مجله آمایش جغرافیایی فضا

مجله آمایش جغرافیایی فضا

مدل‌سازی خطر وقوع زمین‌لغزش با استفاده از روش تحلیل سلسله مراتبی فازی مطالعه موردی: شهرستان سوادکوه

نوع مقاله : مقاله مستخرج از پایان نامه

نویسندگان
1 گروه جغرافیا، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه گلستان، گرگان، ایران.
2 گروه جغرافیا، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه گلستان، گرگان، ایران
چکیده
زمین‌لغزش یکی از پدیده‌های طبیعی است که در تحول و فرسایش اشکال زمین نقش داشته و زمانی که جوامع انسانی را تحت تأثیر قرار دهد، تبدیل به مخاطره خواهد شد. شهرستان سوادکوه در جنوب شرق استان مازندران قرار دارد. تغییرات حاصل در منطقه نتیجه تغییر کاربری اراضی، آبیاری و زهکشی، انشعاب رودخانه‌ها و کانال‌های آبیاری و تغییرات توپوگرافی منطقه است و سبب شده این منطقه با وقوع زمین‌لغزش‌های بزرگ و فراوان همراه باشد. در پژوهش حاضر با استفاده از نقاط لغزشی برداشت‌شده از شهرستان، اقدام به شناسایی پهنه‌های لغزش در منطقه گردید. عواملی مثل ارتفاع، شیب، جهت شیب، زمین‌شناسی، خاک‌شناسی، کاربری اراضی، فاصله از گسل، فاصله از جاده و فاصله از رودخانه به‌عنوان متغیرهای تأثیرگذار در وقوع لغزش‌های منطقه بررسی شدند. جهت تهیه لایه‌ها و طبقه‌بندی هر یک از آن‌ها برای هر متغیر، از روش تلفیق لایه زمین‌لغزش و متغیر موردنظر استفاده شد و در واقع همان روش تعیین عضویت فازی با استفاده از مدل نسبت فراوانی است. پس از محاسبه نسبت فراوانی و عضویت فازی طبقات، اپراتورهای مجموعه فازی گاماهای 0.7، 0.8 و 0.9 به‌عنوان روش‌های همپوشانی متغیرهای رده‌بندی‌شده با مقادیر عضویت فازی مورداستفاده قرار گرفتند تا نقشه‌های پهنه‌بندی خطر زمین‌لغزش در منطقه موردمطالعه تهیه شوند. به‌منظور انتخاب روش بهینه از میان اپراتورهای همپوشانی فازی، از دو روش مجموع کیفیت و دقت روش استفاده شد تا مشخص شود که کدام اپراتور یا روش فازی دقت بهتری برای پهنه‌بندی خطر زمین‌لغزش در شهرستان سوادکوه دارد. مقدار شاخص مجموع کیفیت (Qs) که مقایسه و ارزیابی روش‌ها را در قیاس با یکدیگر نشان می‌دهد، حاکی از آن است که اپراتور فازی گامای 0.8 با 7.09 بالاترین مقدار Qs را در میان سایر اپراتورهای فازی دارد
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Landslide risk modeling using fuzzy hierarchical analysis: the case study of Savadkuh city

نویسندگان English

saleh arekhi 1
mahran akbarian sorkhi 2
Somia Emadaddian 2
1 Department of Geography, Faculty of human sciences, Golestan University, Gorgan, Iran
2 Department of Geography, Faculty of human sciences, Golestan University, Gorgan, Iran
چکیده English

Landslides are one of the natural phenomena that cause a lot of financial and human losses in the country every year. Therefore, identifying landslide-prone areas to use methods to prevent or deal with slope instability is very important to reduce their hazard and risk. Landslides have always been a serious threat to human habitation. The aim of this study is to use the fuzzy hierarchical process method for landslide risk zoning in Savadkuh through information layers and factors affecting landslides. In the present study, using the landslide points taken from the city, landslide zones were identified in the region. Factors such as altitude, slope, aspect, geology, soil layer, land-use, distance from the fault, and distance from the road and the river were studied as influential variables in landslides. In order to prepare the layers and classify each of them for each variable, the method of combining the landslide layer and the desired variable was used, and in fact, the same method was used to determine the fuzzy membership using the frequency ratio model. After calculating the frequency ratio and fuzzy membership of the classes, the fuzzy set operators, including addition, multiplication, and gamma of 0.7, 0.8 and 0.9, were used as methods to overlap the classified variables with the fuzzy membership values to Landslide zoning maps should be prepared in the study area. In order to select the optimal method from fuzzy overlap operators, two methods of quality summation (Qs) and precision method (P) were used to determine which operator or fuzzy method has better accuracy for landslide risk zoning in Savadkuh. The value of the quality summation index, which shows the comparison and evaluation of methods in comparison with each other, indicates that the 0.8 gamma fuzzy operator has the highest value of Qs among other fuzzy operators

کلیدواژه‌ها English

Landslide Zoning
Frequency Ratio
Quality Summation
Savadkuh City
GIS
اصغرپور، محمدجواد. (1388). تصمیم‌گیری‌های چند معیاره تهران. تهران: انتشارات دانشگاه تهران.
