تعداد نشریات | 43 |
تعداد شمارهها | 1,269 |
تعداد مقالات | 15,639 |
تعداد مشاهده مقاله | 51,697,017 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 14,578,492 |
تعیین مناطق بحرانی وقوع زمینلغزش با استفاده از شاخص Getis-Ord در محیط GIS، مطالعه موردی: حوضه آبریز قرناوه، استان گلستان | ||
هیدروژئومورفولوژی | ||
دوره 10، شماره 36، آبان 1402، صفحه 18-1 اصل مقاله (1.37 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/hyd.2023.55449.1679 | ||
نویسندگان | ||
امیرحسین قربانی1؛ رئوف مصطفیزاده* 2؛ محسن ذبیحی3؛ مسعود جعفری رودسری4 | ||
1دانشجوی کارشناسیارشد مهندسی نقشهبرداری-سیستمهای اطلاعات مکانی، موسسه آموزش عالی لامعی گرگانی، گرگان، ایران | ||
2دانشیار گروه منابع طبیعی و عضو پژوهشکده مدیریت آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی | ||
3دانشآموخته دکتری علوم و مهندسی آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران | ||
4دانشآموخته کارشناسی ارشد مهندسی عمران- ژئودزی، شرکت آب منطقهای گلستان، گرگان، ایران | ||
چکیده | ||
پژوهش حاضر با هدف تجزیه و تحلیل و شناسایی نقاط داغ وقوع زمینلغزش با استفاده از آمار مکانی و الگوریتم Getis-Ord در حوزه آبریز قرناوه استان گلستان برنامهریزی شده است. در این راستا، فراوانی وقوع زمینلغزش براساس طبقات شیب، جهت جغرافیایی، کاربری اراضی، نوع خاک و انواع ویژگیهای پهنههای لغزشی مورد تحلیل قرار گرفته است. در تعیین نقاط داغ و مناطق بحرانی، معیارهای مساحت، طول، عرض، عمق و ارتفاع پرتگاه مبنای تحلیلهای مکانی در نظر گرفته شده است. نتایج نشان داد که نقاط داغ وقوع زمینلغزش در محدوده شرقی منطقه مطالعاتی قرار گرفتهاند که در طبقات ارتفاعی بالا، کاربری اراضی مرتعی و شیب بالا واقع شده است. براساس یافتههای پژوهش، اراضی مرتعی و جنگلی، خاکهای بادی-یخچالی لسی و طبقه شیب 50 تا 75 درصد و جهت جغرافیایی شمالی بیشترین تعداد وقوع زمینلغزش را به خود اختصاص دادهاند. همچنین، نقاط وقوع زمینلغزش غیرمعنیدار از نظر آماری با استفاده از روش Getis-Ord و براساس معیار مساحت زمینلغزش در مناطق میانی و پاییندست حوزه آبریز مورد مطالعه قرار دارد. تعیین نقاط بحرانی وقوع زمینلغزش و نیز تعیین عوامل مؤثر بر آن از طریق تحلیل نقشههای مکانی در بستر GIS امکان تعیین آستانههای موثر بر وقوع زمینلغزش را فراهم مینماید. تجزیه و تحلیل نقاط بحرانی وقوع زمینلغزش میتواند بهعنوان مبنای برنامهریزی مکانی، شناسایی مناطق بحرانی و کاهش خطر مدنظر قرار گیرد. رویکرد مورد استفاده در ارزیابی خودهمبستگی مکانی مخاطرات طبیعی کاربرد دارد و در تلفیق با پهنههای مستعد خطرات چندگانه محیطی میتواند مبنای پیشبینی شدت خطر و خسارت در آینده قرار گیرد. | ||
کلیدواژهها | ||
آماره جتیس-اورد؛ ارتباط مکانی؛ تحلیل خوشهای؛ آبریز قرناوه؛ استان گلستان | ||
مراجع | ||
Abdollahzadeh, A., Ownegh, M., Sadoddin, A., & Mostafazadeh, R. 2016. Comparison of two landslide-prone area determination methods in Ziarat Watershed, Golestan Province. Journal of Emergency Management, 5(1): 5-13. (in Persian). Abdollahzadeh, A., Ownegh, M., Sadoddin, A., & Mostafazadeh, R. 2014. Development of a landslide management plan under normal and critical scenarios for Ziarat Watershed, Golestan Province. Watershed Management Research (Pajouhesh & Sazandegi), 27(3):75-84. (in Persian). Abedini, M., & Piroozi, E. 2020. Landslide hazard zoning with u sing combination methods of hot spot, ANP and WLC (Case study: Khalkhal county). Journal of Geography and Environmental Hazards, 8(4), 19-36. doi: 10.22067/geo.v0i0.81836. (in Persian). Alavi, S. A., Behnammorshedi, H., & Ashournejad, Q. 2018. The Analysis of Spatial Equality of Tourism Services and Attractions: A Case Study of the Province of Fars. Geography and Urban Space Development, 4(2), 63-80. doi: 10.22067/gusd.v4i2.60203. (in Persian). Alexander, D. 2005. Vulnerability to landslides. Landslide hazard and risk, 175-198. Ariapour, M., Bashiri, M., & Golkarian, A. 2019. Modeling of mass movements using data mining methods in the southeast of Neyshabur city, Razavi Khorasan Province. Hydrogeomorphology, 6(19), 57-77. (in Persian). Bianchini, S., Cigna, F., Righini, G., Proietti, C., & Casagli, N. 2012. Landslide hotspot mapping by means of persistent scatterer interferometry. Environmental Earth Sciences, 67, 1155-1172. Esfandiyari Darabadi, F., & Beheshti Javid, E. 2016. Landslides susceptibility zoning using Bayes' Theorem-ANP hybrid model (Case study: Heyran Defile). Hydrogeomorphology, 3(8), 93-111. (in Persian). Ghashghaie, S., & Behzadi, S. 2019. Spatial