تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,572 |
تعداد مقالات | 71,005 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,494,282 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,755,074 |
پهنه بندی حساسیت سیلگیری با استفاده از روش ترکیبی نوین تئوری بیزینـ فرایند تحلیل سلسلهمراتبی (مطالعۀ موردی: حوضۀ آبخیز نکا ـ استان مازندران) | ||
مجله اکوهیدرولوژی | ||
مقاله 13، دوره 4، شماره 2، تیر 1396، صفحه 447-462 اصل مقاله (693.26 K) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ije.2017.61481 | ||
نویسندگان | ||
علیرضا عرب عامری1؛ حمیدرضا پورقاسمی* 2؛ کورش شیرانی3 | ||
1دانشجوی دکتری ژئومورفولوژی دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران. | ||
2استادیار بخش مهندسی منابع طبیعی و محیط زیست، دانشکدۀ کشاورزی، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران. | ||
3استادیار، بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان اصفهان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، اصفهان، ایران. | ||
چکیده | ||
تهیۀ نقشۀ حساسیتپذیری سیلاب، نخستین گام در برنامههای مدیریت سیلاب است. هدف از این پژوهش، شناسایی مناطق حساس به سیلگیری با استفاده از روش ترکیبی نوین تئوری بیزین فرایند تحلیل سلسلهمراتبی (Bayes-AHP) در حوضۀ آبخیز نکاـ شهرستان ساری است. بهمنظور تهیۀ نقشۀ حساسیتپذیری سیلگیری در منطقۀ مطالعاتی، نقشۀ پراکنش سیلابها بهمنظور تحلیلهای آماری تهیه شد. از تعداد کل ۳۴۲ موقعیت سیل، ۷۰ درصد (۲۴۰ موقعیت سیل) بهمنظور اجرای مدل و ۳۰ درصد (۱۰۲ موقعیت سیل) بهمنظور اعتبارسنجی استفاده شد. با استفاده از مطالعۀ گذشته و پیمایشهای گستردۀ میدانی، ۱۱ عامل مؤثر شامل درصد شیب، طبقات ارتفاعی، فاصله از آبراهه، تراکم زهکشی، شاخص پوشش گیاهی تفاضلی نرمالشده (NDVI)، سنگشناسی، کاربری اراضی، شاخص رطوبت توپوگرافی (TWI)، شاخص توان آبراهه (SPI)، بارندگی سالانه و انحنای سطح بهمنظور پهنهبندی سیلگیری بررسی شد. با استفاده از روش AHP، وزن هر یک از عوامل و بر اساس تئوری بیزین وزن هر یک از طبقات عوامل مؤثر بر وقوع سیلابهای منطقۀ مطالعهشده محاسبه شد. درنهایت، نقشۀ پهنهبندی حساسیتپذیری سیلگیری در پنج طبقه و در محیط نرمافزار ArcGIS10.1 تهیه شد. بهمنظور ارزیابی مدل منحنی تشخیص عملکرد نسبی (ROC) استفاده شد. نتایج ارزیابی نشان داد مدل ترکیبی دقت مناسبی (۷۶۱/۰) در شناسایی پهنههای حساس به سیلاب دارد. بر اساس نتایج بهدستآمده، عوامل درصد شیب، ارتفاع و کاربری اراضی بهترتیب با وزنهای۲۶۰/۰، ۱۹۵/۰ و ۱۴۶/۰ بیشترین تأثیر را در وقوع سیلابهای منطقۀ مطالعاتی داشتهاند. همچنین طبق نتایج، ۲۴/۱۷ و ۳۷/۱۵ درصد از حوضۀ آبخیز نکا در ردههای حساسیت زیاد و بسیارزیاد قرار گرفته است. مدل ترکیبی ارائهشده میتواند برای تحقیقات بیشتر در زمینۀ تهیۀ نقشۀ خطر سیلگیری و مدیریت بحران استفاده شود. | ||
کلیدواژهها | ||
اعتبارسنجی؛ پهنه بندی؛ تئوری بیزین؛ حوضۀ آبخیز نکا؛ فرایند تحلیل سلسلهمراتبی | ||
مراجع | ||
[1]. Du J, Fang J, Xu W, Shi P. Analysis of dry/wet conditions using the standardized precipitation index and its potential usefulness for drought/flood monitoring in Hunan Province China. Stoch Env Res Risk Assess. 2013; 27(2): 377–387.
