تعیین ظرفیت مهاجرپذیری شهرستان‌های استان گیلان با رویکرد پایداری خدمات اکوسیستم

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مهندسی سوانح، آموزش و سیستم‌های محیط زیست،‌ دانشکده محیط زیست، دانشگاه تهران، تهران، ایران

2 گروه برنامه‌ریزی و مدیریت محیط زیست و HSE، دانشکده محیط زیست، دانشگاه تهران، تهران، ایران

3 پردیس کیش دانشگاه تهران، کیش، ایران

چکیده

مقدمه
درحالی‌که حیات بشر وابستگی زیادی به اکوسیستم‌ها دارد، انسان طی دهه‌های اخیر بیش از هر دوره‌ای با تغییر پوشش و کاربری اراضی باعث کاهش کیفیت خدمات اکوسیستم شده ‌است که می‌تواند تأثیرات مخرب و جبران‌ناپذیری را بر شرایط محلی و جهانی محیط‌زیست وارد آورد. تبدیل شدن استان گیلان طی سال‌های ۱۳۷۵ تا ۱۳۸۵ از یک استان مهاجرفرست به استان مهاجرپذیر و گسترش عوامل شکل‌گیری مهاجرت در مناطق مختلف کشور به دلایل مختلف از جمله تغییرات اقلیمی و کاهش منابع آبی، می‌تواند شدت مهاجرت به استان گیلان را افزایش دهد و تأثیرات زیادی بر تغییرات پوشش اراضی استان ایجاد نماید که منجر به کاهش پوشش جنگلی، ایجاد فشار بر اکوسیستم‌ها و همچنین کاهش خدمات اکوسیستم می‌گردد. در این مطالعه که در محدوده استان گیلان انجام شده‌ است با تعیین ظرفیت مهاجرپذیری هر شهرستان، وضعیت موجود مهاجرپذیری شهرستان‌ها در مقایسه با ضریب به ‌دست آمده مورد ارزیابی قرار می‌گیرد.
مواد و روش­ها
به‌منظور بررسی تغییرات پوشش اراضی استان با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای لندست ۵ و ۹ در سال‌‌های سرشماری رسمی جمعیتی سال‌های ۱۳۷۵، ۱۳۸۵ و ۱۳۹۵ و در سال ۱۴۰۲، پوشش اراضی و تغییرات آن مورد بررسی قرار گرفت. همچنین از روش کتابخانه‌ای و مصاحبه نیمه‌ساختار یافته برای استخراج معیارها استفاده گردید و سپس ضریب مهاجرپذیری هر شهرستان از شش معیار تعیین شده با استفاده از تحلیل فرایند سلسله مراتبی به‌ دست آمد.
نتایج و بحث
نتایج بررسی تصاویر ماهواره‌ای طی سال‌های ۱۳۷۵ تا ۱۴۰۲ نشان می‌دهد که پوشش انسان‌ساخت با ۲۵۶۱۴ هکتار افزایش، رشدی معادل ۹۹ درصد داشته‌ است. همچنین در طی این سال‌ها، ۱۰۷۰۶۹ هکتار از پوشش جنگلی که مهم‌ترین پوشش استان از نظر وسعت و از نظر ارائه خدمات اکوسیستم می‌باشد، کاسته شده‌ است که این میزان کاهش، معادل ۷۴/۷ درصد از مساحت استان گیلان می‌باشد. 
در طی این ۳۷ سال،‌ ۴۰۹۹۰۲ نفر بر جمعیت استان اضافه گردیده و ۳۸۵۰۶۹ نفر مهاجر از سال ۱۳۸۵ تا ۱۳۹۵، وارد استان گیلان شده ‌است. همبستگی ۹۹/۰- میان نرخ رشد جمعیت استان با نرخ کاهش پوشش جنگلی نشان دهنده همبستگی بالای تغییرات جمعیتی و تغییرات پوشش جنگلی و تأثیرگذاری مستقیم و غیرمستقیم جمعیت بر روی پوشش جنگلی است. در راستای برنامه‌ریزی جمعیتی- مهاجرتی مبتنی بر پایداری خدمات اکوسیستم و ظرفیت اکولوژیکی منطقه، پنج معیار اکولوژیکی در مقیاس