statistics analysis to identify hot spots using accidental event calls services. Journal of Statistical Research of Iran JSRI, 16(1), 121-141. Ghorbani, A., Zabihi, M., & Mostafazadeh, R. 2023. Determining the distribution pattern of spatial correlation of flood occurrence in Ardabil province using Moran's Index in GIS. RS and GIS for Natural Resources, 10.30495/GIRS.2023.1977963.2036 (in Persian). Guzzetti, F. 2000. Landslide fatalities and the evaluation of landslide risk in Italy. Engineering Geology, 58(2), 89-107. Hafezi Moghaddas, N., Nikudel, M., & Bahrami, K. 2011. Evaluation of collapsibility of loess deposits of Gharnaveh catchment in north of Kalale, Golestan province. Scientific Quarterly Journal of Iranian Association of Engineering Geology, 4(1&2), 39-46. (in Persian). Hölbling, D., Betts, H., Spiekermann, R., & Phillips, C. 2016. Identifying spatio-temporal landslide hotspots on North Island, New Zealand, by analyzing historical and recent aerial photography. Geosciences, 6(4), 48. Jaedicke, C., Van Den Eeckhaut, M., Nadim, F., Hervás, J., Kalsnes, B., Vangelsten, B. V., ... & Smebye, H. 2014. Identification of landslide hazard and risk ‘hotspots’ in Europe. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 73, 325-339. Lin, S. C., Ke, M. C., & Lo, C. M. 2017. Evolution of landslide hotspots in Taiwan. Landslides, 14, 1491-1501. Lu, P., Bai, S., Tofani, V., & Casagli, N. 2019. Landslides detection through optimized hot spot analysis on persistent scatterers and distributed scatterers. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 156, 147-159. Moradi, H.R., Mohammdy, M., Pourghasemi, H.R., Mostafazadeh, R. (2010). Landslide hazard analysis in Golestan Province using Dempster-Shafer theory. Researches in Earth Science, 1(3): 1-14. (in Persian). Motevalli, A., Pourghasemi, H. R., & Zabihi, M. 2018. Assessment of GIS-based machine learning algorithms for spatial modeling of landslide susceptibility: case study in Iran, 258-280. Nadian M, Mirzaei R, Soltani Mohammadi S. 2018. Application of Moran'sI Autocorrelation in Spatial-Temporal Analysis of PM2.5 Pollutant (A case Study: Tehran City). Journal of Environmental Health Engineering, 5(3), 197-213. (in Persian). Najafi Eigdir, A., Roostaei, S., Hejazi, A., Rajabi, M., & Jalali, N. (2021). Landslide hazard zonation using the bivariate statistical models in Nazlo-Chay Basin. Hydrogeomorphology, 8(27), 17-1. doi: 10.22034/hyd.2021.25375.1376 (in Persian). Ord, J.K. and Getis, A. 1995. Local Spatial Autocorrelation Statistics Distributional Issues and an Application. Geographical Analysis, 27, 286-306. Parker, R. N., Densmore, A. L., Rosser, N. J., De Michele, M., Li, Y., Huang, R., ... & Petley, D. N. 2011. Mass wasting triggered by the 2008 Wenchuan earthquake is greater than orogenic growth. Nature Geoscience, 4(7), 449-452. Pokharel, B., Alvioli, M., & Lim, S. 2021. Assessment of earthquake-induced landslide inventories and susceptibility maps using slope unit-based logistic regression and geospatial statistics. Scientific reports, 11(1), 21333. Saber Chenari K, Bahremand1 A, Berdi Sheikh V, Bairam Komaki C. 2019. Gully erosion hazard Zoning in the Gharnaveh Watershed, Golestan Province. Journal of Engineering Geology, 13 (1), 69-94. (in Persian). Shahri, M., & Shariat Mohaymany, A. (2022). Identifying Spatio-temporal Patterns of Traffic Congestion Using Data Obtained from Google Maps Service Traffic Image. Iranian Journal of Remote Sensing & GIS, doi: 10.52547/gisj.2022.223633.1055. (in Persian). Sultana, N. 2020. Analysis of landslide-induced fatalities and injuries in Bangladesh: 2000-2018. Cogent Social Sciences, 6(1), 1737402. Wu, C. 2022. Certainty Factor Analyses and Spatiotemporal Characteristics of Landslide Evolution: Case Studies in the Chishan River Watershed in Taiwan. ISPRS International Journal of Geo-Information, 11(7), 382. Zali, M., & Shahedi, K. 2021. Landslide sensitivity assessment using fuzzy logic approach and GIS in Neka Watershed. Water and Soil Management and Modelling, 1(1), 67-80. doi: 10.22098/mmws.2021.1183. (in Persian). | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 355 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 275 |