[2]. Jahangir MH, Sadeghi S, Soleymani H. Numerical Evaluation of Maximum Flood Discharge Using SCS Method for Land Management on Watersheds of Kan Area. Ecohydrology. 2014; 1: 47-57. [Persian]
[3]. Yang YCE, Ray PA, Brown CM, Khalil AF, Yu WH. Estimation of flood damage functions for river basin planning: a case study in Bangladesh. Nat Hazards. 2015; 75: 2773-2791.
[4]. Hudson P, Botzen WJW, Kreibich H, Bubeck P, Aerts JCJH. Evaluating the effectiveness of flood damage mitigation measures by the application of propensity score matching. Nat Hazards Earth Syst Sci. 2014; 14:1731-1747.
[5]. Perera EDP, Hiroe A, Shrestha D, Fukami K, Basnyat DB, Gautam S, et al. Community-based flood damage assessment approach for lower West Rapti River basin in Nepal under the impact of climate change. Nat Hazards. 2015; 75: 669-699.
[6]. Foudi S, Os_es-Eraso N, Tamayo I. Integrated spatial flood risk assessment: the case of Zaragoza. Land Use Policy. 2015; 42: 278-292.
[7]. Tehrany MS, Lee MJ, Pradhan B, Jebur MN, Lee S. Flood susceptibility mapping using integrated bivariate and multivariate statistical models. Environ Earth Sci. 2014; 71 (10): 4001-4015.
[8]. Yousefi H, Noorollahi Y, Soltani K, Javadzadeh, Z. The Management Strategies to Reduce the Vulnerability of Flood in Tehran (Case Study: District 1 and 3). Ecohydrology. 2015; 3: 181-193. [Persian]
[9]. Esmaili F, Rahmani S. Flood Zoning Using GIS and Mathematical Models Emphasizing Flood Management: A Case Study of Gavi River, Ilam Province, Western Iran. International Bulletin of Water Resources & Development. 2015; 5 (8): 63-73. [Persian]
[10]. Heidari A. Flood vulnerability of the Karun river system and short-term mitigation measures. Flood Risk Manag. 2014; 7: 65-80.
[11]. Cook A, Merwad V. Effect of topographic data, geometric configuration and modeling approach on flood inundation mapping,. Journal of Hydrology. 2009; 377: 131–142.
[12]. Khalilizadeh M, Mosaedi A, Najafinejad A. Flood hazard zonation in a part of Ziarat river in Gorgan urban watershed. J.Agric.Sci. Natur. Resour. 2005; 12 (4): 138-146. [Persian]
[13]. Dehghani M, Abbasnejad A, Negaresh H. Assessment of Flood Hazard and its Zoning in Baft Plain (South East Part of Iran), Geography and Territorial Spatial Arrangement. 2016; 6: 141-152. [Persian]
[14]. Poussin JK, Botzen WJW, Aerts JCJH. Factors of influence on flood damage mitigation behavior by households. Environ Sci Policy. 2014; 40: 69-77.
[15]. Farzin S, Karami H, Doostmohammadi M, Ghanbari A, Zamiri, E. The performance of Artificial Neural Network in prediction and analysis of hydrological processes (Case study: Water shortage in Nazloo-chai watershed, West Azerbaijan province). Ecohydrology. 2017; 4: 631-644. [Persian]
[16]. Jaafari A, Najafi A, Pourghasemi HR, Rezaeian J, Sattarian A. GIS-based frequency ratio and index of entropy models for landslide susceptibility assessment in the Caspian forest, northern Iran. Int J Environ Sci Technol. 2014; 11: 909-926.
[17]. Regmi N, Giardino JR, Vitek JD. Modeling susceptibility to landslides using the weight of evidence approach: Western Colorado,USA. Geomorphology. 2010; 115: 172-187.