شهرستان، از سند آمایش سرزمین استان گیلان (۱۳۹۶) انتخاب گردید. همچنین براساس مطالعات رانچی و اعمال محدودیت بر تغییر پوشش جنگلی برای پایداری خدمات اکوسیستم، مناطق کوهپایه‌ای و کوهستانی که بیش از ۹۵ درصد پوشش جنگلی استان را در خود جای داده است، از برنامه‌ریزی توسعه سکونتگاهی خارج گردید و بر این اساس نسبت مساحت جلگه هر شهرستان به مساحت جلگه استان به‌عنوان معیار ششم تعیین گردید. با مشخص شدن معیارهای متناسب با ظرفیت اکولوژیکی و خدمات اکوسیستم استان گیلان، با استفاده از روش تحلیل فرایند سلسله مراتبی، ‌برای هر شهرستان ضریب مهاجرپذیری به ‌دست آمد. مقایسه ضرایب به ‌دست آمده با وضعیت مهاجرپذیری شهرستان‌ها نشان داد که بیشترین اختلاف و فشار اکولوژیکی در شهرستان رشت می‌باشد. این شهرستان ۷۶/۳۶ درصد از مهاجرین را از سال ۱۳۸۵ تا سال ۱۳۹۵جذب نموده است. ضریب به ‌دست آمده در این مطالعه برای رشت ۱۶ درصد است که نشان می‌دهد ۷۶/۲۰ درصد بیشتر از میزان به‌ دست آمده، مهاجر وارد این شهرستان شده ‎‌است. درمقابل شهرستان بندرانزلی بیشترین اختلاف مثبت و بهترین وضعیت مهاجرپذیری را از نظر فشار کم‌تر بر ظرفیت اکولوژیکی دارا می‌باشد و با ضریب مهاجرپذیری ۵/۱۲ درصد، تنها ۳۴/۶ درصد از مهاجران استان طی سال‌های ۱۳۸۵ تا ۱۳۹۵ به این شهرستان وارد شده‌اند.
نتیجه­گیری
از سال ۱۳۸۵ مهاجران وارد شده به استان گیلان نقش مهمی در افزایش جمعیت استان داشته‌اند. گسترش زمینه‌های افزایش مهاجرت به گیلان در طی سال‌های پیش‌رو و تأثیرگذاری تغییرات جمعیتی بر پوشش اراضی و بر پوشش جنگلی که تأثیرات مخربی بر خدمات اکوسیستم ایجاد می‌نماید، ضرورت برنامه‌ریزی جمعیتی- مهاجرتی را بر مبنای محدودیت‌های اکولوژیکی و آسیب‌های خدمات اکوسیستم مشخص می‌سازد. با تعیین ضریب مهاجرپذیری هر شهرستان، اختلاف وضع موجود در میزان مهاجر وارد شده به هر شهرستان با ضریب به‌ دست آمده، میزان فشار اکولوژیکی را در هر شهرستان در مقایسه با خود و سایر شهرستان ها مشخص می‌سازد. در شهرستان‌هایی مانند رشت که فشار اکولوژیکی بیشتری را متحمل می‌شوند، اتخاذ سیاست‌های کنترل و مدیریت میزان مهاجر ورودی در سال‌های پیش‌رو و بهبود شاخص‌های اکولوژیکی استفاده شده در ضریب مهاجرپذیری، برای جلوگیری از آسیب‌های محیط‌زیستی بیشتر و جلوگیری از کاهش ظرفیت برد اکولوژیکی پیشنهاد می‌گردد. از سوی دیگر بهبود شاخص‌های تعیین ضریب مهاجرپذیری متناسب با میزان مهاجر وارد شده برای شهرستان‌هایی مانند بندرانزلی که میزان مهاجر وارد شده کم‌تری نسبت به ضریب به‌ دست آمده دارند، می‌تواند منجر به پایداری اکولوژیکی و پایداری خدمات اکوسیستم گردد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Determining the immigrant acceptance capacity in counties of Guilan province with ecosystem service sustainability approach

نویسندگان [English]

