H., Han, L., & Li, L. (2022). Long-Term Land Surface Water Monitoring in the Yellow River Basin of China Based on Landsat Imagery on the Google Earth Engine. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 3, 9-16. https://doi.org/10.5194/isprs-annals-V-3-2022-9-2022
- Fayzollahpour, M., 2023. Detection of changes in the water extent of Meyghan Wetland using spectral indices (NDWI, MNDWI, and AWEI) and supervised SVM models during the period 1994–2022. Geographical Studies of Arid Regions, 14, 104–119. (In Persian) https://doi.org/10.22034/JARGS.2023.404501.1045
- Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D., & Moore, R. (2017). Google Earth Engine: Planetary‑scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, 202, 18–27. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031
- Hassanzadeh, E., Zarghami, M., & Hassanzadeh, Y. (2012). Determining the main factors in declining the Urmia Lake level by using system dynamics modeling. Water resources management, 26(1), 129-145. https://doi.org/10.1007/s11269-011-9909-8
- Helsel, D. R., & Hirsch, R. M. (1993). Statistical methods in water resources (Vol. 49). Elsevier.
- Hirsch, R. M., Slack, J. R., & Smith, R. A. (1982). Techniques of trend analysis for monthly water quality data. Water resources research, 18(1), 107-121. https://doi.org/10.1029/WR018i001p00107
- (2021). Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Cambridge University Press. doi:10.1017/9781009157896.
- Jain, S.K., 2001. Development of integrated sediment rating curves using ANNs. Journal of Hydraulic Engineering, 127, 30–37. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733‑9429(2001)127:1(30)
- Karami, H. & Sayyadi, Z. 2024. Monitoring the dynamic changes of Miangaran wetland sub-basin using Google Earth Engine system, Journal of of Geographical Data (SEPEHR), 33(130), 161-178.(In Persian) 10.22131/sepehr.2023.1988493.2950
- Khoshravesh, M., Abedi-Koupai, J. & Nikzad-Taheri, E., 2016. Detection of trends in hydro-climatological variables using parametric and non-parametric tests in Neka Basin. Journal of Water and Soil Science, 19(74), 1–14. (In Persian)
- Li, L., Skidmore, A., Vrieling, A. & Wang, T., 2019. A new dense 18-year time series of surface water fraction estimates from MODIS for the Mediterranean region. Hydrology and Earth System Sciences, 23(7), 3037–3056.https://doi.org/10.5194/hess-23-3037-2019
- Madani, K. (2014). Water management in Iran: what is causing the looming crisis?. Journal of environmental studies and sciences, 4(4), 315-328. https://doi.org/10.1007/s13412-014-0182-z
- Khosrobeigi Bozchaloei, S., & Vafakhah, M. (2017). Regional analysis of flow duration curve in Namak Lake basin, Iran. Journal of Watershed Management Research, 7(14), 228–236.https://doi.org/10.29252/jwmr.7.14.236
- McFeeters, S. K. (1996). The use of the normalized difference water index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal of Remote Sensing, 17(7), 1425–1432. https://doi.org/10.1080/01431169608948714
- Montaseri, H., Mardani, R. & Reza Khalili. 2025.Evaluation of changes in the water level of Droudzan dam lake using the Normalized Difference Water Index (NDWI), Journal of Environmental Science Studies, 9(4), 9637-9644.(In Persian). https://doi.org/10.22034/jess.2023.423153.2161
- Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2021). Introduction to linear regression analysis. John Wiley & Sons.
- Mousavi, S. M., Babazadeh, H., Sarai-Tabrizi, M., & Khosrojerdi, A. (2024). Assessment of rehabilitation strategies for lakes affected by anthropogenic and climatic changes: A case study of the Urmia Lake, Iran. Journal of Arid Land. 16(6), 752–767. https://doi.org/10.1007/s40333-024-0019-x
- Özvan, H., 2021. Determining the change on the water surface of Lake Namak by using remote sensing methods by water indices (NDWI, MNDWI, AWEI and WRI). Ecological Perspective, 1(1), 37–45.https://doi.org/10.53463/ecopers.20210073
- Pekel, J.‑F., Cottam, A., Gorelick, N., & Belward, A. S. (2016). High‑resolution mapping of global surface water and its long‑term changes. Nature, 540(7633), 418–422. https://doi.org/10.1038/nature20584
- Hadi, F. H. F., Ebadi, H., & Farhadi, H. (2024). Spatiotemporal Monitoring of Saline Water Body Changes Using Remote Sensing Data with a Focus on Comparing Spectral Indices (Case Study: Lake Urmia).