اکبر، سمیه؛ رنجبر، حجت‌اله؛ کرمی‌نسب، سعید و عبدالمالکی، علی. (1392). ارزیابی خطر زمین‌لغزش به کمک مدل فازی دانش‌مبنا و روش ترکیبی فازی- اوزان شاهد در منطقه مسکونی جیرفت. فصلنامه زمین‌شناسی مهندسی، 7 (1)، ۱۶۰۱-۱۶۲۲.
امین‌عطایی، رضا. (1397). پهنه‌بندی و پیش‌بینی وقوع زمین‌لغزش با استفاده از GIS. پایان‌نامه کارشناسی ارشد، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه گیلان.
ایرانمنش، حسین. (1394). گزارش مقدماتی زمین‌لغزش روستای باریکان. سازمان زمین‌شناسی و اکتشافات معدنی کشور.
بهنیافر، ابوالفضل؛ قنبرزاده، هادی و منصوری‌دانشور، محمدرضا. (1388). پهنه‌بندی خطر زمین‌لغزش و ناپایداری به روش‌های AHP و احتمال. فضای جغرافیایی، ۲۷، 55-78.
حق‌شناس، ابراهیم. (1394). پهنه‌بندی خطر زمین‌لغزش و ارتباط آن با تولید رسوب در حوضه آبخیز طالقان. پایان‌نامه کارشناسی ارشد، دانشکده علوم دانشگاه تربیت مدرس.
جلالی، نادر. (1396). ارزیابی تعدادی از روش‌های پهنه‌بندی خطر زمین‌لغزش در حوزه طالقان. گزارش نهایی طرح تحقیقاتی پژوهشکده حفاظت خاک و آبخیزداری.
رجایی، عبدالحمید. (1382). کاربرد جغرافیای طبیعی در برنامه‌ریزی شهری و روستایی. تهران: انتشارات سمت.
شادفر، صمد (1399)، پهنه‌بندی خطر زمین‌لغزش با استفاده از روش تحلیل سلسله مراتبی، مطالعه موردی حوضه آبخیز چالکرود. مجله پژوهش و سازندگی در منابع طبیعی، ۷۵، ۱۱۸-۱۲۶.
شقلی‌فراهانی، عقیل. (1396). ارزیابی خطر ناپایداری دامنه‌های طبیعی در منطقه رودبار با استفاده از تئوری فازی. پایان‌نامه کارشناسی ارشد، دانشکده علوم، دانشگاه تربیت‌معلم تهران.
فاطمی عقدا، سیدمحمود؛ غیومیان، جعفر؛ تشنه‌لب، محمد و اشقلی‌فراهانی، عقیل. (1398). بررسی خطر زمین‌لغزش با استفاده از سیستم فازی در منطقه رودبار. مجله علوم دانشگاه تهران، ۳۱ (۱)، ۶۴-۴۳.
عبادی نژاد، سیدعلی؛ یمانی، مجتبی؛ مقصودی، مهران و شادفر، صمد. (1386). ارزیابی کارایی عملگرهای منطق فازی در تعیین توانمندی زمین لغزش (مطالعه موردی حوزه آبخیز شیرود). مجله علوم و مهندسی آبخیزداری ایران، 1(2)، 39-44.
