| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,513 |
| تعداد مقالات | 18,499 |
| تعداد مشاهده مقاله | 60,461,997 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 21,431,860 |
پهنه بندی زمین لغزش در حوضه آبریز لنبران چای شهرستان ورزقان با استفاده از مدل MACBETH | ||
| هیدروژئومورفولوژی | ||
| مقاله 3، دوره 13، شماره 47، تیر 1405، صفحه 59-41 اصل مقاله (2.4 M) | ||
| نوع مقاله: پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/hyd.2025.68225.1804 | ||
| نویسندگان | ||
| شهرام روستایی* 1؛ سید اسدالله حجازی2؛ حسین فقیه خلجانی3 | ||
| 1استاد گروه ژئومورفولوژی دانشگاه تبریز | ||
| 2استادگروه ژئومورفولوژی دانشگاه تبریز | ||
| 3گروه ژئومورفولوژی دانشکده برنامه ریزی و علوم محیطی | ||
| چکیده | ||
| ارزیابی زمین به منظور شناخت و پهنهبندی عرصههای حساس به حرکتهای دامنهای، از پژوهشهای مربوط به ویژه ژئومورفولوژیستها است. مساحت این حوضه در محدوده موردمطالعه 8226 هکتار میباشد. محدوده مورد مطالعه در بین مختصات جغرافیایی ً07 و َ20 و ˚46 تا َ30 و ˚46 طولهای شرقی و ً17 و َ 28 و ˚38 تا ً 52 و َ33 و ˚38 عرضهای شمالی قرارگرفته است. هدف اصلی این مطالعه شناسایی عوامل موثر در وقوع زمین لغزش و پهنه بندی نواحی مستعد زمین لغزش است. بنابراین برای ارزیابی و شناسایی مناطق پرخطر، از 9 فاکتور مؤثر در وقوع زمینلغزش شامل فاصله از آبراهه، لیتولوژی، خاک، شیب، جهت شیب، طبقات ارتفاعی، بارش، کاربری اراضی و فاصله از راه ارتباطی استفاده گردید. با استفاده از الگوریتمهای تصمیمگیری چندمعیاره، به ارزیابی و پهنهبندی خطر وقوع زمینلغزش پرداخته شده است. نتایج نشان می دهد که عامل شیب بیشترین وزن را دارد. بررسی نقشه پهنه بندی با استفاده از مدل MACBETH نشان می دهد که 58/4، 25/12، 01/25، 34/39 و 78/18 درصد از مساحت منطقه مورد مطالعه به ترتیب در پهنه های خطر خیلی زیاد، زیاد، متوسط، کم و خیلی کم قرار گرفته اند. نتایج ارزیابی عملکرد مدل MACBETH حاکی از دقت قابلقبول این مدل در پیشبینی پهنهبندی لغزش زمین است. مقدار سطح زیر منحنی (AUC) برای دادههای آموزشی برابر با 86/0 و برای دادههای اعتبارسنجی برابر با 88/0 بهدست آمده است، که بیانگر عملکرد مناسب مدل در هر دو مجموعه داده و توانایی بالای آن در تفکیک نواحی مستعد لغزش از نواحی غیرمستعد است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| زمین لغزش؛ پهنه بندی؛ مدل مکبث؛ لنبران چای؛ ورزقان | ||
| مراجع | ||
|
Abay Asmelash, Barbieri, G., & Woldearegay, K. (2019). GIS‑based landslide susceptibility evaluation using analytical hierarchy processes (AHP) approach: The case of Tarmaber District, Ethiopia. Momona Ethiopian Journal of Science, 11(1), 14–36. https://www.ajol.info/index.php/mejs/article/view/186815. Ayyari, L., Asghari Saraskanroud, S., & Zeinali, B. (2024). Identification and zoning of landslide‑prone areas in Germi County. Hydrogeomorphology, 11(39), 1–18. https://doi.org/10.22034/hyd.2024.58703.1709. Anbalagan, R., Kumar, R., Lakshmanan, K., Parida, S., & Neethu, S. (2015). Landslide hazard zonation mapping using frequency ratio and fuzzy logic approach: A case study of Lachung Valley, Sikkim. Geoenvironmental Disasters, 2, 1–17. Asghari Saraskanroud, S., & Piroozi, E. (2022). Comparative evaluation of multi‑criteria decision‑making algorithms: WLC, OWA, VIKOR, and MABAC in landslide hazard zoning. Case study: Givi Chay Basin, Ardabil Province. Physical Geography Research, 54(1), 65–94. https://sid.ir/paper/1062633/fa. Asghari Saraskanroud, S., & Piroozi, E. (2024). Identification and zoning of landslide‑prone areas using ARAS multi‑criteria analysis. Case study: Qaranguchay watershed, southeast East Azerbaijan Province. Geography and Environmental Planning, 35(3), 65–94. https://doi.org/10.22108/gep.2024.140985.1639. Bana e Costa, C. A., De Corte, J. M., & Vansnick, J. C. (2005). On the mathematical foundations of MACBETH. In Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys (pp. 409–437). Springer. Bana e Costa, C. A., De Corte, J. M., & Vansnick, J. C. (2012). MACBETH. International Journal of Information Technology and Decision Making, 11(2), 359–387. https://doi.org/10.1142/S0219622012400068. Basu, T., & Pal, S. (2019). RS‑GIS based morphometrical and geological multi‑criteria approach to the landslide susceptibility mapping in Gish River Basin, West Bengal, India. Advances in Space Research, 63(3), 1253–1269. Bera, S., Chakrabarty, D., Flores, N., & Negahbani, M. (2019). Fair algorithms for clustering. In Advances in Neural Information Processing Systems, 32. Chun‑Hung Wei, & Su‑Chin Chen. (2009). Determining landslide susceptibility in Central Taiwan from rainfall and six site factors using the analytical hierarchy process method. Geomorphology, 112(3–4), 190–204. https://doi.org/10.1016/S0169-555X(09)00233-5. Clark, P. D., & Sanders, M. H. (2010). Geomorphology: Processes, taxonomy and applications. Nova Science Publishers. Dahal, R. K., Hasegawa, S., Nonomura, A., Yamanaka, M., Dhakal, S., & Paudyal, P. (2008). Predictive modelling of rainfall‑induced landslide hazard in the Lesser Himalaya of Nepal based on weights‑of‑evidence. Geomorphology, 102(3–4), 496–510. Dehnavi Eilaq, M., & Pahlevani, P. (2024). Landslide susceptibility assessment using VIKOR and OWA models. Case study: Savadkooh County. Physical Geography Research, 56(1), 41–59. https://doi.org/10.22059/jphgr.2024.366517.1007792. Detoni, M. (1996). Application of multi criteria methodology for decision support in defining features construction projects (Unpublished MSc dissertation). Federal University of Santa Catarina, Florianopolis, Brazil. Emadeddin, S., & Moradi, A. (2018). Landslide hazard assessment using AHP, ANN, and field surveys: A risk reduction approach in Haraz road axis. Quantitative Geomorphological Research, 6(4), 172–190. https://sid.ir/paper/513900/fa. Esfandiari, F., Rostami, G., Mostafazadeh, R., & Abedini, M. (2024). Spatial assessment and landslide hazard zoning in the Zemkan watershed using Support Vector Machine and Logistic Regression. Hydrogeomorphology, 11(40), 102–123. https://doi.org/10.22034/hyd.2024.61467.1737. Ghayoor Bolourforoushan, M., Hosseinzadeh, S. R., Lashkaripour, G., Minaei, M., & Morabbi Heravi, H. (2024). Spatio‑temporal behavior of reactivated landslides in Hoseynabad Kalpush Village. Geography and Environmental Hazards, 13(4), 314–343. https://doi.org/10.22067/geoeh.2023.82181.1358. Hamzeh, S., & Amiri, A. (2020). Landslide hazard zoning using weighted overlay and network analysis methods. Case study: Nasrabad area, Golestan Province. Sepehr Geographical Information Quarterly, 29(114), 117–132. https://doi.org/10.22131/sepehr.2020.44597. Hemmati, F., & Hejazi, S. A. (2017). Landslide hazard zoning using logistic regression in the Lavasanat watershed. Applied Research in Geographical Sciences, 17(45), 7–24. Hong, H., Pradhan, B., Jebur, M. N., Bui, D. T., Xu, C., & Akgun, A. (2016). Spatial prediction of landslide hazard at the Luxi area (China) using support vector machines. Environmental Earth Sciences, 75, 1–14. Ilderemi, A., & Sepehri, M. (2023). Accuracy assessment of landslide hazard potential maps in the Kurdistan dam watershed using AHP, BWM, and FUCOM methods. Hydrogeomorphology, 10(37), 63–80. https://doi.org/10.22034/hyd.2023.55538.1682. Jafari, G. H., & Barati, Z. (2024). Spatial analysis of lithology in the occurrence of landslides in the East Alamut Basin: Case study of Moallem Kalayeh watershed. Hydrogeomorphology, 11(40), 124–142. https://doi.org/10.22034/hyd.2024.61470.1738. Karande, P., & Chakraborty, S. (2013). Using MACBETH method for supplier selection in manufacturing environment. International Journal of Industrial Engineering Computations, 4, 259–272. https://doi.org/10.5267/j.ijiec.2013.01.002. Karande, P., & Chakraborty, S. (2014, January 7–9). A facility layout selection model using MACBETH method. In Proceedings of the 2014 International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, Bali, Indonesia. Kazeev, A., & Postoev, G. (2017). Landslide investigations in Russia and the former USSR. Natural Hazards, 88(Suppl. 