با توجه به تشدید بحران آب و تغییرات اقلیمی، کشاورزی پایدار مبتنی بر محصولات کمآب و با ارزش اقتصادی ضرورت یافته است. زعفران، به دلیل همزمانی دوره نیاز آبی با بارشهای طبیعی پاییز تا اوایل بهار، ورود به دوره خواب در تابستان بدون نیاز به آبیاری، تحمل خشکی و ارزش اقتصادی بالا، گزینهای امیدبخش برای مناطق خشک و نیمهخشک ایران است. این پژوهش، برای نخستین بار در استان فارس، تناسب اراضی کشت زعفران را با تلفیق جامع سه دسته معیار اقلیمی (بارش سالانه، دمای میانگین سالانه، متوسط حداقل دما و متوسط حداکثر دما)، فیزیکی (ارتفاع، شیب، جهت شیب، بافت خاک، کاربری اراضی) و دسترسی-زیرساختی (فاصله از جادهها، مراکز جمعیتی و رودخانهها) ارزیابی کرد. دادههای مکانی و اقلیمی بر اساس آمار سال ۱۴۰۲ و با مشارکت ۲۶ کارشناس متخصص، با استفاده از روش تحلیل سلسلهمراتبی و منطق فازی در محیط سامانه اطلاعات جغرافیایی تلفیق شدند و نقشه نهایی به پنج رده تناسب تقسیم گردید. نتایج نشان داد که طبقه بسیار مستعد با سطحی معادل ۲۴/۹۸ درصد از کل استان و طبقه مستعد با ۳۰/۹۸ درصد از پتانسیل بالایی برای توسعه کشت زعفران برخوردارند. همچنین ۲۳/۹۳ درصد دیگر در طبقه نسبتاً مستعد قرار دارد که با مدیریت مناسب قابل تبدیل به اراضی تولیدی است. در مقابل، تنها ۴/۲۹ درصد از مساحت استان به دلیل محدودیتهای فیزیکی و اقلیمی نامناسب ارزیابی شد. اعتبارسنجی مدل تطابق ۹۶/۷۰ درصدی مناطق کشت فعلی با طبقات مستعد و ۹۶/۷۴ درصدی تولید استان را نشان داد. این پژوهش با توسعه چارچوبی سهبعدی و کاربردی، گامی مؤثر در جهت کشاورزی پایدار و تخصیص هوشمند منابع در استان فارس برداشته است.
Increasing water scarcity and accelerating climate change have made the transition toward low-water-use, high-value crops essential for ensuring agricultural sustainability in Iran’s arid and semi-arid regions. Saffron (Crocus sativus L.) – with water requirements coincide with natural rainfall from autumn to early spring and a dormancy period throughout the hot, dry summer – represents a strategically valuable crop for these environments due to its drought tolerance and high economic return. Despite suitable ecological conditions, the cultivated saffron area in Fars Province during the 2024-2025 agricultural year was only 976.89 ha, with an average yield of 4.01 kg ha⁻¹ – well below the crop’s potential productivity. This situation reflects spatial mismatches between cultivated sites and areas of favorable ecological capacity. The main objective of this research was therefore to delineate saffron-suitable zones across Fars Province using a spatially explicit, multi-criteria framework integrating biophysical and infrastructural factors to inform targeted development policies. This study, for the first time in Fars Province, simultaneously evaluates climatic, physical, and accessibility-infrastructure criteria, while previous research in other provinces focused primarily on natural parameters. The research employed a quantitative, descriptive-analytical design integrating the Analytic Hierarchy Process (AHP), Geographic Information System (GIS), and fuzzy logic. Twelve parameters were evaluated, grouped under three main categories: (1) Climatic; (2) Physical; (3) Accessibility-Infrastructure. Weights were derived from pairwise comparisons conducted by 26 experts. Spatial datasets included a 30-m NASA DEM, long-term climatic records from 29 meteorological stations, land use maps, and soil data from the Soil Grids global database. Layers were standardised using linear fuzzy membership functions and integrated via a weighted fuzzy overlay in GIS. The final zoning was classified into five suitability levels using the Natural Breaks (Jenks) method and validated against official saffron cultivation and production data for 2024-2025. The results indicated that the climatic criteria exerted the highest influence (weight = 0.54), with annual precipitation identified as the most critical sub-criterion (sub-weight = 0.45), followed by mean annual temperature (0.26) and maximum temperature (0.17). Within the physical group (weight = 0.30), elevation (0.41) and slope (0.28) were the most decisive, while in the infrastructure group (weight = 0.16), distance to road networks showed the highest importance (0.54). The consistency ratios for all comparison matrices were below 0.1, confirming logical expert judgments (average = 0.02). Spatial modeling revealed that 24.98% (30,538.71 km²) of the province is highly suitable, 30.98% (37,877.80 km²) suitable, and 23.93% moderately suitable, indicating that more than 55% of Fars Province has favorable ecological potential for saffron cultivation. Only 4.29% (5,246.02 km²) of the province was classified as unsuitable, corresponding mainly to hot southern counties (Lar, Lamerd, Khonj) and steep northern slopes (Izadkhast, Bavanat). Model validation confirmed a 96.70% spatial concordance between actual cultivated areas (944.7 ha out of 976.89 ha) and predicted suitable classes, as well as 96.74% conformity with total provincial production (3.80 t of 3.93 t), demonstrating strong predictive power and model reliability. The integrated AHP-Fuzzy-GIS framework reveals that Fars Province possesses extensive but underutilized potential for sustainable saffron cultivation. The wide gap between potential (over 55% of provincial area) and current utilization (<1,000 ha) highlights the lack of spatially informed policy. The study’s zoning map provides a scientific basis for smart, evidence-based agricultural planning.
- عنوان: پهنهبندی نواحی مستعد کشت زعفران (Crocus sativus L.) در استان فارس
- Title: Saffron (Crocus sativus L.) Cultivation Potential Zoning in Fars Province
- نویسندگان: Vida Aliyari, Maryam Sharifzadeh
- URL: https://jsr.birjand.ac.ir/article_3881.html
- DOI URL: https://doi.org/10.22077/jsr.2026.10735.1298
- عنوان مقاله: کشت و اصلاح
- محور مقاله: تکنیک نوین
- نام ژورنال: Saffron Agronomy & Technology (نشریه پژوهشهای زعفران)
- افیلیشن نویسنده مسئول: PhD Student of Agricultural Development, Department of Rural Development Management, Faculty of Agriculture, Yasouj University, Yasouj, Iran.
- ایمیل نویسنده فقط برای کاربران ورود / عضویت
- سال انتشار مقاله: 2025
- زبان: فارسی
- کشور: ایران
- کد مقاله: 30610
- کلمات کلیدی فارسی: منطق فازی، سامانه اطلاعات جغرافیایی، تناسب اراضی، کشاورزی پایدار، مکانیابی
- کلمات کلیدی انگلیسی: Fuzzy logic, GIS, Land suitability, Sustainable agriculture, Site selection
- لینک کوتاه: https://wikisaffron.org?p=30610