کمک‌پناه، علی؛ منتظر القائم، سعید و چدنی، امیرجعفر (1373)، پهنه‌بندی خطر زمین‌لغزش در ایران، زمین‌لغزه و مروری بر زمین‌لغزه‌های ایران (جلد اول). پژوهشگاه بین‌المللی زلزله‌شناسی و مهندسی زلزله.
متکان، علی اکبر؛ سمیعا، جلال؛ پورعلی، سیدحسین و صفایی، مهرداد. (1388). مدل های منطق فازی و سنجش از دور جهت پهنه بندی خطر زمین لغزش در حوضه آبخیز لاجیم. زمین شناسی ژئوتکنیک. زمین شناسی کاربردی، 5(4)، 318-325.
محمدخان، شیرین. (1397). ساخت مدل منطقه‌ای خطر حرکات توده‌ایی با استفاده از ویژگی‌های کیفی، تحلیل سلسله مراتبی AHP، مطالعه موردی حوضه آبخیز طالقان. پایان‌نامه کارشناسی ارشد دانشکده منابع طبیعی دانشگاه تهران.
نادری، فتح‌الله. (2016). کاربرد منطق فازی در پهنه‌بندی خطر زمین‌لغزش در حوضه آبخیر چرداول ایلام. پژوهش‌های آبخیزداری، ۹۴، ۸۵-۷۴.
نوجوان، محمد و رضا، حیاتی. (1392). پهنه‌بندی خطر زمین‌لغزش حوضه آبخیز سیاه‌خور اسلام‌آباد غرب با استفاده از روش تحلیل سلسله مراتبی (AHP). جغرافیایی سرزمین، 10(2)، 81-92.
 
References
Abedini, M., & Fathi, M.H. (2014). Landslide risk sensitivity zoning in Khalkhal Chay watershed using multi-criteria models. Journal of Quantitative Geomorphology, 2(4), 71-85. [In Persian]
Abedini, M., & Ghasemyan, B. (2015). Landslide hazard zoning in bijar town using analytical hierarchy method (AHP), Geography and Planning, 19 (52), 205-227. [In Persian]
Ahmadi Kamarpashti, M., & Behzadpour, M. (2010). Temporary Housing in Earthquake. Journal of Safety Message,  7(8), 1-7. [In Persian]
Akbar, S., Ranjbar, H., Karminsab, S., & Abdul Maliki, A. (2017). Landslide risk assessment using knowledge-based fuzzy model and fuzzy-control combined weights method in Jiroft residential area, Journal of Engineering Geology, Kharazmi University, 7(1), 1601-1622. [In Persian].
Amino Ataei, R. (2018). Landslide zoning and prediction using GIS. Master Thesis, Faculty of Engineering, University of Guilan. [In Persian]
Asghari, S., & balvasi, I. (2018). A Comparison of Artificial Neural Network Model with Fuzzy logic model In Landslide Hazard Assessment. quantitative geomorphological researches, 7(2), 158-182. [In Persian]
Asgharpour, M.J. (2009). Multi-Criteria Decision Making. Tehran: University of Tehran Press. [In Persian]
Atkinson, P.M., & Massari, R. (1998). Generalized linearmodelling of landslide susceptibility in the central apennines Italy. Computer Geoscience, 24, 373- 385. https://doi.org/10.1016/S0098-3004(97) 00117-9
Behniafar, A., Qanbarzadeh, H., & Mansouri Daneshvar, M.R. (2019). Landslide Hazard Zoning and Instability by AHP and Probability Methods. Journal of Geographical Space, 27, 55-78. [In Persian]
Bui, D., Pradhan, B., Lofman, O., Revhaug, I., & Dick, O. (2012). Landslide susceptibility mapping at Hoa Binh province (Vietnam) using an adaptive neuro fuzzy inference system and GIS, Computers and Geosciences, 45:199-211. http://doi.10.1016/j.cageo.2011.10.031
Bui, D.T., Pradhan, B., Lofman, O., Revhaug, I., & Dick, O.B. (2012). Spatial prediction of landslide hazards in Hoa Binh province (Vietnam): A comparative assessment of the efficacy of evidential belief functions and fuzzy logic models. CATENA, 96: 28-40.
