مدل سازی و پیش بینی مکانی مخاطره زمین لغزش با استفاده از الگوریتم های پیشرفته داده کاوی(مطالعه موردی: شهرستان کلات)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار ژئومورفولوژی، دانشکده جغرافیا و علوم محیطی، دانشگاه حکیم سبزواری، سبزوار.

2 دانشجو دکتری ژئومورفولوژی، دانشکده جغرافیا و علوم محیطی، دانشگاه حکیم سبزواری، سبزوار.

10.22034/gmpj.2022.291242.1284

چکیده

هدف از پژوهش حاضر، مدل‌سازی و پهنه‌بندی حساسیت زمین لغزش در حوزه آبخیز کلات، واقع در استان خراسان رضوی میباشد. بدین منظور، از سه مدل داده کاوی ماشین بردار پشتیبان(SVM)، تابع شواهد قطعی(EBF) و شواهد وزنی(WOE) به لحاظ الگوریتم محاسباتی توانمند در زمینه ارزیابی فرایند زمین لغزش استفاده شد. ابتدا 36 زمین لغزش با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای لندست و گوگل ارتث شناسایی شدند. سپس این نقاط به طور تصادفی به منظور تهیه مدل و اعتبار سنجی به ترتیب به دو گروه آموزش 70 درصد و اعتبار سنجی 30 درصد تقسیم شدند. 17 لایه اطلاعاتی شامل ارتفاع، جهت شیب، شیب، فاصله از گسل، تراکم آبراهه، فاصله از رودخانه، خاک، کاربری اراضی، فاصله از جاده، شاخص پوشش گیاهی NDVI، زمین شناسی، انحنا شیب، تیپ اراضی، پروفیل عرضی دامنه، پروفیل طولی دامنه، شاخص توان آبراهه(SPI) و شاخص رطوبت توپوگرافی(TWI) برای پهنه-بندی پتانسیل خطر زمین لغزش در نظر گرفته شدند. به منظور ارزیابی نتایج مدل‌ها، از مقدار مساحت زیر منحنی تشخیص عملکرد نسبی(ROC) در فرایند مدل‌سازی استفاده شد. برطبق نتایج این پژوهش، متغیرهای زمین شناسی، ارتفاع، شیب، خاک شناسی و کاربری اراضی به عنوان مهمترین عوامل وقوع زمین لغزش در نظر گرفته شدند. نتایج تحلیل منحنی ویژگی عملگر نسبی نشان داد که مدل های SVM، EBF و WOEبه ترتیب دارای مقدار AUC 897/0، 901/0و 878/ 0 هستند. اما در مقایسه سه مدل آماری، مدل EBF نسبت به دو مدل دیگر دارای بیشترین مقدار AUC بوده و بهترین مدل برای پیش‌بینی مکانی خطر زمین لغزش در منطقه پژوهش است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Modeling and Spatial Prediction of Landslide Risk Using Advanced Data Mining Algorithms (Case Study: Kalat County)

نویسندگان [English]

  • Leila Ggoli Mokhtari 1
  • Mahnaz Naemi tabar 2
1 Hakim Sabzevari University
2 Hakim Sabzevari University
چکیده [English]

Introduction

Landslides are one of the most important land hazards in the world that occur from falling or moving in an integrated and often rapid volume of sedimentary material along the slopes (Sharafi et al., 1399: 128). Instability of natural slopes is one of the geomorphological and geological phenomena that has an effective role in changing the shape of the earth's surface (Saraskanrood et al., 1399: 2). Landslide studies indicate that landslides are a hazard that often occurs frequently, and is present on all continents and is a global threat to humans, infrastructure and the environment (Brooke et al., 2018: 125).



Methodology

In this study, first the effective factors in landslide occurrence include altitude, slope direction, slope, distance from fault, waterway density, distance from river, soil, land use, distance from road, NDVI vegetation index, geology, slope curvature, Land type, slope transverse profile, slope longitudinal profile, canal power index (SPI) and topographic moisture index (TWI) were identified. In the next step, information layers related to each factor were prepared in the GIS environment. Information layers of curve lines, communication paths, waterway network and drainage density were obtained by digitization from a topographic map with a scale of 1: 50000 and slope and slope direction layers were prepared using DEM digital elevation model with 10 m spatial resolution. Took. Geological and fault layers were prepared by digitization from a 1: 100000 geological map. A 1: 50000 land use map was used to prepare the land use information layer. To prepare a soil map, a soil map of 1: 50,000 has been used.