- Rohani, N., Rajaei, T., Mojarradi, B., Jabbari, A., Shafiei-Darabi, S.A. & Heydari-Bani, M., 2021. Climatic analysis of changes in major water resources in Qom Province using satellite data and remote sensing technologies. Quarterly Journal of Environmental Sciences, 19(1): 239–258. (In Persian) https://doi.org/10.52547/envs.33643
- Sen, P. K. (1968). Estimates of the regression coefficient based on Kendall’s tau. Journal of the American Statistical Association, 63(324), 1379–1389. 1080/01621459.1968.10480934
- Sheikh‑Assadi, A., Khademi, M., & Ahmadi, R. 2019. Monitoring the Lut Desert lake using Landsat and Sentinel‑2 imagery and hydrological pattern analysis. Geography and Environment Journal, 23(4), 70–88. (In Persian) 10.22034/RSGI.2025.66297.1127
- Sheikh, Z., Yazdani, M. R., & Moghaddam Nia, A. (2020). Spatiotemporal changes of 7-day low flow in Iran’s Namak Lake Basin: impacts of climatic and human factors. Theoretical and Applied Climatology, *139*(1), 57–73. https://doi.org/10.1007/s00704-019-02946-3
- Shumway, R. H., & Stoffer, D. S. (2006). Time series analysis and its applications: with R examples. New York, NY: Springer New York. 1007/0-387-36276-2
- Solaimani, K. , Darvishi, S. and Shokrian, F. 2022. Accuracy assessment of remote sensing methods for extraction and monitoring of Zrebar Lake, Iran.Journal of Ecohydrology, 9(3), 505-516. (In Persian) doi: 10.22059/ije.2023.342056.1632
- Taheri Dehkordi, A., Valadan Zoej, M.J., Ghasemi, H., Jafari, M. & Mehran, A., 2022. Monitoring long-term spatiotemporal changes in Iran surface waters using Landsat imagery. Remote Sensing, 14(18), 4491. https://doi.org/10.3390/rs14184491
- United Nations Environment Programme. (2019). Global environment outlook—GEO-6: Healthy planet, healthy people. United Nations Environment Programme. 1017/978110862714
- Vahabi, J., 2016. Flood risk zoning using remote sensing and GIS techniques in the Taleghan watershed, Master’s thesis, Tarbiat Modares University. (In Persian)
- Vermote, E., Justice, C., Claverie, M., & Franch, B. (2016). Preliminary analysis of the performance of the Landsat 8/OLI land surface reflectance product. Remote Sensing of Environment, 185, 46–56. https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.04.008
- Voss, K. A., Famiglietti, J. S., Lo, M., De Linage, C., Rodell, M., & Swenson, S. C. (2013). Groundwater depletion in the Middle East from GRACE with implications for transboundary water management in the Tigris‐Euphrates‐Western Iran region. Water resources research, 49(2), 904-914. 1002/wrcr.20078
- Woolway, R. I., Kraemer, B. M., Lenters, J. D., Merchant, C. J., O’Reilly, C. M., & Sharma, S. (2020). Global lake responses to climate change. Nature reviews earth & environment, 1(8), 388-403. 1038/s43017-020-0067-5
- Xu, H. (2006). Modification of normalized difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. International Journal of Remote Sensing, 27(14), 3025–3033. https://doi.org/10.1080/01431160600589179 1080/0143116060058917
- Yao, A.W. & Chi, S.C., 2004. Analysis and design of a Taguchi–Grey based electricity demand predictor for energy management systems. Energy Conversion and Management, 45(7), 1205–1217. https://doi.org/10.1016/S0196‑8904(03)00221‑1
- Yao, F., Livneh, B., Rajagopalan, B., Wang, J., Crétaux, J. F., Wada, Y., & Berge-Nguyen, M. (2023). Satellites reveal widespread decline in global lake water storage. Science, 380(6646), 743-749.1126/science.abo2812
- Abtahi, M., Saif, A., & Khosroshahi, M. (2012). Investigation of the last Quaternary climate from the geomorphic evidence in Namak Lake basin, Central Iran. Journal of Geography and Regional Planning, 5(3), 93–107. https://doi.org/10.5897/JGRP11.124
- Yousefi, H., Torabi Podeh, H., Haghizadeh, A., Samadi, A., Arshiya, A. & Yarahmadi, Y.2022. Monitoring the Changes of Zaribar Lake in Kurdistan Using Spectral Indicators and Landsat Images in Google Earth Engine System, Journal of Hydrogeology, 6(2), 30-41. magiran.com/p2425741 (In Persian) 10.22034/HYDRO.2022.12845
- Zhu, Z. & Woodcock, C.E., 2014. Continuous change detection and classification of land cover using all available Landsat data. Remote Sensing of Environment, 144, 152–171. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.01.011
- Nodefarahani, M., Aradpour, S., Noori, R., & others. (2020). Metal pollution assessment in surface sediments of Namak Lake, Iran. Environmental Science and Pollution Research , 27, 45639–45649. https://doi.org/10.1007/s11356-020-10298-1
- Rahimi, M., & Khosravi, M. (2025). Analysis of Wind Regime and Sand Transport Potential in the Marginal Ergs of the Namak Lake, Central Iran. Arid Regions Geographic Studies , 16(60), 1–20. https://doi.org/10.30495/jargs.2025.191973