Champati-Ray, P.K., Dimri, S., Lakhera, R.C., & Sati, S. (2007). Fuzzy-based method for landslide hazard assessment in an active seismic zone of Himalaya. Landslides, 4, 101-111. https://doi.org/10.1007/s10346-006-0068-6
Dai, F.C., Lee, C.f., & Ngai, Y.Y. 2002. Landslide risk assessment and management: an overview. Engineering Geology, 64, 65-87. https://doi.org/10.1016/S0013-7952(01)00093-X
Ebadatinejad, S.A., Yamani, M., Maghsoudi, M., & Shadfar, S. (2019). Evaluating the Efficiency of Fuzzy Logic Operators in Determining Landslide Capacity in Shiroud Watershed. Journal of Watershed Management Engineering, 1(2), 39-44 [In Persian]
Ermini, L., Catani, F., & Casagli, N. (2005). Artificial Neural Networks applied to landslide Susceptibility assessment. Geomorphology, 66, 327-343.https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2004.09.025
Fatemieh Aqda, S.M., Ghayoumian, J., & Tashnehlab, M. (2017). Investigation of landslide risk using fuzzy system in Rudbar region. Journal of Science, 31(1), 64-43. [In Persian].
Feruzjah, A. (2011). The role of urban development plans (comprehensive and detailed) in reducing the vulnerability of the city of Babel to earthquakes. Master Thesis in Geography and Urban Planning, Tarbiat Modares University. [In Persian]
Gee, M.D. (1992). Classification of landslides hazard zonation methods and a test of predictive capability. Proceedings of 6th International Symposium on Landslide, 56-48.
Gorsevski, P.V., Jankowski, P., & Gessler, P.E. (2006). Heuristic approach for mapping landslide hazard integrating fuzzy logic with analytic hierarchy process. Control and Cybernetics, 35, 121-146.
Guzzetti, F., Carrara, A., Cardinali, M., & Reichenbach, P. (1999). Landslide hazard evaluation: An aid to a sustainable development. Geomorphology, 31, 181-216. https://doi.org/10.1016/S0169-555X(99)00078-1
Haghshenas, I. (2015). Landslide risk zoning and its relationship with sediment production in Taleghan watershed. M.Sc. Thesis, Tarbiat Modares University, Faculty of Science. [In Persian]
Hosseinzadeh, M.M., Thorati, M.R., Mansouri, A., Mirbagheri, B., & Khezri, S. (2009). Risk zoning of mass movements using logistic regression model. Journal of Background Iranian Studies, 3(11), 27-37. [In Persian]
Iranmanesh, H. (2015). Preliminary landslide report of Barikan village. Geological Survey and Mineral Exploration Organization. [In Persian]
Jade, S., & Sarkar, S. (1993). Statistical models for slope instability classifications engineering. Geology, 36, 91-98. https://doi.org/10.1016/0013-7952(93)90021-4
Jalali, N. (2016). evaluation of a number of landslide risk zoning methods in the Taleghan basin, final report of the research project of the Soil Conservation and Watershed Research Institute. [In Persian]
Jalali, N. (2017). Evaluation of a number of landslide risk zoning methods in Taleghan basin. final report of research project of Soil Conservation and Watershed Management Research Institute. [In Persian]
Kamranzad, F., Mohsel Afshar, A., Mojarb, M., & Memarian, H. (2015). Landslide risk zoning in Tehran province using data-driven methods and hierarchical analysis. Journal of Earth Sciences, 7, 114 - 101. https://doi.org/10.22071/gsj.2015.41372 [In Persian].