  • Mohammad Javad Amiri 1
  • Touraj Nasrabadi 2
  • Yaser Mojaver Sheikhan 3
1 Department of Environmental Education and Systems, Faculty of Environment, University of Tehran, Irans
2 Department of Planning and Management of environment and HSE, Faculty of Environment, University of Tehran, Iran
3 Kish International Campus, University of Tehran, Iran
چکیده [English]

Introduction
Human existence relies heavily on ecosystems. However, in recent decades, humans have altered land cover at unprecedented rates, causing a decline in the quality of ecosystem services. These disruptions can have far-reaching and often irreversible consequences for both local and global environmental conditions. From 1996 to 2006, Guilan Province shifted from being a region that primarily sent migrants to one that began to accept them. Various factors, including climate change and water resource depletion in other regions of the country, may further escalate migration to Guilan. Such migration can result in profound changes to the province’s land cover, including deforestation, increased strain on ecosystems, and a reduction in ecosystem services. This research examines the capacity of each county within Guilan Province to accept immigrants. By calculating this capacity, the study evaluates and compares the current immigrant acceptance status of counties with the index determined in the analysis.
 
Materials and Methods
To track changes in land cover, satellite imagery from Landsat 5 and 9 was used for the years 1996, 2006, 2016, and 2023. Furthermore, criteria were identified through library research and semi-structured interviews. Using the Analytic Hierarchy Process (AHP), the immigrant acceptance capacity for each county was calculated.
 