[18]. Pourghasemi HR, Moradi HR, Mohammdi M, Mostafazadeh R, Goli Jirandeh A. Landslide Hazard Zoning Using Bayesian Theory. JWSS - Isfahan University of Technology. 2013b; 16 (62):109-120. [Persian]
[19]. Mohamadi E, Montaseri M, Sokooti Oskoei R. Zonation of flood dangers in urban regions, using WMS and HEC-RAS, case study: Oshnavieh, Western Azerbyjan province. Watershed Engineering and Management. 2005; 1 (1): 61-69.
[20]. Ebrahimi P, soleymani K, shahedi, K. Developing Strategic Environmental Planning map Based on Land use Changes and Flood Zones Case study: Neka River. Geography and Territorial Spatial Arrangement. 2016; 20: 57-74. [Persian]
[21]. Chen YR, Yeh CH, Yu B. Integrated application of the analytic hierarchy process and the geographic information system for flood risk assessment and flood plain management in Taiwan. Nat Hazards. 2011; 59(3): 1261–1276.
[22]. Rahmati O, Zeinivand H, Besharat M. Flood hazard zoning in Yasooj region, Iran, using GIS and multi-criteria decision analysis. Geomatics. Natural Hazards and Risk. 2015; 7(3): 1000-1017.
[23]. Tehrany MS, Pradhan B, Mansor S, Ahmad N. Flood susceptibility assessment using GIS-based support vector machine model with different kernel types. Catena. 2015; 125: 91–101.
[24]. Tehrany MS, Pradhan B, Jebur MN. Flood susceptibility mapping using a novel ensemble weights-of-evidence and support vector machine models in GIS. J Hydrol. 2014; 512: 332–343.
[25]. Youssef AM, Pradhan B, Sefry SA. Flash flood susceptibility assessment in Jeddah city (Kingdom of Saudi Arabia) using bivariate and multivariate statistical models. Environ Earth Sci. 2016; 75:12.
[26]. Zehra S, Afsar S. Flood Hazard Mapping of Lower Indus Basin Using Multi-Criteria Analysis. Journal of Geoscience and Environment Protection. 2016; 4: 54- 62.
[27]. Khosravi K, Nohani E, Maroufinia E, Pourghasemi HR. A GIS-based flood susceptibility assessment and its mapping in Iran: a comparison between frequency ratio and weights-of-evidence bivariate statistical models with multi-criteria decision-making technique. Nat Hazards. 2016; DOI 10.1007/s11069-016-2357-2.
[28]. Fernandez DS, Lutz MA. Urban flood hazard zoning in Tucum_an Province, Argentina, using GIS and multicriteria decision analysis. Eng Geol. 2010; 111: 90-98.
[29]. Pradhan B. Groundwater potential zonation for basaltic watersheds using satellite remote sensing data and GIS techniques. Cent Eur J Geosci. 2009; 1(1): 120 –129.
[30]. Yesilnacar E, Topal T. Landslide susceptibility mapping: a comparison of logistic regression and neural networks methods in a medium scale study, Hendek region (Turkey). Eng Geol. 2005; 79: 251–266.
[31]. Jebur MN, Pradhan B, Tehrany MS. Optimization of landslide conditioning factors using very high-resolution airborne laser scanning (LiDAR) data at catchment scale. Remote Sens Environ. 2014b; 152: 150–165.
[32]. Pike RJ. Geomorphology - Diversity in quantitative surface analysis. Progress in Physical Geography. 2000; 24:1-20.
[33]. Pradhan B, Lee S. Landslide susceptibility assessment and factor effect analysis: backpropagation artificial neural networks and their comparison with frequency ratio and bivariate logistic regression modelling. Environ Model Softw. 2010; 25(6): 747–759.
[34]. Pourghasemi HR, Pradhan B, Gokceoglu C. Application of fuzzy logic and analytical hierarchy process (AHP) to landslide susceptibility mapping at Haraz watershed. Iran. Nat Hazards. 2012; 63(2): 965–996.