1), 81–101. Li, Y., & Mo, P. (2019). A unified landslide classification system for loess slopes: A critical review. Geomorphology. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2019.04.020. Madadi, A., & Piroozi, E. (2023). Landslide hazard zoning in the upstream basin of Yamchi Dam, Ardabil Province using MARCOS and CODAS multi‑criteria decision methods. Quantitative Geomorphological Research, 12(1), 73–94. Nandi, A., & A. Shakoor., 2010. A GIS-based landslide susceptibility evaluation using bivariate and multivariate statistical analyses, Engineering Geology, 110, 11–20. Rezapour, A., Jabbari, I., & Bahrami, K. (2023). Impact of groundwater on landslides in the southern slopes of Shahneshin Mountain. Physical Geography Research, 55(3), 19–36. https://doi.org/10.22059/jphgr.2023.364630.1007788. Roustaei, Sh., & Hajer, H. M. (2022). Evaluation of landslide potential around Alavian Dam, Maragheh. Quantitative Geomorphological Research, 11(1), 1–18. Roustaei, Sh., Mokhtari, D., & Jananeh, K. (2020). Quantitative and comparative analysis of slope instability along Karaj–Chalous Road and Tehran–Soleqan Highway using logistic regression. Hydrogeomorphology, 7(24), 41–63. https://doi.org/10.22034/hyd.2020.38806.1522. Roustaei, Sh., Mokhtari Keshki, D., & Ashrafi Fini, Z. (2020). Landslide hazard zoning in Taleghan watershed using Shannon entropy index. Geography and Planning, 24(71), 125–150. https://sid.ir/paper/395732/fa. Roustaei, Sh., & Jananeh, K. (2019). Landslide hazard zoning in Balghelu Chay Basin, Ardabil, using fuzzy AHP. Geography and Planning, 23(70), 169–188. https://sid.ir/paper/358659/fa. Shariat Jafari, M., & Ghayoomian, J. (2005). The relationship between sedimentation, slope failure, and landslides in the central Taleghan Basin. Geosciences, 14(55), 90–97. https://sid.ir/paper/31720/fa. Sharifi Pichon, M., Shirani, K., & Shirani, M. (2021). Prioritization of factors affecting landslide occurrence using multivariate linear regression. Case study: Vahregan watershed, west Isfahan. Hydrogeomorphology, 8(26), 139–163. https://doi.org/10.22034/hyd.2021.12902. Sur, U., Singh, P., & Rai, P. K. (2021). Landslide probability mapping by considering fuzzy numerical risk factor (FNRF) and landscape change for road corridor of Uttarakhand, India. Environment, Development and Sustainability, 23, 13526–13554. https://doi.org/10.1007/s10668-021-01226-1. Yeqi, Z., Yonggang, G., Guowen, W., & Shengjie, W. (2024). Evaluation of landslides susceptibility in Southeastern Tibet considering seismic sensitivity. Heliyon, 10(18). Zakerinejad, R., & Amooshahi, N. (2022). Landslide hazard assessment using remote sensing data and Maximum Entropy model: Case study: Komeh Watershed, South Isfahan. Quantitative Geomorphological Research, 11(2), 128–149. Zandi, R., AmirAhmadi, A., & Mohammadnia, M. (2018). Application of entropy model in landslide hazard assessment along the proposed Torghabeh–Doroud road (Mashhad–Neyshabur). Geography and Human Relations, 1(2), 37–58.
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 154 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 54 |
||