Results and Discussion
Analysis of satellite images from 1996 to 2023 reveals a 99% increase in Build-up land cover, amounting to an expansion of 25,614 ha. During the same period, forest cover—the province’s most extensive and ecologically significant land cover for providing ecosystem services—declined by 107,069 ha. This reduction accounts for 7.74% of Guilan Province’s total area. Over these 37 years, the province’s population grew by 409,902, and 385,069 migrants arrived in Guilan between 2006 and 2016. A strong inverse correlation (-0.99) was observed between the population growth rate and the forest cover reduction rate, underscoring the close relationship between demographic changes and forest cover loss. To develop population and migration management plans that align with the sustainability of ecosystem services and the region’s ecological capacity, five ecological criteria were identified at the county scale. These criteria were derived from Guilan Province’s Territorial Management Document (2017).
Additionally, following the findings of Ronchi and imposing restrictions on forest cover alteration to sustain ecosystem services, mountainous and foothill areas—which host over 95% of the province’s forest cover—were excluded from settlement development planning. Consequently, the ratio of each county’s plain area to the province’s total plain area was established as a sixth criterion. With identified ecological and ecosystem service criteria, the Analytic Hierarchy Process was employed to calculate the capacity index for accepting immigrants in each county. A comparison between these indexes and actual immigrant acceptance rates revealed significant ecological pressure discrepancies across some counties. Rasht County demonstrated the highest ecological pressure and discrepancy. Between 2006 and 2016, Rasht accommodated 36.76% of all migrants to the province, while the study determined its immigrant acceptance capacity to be 16%. This indicates that the county absorbed 20.76% more migrants than its obtained ecological capacity. In contrast, Bandar Anzali exhibited the most favorable immigrant acceptance conditions with minimal ecological strain. With an immigrant acceptance capacity of 12.5%, only 6.34% of the province’s migrants settled in Bandar Anzali during the same period, reflecting a positive alignment with its ecological capacity.
Conclusion
Since 2006, migrants arriving in Guilan have played a significant role in the region’s population growth. As migration to Guilan is expected to increase in the coming years, the associated demographic changes will undoubtedly impact land cover and ecosystem services. These developments underscore the critical need for population-migration planning based on ecological constraints and the vulnerabilities of ecosystem services. By calculating the immigrant acceptance capacity for each county, it becomes possible to identify the ecological pressure caused by migration. This analysis compares the current number of incoming migrants in each county with the index derived for that county. For counties like Rasht, which bear a heavier ecological burden, implementing policies to regulate and manage incoming migration in the years ahead is strongly recommended. Additionally, improving the ecological indicators used to calculate the immigrant acceptance capacity will help mitigate further environmental damages and prevent a reduction in the county’s ecological carrying capacity. On the other hand, attempts to improve the indicators used to calculate the immigrant acceptance capacity might result in increased ecological stability for counties like Bandar Anzali, where the number of arriving migrants is less than the calculated index. Long-term sustainability of ecosystem services and ecological stability would be preserved with the help of such actions.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Land cover
  • Land use
  • Ecosystem services
  • Carrying capacity
  • Migration
Amar, T., 2021. Analyzing the Migration and Spatial Mobility to Rural Areas of Guilan Province. Geographical Studies of Coastal Areas Journal, v. 2(2), p. 79-103. (In Persian).
Abernethy, V.D., 2001. Carrying capacity: The tradition and policy implications of limits. Ethics in Science and Environmental Politics. v. 1. 10.3354/esep001009.
Baidoo, R. and Obeng, K., 2023. Evaluating the impact of land use and land cover changes on forest ecosystem service values using landsat dataset in the Atwima Nwabiagya North, Ghana. Heliyon, v. 9(11).
Bell, S., Alves, S., Oliveira, E. and Zuin, A., 2010. Migration and Land Use Change in Europe: A Review. Living Reviews in Landscape Research, v. 4(1),  DOI: 10.12942/lrlr-2010-2.
Cohen, J.E., 1997. Population, Economics, Environmental and Culture: An Introduction to Human Carrying Capacity. Journal of Applied Ecology, v. 34(6), p. 1325-1333.
Daily, G., Postel, S., Bawa, K. and Kaufman, L., 1997. Nature's Services: Societal Dependence on Natural Ecosystems. Bibliovault OAI Repository, the University of Chicago Press, 392 p.
Danish, R. and Khan, S.U.D., 2020. Determinants of the ecological footprint: Role of renewable energy, natural resources, and urbanization. Sustainable Cities and Society, v. 54, 101996.
Eldermi, A.R., Mirsanjari, M.M. and Miri Qaleh, M., 2019. Evaluation of the capacity of biological and ecological footprint Mashhad city. Environmental Researches, v. 9(18), p. 77-88.