Resul In the weighted evidence model and the definitive evidence function, the western direction (1.03) had the most impact and the northern directions (-1.22) and flat (0.03) had the least impact on the occurrence of landslides. In both models, a slope of 20 degrees (2.17) had the most impact and less than 10 degrees (0.0) had the least impact on the occurrence of landslides. The highest number of landslides in both models was observed at an altitude of 2000 meters (1.44) and the lowest amount of landslides at an altitude of less than 1000 meters (0.0). The soil type of alpha sol has the most effect (1.28) and Inseptol has the least effect (0.0). In the weighted evidence model and the definitive evidence function, medium drainage density (1.6) and (1.12) have the most effect and low drainage density (0.2) has the least effect, respectively. As can be seen in the map, the distance from the fault in both models is 0-200 meters with the highest impact (2.19) and the lowest impact at a distance of more than 1000 meters (-1.16). Regarding the parameter of distance from the road in the weighted evidence model and the definitive evidence function, distance of 0-500 meters with (1.18) and (1.33) have the most impact and distance of 1500 meters have the least impact (1-6), respectively. is. Examination of the geological map showed that in both models, Sarcheshmeh Formation had the greatest impact (2.28) and Neogene sediments had the least impact (0.16) on landslides. In the parameter of distance from waterway in both models, distance is 0-300 m with the highest (2.22) and lowest (0.11), land use has the highest impact of rangeland use with the highest (1.33) and the lowest forest lands (0.33). ), Vegetation index has the most impact (1.81), in the slope curvature of flat surfaces with the most impact (1.77) and the lowest concave surfaces (0.2), waterway strength index with the most impact (1.88) and the lowest ( 0.27), topographic moisture index with the most impact (1.66) and the least impact (0.11), mountainous land type with the most impact (1.99) and the least impact (0.15) and longitudinal profile and land profile Domain has the highest impact (1.85), (1.63) and the lowest impact (-1.1) and (-1.3), respectively.ts and Discussion