Keshavarz Bakhshayesh, M. (2016). Landslide hazard zonatoin of polroud dam site using analytic hierarchical process (AHP) method. Engineering geology, 10 (2), 3483-3500. http:// 10.18869/acadpub.jeg.10.2.3483 [In Persian]
Komak panah, A., & Montazer Al-Qaim, S. (1994). Proceedings of the first specialized workshop to review landslide damage reduction strategies in the country. Tehran: International Institute of Seismology and Earthquake Engineering. [In Persian]
Komakpanah, A., Montazer Al-Qaim, S., & Chadani, A.J. (2015). Landslide Hazard Zoning in Iran, Landslide and Overview of Iran Landslides (Volume I). International Institute of Seismology and Earthquake Engineering. [In Persian]
Lantada, N., Pujades, L., & Barbat, A. (2009). Vulnerability index and capacity spectrum based methods for urban seismic risk evaluation. A Comparison, Nat Hazard. P. 51.https://doi.org/10.1007/s11069-007-9212-4
Lee, S. (2007). Application and verification of fuzzy algebraic operators to landslide susceptibility mapping. Environmental Geology, 52(4), 615-623. https://doi.org/10.1007/s00254-006-0491-y
Memarian, H. (2008). Engineering Geology and Geotechnics. Fifth Edition, University of Tehran Press. [In Persian]
Mirnazari, J., Shahabi, H., & Khezri, S. (2015). Assessment and Zoning of Landslide Hazard Using AHP Model and Fuzzy Logic Operators in Posht Tang Watershed of Sar Pole Zahab (Kermanshah Province). Geography and Development Iranian Journal, 12(37), 53-70. [In Persian]. http:// 10.22111/gdij.2015.1819
Mohammad Khan, S. (2018). Building a regional mass movement risk model using qualitative features, AHP hierarchical analysis, a case study of the Taleghan watershed. Master's thesis of the Faculty of Natural Resources, Tehran University. [In Persian]
Motavali, S., Hosseinzadeh, M., & Jamshidi Saleh, Z. (2012). Landslide risk zoning in Shalmanrud basin of Guilan by AHP hierarchical analysis method. Iranian Journal of Natural Ecosystems, 4: 92-75. http:// 10.22067/geoeh.2022.77009.1239 [In Persian]
Mutkan, A.A., Samia, J., Pourali, S.H., & Safaei, M. (2020). Fuzzy Logic and Remote Sensing Models for Landslide Hazard Zoning in Lajim Watershed. Journal of Geotechnical Geology (Applied Geology), 5(4), 325-318. [In Persian].
Naderi, F. (2012). Applying fuzzy logic to mapping susceptibility of landslide in Chardavel watershed in Elam province. Watershed Management Research, 94,74. [In Persian]
Naderi, F. 2016. Application of fuzzy logic in landslide risk zoning in Chardavol watershed of Ilam. Watershed Management Research, 94, 85-74.
Naderi, F., Naseri, B., Karimi, H., & Habibi Bibalani, G.H. (2010). Efficiency evaluation of different landslide susceptibility mapping methods (Case study: Zangvan watershed, Ilam province). First international conference of soil and roots engineering relationship (LANDCON1005), Ardebil Province, Iran. From 24 May 2010 to 26 May 2010. [In Persian]
Nojovan, M., & Reza, H. (2013). Landslide hazard zoning of the Siah Khor watershed of West Islamabad using the Analytical Hierarchy (AHP) method, Geographical Research, 10(2), 81- 92. [In Persian]
Pablo, López., Qüense, J., Henríquez, C., & Martínez, C. (2021). Applicability of spatial prediction models for landslide susceptibility in land-use zoning instruments: a guideline in a coastal settlement in south-central Chile, Geocarto International, 151. https://doi.org/10.1080/10106049.2021.1939440
Piacentini, D., Troiani, F., Soldati, M., Notarnicola, C., Savelli, D., Schneiderbauer, S., & Schneiderbauer, C. (2012). Statistical analysis for assessing shallow-landslide susceptibility in South Tyrol (south-eastern Alps, Italy). Geomorphology, 151, 196-206.  https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2012.02.003
Pradhan, B. (2013). A comparative study on the predictive ability of the decisiontree, support vector machine and neuro-fuzzy models in landslide susceptibilitymapping using GIS. Computers & Geosciences, 51, 350-365. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2012.08.023
Qasemian, B., Abedini, M., Rustaei, Sh., & Shirzadi, I. (2018). Comparative study of vector support machine models and tree logistics to assess landslide sensitivity (Case study: Kamyaran city, Kurdistan province). Natural Geography, 12(39), 68-47. https://doi:10.1007/s12665-019-8562-z [In Persian]
Rajaei, A.H. (2003). Application of natural geography in urban and rural planning., first edition. Tehran: Samat Publications. [In Persian]
Ramezani, B., & Ebrahimi, H. (2009). Landslide and its stabilization strategies, Geography of Environmental Management, 2(3), 129-139. [In Persian]
Rostami, Z., Modaresi, A., & Jamali, A. (2019). The Zoning of danger of landslide by using the fuzzy region (the case study: the Watershed in Cham Gordlan dam in Elam). Journal of Natural environment hazards, 8(22),1-18. [In Persian]
Satty, T. (1980). The analytical hierarchical process: planning, prioritysetting, resource allocation. New York: Mc Graw-Hill.https://www.amazon.com/Analytic-Hierarchy-Process-Planning-Allocation/dp/0070543712
Shadfar, S. (2019). Landslide hazard zoning using hierarchical analysis method, case study of Chalkrod watershed. Journal of Research and Construction in Natural Resources, 75, 118-126.
