
تعداد نشریات | 45 |
تعداد شمارهها | 1,361 |
تعداد مقالات | 16,732 |
تعداد مشاهده مقاله | 53,987,647 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 16,674,317 |
مدلسازی خطر وقوع سیل با استفاده از روش آماری وزن شواهد (WOE) در حوضه آبریز آذرشهر چای | ||
هیدروژئومورفولوژی | ||
دوره 12، شماره 42، فروردین 1404، صفحه 37-20 اصل مقاله (2.36 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/hyd.2024.60081.1723 | ||
نویسندگان | ||
محمد حسین رضایی مقدم* 1؛ داود مختاری2؛ توحید رحیم پور3؛ وحیده تقی زاده تیمورلویی4 | ||
1استاد گروه ژئومورفولوژی، دانشکده برنامهریزی و علوم محیطی دانشگاه تبریز و انجمن مخاطره شناسی ایران، تبریز، ایران | ||
2استاد گروه ژئومورفولوژی، دانشکده برنامهریزی و علوم محیطی دانشگاه تبریز، تبریز، ایران. | ||
3پسادکتری گروه ژئومورفولوژی، دانشکده برنامهریزی و علوم محیطی دانشگاه تبریز، تبریز، ایران. تبریز | ||
4دانشجوی دکتری گروه آموزشی ژئومورفولوژی دانشگاه تبریز. | ||
چکیده | ||
حوضه آبریز آذرشهرچای واقع در دامنه غربی توده کوهستانی سهند از اتصال شاخابهای متعدد که در درههای عمیقی جاری هستند، تشکیل میشود و همه ساله در فصل بهار با شروع بارشها، شاهد رخداد سیل در این درهها میباشد. هدف از این پژوهش ارزیابی عملکرد تابع شواهد وزنی(WOE) برای تهیه نقشه حساسیت سیل حوضه آبریز آذرشهرچای میباشد. جهت دسترسی به هدف مذکور، ابتدا موقعیت 82 نقطه سیلگیر با استفاده از تصاویر ماهوارهای Landsat8 سنجنده OLI بر اساس سیل فروردین ماه 1396 تهیه، به صورت تصادفی به دو گروه 70درصد (57 نقطه سیلگیر) برای دادههای آموزشی و 30 درصدی (25 نقطه سیلگیر) برای دادههای اعتبار سنجی استفاده شد. سپس 14 فاکتور موثر در وقوع سیل ارتفاع، شیب، جهت شیب، انحنای شیب، فاصله از آبراهه، فاصله از جاده، تراکم رودخانه،TWI ( شاخص رطوبت توپوگرافی)، شاخص قدرت آبراهه ، لیتولوژی، جنس خاک، بارش و NDVI در محیط نرم افزاری Arc Map و کاربری اراضی در محیط نرمافزاری ENVI5.3 آنالیز و موقعیت نقاط سیلگیر در هر 14 فاکتور بررسی و جهت اعتبار سنجی و صحت نتایج به دست آمده از منحنی مشخصه عملیاتی ROC استفاده شد. نتایج پژوهش بیانگر قرار گیری 19.56 درصد از حوضه در کلاس حساسیت خیلی بالا، 19.18درصد در حساسیت بالا، 24.61درصد در کلاس متوسط، 21.94درصد در کلاس کم و 14.68 درصد در کلاس خیلی کم از لحاظ آسیبپذیری سیل قرار دارد. | ||
کلیدواژهها | ||
حوضه آبریز آذرشهرچای؛ پهنهبندی؛ سیل؛ حساسیت | ||
مراجع | ||
Adelekan, I.O. (2011). Vulnerability assessment of an urban flood in Nigeria: Abeokuta flood 2007. Natural Hazards, 56(1), 215–231. doi: 10.1007/s11069-010-9564-z Aksoy, H., Kirca, V.S.O., Burgan, H.I., & Kellecioglu, D. (2016). Aksoy, H., Kirca, V.S.O., Burgan, H.I., Kellecioglu, D. (2016). Hydrological and hydraulic models for determination of flood-prone and flood inundation areas, The 7th International Water Resources Management Conference of ICWRS, 373, 137–141. https://doi.org/10.5194/piahs-373-137-2016 Arora, A.(2023). Flood susceptibility prediction using multi criteria decision analysis and bivariate statistical models: a case study of Lower Kosi River Basin, Ganga River Basin, India. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 37, 1855-1875. doi:10.1007/s00477-022-02370-4 Azadi, F,. Sadouq, S. H,. Ghahrodi, M,. & Shahabi, H. (2020). Flood risk sensitivity zoning in Kashkan river watershed using WOE and EBF models. Geography and Environmental Hazards Journal. 9(1), 45-60. Doi:org/10.22067/geo.v9i1.83090. (In Persian). Bayati Khatibi, M,. Karami, F,. Zahedi, M& ,. Mokhtari, D. (2011). Investigating the effects of recent droughts on the intensification of gully erosion and the occurrence of landslides in Azarshahrchai basin, using the artificial neural network method. Geographical Research Quarterly, 2(101), 19-48. (In Persian). Bayati Khatibi, M,. Rajabi, M& ,. Nikjoo, M.R. (2004). Investigation and analysis of the homogeneity of valley evolution in Sahand mountain massif. Research project of Faculty of Humanities and Social Sciences. 