تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,303 |
تعداد مقالات | 16,020 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,489,582 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,217,069 |
پهنه بندی حساسیت و اولویت بندی عوامل موثر بر وقوع زمین لغزش با استفاده از مدل حداکثر آنتروپی (مطالعه ی موردی: استان لرستان) | ||
هیدروژئومورفولوژی | ||
مقاله 8، دوره 6، شماره 21، اسفند 1398، صفحه 155-179 اصل مقاله (1.43 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
نویسندگان | ||
مهدی تیموری* 1؛ امید اسدی نلیوان2 | ||
1عضو هیات علمی مجتمع آموزش عالی شیروان | ||
2دکتری آبخیزداری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گلستان، ایران | ||
چکیده | ||
زمین لغزش یکی از مهمترین خطرات طبیعی با خسارات اقتصادی و اکولوژیکی قابل توجه است. استان لرستان به دلیل شرایط کوهستانی و پرباران از جمله مناطق مستعد وقوع زمی نلغزش میباشد. هدف اصلی این تحقیق اولویت بندی عوامل مؤثر بر وقوع زمین لغزش و پهنه بندی حساسیت آن در استان لرستان با استفاده از روش حداکثر آنتروپی و مدل MaxEnt است. جهت انجام این تحقیق از 11 عامل مؤثر بر وقوع زمین لغزش شامل ارتفاع، شیب، جهت شیب، انحنای سطح، فاصله از آبراهه، فاصله از گسل، فاصله از جاده، لیتولوژی، کاربری اراضی، بارندگی و شاخص رطوبت توپوگرافیک استفاده شده است. در این تحقیق تقسیم بندی 30، 40، 50، 60 و 70 درصد زمینلغزش ها برای اعتبارسنجی جهت تعیین حساسیت و دقت مدل مورد بررسی قرار گرفت و برای ارزیابی مدل از منحنی تشخیص عملکرد نسبی (ROC) استفاده شد. از مجموع 176 زمین لغزش، با استفاده از روش فاصله ماهالانوبیس 70درصد به عنوان داده های آزمون و 30 درصد به عنوان دادههای اعتبارسنجی بهترین تقسیم بندی شد و دقت مدل در مراحل آزمون و اعتبارسنجی بر اساس سطح زیر منحنی در سایر تقسیم بندی ها کاهش پیدا کرد. نتایج نشان داد که 5/35درصد استان لرستان دارای حساسیت وقوع زمین لغزش است. همچنین بر اساس نمودار Jackknife لایه های بارندگی، فاصله از جاده، لیتولوژی و کاربری اراضی به ترتیب مهمترین عوامل تأثیرگذار بر حساسیت وقوع زمین لغزش بودند. سطح زیر منحنی (AUC) بر اساس منحنی تشخیص عملکرد نسبی، نشان دهنده ی دقت 90درصد (عالی) روش حداکثر آنتروپی در مرحله ی آموزش و 83درصد (خیلی خوب) در مرحله ی اعتبارسنجی برای تعیین مناطق دارای حساسیت وقوع زمین لغزش بود. نتایج این تحقیق جهت آمایش سرزمین و کاهش خسارات ناشی از وقوع زمین لغزش، قابل استفاده برای مدیران و مسئولان استانی خواهد بود. | ||
تازه های تحقیق | ||
- | ||
کلیدواژهها | ||
استان لرستان؛ حداکثر آنتروپی؛ یادگیری ماشینی؛ زمین لغزش | ||
اصل مقاله | ||
- | ||
مراجع | ||
Aghdam, I.N., Varzandeh, M.H.M., Pradhan, B. (2016). Landslide susceptibility mapping using an ensemble statistical index (Wi) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) model at Alborz Mountains (Iran). Environmental Earth Sciences. 75(7), 553-563. Amir ahmadi, A., Naemi Tabar, M., Gholkar, B. (2017). Prioritize and zoning factors affecting the landslide model entropy (Case study:Bajgiran, Ghochan. Hydrogeomorphology. 3(11), 105-125. Arulbalaji, P., Padmalal, D., Sreelash, K. (2019). GIS and AHP techniques Based Delineation of Groundwater potential Zones: a case study from southern Western Ghats, India. Scientific Reports. 9: 2082, doi:10.1038/s41598-019-38567-x. Bui, T.D.; Shahabi, H.; Shirzadi, A.; Chapi, K.; Alizadeh, M.; Chen, W.; Mohammadi, A.; Ahmad, B.; Panahi, M.; Hong, H.; Tian, Y. (2018). Landslide detection and susceptibility mapping by AIRSAR data using support vector machine and index of entropy models in Cameron Highlands, Malaysia. Remote Sensing. 10(1527), 1-32. Chen, W., Zhang, S., Li, R., Shahabi, H. (2018). Performance evaluation of the gis-based data mining techniques of best-first decision tree, random forest, and naïve bayes tree for landslide susceptibility modeling. Science of the Total Environment. 