[35]. Pradhan B. A comparative study on the predictive ability of the decision tree, support vector machine and neuro-fuzzy models in landslide susceptibility mapping using GIS. Comput Geosci. 2013; 51: 350–365.
[36]. Pourghasemi HR, Pradhan B, Gokceoglu C, Mohammadi M, Moradi HR, Application of weights-of-evidence and certainty factor models and their comparison in landslide susceptibility mapping at Haraz watershed, Iran. Arab. J. Geosci. 2013a; 6 (7): 2351–2365.
[37]. Jebur MN, Pradhan B, Tehrany MS. Detection of vertical slope movement in highly vegetated tropical area of Gunung pass landslide, Malaysia, using L-band InSAR technique. Geosci J. 2014a; 18(1): 61–68.
[38]. Pourghasemi HR, Jirandeh AG, Pradhan B, Xu C, Gokceoglu C. Landslide susceptibility mapping using support vector machine and GIS at the Golestan Province, Iran. J Earth Syst Sci. 2013c; 2: 349–369.
[39]. Pourghasemi HR, Pradhan B, Gokceoglu C, Mohammadi M, Moradi HR. Application of weights-of-evidence and certainty factor models and their comparison in landslide susceptibility mapping at Haraz watershed, Iran. Arabian J Geosci. 2013d; 6: 2351–2365.
[40]. Pourghasemi HR, Kerle N. Random forest-evidential belief function based landslide susceptibility assessment in western Mazandaran Province, Iran. Environ. Earth Sci. 2016; 75:185.
[41]. Piacentinia D, Troiani F, Soldati M, Notarnicola C, Savelli D, Schneiderbauer S, et al. Statistical analysis for assessing shallow-landslide susceptibility in South Tyrol (south-eastern Alps, Italy). Geomorphology. 2012; 151: 196–206.
[42]. Arabameri AR, Halabian AH. Landslide Hazard Zonation Using Statistical Model of AHP (Case Study: Zarand Saveh Basin). Physical Geomorphology. 2015; 28: 65-86. [Persian]
[43]. Ayalew L, Yamagishi H, Marui H, Kanno T, Landslides in Sado Island of Japan: Part II. GIS-based susceptibility mapping with comparisons of results from two methods and verifications. Eng. Geology. 2005; 81: 432–445.
[44].Saaty TL. The Analytical Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation. New York: McGraw Hill. 1980; 287 p.
[45]. Nefeslioglu H, Gokceoglu C, Sonmez H. An assessment on the use of logistic regression and artificial neural networks with different sampling strategies for the preparation of landslide susceptibility maps. Eng Geol. 2008; 97(3): 171–191.
[46]. Swets JA, Measuring the accuracy of diagnostic systems. Science. 1988; 240: 1285–1293.
[47]. Fernandez DS, Lutz MA. Urban flood hazard zoning in Tucuman Province, Argentina, using GIS and multicriteria decision analysis. Eng Geol. 2010; 111: 90-98.
[48]. Arabameri AR, Klorajan A, Karami J, Alimoradi M, Shirani K. Zonation of Landslide Hazard Using Artificial Neural Network the Case Study: Marbor Basin. Geodynamics Research International Bulletin. 2014; 03: 44-59. [Persian]
[49]. Arabameri AR, Shirani K. identification of effective factors on Landslide occurrence and its hazard zonation using Dempster-Shafer theory (Case study: Vanak Basin, Isfahan Province). Watershed Engineering and Management. 2016; 8 (1): 93-106. [Persian]
[50]. Arabameri AR, Shirani K, Karami J, Kolorajan A. Application of neural network of Multi Layers Perceptron (MLP) in site selection of waste disposal (Case study: Fereydoonshahr city). Environmental Studies. 2016; 42 (2): 329-341. [Persian]
[51]. Gokceoglu C, Sonmez H, Nefeslioglu HA, Duman TY, Can T. The 17 March 2005 Kuzulu landslide (Sivas, Turkey) and landslide-susceptibility map of its near vicinity. Eng Geol, 2005; 81(1): 65–83. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,674 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,617 |