| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,550 |
| تعداد مقالات | 18,890 |
| تعداد مشاهده مقاله | 63,336,189 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 23,089,864 |
پهنهبندی خطر سیلاب با استفاده از رویکرد تلفیقی GIS-AHPدر حوضه آبریز شهر بردسکن، استان خراسان رضوی، ایران | ||
| هیدروژئومورفولوژی | ||
| دوره 13، شماره 48، مهر 1405، صفحه 155-133 اصل مقاله (1.64 M) | ||
| نوع مقاله: پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/hyd.2026.71506.1839 | ||
| نویسندگان | ||
| مهدی ثقفی* 1؛ مریم ربیعی گسک2؛ محمد حسین مدیح3 | ||
| 1دانشیار ژئومورفولوژی، گروه جغرافیا، دانشکده حقوق و علوم اجتماعی، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران. | ||
| 2استادیار ژئومورفولوژی، گروه آموزش جغرافیا، دانشگاه فرهنگیان، تهران، ایران | ||
| 3کارشناس ارشد برنامهریزی شهری، وزارت کشور، استانداری خراسان رضوی، شهرداری بردسکن. | ||
| چکیده | ||
| سیلاب یکی از مهمترین مخاطرات طبیعی در مناطق خشک و نیمهخشک است که بهویژه در پی بارشهای رگباری و تمرکز سریع رواناب، خسارات چشمگیری به سکونتگاهها و زیرساختها وارد میکند. به همین دلیل شناسایی و پهنهبندی مناطق مستعد سیلاب نقش کلیدی در مدیریت خطر و برنامهریزی فضایی دارد. این پژوهش با هدف ارزیابی و پهنهبندی خطر سیلاب در حوضه آبریز بردسکن، از رویکرد ترکیبی سامانه اطلاعات جغرافیایی (GIS) و فرآیند تحلیل سلسلهمراتبی (AHP) بهره گرفته است. در این مطالعه مجموعهای از معیارهای هیدرولوژیکی، ژئومورفولوژیکی و محیطی شامل شیب، فاصله از آبراههها، تراکم زهکشی، کاربری اراضی، نفوذپذیری خاک و ویژگیهای بارشی تحلیل شد و وزن هر معیار با روش AHP تعیین گردید. سپس با تلفیق لایهها در محیط GIS، نقشه پهنهبندی خطر در پنج طبقه بسیار کم تا بسیار زیاد تهیه شد. نتایج نشان میدهد که عوامل مرتبط با شبکه زهکشی و شرایط بارشی، بهویژه فاصله از آبراههها و بارشهای کوتاهمدت، بیشترین تأثیر را در شکلدهی الگوی خطر سیلاب دارند. همچنین بخشهای پاییندست و نواحی نزدیک آبراهههای اصلی، بالاترین پتانسیل وقوع سیلاب را نشان میدهند. ارزیابی مدل با استفاده از منحنی ROC و شاخص AUC برابر با 782/0، گویای عملکرد قابل قبول مدل در شناسایی مناطق سیلابخیز است. بهطور کلی این پژوهش بیانگر آن است که ترکیب GIS و AHP حتی با وجود محدودیت دادههای هیدرومتری، میتواند چارچوبی مؤثر برای تحلیل فضایی خطر سیلاب ارائه دهد و نقشه تولیدشده میتواند بهعنوان مبنایی علمی برای مدیریت رواناب، برنامهریزی کاربری اراضی و کاهش خسارات سیلاب در منطقه بردسکن مورد استفاده قرار گیرد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| پهنهبندی؛ خطر سیلاب؛ تحلیل سلسله مراتبی؛ سامانه اطلاعات جغرافیایی؛ حوضه آبریز شهر بردسکن؛ استان خراسان رضوی؛ ایران | ||
| مراجع | ||
|
Alaghmand, S., Beecham, S., & Mousavi, S. J. (2020). Flash flood mitigation in arid and semi-arid regions: A review. Journal of Flood Risk Management, 13(1), e12605. https://doi.org/10.1111/jfr3.12605 Asadi, H., Ghorbani, M., & Pourghasemi, H. R. (2017). Spatial modeling of flood hazard using GIS and multi‑criteria decision analysis: A case study of the Haraz watershed, Iran. Natural Hazards, 87(2), 1185–1205. Bayati Khatibi, M., & Moghaddam, F. (2026). Modeling flood hazard sensitivity using multi-criteria spatial analysis: A case study of part of the Ghotor River basin, Khoy County. Hydrogeomorphology, 13(46), 41–58. https://doi.org/10.22034/hyd.2025.67046.1791 Bui, D. T., Tsangaratos, P., Nguyen, V. T., Van Liem, N., & Trinh, P. T. (2018). Comparing the prediction performance of a deep learning neural network model with conventional machine learning models in landslide susceptibility mapping. Catena, 188, 104426. https://doi.org/10.1016/j.catena.2019.104426 Chen, W., Pourghasemi, H. R., & Naghibi, S. A. (2017). Flood susceptibility mapping using data-driven models in GIS: A case study of the Poyang County, China. Science of the Total Environment, 579, 149–161. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.11.052 Chow, V. T., Maidment, D. R., & Mays, L. W. (1988). Applied hydrology. New York: McGraw‑Hill. Costache, R., Arabameri, A., Blaschke, T., Pham, Q. B., Pham, B. T., & Pandey, M. (2021). Flash flood potential mapping using deep learning, bivariate statistics and multi-criteria decision-making methods. Journal of Hydrology, 598, 126306. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.126306 Feldman, A. D. (Ed.). (2000). Hydrologic modeling system HEC-HMS: Technical reference manual. U.S. Army Corps of Engineers. Fernández, P., Mourato, S., & Moreira, M. (2010). Social vulnerability assessment of flood risk using GIS-based multicriteria decision analysis. Natural Hazards and Earth System Sciences, 10(1), 181–195. Khosravi, K., Shahabi, H., Pham, B. T., Adamowski, J., Shirzadi, A., Pradhan, B., Dou, J., Ly, H. B., Gróf, G., & Tien Bui, D. (2020). A comparative assessment of flood susceptibility modeling using multi‑criteria decision‑making analysis and machine learning methods. Journal of Hydrology, 573, 311–323. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.03.073 Knebl, M. R., Yang, Z. L., Hutchison, K., & Maidment, D. R. (2005). Regional scale flood modeling using NEXRAD rainfall, GIS, and HEC‑HMS/RAS: A case study for the San Antonio River Basin summer 2002 storm event. Journal of Environmental Management, 75(4), 325–336. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2004.11.024 Kundzewicz, Z. W., et al. (2018). Flood risk and climate change: Global and regional perspectives. Hydrological Sciences Journal, 63(1), 1–28. https://doi.org/10.1080/02626667.2017.1393147 Makhdoum, M. (2014). Foundations of land use planning (regional planning) [In Persian]. Tehran: University of Tehran Press. Merz, B., Thieken, A. H., & Gocht, M. (2007). Flood risk mapping at the local scale: Concepts and challenges. Natural Hazards and Earth System Sciences, 7(4), 537–551. Moore, I. D., Grayson, R. B., & Ladson, A. R. (1991). Digital terrain modelling: A review of hydrological, geomorphological, and biological applications. Hydrological Processes, 5(1), 3–30. https://doi.org/10.1002/hyp.3360050103 Mosavi, A., Ozturk, P., & Chau, K. W. (2018). Flood prediction using machine learning models: Literature review. Water, 10(11), 1536. https://doi.org/10.3390/w10111536 Pham, B. T., Avand, M., Pourghasemi, H. R., Abbaspour, R. A., & Prakash, I. (2020). GIS-based ensemble soft computing models for flood susceptibility mapping. Journal of Hydrology, 587, 124954. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.124954 Pourghasemi, H. R., Ghorbani, M., & Parvizi, Z. (2012). Flood hazard zonation using geographic information system and analytic hierarchy process (AHP). Journal of Geographical Research, 27(3), 1–16. Pourghasemi, H. R., Rahmati, O., Moradi, H. R., & Ghanbarian, G. (2018). Landslide and flood susceptibility mapping using machine learning and statistical models. Science of the Total Environment, 598, 431–448. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.11.307 Poursaeid, A., Pourghasemi, H. R., Pradhan, B., & Gokceoglu, C. (2018). Flood susceptibility mapping using a novel ensemble model of frequency ratio and support vector machine. Journal of Hydrology, 563, 476–488. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.06.037 Rahmati, O., Pourghasemi, H. R., & Melesse, A. M. (2016). Flood susceptibility mapping using GIS-based multi-criteria decision analysis: A comparison of decision tree, random forest, and analytic hierarchy process models. Journal of Hydrology, 538, 325–341. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2016.04.007 Rezaei Moghaddam, M. H., Mokhtari, D., Rahimpour, T., & Taghizadeh Timourlouei, V. (2025). Flood hazard modeling using the statistical Weight of Evidence (WOE) method in the Azarshahr Chay watershed. Hydrogeomorphology, 12(42), 20–37. https://doi.org/10.22034/hyd.2024.60081.1723 Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process. McGraw-Hill. Saaty, T. L. (2005). Theory and applications of the analytic network process. In Decision making with the analytic network process (pp. 1–26). RWS Publications. Saeidi, A., Pourghasemi, H. R., & Pradhan, B. (2021). Flood susceptibility mapping using GIS‑based multi‑criteria decision analysis: A case study of northern Iran. Natural Hazards, 106(1), 349–370. https://doi.org/10.1007/s11069-020-04459-8 Shafizadeh Moghadam, H., Valavi, R., Shahabi, H., Chapi, K., & Shirzadi, A. (2020). Novel forecasting approaches using machine learning for flood susceptibility mapping. Journal of Environmental Management, 253, 109701. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2019.109701 Soleimani, H., Kazemi, M., & Ahmadpour, F. (2019). The impact of urbanization on runoff regime changes and intensification of urban floods. Journal of Geography and Planning, 23(4), 97–116. Tehrany, M. S., Pradhan, B., & Jebur, M. N. (2013). Flood susceptibility mapping using GIS-based weighting methods. Journal of Hydrology, 527, 72–85. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2015.04.038 Zhao, G., Pang, B., Xu, Z., Yue, J., & Tu, T. (2021). Mapping flood susceptibility using machine learning models and GIS: A case study. Science of the Total Environment, 776, 145913. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.145913 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 246 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 59 |
||