644, 1006-1018. Convertino, M., Troccoli, A., Catani, F. (2013). Detecting fingerprints of landslide drivers: A MaxEnt model. JGR: Earth Surface. 118, 1367–1386. Davis, J., Blesius, L. (2015). A Hybrid Physical and Maximum-Entropy Landslide Susceptibility Model. Entropy. 17(6): 4271-4292. Deng, F., Deng, Z., Lv, D., Wang, D., Duan, H., Xing, Z. (2016). Application of Remote Sensing and GIS analysis in groundwater potential estimation in west Liaoning Province, China. Journal of Engineering Research. 4(3), 1-17. Ding, Q., Chen, W., Hong, H. (2017). Application of frequency ratio, weights of evidence and evidential belief function models in landslide susceptibility mapping. Geocarto International. 32(6), 619-639. Elith, J., Phillips, S.J., Hastie, T., Dudík, M., Chee, Y.E., Yates, C.J. (2011). A statistical explanation of MaxEnt for ecologists. Divers Distribution. 17(1), 43–57. Guo, C., Montgomery, D. R., Zhang, Y., Wang, K., Yang, Z. (2015). Quantitative assessment of landslide susceptibility along the Xianshuihe fault zone, Tibetan Plateau, China. Geomorphology. 248, 93-110. Hong, H., Naghibi, S.A., Pourghasemi, H.R., Pradhan, B. (2016). GIS-based landslide spatial modeling in Ganzhou City, China. Arabian Journal Geosciences. 9(2), 1-26. Hong, H., Shahabi, H., Shirzadi, A., Chen, W., Chapi, K., Ahmad, B., Shadman, M., Yari, A., Tian, Y., Bui, D. (2019). Landslide susceptibility assessment at the Wuning area, China: a comparison between multi‑criteria decision making, bivariate statistical and machine learning methods. Natural Hazards. 96, 173-212. Jiao, Y., Zhao, D., Ding, Y., Liu, Y., Xu, Q., Qiu, Y., Liu, C., Liu, Z., Zha, Z., Li, R. (2019). Performance evaluation for four GIS-based models purposed to predict and map landslide susceptibility: A case study at a World Heritage site in Southwest China. Catena. 183, 104221. Kadavi, P., Lee, C.W., Lee, S. (2018). Application of ensemble-based machine learning models to landslide susceptibility mapping. Remote Sensing. 10(8), 1252. Kerekes, A.H., Poszet, S.L., Gal, A. (2018). Landslide susceptibility assessment using the maximum entropy model in a sector of the Cluj–Napoca Municipality, Romania. Revista de Geomorfologie. 20: 130-146. Kornejady, A., Ownegh, M., Bahremand, A. (2017). Landslide susceptibility assessment using maximum entropy model with two different data sampling methods. Catena. 152, 144-162. Liu, J., Duan, Z. (2018). Quantitative Assessment of Landslide Susceptibility Comparing Statistical Index, Index of Entropy, and Weights of Evidence in the Shangnan Area, China. Entropy. 20(868), 1-22. Mahalanobis, P.C. (1936). On the generalized distance in statistics. Proceedings of the National Institute of Sciences (Calcutta). 2, 49–55. Mirzaei, G., Soltani, A., Soltani, M., Darabi, M. (2018). An integrated data-mining and multi-criteria decision-making approach for hazard-based object ranking with a focus on landslides and floods. Environmental Earth Sciences. 77, 581. Mohammadkhan, S., Veisi, A., Bagheri, K. (2015). Feasibility of landslide risk using Entropy model, case study: (Shirpnah mountainous region in South West Kermanshah Province). Geographical journal of Territory. 11(44), 89-103. Mohammadzadeh, K., Bahmani, S., Fathi, M.H. (2017). Naghibi, S.A., Pourghasemi, H.R., Pourtaghie, Z.S., Rezaei, A. (2014). Groundwater qanat potential mapping using frequency ratio and Shannon’s entropy models in the Moghan watershed, Iran. Journal of Earth Sciences. 