109-118. (In Persian). Bousta, M., Brahim, L. (2018). Weights of evidence method for landslide susceptibility mapping in Tangier, Morocco. Geoenvironmental Disasters, 149(1-4), 1-6. doi.org/10.1051/matecconf/201814902042 Douglas, L. W. (2005). Weight of Evidence: A Review of Concept and Methods .Risk Analysis, 25(6), 1545-1557. doi:10.1111/j.1539-6924.2005.00699 Ebrahimi, E,. Araújo, M. B., & Niami, B. (2023). Flood susceptibility mapping to improve models of species distributions .Ecological Indicators, 157, 1-14. doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.111250 Entezari, M., Jalilian, T., Darvishi Khatooni, J. (2020). Classification map of the sensitivity of flooding using the method of assessment frequency and weight of evidence in the Kermanshah Province. Journal of Spatial Analysis Environmental Hazards, 6 (4), 143-162. (In Persian). Getachew, N,. Meten, M. (2021). Weights of evidence modeling for landslide susceptibility mapping of Kabi-Gebro locality, Gundomeskel area, Central Ethiopia .Geoenvironmental Disasters, 8(6), 1-22. doi.org/10.1186/s40677-021-00177-z Gorganji Douji, A,. Jandaghi, N,. GHarehmahmoudlou, M,. & Nikghojagh,Y. (2021). The effect of natural spreading of March 2017 flood on the quantitative and qualitative characteristics of groundwater in the flood plain of the end part of Gorganrood watershed. Ecohydrology, 2(8), 535-550. (In Persian). Jelmer, V. )2013. (Flood vulnerability assessment on a commune level in Vietnam. University of Twente, The Netherlands, Bachelor Civil Engineering, 1-54. Jiang, W,. Deng, L,. Chen, L,. Jianjun, W.& , Jing, L .(2009) .Risk assessment and validation of flood disaster based on fuzzy mathematics. Progress in Natural Science, 19(10), 1419-1425. doi:10.1016/j.pnsc.2008.12.010 Kumar, R,. Kumar, M,. Tiwari, A,. Majid, S,I,. Bhadwal, S,. Sahu, N ,.& Avtar, R. (2023). Assessment and Mapping of Riverine Flood Susceptibility (RFS) in India through Coupled Multicriteria Decision Making Models and Geospatial Techniques.Water, 15(22), 1-31. doi:org/10.3390/w15223918 Lee, S,. Choi, J. (2003). Landslide susceptibility mapping using GIS and the weight-ofevidence model. International Journal of Geographical Information Science, 18(8), 789–814. doi: 10.1080/13658810410001702003 Maulana, B.I,. Hidayah, E,. Halik, G. (2023). Flood Susceptibility Mapping in Gending District by Comparison Frequency Ratio and Weight of Evidence for Mitigation Strategy. U KaRsT, 7(1), 17–32. doi.org/10.30737/ukarst.v7i2.3999 Mersha, T,. Meten, M. (2020). GIS-based landslide susceptibility mapping and assessment using bivariate statistical methods in Simada area, northwestern Ethiopia. Geoenvironmental Disasters, 7(20), 1-22. doi.org/10.1186/s40677-020-00155-x Mohammadi, L,. Ahmadi Marzaleh, M,. Peyravi, M.R. (2021). Report of Field Assessment in the Flooded Areas of Iran, 2019, Health in Emergencies and Disasters Quarterly, 6(2), 73-78. doi.org/10.32598/hdq.6.2.190.1. )In Persian) Ntajal, J., Lamptey, B.L., Mahamadou, I. B., & Nyarko, B.K. (2017). Flood disaster risk mapping in the Lower Mono River Basin in Togo, West Africa. International Journal of Disaster Risk Reduction, 23, 93-103. doi.org/10.1016/j.ijdrr.2017.03.015. Pakhale, Gaurav., Rakhesh, Khosa. ,Gosain, AshwinL. (2023). Are