التكامل بين بيانات الاستشعار عن بُعد وتحليل المُلَاءمة المعتمد على نُظم المعلومات الجغرافيَّة والعمليات متعددة المعايير، لزراعة أشجار البن العربي في منطقة جازان

نوع المستند : المقالة الأصلية

المؤلف

قسم الجغرافيا، جامعة الملك سعود ، الرياض

المستخلص

    تتناول هذه الورقة دراسة المُلاءمة المكانية لزراعة البن في جنوب المملكة العربية السعودية، من خلال تكامل بيانات الاستشعار عن بُعد ونُظم المعلومات الجغرافيَّة. وتهدف هذه الدراسة إلى تحديد العوامل المؤثرة في زراعة البن: كالارتفاعات، الانحدار، درجات الحرارة، الجيولوجيا، التربة، الأمطار، بالإضافة إلى إنتاج خريطة للمُلَاءمة المكانية لزراعة البن في منطقة جازان. اعتمدت الدراسة على أسلوب تحليل قرار متعدد المعايير في بيئة نُظم المعلومات الجغرافيَّة؛ لتحديد المناطق المرشحة والملائِمة لزراعة البن في المنطقة وفق وزن التأثير لكلِّ عاملٍ، ومن أهم النتائج التي توصلت إليها الدراسة: أنَّه حُدِّدت خمس محافظات في منطقة جازان كمناطق مُلائِمة لزراعة البن، هي: الدائر، الريث، هروب، فيفا، العارضة، وتقع جميعها في النطاق الجبلي في المنطقة، كما صُمِّمت خريطة المُلَاءمة المكانية لزراعة البن في المنطقة. وأوصت الدراسة بضرورة إجراء المزيد من الأبحاث المتخصِّصة، ومن مختلف التخصصات؛ لمعالجة التحديات التي تواجه زراعة البن في المنطقة: كإصلاح التربة، تذبذب الأمطار، التسويق، تدريب المزارعين، ومكافحة الآفات الزراعية.

المراجع

الحويماني ، فهد.(2021، نوفمبر 2). صناعة القهوة والاستثمار في شركاته. صحيفة الاقتصادية.
https://www.aleqt.com/2021/11/02/article_2202031.html
منظمة البن العالمية.(2022 ). تقرير احصائي لصادرات وواردات البن في العالم.
https://www.ico.org/new_historical.asp?section=Statistics
محفزات وطنية تستثمر صناعة "البن الخولاني السعودي.(2022 ، يناير 25). صحيفة الاقتصادية.
https://www.aleqt.com/2022/01/25/article_2251521.html
 
المراجع الانجليزية
Bandyopadhyay, S., Jaiswal, R. K., Hegde, V. S., & Jayaraman, V. (2009). Assessment of land suitability potentials for agriculture using a remote sensing and GIS based approach. International Journal of Remote Sensing, 30(4), 879-895.
Carr, M. H., & Zwick, P. (2005). Using GIS suitability analysis to identify potential future land use conflicts in North Central Florida. Journal of Conservation Planning, 1(1), 89-105.
Devi, G. M. S., & Kumar, K. S. A. (2008). Remote sensing and GIS application for land quality assessment for coffee growing areas of Karnataka. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 36(1), 89e97
James, P. E. (1932). The coffee lands of Southeastern Brazil. Geographical Review, 22(2), 225e244 Accessed 16.09.14 from http://www.jstor.org/stable/209175
Malczewski, J. (2006). GIS-based multicriteria decision analysis: a survey of the literature. International Journal of Geographical Information Science, 20(7),703e726.
Mendoza, G. A. (2000). GIS-based multicriteria approaches to land use suitability assessment and allocation. United States Department of Agriculture Forest Service General Technical Report NC, 89-94.
Mickle, E. (2009). Using GIS to locate areas for growing quality coffee in Honduras (Bachelors Thesis). Lincoln: University of Nebraska Accessed 29.01.12 from
          http://digitalcommons.unl.edu/envstudtheses/3.
Mighty, M. A. (2015). Site suitability and the analytic hierarchy process: How GIS analysis can improve the competitive advantage of the Jamaican coffee industry. Applied Geography, 58, 84-93
Mokarram, M., & Hojati, M. (2016). Using ordered weight averaging (OWA) for multicriteria soil fertility evaluation by GIS (case study: Southeast Iran). Solid Earth Discussions, 1-28.
Nzeyimana, I., Hartemink, A. E., & Geissen, V. (2014). GIS-based multi-criteria analysis for arabica coffee expansion in Rwanda. PLoS One, 9(10), e107449.
          http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0107449
Walke, N., Reddy, G. O., Maji, A. K., & Thayalan, S. (2012). GIS-based multicriteria overlay analysis in soil-suitability evaluation for cotton (Gossypium spp.): A case study in the black soil region of Central India. Computers & Geosciences, 41, 108-118.
Wrigley, G. (1988). Coffee. New York: Longman Scientific and Technical.

ملفات

شارك

إرسال الاستشهاد إلى

الإحصائيات