Shadfar, S. (2020). Landslide Hazard Zoning Using Hierarchical Analysis Method, Case Study of Chalkroud Watershed. Journal of Research and Construction in Natural Resources, 75, 118-126. [In Persian].
Shaqli-Farahani, A. (2017). risk assessment of instability of natural ranges in Rudbar region using fuzzy theory. Master's thesis, Faculty of Science, Tarbiat Moalem University, Tehran. [In Persian]
Shirani, K., & Arabameri, A.R. (2015). "Landslide hazard zonation using logistic regression method (Case study:Dez-e-Oulia Basin)". Journal of Water and Soil Science, 19 (72), 321-335. [In Persian]
Shirani, K., Ghiomanian, J., & Mokhtari, A. (2005). "Investigation and evaluation of bivariate and multivariate statistical data in landslide hazard zonation". Journal of Water and Watershed, 2: 47-36. https://doi.org/10.3390/rs9040304 [In Persian].
Shuai, Z., & Zhou, Z. (2021). A Comparative Study of Landslide Susceptibility Mapping Using SVM and PSO-SVM Models Based on Grid and Slope Units. Mathematical Problems in Engineering. PP.15. https://doi.org/10.1155/2021/8854606
Soori, S., Bharvand, S., & Farhadinejad, T. (2014). Landslide hazard zonation using Fuzzy logic (A case study: ChamSangar watershed). Journal of RS and GIS for Natural Resources, 4(4), 47-60. [In Persian]
Telun Daniel, M., Tham Fatt, N.Y., Farid, A.K., & Joy, J.P. (2021). Landslide Susceptibility Modeling Using a Hybrid Bivariate Statistical and Expert Consultation Approach in Canada Hill, Sarawak, Malaysia, frontiers in Earth Science, 1-15. https://doi.org/10.3389/feart.2021.616225
Wang, L.J., Kazuhide, S., & Shuji, M. (2013). "Landslide susceptibility analysis with logistic regression model based On FCM sampling strategy". Computers & Geosciences, 57, 81–92.  https://doi.org/10.1016/j.cageo.2013.04.006
Wati, S., Hastuti, T.,Wijojo, S., & Pinem, F. (2010). "Landslide susceptibility mapping with heuristic approach in mountainous area, A Case study in Tawangmangu Sub District, central Java, Indonesia". Int Arch Photo RS Spat Inf Sci, 38 (8), 248-253.
Wong, W.D., Xie, C.M., & Du, X.G. (2018). Landslide susceptibility mapping in Guizhou province based on fuzzy theory. Mining Science and Technology (China), 19(3), 399-404.  https://doi.org/10.1016/S1674-5264(09)60075-2
Zhu, L., Changming, W., Donghe, M., & Kaleem Ullah, J.K. (2021). Exploring the potential relationship between the occurrence of debris flow and landslides. Hazards Earth Syst. Sci., 21, PP.1247–1262. https://doi.org/10.5194/nhess-21-1247-2021
Zongji, Y., Jianping, Q., & xiaogang, Z. (2010). Regional Landslide Zonation Based on Entropy Method in Three Gorges - Area, China. Seventh International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, (FSKD 2010). https://doi:10.1109/FSKD.2010.5569097