floods really increasing? A case study from Krishna River Basin, India, Natural Hazards Research, 3(3), 374-384. doi.org/10.1016/j.nhres.2023.06.007. Paul, G.C., Saha, S., Hembram, T. (2019). Application of the GIS-Based Probabilistic Models for Mapping the Flood Susceptibility in Bansloi Sub-basin of Ganga-Bhagirathi River and Their Comparison. Remote Sensing in Earth Systems Sciences, 2, 120-146. DOI:10.1007/s41976-019-00018-6 Rahimpour, T., Rezaei Moghaddam, M.H., Hejazi, S.A. & Vlaizadeh Kamran, K. (2023). Flood Susceptibility Modeling in the Aland Chai Basin using New Ensemble Classification Approach (FURIA-GA-LogitBoost). Journal of Geography and Environmental Hazards, 12(1), 1-24. doi: 10.22067/geoeh.2022.74170.1141. (In Persian) RazaviTermeh, S.V,. Pourghasemi, H.M,. Alidadganfard, F. (2018). Preparation of flood potential map using decision-making methods of hierarchical analysis and TOPSIS and event weight statistical model (case study: Jahorm city, Fars province). Research paper on watershed management, 17(9), 67-81). (In Persian). Rezaei Moghaddam, M. H., hejazi, A., Valizadeh kamran, K., & Rahimpour, T. (2020). Flood Analysis of Subbasins Using WASPAS Model (Case Study: Aland Chai Basin, Northwest of Iran). Hydrogeomorphology, 7(24), 83-106. doi: 10.22034/hyd.2020.39815.1534. (In Persian) Rezaei Moghaddam, M. H., Rahimpour, T. (2024). Evaluating of Flood hazard potential using bivariate statistical analysis method (Case study: Aji Chai basin). Quantitative Geomorphological Research, 12(4), 91-107. doi: 10.22034/gmpj.2024.429929.1473. (In Persian) Rezaei Moghaddam, M. H., Rahimpour, T. (2024). Preparation of flood hazard potential map using two methods: Frequency Ratio and Statistical Index (Case study: Aji Chai Basin). Environmental Management Hazards, 10(4), 291-308. doi: 10.22059/jhsci.2024.369163.803. (In Persian) Saffari, A,. Mohammadi, S, Ahmadabadi, A,. Darabi, S. (2022). Adaptive flood zoning in Cheshmekile watershed, Tenkabon. Hydrogeomorphology, 33(9), 127-147. (In Persian) Saghafian, B,. Saedi, A& ,. Moazzemi, S. (2020). Uncertainty analysis of flood forecasting with group forecasting of seven numerical models for Golestan flood in spring 2018. Iran's water resources researches, 1(16), 347-359. (in Persian). Sharafat Chowdhury, M.D. (2024). Flash flood susceptibility mapping of north-east depression of Bangladesh using different GIS based bivariate statistical models. Watershed Ecology and the Environment, 6, 26-40. doi.org/10.1016/j.wsee.2023.12.002 SiahKamari, S,. Zeinivand, S. (2016). Identifying the potential of flood-prone areas using the statistical index model and weight of evidence (case study: Maderso watershed, Golestan). Remote Sensing and Geographical Information System in Natural Resources (Application of Remote Sensing and GIS in Natural Resources Sciences), 4(7), 116-133. Singh, G. (2021). Hybrid ensemble modeling for flash flood potential assessment and susceptibility analysis of a Himalayan river catchment. Geocarto International, 37(25), 9132-9159. doi.org/10.1080/10106049.2021.2017007 Tarrío, D., Ruiz-Villanueva, V., Garrote, J., Benito, G. , Calle, M,. Lucia, A& ,. Díez-Herrero , A. (2023). Effects of sediment transport on flood hazards: Lessons learned and remaining challenges. Geomorphology, (446), 1-22. doi.org/10.1016/j.geomorph.2023.108976 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 599 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 91 |