نوع مقاله : مقاله علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری مدیریت محیط زیست – اقتصاد محیط زیست، دانشکده منابع طبیعی و محیط زیست، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

2 دانشکده منابع طبیعی و محیط زیست، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

3 گروه ارزیابی و مخاطرات محیط زیست، پژوهشکده محیط زیست و توسعه پایدار، سازمان حفاظت محیط زیست، تهران، ایران

چکیده

مقدمه: در سال­ های اخیر، پدیده گرد و غبار به یکی از مهم­ ترین چالش ­های محیط­ زیستی در سراسر جهان تبدیل شده است که یکی از آثار منفی آن بر بخش کشاورزی است. گرد و غبار بر کشاورزی از طریق تأثیر بر فرآیند فتوسنتز و هم‌چنین افزایش دمای برگ می‌تواند رشد و عملکرد گیاهان را تحت تأثیر قرار دهد و با فراهم کردن شرایط مساعد برای بروز بیماری ­ها و بر هم زدن توازن جمعیتی آفات در برابر حشرات سودمند و شکارچی و هم‌چنین تأثیر بر کاهش راندمان سم‌پاشی در گیاهان بر علیه آفات و بیماری­ ها، زمینه ایجاد خسارت و کاهش تولید در محصولات مختلف زراعی و باغی را به وجود می­ آورد. هدف از این پژوهش برآورد تمایل به پرداخت جهت کاهش اثرات گرد و غبار بر بخش کشاورزی کانون­ های تولید گرد و غبار و نواحی اطراف آن در استان البرز می­ باشد.
مواد و روش ­ها: برای رسیدن به هدف این پژوهش، ابتدا با توجه به نقشه کانون­ های گرد و غبار تهیه شده استان البرز، دهستان­ های تحت تأثیر تعیین شد. در این استان دهستان ­های نجم ­آباد، رامجین، چهاردانگه، پلنگ ­آباد، محمدآباد، تنکمان جنوبی و احمدآباد نواحی در گیر با گرد و غبار هستند. سپس با استفاده از روش ارزش گذاری مشروط (CVM) تمایل به پرداخت افراد برای پیشگیری و کاهش آثار منفی پدیده­ی گرد و غبار بر بخش کشاورزی با استفاده از 400 پرسشنامه محاسبه شد. لازم به ذکر است که تعداد پرشنامه­ ها از طریق با استفاده از رابطه Cochrane و جمعیت دهستان­ های درگیر گرد و غبار تعیین گردید.
نتایج: با توجه به نتایج این پژوهش، درصد درستی برآورد تمایل به پرداخت کشاورزان به منظور کاهش خسارات گرد و غبار، در مدل بر آوردی 73 درصد است.  هم­چنین میزان ارزش مورد انتظار (WTP) برابر 165423 ریال (تقریباً برابر 5/5 دلار) محاسبه شد. با توجه به جمعیت منطقه تحت تأثیر، ارزش کل حفظ محصولات کشاورزی در مقابل پدیده‌ی گرد و غبار برابر با 2743375032 ریال (9144.58 دلار) در سال است. نتایج نشان داد که متغیرهای سن، تعداد افراد شاغل، تحصیلات، درآمد و شاخص آگاهی محیط­ زیستی اثر مثبت و معنی‌داری بر تمایل به پرداخت کشاورزان برای حفظ محصولات کشاورزی در مقابل گرد و غبار دارند. به عبارت دیگر افزایش سن، تعداد افراد شاغل در خانواده، افزایش سطح تحصیلات، افزایش درآمد و افزایش آگاهی کشاورزان باعث افزایش تمایل به پرداخت آن ­ها می­ شود.
بحث: ارزیابی تمایل به پرداخت کشاورزان استان البرز به منظور کاهش خسارت گرد و غبار بر بخش کشاورزی نشان داد که افزایش آگاهی، تحصیلات و تجربه (سن) باعث افزایش تمایل کشاورزان به پرداخت هزینه­ های کنترل گرد و غبار می­ شود. بنابراین می ­توان گفت که به منظور کنترل و تثبیت منابع تولید گرد و غبار در استان البرز، باید ابتدا شناخت و آگاهی کشاورزان نسبت به اثرات منفی گرد و غبار بر بخش کشاورزی را با استفاده از کلاس ­های آموزشی تبلیغات و غیره افزایش داده شود. در نتیجه این کار تمایل به پرداخت کشاورزان افزایش پیدا خواهد کرد. سپس در قالب سازمان­ های مردم نهاد و یا طرح ­های مشارکتی با دولت اقدام به طراحی و اجرای برنامه­ های کنترل و تثبیت منابع تولید گرد و غبار با مشارکت خود کشاورزان کرد.

