
تعداد نشریات | 45 |
تعداد شمارهها | 1,390 |
تعداد مقالات | 17,013 |
تعداد مشاهده مقاله | 54,785,954 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 17,330,518 |
تهیه نقشه مدیریت سیلاب با استفاده از الگوریتم نوین جنگل تصادفی و سیستم اطلاعات جغرافیایی، نمونه موردی: محور کندوان - چالوس | ||
هیدروژئومورفولوژی | ||
دوره 12، شماره 43، تیر 1404، صفحه 33-17 اصل مقاله (1.08 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/hyd.2025.63601.1758 | ||
نویسندگان | ||
موسی عابدینی* 1؛ ماهرخ سردشتی2 | ||
1استاد گروه ژئومورفولوژی، گروه جغرافیا، دانشکده علوم اجتماعی،دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، | ||
22- دانشجوی دکتری گروه جغرافیای طبیعی( گرایش ژئومورفولوژی ، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه محقق اردبیلی | ||
چکیده | ||
در طی سالهای اخیر محور کندوان - چالوس در شمال کشور (در استان مازندران ) سیلابهای متعدد مخاطرهآمیز رخ داده است. ویژگیهای زمینشناسی و توپوگرافی، شرایط بارندگی و دخالت انسانها، محور کندوان -چالوس را برای پتانسیل خطر وقوع سیل مستعد کرده است. علاوه بر نقش عوامل طبیعی؛ عدم لایروبی، نبود آبخیزداری مناسب و دخالتهای غیر اصولی انسانی منجر به تشدید مخاطرات سیلاب در منطقه مورد تحقیق شده است. بررسی و تهیه نقشههای مدیریت سیلاب, با تکیه بر اصول کارشناسی یکی از ضروریات اساسی در مدیریت بحران سیل این منطقه محسوب میباشد. هدف از این پژوهش، پهنهبندی مناطق مستعد سیل و تعیین اولویت عوامل مؤثر در وقوع آن با استفاده از الگوریتم جنگل تصادفی در محور کندوان چالوس است. بدین منظور ۹ شاخص کاربری اراضی، فاصله از رودخانه، شیب، ارتفاع، عدم رعایت حریم رودخانه، دبی رودخانه، شبکه آبراهه، بارش، و عدم لایروبی رودخانه انتخاب شدند. پس از تعیین عامل تورم واریانس و ضریب تحمل، در مرحله بعد با واردکردن دادههای مربوط به عوامل مؤثر به نرمافزار ARC/MAP10.2، مدلسازی گردید. سپس با استفاده از الگوریتم جنگل تصادفی انجام و نقش عوامل مؤثر در وقوع سیلاب در منطقه تعیین شد. در نهایت نقشه پهنهبندی خطر وقوع سیلاب در سه پهنه خیلی خطرناک ، با خطر متوسط و کمخطر در محیط ARC/MAP10.2 تهیه شد. نتایج نشان میدهد بر اساس نقشه پتانسیلوقوع سیل، خطر وقوع سیلاب منطقه در حدود۲۶۱.۴۳ کیلومترمربع منطقه جزء مناطق کمخطر ۱۵۱.۱ کیلومترمربع جزء مناطق با خطر متوسط و در حدود ۱۱۸.۳کیلومترمربع جزء مناطق پرخطر محسوب میشوند. | ||
کلیدواژهها | ||
الگوریتم جنگل تصادفی؛ بارش؛ سیلاب؛ شیب؛ کاربری اراضی | ||
مراجع | ||
Abdelkarim, A & Gaber, A.F.D. (2019). Flood risk assessment of the Wadi Nu’man basin, Mecca, Saudi Arabia (during the period,1988–2019) based on the integration of geomatics and hydraulic modeling: a case study, Water11(9): pp.1887. (In Persian) Abedini, M., Faal Naziri, M., Piroozi, Elnaz. (2023). Flood risk assessment and zoning using multi-criteria ARAs and unit hydrograph techniques. Case study: upstream basin of Hydrometer Station Pol Sultan Meshkinshahr. Journal of Natural Environmental Hazards, 12 (35): pp. 115-137. (In Persian) Abedini, M., Piroozi, E., Aghayari, L. (2022), Zoning of flood risk in the Razi Chay watershed using the VIKOR model, Crisis Management, No. 22: pp. 186-197. (In Persian) Abedini, M., Sabouri, H and Pasban, A.H. (2015). Zoning of flood risk and its relationship with land use using the network analysis process model (Case study: Razichai watershed, Ardabil province). Quarterly Journal of Sustainable Urban and Regional Development Studies, 6(2): pp.68-84. (In Persian) Avand, M., Janizadeh, S., &Jaafari, F. (2018). Evaluating the efficiency of machine learning models in preparing a possible flood risk map, Journal of Natural Lands Destruction and Restoration, 1(1): pp.1-32(In Persian) Beheshti, M., Feiznia, S & Ahmadi, H. (2009). Investigation of Landslide Zoning Efficiency of Safety Factor: A Case Study of Moallem Kalayeh Watershed, Physical Geography Quarterly2 (5): pp. 20-32. (In Persian) Chen, W., Xiaoshen, X., Jianbing, P., Himan, Sh., Haoyuan, H; Dieu, T. B., Zhao, D., Shaojun, L., & A-Xing, Z. (2018). GIS-based landslide susceptibility evaluation using a novel hybrid integration approach of bivariate statistical based random forest method, Journal Catena, No 164: PP.135–149. Chen, W., Li, Y., Xue,W.,Shahabi,H.,Li,S.,Hong, H.,& Ahmad, B.B.(2020). Modeling Flood Susceptibility Using Data Driven Approaches of Naïve Bayes tree, Alternating Decision Tree, and Random Forest Methods.Science of The Total Environment ,701: pp.134979. Demisi, Z., imal, P., Seyoum M.W., Dutta, A.