
تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,622 |
تعداد مقالات | 71,536 |
تعداد مشاهده مقاله | 126,862,833 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 99,905,335 |
تهیۀ نقشۀ حساسیت به وقوع زمین لغزش با استفاده از مدلهای وزن شواهد (WofE)، نسبت فراوانی (FR) و دمپستر– شیفر (DSH) (مطالعۀ موردی: محدودۀ ساری-کیاسر) | ||
نشریه علمی - پژوهشی مرتع و آبخیزداری | ||
مقاله 15، دوره 70، شماره 3، آذر 1396، صفحه 735-750 اصل مقاله (1.25 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jrwm.2017.203370.989 | ||
نویسندگان | ||
مهوش غلامی* 1؛ کریم سلیمانی2؛ اسماعیل نکویی قاچکانلو3 | ||
1کارشناس ارشد آبخیزداری، دانشکدۀ منابعطبیعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابعطبیعی ساری | ||
2استاد گروه آبخیزداری، دانشکدۀ منابعطبیعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابعطبیعی ساری | ||
3کارشناس ارشد هیدروژئولوژی، دانشکدۀ علوم پایه، دانشگاه شیراز | ||
چکیده | ||
زمین لغزش به عنوان یکی از مخاطرات طبیعی مهم هر ساله موجب خسارات مالی، جانی و تخریب منابعطبیعی میشود. هدف این تحقیق مقایسۀ سه مدل وزن شواهد، نسبت فراوانی و دمپستر-شیفر در حوضۀ آبخیز ساری-کیاسر است. در ابتدا، دادههای 105 زمین لغزش رخ داده در منطقه بر اساس عکسهای هوایی 1:25000 و مطالعات میدانی جمعآوری گردیده و این فهرست به دو قسمت 75 درصد برای پهنهبندی و 25 درصد برای اعتبارسنجی تقسیم شد. سپس، 17 پارامتر مؤثر در زمین لغزش شامل فاکتورهای زمین شناسی، ژئومورفولوژیکی، هیدرولوژیکی و انسانزاد فراهم گردید. مهم ترین فاکتورها در رخداد زمین لغزش در منطقۀ بارش، شیب و پوشش گیاهی هستند. نتایج اعتبارسنجی به صورت درصد مساحت زیر منحنی تجمعی (AUC)نشان میدهد که نرخ موفقیت مدلهای وزن شواهد و نسبت فراوانی و دمپستر-شیفر به ترتیب 05/92 و05/92 و 31/91 درصد و نرخ پیشبینی به ترتیب 72/92 و 73/92 و 44/85 درصد است. نتایج نشان میدهد که از نظر دقت مدل بهکار رفته براساس نرخ موفقیت سه مدل در گروه عالی (9/ - 1) قرار میگیرند. همچنین نرخ موفقیت بر اساس نرخ پیشبینی مدلهای وزن شواهد و نسبت فراوانی در گروه عالی (9/ - 1) و مدل دمپستر-شیفر در گروه خوب (8/0-9/0) قرار میگیرند. نتایج بهدست آمده بیانگر این است که مدلهای وزن شواهد و نسبت فراوانی مدلهای کارامدتری نسبت به مدل دمپستر-شیفر در منطقه هستند | ||
کلیدواژهها | ||
پهنهبندی خطر زمین لغزش؛ روش وزن شواهد؛ نسبت فراوانی؛ دمپستر-شیفر؛ محدودۀ ساری-کیاسر | ||
مراجع | ||
[1] Andarz, Z. (2009). Check the status of landslide in the forest road (Case Study: Emre Series 1 Wood and paper industries company, Mazandaran, Iran), Third International Conference on crisis integrated management in unexpected disasters, Tehran, Promote Quality Company. COI: INDM03_006. [2] Azimpour moghaddam, V. and Vahabzadeh, GH. (2015). Landslide hazard zonation using Dempster- Shaffer method (Case study: Part of the babolrood watershed), The third National Conference on Environment and Agricultural Research Iran, Hamedan, Permanent Secretariat of the Conference, Faculty of Mofateh martyr. COI: NCER03_151 [3]. Aleotti, P. and Chowdhury, R. (1999). Landslide hazard assessment: summary review and new perspectives. Eng. Geol. 58:21–44. [4]. Alexander, D. E. (1995). A survey of the field of natural hazards and disaster studies. Springer. [5]. Ayalew, L. and Yamagishi, H. (2005). The application of GIS-based logistic regression for landslide susceptibility mapping in the Kakud-Yahiko Mountains, Central Japon. Geomorphology 65:15–31. [6]. Binaghi, E. Luzi, L. Madella, P. Pergalani, F. and Rampini, A. (1998). Slope instability zonation: a comparison between certainty factor and fuzzy Dempster-Shafer approaches. Nat. Hazards 17(1):77–97. [7]. Baeza, C. and Corominas, J. (2001). Assessment of shallow landslide susceptibility by means of multivariate statistical techniques. Earth surf. Proc. Land 26:1251–1263. [8]. Crosby, D. A. (2006). The effect of DEM resolution on the computation of hydrologically significant topographic attributes. M.S. Thesis Arts, Department of Geography, College of Arts and Sciences, University of South