کلیدواژه‌ها

  1. Albugami, S., Palmer, S., Cinnamon, J. and Meersmans, J., 2019. Spatial and temporal variations in the incidence of dust storms in Saudi Arabia revealed from in situ observations. Geosciences, 9(4), 162
  2. Al-Hemoud, A., Al-Dousari, A., Misak, R., Al-Sudairawi, M., Naseeb, A., Al-Dashti, H. and Al-Dousari, N., 2019. Economic impact and risk assessment of sand and dust storms (SDS) on the oil and gas industry in Kuwait. Sustainability, 11(1), 200.
  3. Alizadeh‐Choobari, O., Ghafarian, P. and Owlad, E., 2016. Temporal variations in the frequency and concentration of dust events over Iran based on surface observations. International Journal of Climatology, 36(4), 2050-2062.‏
  4. Ardakani, A.F., 2016. Estimating willingness to pay in order to prevent external intangible effects of dust in Yazd-Ardakan plain. International journal of environmental science and technology, 13(6), 1489-1496.
  5. Ashrafi, K., Motlagh, M.S. and Neyestani, S.E., 2017. Dust storms modeling and their impacts on air quality and radiation budget over Iran using WRF-Chem. Air Quality, Atmosphere & Health, 10(9), 1059-1076.
  6. Bishop, R.C. and Heberlein, T.A., 1979. Measuring values of extramarket goods: Are indirect measures biased?. American journal of agricultural economics, 61(5), 926-930
  7. Chen, S., Huang, J., Qian, Y., Zhao, C., Kang, L., Yang, B., ... and Ma, X., 2017. An overview of mineral dust modeling over East Asia. Journal of Meteorological Research, 31(4), 633-653.
  8. Danesh Jafari, D., Amadeh, H., and Khonsiavashan, S., 2015. Estimated Damage Caused by the Phenomenon of Dust on People Health in Iran (Case Study Provinces of Khuzestan, Kermanshah and Kurdistan). Journal of Environmental Studies, 41(3), 573-587. doi: 10.22059/jes.2015.55898
  9. Darand, M. and Sohrabi, M.M., 2018. Identifying drought-and flood-prone areas based on significant changes in daily precipitation over Iran. Natural Hazards, 90(3), 1427-1446.
  10. Duffield, J.W. and Patterson, D.A., 1991. Inference and optimal design for a welfare measure in dichotomous choice contingent valuation. Land Economics, 67(2), 225-239.
  11. Ebrahimi Khusfi, Z., Roustaei, F., Ebrahimi Khusfi, M. and Naghavi, S., 2020. Investigation of the relationship between dust storm index, climatic parameters, and normalized difference vegetation index using the ridge regression method in arid regions of Central Iran. Arid land research and management, 34(3), 239-263.
  12. Ebrahimpour, M., Rahimi, J., Nikkhah, A. and Bazrafshan, J., 2015. Monitoring agricultural drought using the standardized effective precipitation index. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 141(1), 04014044.
  13. Eskandari, H., Noroozi, H., Naybandi atashi, M. R., Kalhori, S. and Rafiee, H., 2019. Estimating the Willingness to Pay for Air Quality Improvement with Emphasis on Agriculture and Natural Resources in Ahvaz County. Iranian Journal of Agricultural Economics and Development Research, 50(3), 451-465. doi: 10.22059/ijaedr.2018.252648.668567
  14. Fattahi Ardakani, A. and Torabi, F., 2014. Estimating willingness to pay for the prevention of regional (external) intangible effects of dust in the Yazd-Ardakan plain. 3rd National Conference on Wind Erosion and Dust Storms.
  15. Ghanavati, H., Fatahi Ardakani, A. and Neshat, A., 2018. Economic evaluation of environmental dust phenomenon damage (case of study: Ardakan city). Environmental Sciences, 16(1), 141-158.
  16. Guo, J. and Yin, Y., 2015. Mineral dust impacts on regional precipitation and summer circulation in East Asia using a regional coupled climate system model. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 120(19), 10-378.
  17. Heydari Alamdarloo, E., Khosravi, H., Nasabpour, S. and Gholami, A., 2020. Assessment of drought hazard, vulnerability and risk in Iran using GIS techniques. Journal of Arid Land, 12(6), 984-1000. ‏
  18. Heydari Alamdarloo, E., Moradi, E., Abdolshahnejad, M., Fatahi, Y., Khosravi, H. and da Silva, A.M., 2021. Analyzing WSTP trend: a new method for global warming assessment. Environmental monitoring and assessment, 193(12), 1-15.
  19. Hojan, M., Rurek, M., Więcław, M. and Krupa, A., 2019. Effects of extreme dust storm in agricultural areas (Poland, the Greater Lowland). Geosciences, 9(3), 106.
  20. Hojati, K., Abedi, Z., raigani, B. and panahi, M., 2022. Assessment of land sensitivity to determine areas dust sources (Case study: Alborz province). Journal of Environmental Science and Technology, 23(11), 151-164. doi: 10.30495/jest.2021.55807.5184
  21. Howarth, B.R. and Farber, S., 2002. Accounting for the value of ecosystem services. Ecological Economics.