8, 171-186. Pandey, V.K., Pourghasemi, H.R., Sharma, M.C. (2018). Landslide susceptibility mapping using maximum entropy and support vector machine models along the Highway Corridor, Garhwal Himalaya. Geocarto International. DOI:10.1080/10106049.2018.1510038. Park, N.W. (2015). Using maximum entropy modeling for landslide susceptibility mapping with multiple geoenvironmental data sets. Environmental Earth Sciences. 73, 937-949. Phillips, S.J., Anderson, R.P., Schapire, R.E. (2006). Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modeling. 190, 231–259. Pourghasemi, H.R., Rossi, M. (2016). Landslide susceptibility modeling in a landslide prone area in Mazandarn Province, north of Iran: a comparison between GLM, GAM, MARS, and M-AHP methods. Theoretical and Applied Climatology. 1–25. Razavi, V., Shirani, K. (2019). Landslide hazard zoning using frequency ratio, entropy methods and TOPSIS decision making methods (Case study: Fahliyan basin, Fars). RS&GIS for Natural Resources. 9(4), 119-138. Reichenbach, P., Mondini, A., Rossi, M. (2014). The influence of land use change on landslide susceptibility zonation: the Briga catchment test site (Messina, Italy). Environmental Management. 54(6), 1372-1384. Salarian, T., Zare, M., Jouri, M.H., Miarrostami, S., Mahmoudi, M. (2014). Evaluation of shallow landslides hazard using artificial neural network of Multi-Layer Perceptron method in Subalpine Grassland (Case study: Glandrood watershedMazandaran). International Journal of Agriculture and Crop Sciences. 7(11), 795-804. Sepehr, A., Behniafar, A., Mohammadian, A., Abdollahi, A. (2013). Mapping of landslide susceptibility map of northern slopes of Binalood based on Vikor agreement optimization algorithm. Geomorphological Research. 2(1), 19-36. Shirzadi, A., Shahabi, H., Chapi, K., Bui, D.T., Pham, B.T., Shahedi, K., Ahmad, B.B. (2017). A comparative study between popular statistical and machine learning methods for simulating volume of landslides. CATENA. 157, 213–226. Symeonakis, E., Karathanasis, N., Koukoulas, S., Panagopoulos, G. (2016). Monitoring sensitivity to land degradation and desertification with the environmentally sensitive area index: the case of lesvos island. Land Degradation and Development. 27, 1562–1573. Teimoori, Z., Hosseinzadeh, R., Kavian, A., Pourghasemi, H.R. (2017). Determination of sensitive areas to Landslide Occurrence Using Shannon Entropy Model (CaseStudy: Chahardangeh Basin, Mazandaran Province). Geography and Environmental Hazards. 6(22), 183-204. Wang, P., Bai, X., Wu, X., Yu, H., Hao, Y., Hu, B.X. (2018). GIS-Based Random Forest Weight for Rainfall-Induced Landslide Susceptibility Assessment at a Humid Region in Southern China. Water. 10(1019), 1-20. Youssef, A.M., Pourghasemi, H.R., Pourtaghi, Z., Al-Katheeri, M.M. (2016). Landslide susceptibility mapping using random forest, boosted regression tree, classification and regression tree, and general linear models and comparison of their performance at Wadi Tayyah Basin, Asir Region, Saudi Arabia. Landslides. 13(5), 839-856. Zare, M., Pourghasemi, H.R., Vafakhah, M., Pradhan, B. (2013). Landslide susceptibility mapping at Vaz Watershed (Iran) using an artificial neural network model: a comparison between multilayer perceptron (MLP) and radial basic function (RBF) algorithms. Arabian Journal of Geosciences. 6(8), 2873-2888. Zhang, T., Han, L., Han, J., Li, X., Zhang, H., Wang, H. (2019). Assessment of Landslide Susceptibility Using Integrated Ensemble Fractal Dimension with Kernel Logistic Regression Model. Entropy. 21(218), 1-23. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,024 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 638 |