Foley, J.A., Defries, R. and Asner, G.P., 2005. Global Consequences of Land Use. Science, v. 80(309), p. 570-574.
Foody, G.M., 2000. Mapping Land Cover from Remotely Sensed Data with a Softened Feedforward Neural Network Classification. Journal of Intelligent and Robotic Systems, v. 29, p. 433-449.
Fortnam, M. and Adger, W.N., 2018. Interactions of Migration and Population Dynamics with Ecosystem Services, v. 77-93.
Heshmati, M. and Gheitouri, M., 2018. Land-use Change; Achilles heel to Overcoming the Environmental Crisis, Process and Impacts. Geography and Environmental Sustainability, v. 8(1), p. 89-105 (In Persian).
Heydari, M., 2021. The role of climatic migration in reducing crop productivity using GIS and IO method (Case study: Sistan and Baluchestan). Journal of Urban Studies on Space and Place, v. 3(19), p. 67-78. (In Persian).
Hugo, G., 1996. Environmental Concerns and International Migration. The International Migration Review, v. 30, p. 105-131.
Hunter, L.M. and Nawrotzki, R.J., 2016. Migration and the environment. Handbook of Migration and Population Distribution, Ch., v. 21, p. 465-484.
KC, B., Wang, T. and Gentle, P., 2017. Internal Migration and Land Use and Land Cover Changes in the Middle Mountains of Nepal. Mountain Research and Development, v. 37(4), p. 446-455.
Lambin, E.F., Geist, H.J. and Lepers, E., 2003. Dynamics of Land-use and land-cover change in tropical regions. Annual Review of Environment and Resources, v. 20(28), p. 205-41.
Lambin, E.F. and Geist, H.J., 2006. Land-Use and Land-Cover Change: Local Processes and Global Impacts. Springer, DOI: 10.1007/3-540-32202-7.
Lin, D., Hanscom, L., Murthy, A., Galli, A., Evans, M., Neill, E., Mancini, M.S., Martindill, J., Medouar, F.Z., Huang, S. and Wackernagel, M., 2018. Ecological Footprint Accounting for Countries: Updates and Results of the National Footprint Accounts, 2012–2018. Resources, v. 7(3), p. 1-22.
Lin, D., Hanscom, L., Martindill, J., Borucke, M., Cohen, L., Galli, A., Lazarus, E., Zokai, G., Iha, K., Eaton, D. and Wackernagel, M., 2019. Working Guidebook to the National Footprint and Biocapacity Accounts. Oakland: Global Footprint Network, 73 p.
Loomes, R. and O'Neill, K., 2000. Nature's Services: Societal Dependence on Natural Ecosystems. Pacific Conservation Biology, v. 6(3), p. 274-274.
Meinecke, L., Soofi, M., Riechers, M., Khorozyan, I., Hosseini, H., Schwarze, S. and Waltert, M., 2018. Crop variety and prey richness affect spatial patterns of human-wildlife conflicts in Iran’s Hyrcanian forests. Journal for Nature Conservation, v. 43, p. 165-172.
Meyfroidt, P., Roy Chowdhury, R., de Bremond, A., Ellis, E.C., Erb, K.H., Filatova, T., Garrett, R.D., Grove, J.M., Heinimann, A., Kuemmerle, T., Kull, C.A., Lambin, E.F., Landon, Y., le Polain de Waroux, Y., Messerli, P., Müller, D., Nielsen, J.Ø., Peterson, G.D., Rodriguez García, V., Schlüter, M., Turner, B.L. and Verburg, P.H., 2018. Middle-range theories of land system change. Global Environmental Change, v. 53, p. 52-67.
Moisen, G.G., McConville, K.S., Schroeder, T.A., Healey, S.P., Finco, M.V. and Frescino, T.S., 2020. Estimating Land Use and Land Cover Change in North Central Georgia: Can Remote Sensing Observations Augment Traditional Forest Inventory Data?. Forests, v. 11(8), p. 856, DOI: 10.3390/f11080856.
Molavi‐Arabshahi, M., Arpe, K. and Leroy, S.A.G., 2016. Precipitation and temperature of the southwest Caspian Sea region during the last 55 years: Their trends and teleconnections with large‐scale atmospheric phenomena. International Journal of Climatology, v. 36(5), p. 2156-2172.
Planning and Budget Organization of Guilan (PBOG), 2017. Preparation and Revision of the Territorial Program of Guilan Province. (In Persian).
Rees, W., 1992. Ecological Footprints and Appropriated Carrying Capacity: What Urban Economics Leaves Out. Environment and Urbanization, v. 4, p. 121-130.
Rees, W., 1996. Revisiting Carrying Capacity: Area-Based Indicators of Sustainability. Population and Environment, v. 17, p. 195-215.
Ronchi, S., 2018. Ecosystem Services for Spatial Planning, Innovative Approaches and Challenges for Practical Applications. Springer International Publishing, p. 151.
Seyam, M.H., Haque, R. and Rahman, M., 2023. Identifying the land use land cover (LULC) changes using remote sensing and GIS approach: A case study at Bhaluka in Mymensingh, Bangladesh. Case Studies in Chemical and Environmental Engineering, v. 7(10), DOI: 10.1016/j.cscee.2022.100293.
Sheykhi, M.T., 2006. Principles and Concepts of Demography. Enteshar Publication Co., v. 3, 295 p. (In Persian).
Shi, Y., Wang, R., Fan, L., Li, J. and Yang, D., 2010. Analysis on Land-use Change and Its Demographic Factors in the Original-stream Watershed of Tarim River Based on GIS and Statistic. Energy Policy, v. 2, p. 175-184.
SCI (Statistical Center of Iran), The results of the national population and housing census in the year 1995, 2006, 2016 and 2023. (In Persian).
Vitousek P.M., Mooney H.A., Lubchenco, J. and Melillo, J.M., 1997. Human domination of Earth’s ecosystems. Science, v. 277(5325), p. 494-499.
Wackernagel, M. and Kitzes, J., 2008. Ecological Footprint. Encyclopedia of Ecology, p. 1031-1037.
Zanjani, H., 2015. Migration. SAMT, v. 4, p. 226 (In Persian).
Zhang, G., Deng, C. and Liu, Y., 2024. Ecological carrying capacity assessment incorporating ecosystem service flows. Environmental Reviews, v. 32(4), p. 592-610.