  22. Huang, J., Wang, T., Wang, W., Li, Z. and Yan, H., 2014. Climate effects of dust aerosols over East Asian arid and semiarid regions. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 119(19), 11-398.‏
  23. Islamic Republic News Agency (IRNA) .2019. https://irna.ir/xjsts2
  24. Jebali, A., Zare, M., Ekhtesasi, M.R. and Jafari, R., 2021. Detection of areas prone to wind erosion and air pollution using DSI and PDSI indices. Natural Hazards, 1-15.
  25. Ji, S., Choi, Y., Lee, C.K. and Mjelde, J.W., 2018. Comparing willingness-to-pay between residents and non-residents using a contingent valuation method: case of the Grand Canal in China. Asia Pacific Journal of Tourism Research, 23(1), 79-91.
  26. Jin, M., Juan, Y., Choi, Y. and Lee, C.K., 2019. Estimating the preservation value of world heritage site using contingent valuation method: The case of the Li River, China. Sustainability, 11(4), 1100
  27. Keikha, A., Pourmardan, V. and Janparvar, H., 2022. Economic Valuation of Walnut Dust Damage on the Agricultural Sector: A review. Sustainable Agricultural Research, 1(4), 92-107. doi: 10.30495/sarj.2022.1947334.1056
  28. Kim, H.M., Kim, I.G., Lim, B. and Yoo, S.H., 2021. Estimating the Economic Value of Improving the Asian Dust Aerosol Model in the Korean Household Sector: A Choice Experiment. Sustainability, 13(21), 12054.
  29. Komleh, S.P., Keyhani, A., Rafiee, S.H. and Sefeedpary, P., 2011. Energy use and economic analysis of corn silage production under three cultivated area levels in Tehran province of Iran. Energy, 36(5), 3335-3341.
  30. Lee, C.K. and Han, S.Y., 2002. Estimating the use and preservation values of national parks’ tourism resources using a contingent valuation method. Tourism management, 23(5), 531-540.
  31. Maghsood, F.F., Moradi, H., Berndtsson, R., Panahi, M., Daneshi, A., Hashemi, H. and Bavani, A.R.M., 2019. Social acceptability of flood management strategies under climate change using contingent valuation method (CVM). Sustainability, 11(18), 5053.
  32. Manesh, M.B., Khosravi, H., Alamdarloo, E.H., Alekasir, M.S., Gholami, A. and Singh, V.P., 2019. Linkage of agricultural drought with meteorological drought in different climates of Iran. Theoretical and Applied Climatology, 138(1), 1025-1033.
  33. Middleton, N. and Kang, U., 2017. Sand and dust storms: impact mitigation. Sustainability 9, 1053.
  34. Monjezi, N. and Roknedineftekhari, A., 2021. Evaluation of Economic Losses of Dust phenomenon on Agricultural Sector (Case Study: Masjed Soleiman County, Khuzestan Province). Journal of Natural Environmental Hazards, 10(27), 145-158. doi: 10.22111/jneh.2020.33163.1631
  35. Rayegani, B., Barati Ghahfarokhi, S. and Khoshnava, A., 2019. Dust & Sand Source Identification Using Remotely Sensed Data: a comprehensive Approach. Journal of Range and Watershed Managment, 72(1), 83-105. doi: 10.22059/jrwm.2019.251015.1223
  36. Rayegani, B., Barati, S., Goshtasb, H., Gachpaz, S., Ramezani, J. and Sarkheil, H., 2020. Sand and dust storm sources identification: A remote sensing approach. Ecological Indicators, 112, 106099
  37. Sarmadian, F. and Taghi Zadeh Mehrjerdi, R., 2010. A comparison of interpolation methods for preparing soil quality maps: case study: (Agricultural faculty experimental field). Iranian journal of soil and water research, 40(2).
  38. Shao, Y., 2008. Physics and modelling of wind erosion (Vol. 37). Springer Science & Business Media.
  39. Shao, Y., Klose, M. and Wyrwoll, K.H. 2013. Recent global dust trend and connections to climate forcing. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 118(19), 11-107.‏
  40. Stefanski, R. and Sivakumar, M.V.K., 2009. Impacts of sand and dust storms on agriculture and potential agricultural applications of a SDSWS. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 7, No. 1, p. 012016). IOP Publishing.
  41. Tussupova, K., Berndtsson, R., Bramryd, T. and Beisenova, R., 2015. Investigating willingness to pay to improve water supply services: application of contingent valuation method. Water, 7(6), 3024-3039.
  42. Venkatachalam, L., 2003. The contingent valuation method: a review. Environmental Impact Assessment Review, 24:89-124.
  43. Zhang, L., Fukuda, H. and Liu, Z., 2019. Public willingness to pay for sand and dust weather mitigation: A case study in Beijing, China. Journal of cleaner production, 217, 639-645.
  44. Zhang, L., Li, Q.B., Gu, Y., Liou, K.N. and Meland, B., 2013. Dust vertical profile impact on global radiative forcing estimation using a coupled chemical-transport-radiative-transfer model. Atmospheric Chemistry & Physics, 13(14).