Florida. [9]. Devkota, C. K. Regmi, D. A. Pourghasemi, R. H. Yohida, K. Pradham, B. Ryu, C. L. Dhital, R. M. and Althuwaynee, F. O. (2012). Landslide susceptibility mapping using certainty factor, index of entropy and logistic regression models in GIS and their comparison at Mugling-Narayanghat road section in Nepal Himalaya. Nat. Hazards. [10]. Farahani, A. (2002). Natural slopes instability hazard assessment in Rudbar area by using fazzy logic, M.Sc thesis, Factualy of science geology, Tarbiat Moallem University. [11]. Glade, T. (1998). Establishing the frequency and magnitude of landslide-triggering rainstorm events in New Zealand. Env. Geo. 35(2)160–174.) [12]. Guzzetti, F. Carrara, A. Cardinali, M. and Reichenbach, P. (1999). Landslide hazard evalution: A review of current techniques and their application in a multi-scale study, Central Italy. Geomorphology 31:181–216. [13] Hosseini, r. and hojjati, m. (2010). The consequences of mass movement and landslide in woodland road in Mazandaran province. Seventh National Conference on watershed management science and engineering. [14]. Lee, S. (2004). Application of likelihood ratio and logestic regression models to landslide susceptibility mapping using GIS. Environ. Manag. 34:223–232. [15]. Lee, S. and Pradham, B. (2007). Landslide hazard mapping at Selangor Malaysia using frequency ratio and logestic regression models. Landslides 4:33–41. [16] Lutfi, R., Hosseini, GH., Lotfalian, m. and Klarstaqy, GH. (2007). the study of the phenomenon of landslide around the forest roads based on participation in the production of sediment (Case study: Pahneh Kolla wood and paper industries, Tajan, Mazandaran, Iran), Fourth National Conference on of Iran's watershed management science and engineering Karaj, Tehran University Faculty of Natural Resources. [17]. Moore, I. D. Grayson, R. B. and Ladson, A.R. (1991). Digital terrain modeling: a review of hydrological, geomorphological, and biological applications. Hydrol Process vol. 5, pp: 3–30. [18]. Pourghasemi, H. R. Moradi, H. R. and Fatemi Aghda, S. M. (2013). Landslide susceptibility mapping by binary logistic regression, Analytical hierarchy process, and statistical index models and assessment of their performances. Nat. Hazards. [19]. Pradham, B. (2010). Landslide susceptibility mapping of a catchment area using frequency ratio, fuzzy logic and multivariate logistic regression approaches. J. Indian Soc. Remote Senns. 38:301–320. [20] Rosenfeld, C. L. (1994). The geomorphological dimensions of natural disasters. Geomorphology 10(1):27–36. [21]. Schuster, R. L. and Fleming, R. W. (1986). Economic losses and fatalities due to landslides. National Emergency Training Center. [22]. Soeters, R. and Van Westen, C. J. (1996). Landslides: Investigation and mitigation. Chapter 8-slope instability recognition, analysis, and zonation. Transportation Research Board Special Report (247). [23]. Swets, J. A. (1988). Measuring the accuracy of diagnostic systems. Sciences 240(4857):1285–1293. [24] Solaimani, k., Gholami, M. (2014). Land slide occurrence sensitivity maps with the use of the frequency ratio and Gamma Fuzzy models in the South Caspian (Case study: road sari-Kiasar), National Conference on sustainable development space on the banks of the Caspian Sea, Mazandaran, University of Mazandaran, Faculty of Humanities and social sciences. COI: SSDCSC01_051 [25]. Van Westen, C. J. (1997). Statistical landslide hazard analysis. In: Application guide, ILWIS 2.1 for Windows. ITC, Enscheda, The Netherlands, pp. 73–84. [26] Vakhshuri, S. (2013). Evaluate the potential landslide in geographic information system (A case study of Gorgan drainage basin). Master's Thesis Geology, Faculty of Science, University of Shiraz. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 551 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 385 |