& Rimmington, G. (2024). Flood susceptibility mapping: ntegrating machine learning and GIS for enhanced risk assessment, Applied Computing and Geosciences,23 pp. 100183. Ebrahimi, L. (2020). Preparation of Flood Hazards Management Map Using a New Random Forest Algorithm (Case Study: Lavasanat Watershed), Natural Hazards,7(2), Summer: pp.188-196. Ebadati, B., Attarzadeh, R, Alikhani, M., Youssefi, F., Pirasteh, S. (2024). Efficient Flood Detection through Hybrid Machine Learning and Metaheuristic Methods using Sentinel-1, Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-3/W3: pp.35–43. (In Persian) Esmaeili, R; Nourizadeh Nashli, N. (2024). Evaluation of morphological changes in the Haraz River due to human pressures in the area of Amol city, Mazandaran. Hydrogeomorphology, Volume 11, Number 40: pp. 43-57. (In Persian) Fenicia, F., Kavetski, D., Savenije, H.H. G., Clark, M. P., Schoups, G., Pfister, L., & Freer, J. (2014). Catchment properties, function, and conceptual model representation: Is there a correspondence? Hydrological Processes, 28(4): pp. 2451-2467. Hagen, E.J.F., Shrodr Jr., Lu, John, X.X., &. Teufert, F. (2010). Reverse engineered flood hazard mapping in fghanistan: A parsimonious flood map model for developing Countries.Quaternary International: PP. 1-10. Huang, Y., Bardossy, A., & Zhang, K. (2019). Sensitivity of hydrological models to temporal and spatial resolutions of rainfall data, Hydrol. Earth Syst. Sci. 23: PP.2647–2663. Islaminejad, S.A., Aftakhari, M., Akbari, M., Haji Eliasi, A. & Farhadian, Hadi. (2021). Prediction of flood prone areas using advanced machine learning models (Dasht Birjand), Journal of Water Resources and Irrigation Management 11(4): pp. 885-904. (In Persian) Kakavand, M; Haghzadeh, A; Seimani Motlagh, M. (2024). Natural Environment Hazards, Volume 13 - Issue 40: pp.59 – 41. Kazemi, H., Mansouri, N., & Jozi, S. A. (2022). Flood Risk Zoning in Nowshahr City Using Machine Learning Models.JHRE,40(176): pp.71-86. (In Persian) Khodai, A., & Zandi, R. (2022). Zoning of flood risk based on multi-criteria decision making and neural network model, case study: Khodaafrin watershed, Watershed Engineering and Management, 14(4): pp. 562-549. (In Persian) Liu, M., Chen, N., Zhang, Y., & Deng, M. (2020). Glacial Lake inventory and lake outburst flood/debris flow hazard assessment after the Gorkha earthquake in the Bhote Koshi basin, Water 12: pp. 464. Milanesi, L., M. Pilotti & R. Ranzi.) 2015(. A conceptual model of people's vulnerability to floods. Water Resources Research, 51(1): pp. 182-197 Mugagga F., Kakembo, V., & Buyinza, M. (2012). Land use changes on the slopes of Mount Elgon and the implications for the occurrence of landslides. Catena 90: pp.39–46. Parvin, M. (2018). Evaluation and Zoning of Flash Flood Risk Based on MFFPI Model (Case Study: West Islamabad Basin), Journal of Environmental Hazards (Former Risk Knowledge), 6(2): pp. 169-184. (In Persian) Pregnolato, M., Ford, A., Wilkinson, S.M., & Dawson, R.J. (2017). The impact of flooding on road transport: a depth-disruption function, Transp. Res. D Transp. Environ. 55: pp.67–81. Rahimpour, T., Rezaei Moghadam, M. H., Hijazi, S.A., & Valizadeh Kamran, K. (2023). Flood Susceptibility Modeling in the Aland Chai Basin based on a new ensemble classification approach (FURIA-GA-LogitBoost). Journal of Geography and Environmental Hazards, 12(1): pp.1-24. (In Persian) Rezaei Moghaddam, M. H., Yasi, M., Nikjoo, M. R, & Rahimi, M. (2018). Zoning and Morphological Analysis of Gharesou River Flood Using HEC-RAS Hydrodynamic Model (From Pirazmian Village to Aharchay River Confluence). Journal of Geography and Environmental Hazards,7(25): PP.1-15. (In Persian) Soleimani, K., Ali Dadganfard, F., & Pourqasmi, H. (2018). Comparison of Shannon Entropy Data Mining Techniques and Random Forest Algorithm in Preparing Jahrom Groundwater Potential Map", Journal of Desert Ecosystem Engineering, 8(24): pp.37-48. (In Persian) Talebi, A; Godarzi, S., & Pourqasmi, H. (2017). Evaluation of the possibility of preparing a landslide risk map using random forest algorithm (study area: Sardar Abad watershed, Lorestan province), Journal of Natural Environment Hazards,7 (16): pp.45-64. (In Persian) Valizadeh Kamran, Kh.)2007(. Application of GIS in flood risk zoning. Journal of Geographical Space, 20: pp.170-153. (In Persian) Yousefi, H., Younisi, H., Davoudi, D., Arshiya, Azadeh, & Shamsi, Z. (2021). Determining flood potential using CART, GLM and GAM machine learning models (case study, Kashkan Basin) Journal Scientific and research journal of irrigation and water engineering in Iran, 12(4): pp.84-105. (In Persian) Wang, Y., Fang, Z., Hong, H., & Peng, L. (2022). Flood Susceptibility Mapping Using Convolution Neural Network Frameworks. Jornal of Clinical Epidemiology, 63(8): pp.826-833.
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 188 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 16 |