Conclusion

The combination of landslides in the distance layer from the waterway also indicates that the highest distribution of landslides is in the floor with a distance of 200-400 meters. Regarding the vegetation index, it can be concluded that the lower the vegetation density, the more landslides occur. Because a large part of the study area is mountainous with high walls and deep valleys. Therefore, the reason that the sensitivity of landslides increases in the study area with increasing slope can be attributed to the high amount of rock falls and overturning in the area. In general, regarding the shape of the slope in various forms, it should be said that flat slopes have less strength than convex and concave slopes. Waterway power index, topographic moisture index, longitudinal profile index and slope transverse profile index also have a great impact on landslide occurrence. The results show higher accuracy of the definitive evidence function (EBF) model than the support vector machine and weighted evidence function models. The reason for the high accuracy of the EBF method compared to the other two methods is that this method is a combination of other methods. Also, the higher accuracy of statistical methods than decision-making methods is another result of this research. Finally, by preparing a landslide risk zoning map, it is possible to help planners and managers in order to reduce potential damages and find safer places to develop construction and road construction.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Landslide
  • Advanced Data Mining Algorithms
  • Support Vector Machine
  • Definitive Evidence Function
  • Weight Evidence Function
اصغری سراسکانرود، ص.، پالیزبان، د.، امامی، ه، و قلعه، ا.، 1399. تحلیل مدل­های تحلیل شبکه و منطق فازی برای تهیه نقشه پهنه­بندی حساسیت وقوع زمین لغزش مطالعه موردی: جاده سراب - نیر، نشریه علمی جغرافیا و برنامه ریزی، سال 24 ، شماره 37، صص 22-1.
بابلی موخر، ح.، تقیان، ع.ا.، و شیرانی، ک.، 1397. ارزیابی نقشه پهنه­بندی حساسیت زمین لغزش با استفاده از روش تلفیقی فاکتور اطمینان و رگرسیون لجستیک با بکارگیری شاخص­های ژئومورفومتریک، پژوهش­های ژئومورفولوژی کمی، سال 7، شماره 3­، صص 91-116.
حجازی، س.ا.، نجف وند، س.، 1399. پتانسیل سنجی مناطق مستعد وقوع زمین لغزش در شهرستان پاوه با استفاده از روش منطق Fuzzy، جغرافیا و روابط انسانی، دوره 2، شماره 4، صص 377-385.
حلاجی، م.، زنگنه اسدی، م.ع.، و امیراحمدی، ا.، 1399. ارزیابی کارآیی مدل­های پیش­بینی حساسیت وقوع زمین لغزش در آبخیز بار نیشابور، پژوهش­های آبخیز داری، دوره 33­، شماره 2، شماره پیاپی 127­، صص 20-30.
حمزه، س.، امیری، ا.، 1399. پهنه بندی خطر رانش زمین با استفاده از روش­های همپوشانی وزنی و تحلیل شبکه مطالعه موردی: منطقه نصرآباد استان گلستان، فصلنامه علمی - پژوهشی اطاعات جغرافیایی(سپهر) ، دوره 29، شماره 114، صص 117-132.
حیدری، ن.، حبیب نژاد، م.،کاویان، ع.ا.، و پورقاسمی، ح.ر.، ­­1399. مدل­سازی حساسیت زمین لغزش با الگوریتم یادگیری ماشین جنگل تصادفی در آبخیز سد رئیسعلی دلواری، پژوهش­های آبخیز داری، دوره 33­، شماره 1، شماره پیاپی 126­، صص 2-13.
شاهکوئی، ا.،  سارلی ، ر.، درویشی، ی.،  امان پور قرائی، س، 1398.  پهنه­بندی عرصه­های آسیب پذیر در برابر مخاطرات طبیعی با تأکید بر زمین لغزش (مطالعه موردی: زیر حوضه گرگان رود شهرستان گرگان)، پژوهش­های ژئومورفولوژی کمّی، سال 8، شماره 2، صص 52-70.
شرفی، س.،صادقی راد، م.، و جوادی نیا، ز.، 1399. بازسازی پالئوژئومورفولوژی زمین لغزش دلا و شکلگیری دریاچه سدی شیمبار شهرستان اندیکا- استان خوزستان، نشریه تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی، سال 20­، شماره 56، صص 177-192.
صفاری، ا.، هاشمی، م.، 1396. پهنه­بندی حساسیت وقوع زمین لغزش با مدل­های آنتروپی و منطق فازی(مطالعه موردی: شهرستان کرمانشاه)، فصلنامه جغرافیای طبیعی، سال 9، شماره 34، صص 43-62.
غلامی کلاته؛ غ.ر.، کردوانی، پ.، رنجبر، م.،  1399. پهنه­بندی خطر زمین لغزش در حوضه آبخیز اوغان استان گلستان با استفاده از مدل فازی، مجله آمایش جغرافیایی فضا، فصلنامه علمی- پژوهشی دانشگاه گلستان، سال 10، شماره 36، صص1-14.
قاسمیان، ب.، عابدینی، م.، و روستایی، ش.، 1396. ارزیابی حساسیت زمین لغزش با استفاده از الگوریتم ماشین پشتیبان بردار(مطالعه موردی: شهرستان کامیاران، استان کردستان)، پژوهش­های ژئومورفولوژی کمی، سال 6، شماره 3، صص 15-36.
قنواتی ، ع.ا.، احمدآبادی، ع.، غلامی، م.، 1398. ارزیابی حساسیت زمین لغزش با استفاده از شاخص آنتروپی و الگوریتم ماشین­های پشتیبان بردار(مطالعه موردی: حوضه آبخیز کن)، پژوهش­های ژئومورفولوژی کمّی، سال 8، شماره1­، صص 16-33.
کرمی ، ف.، بیاتی خطبیبی، م.، خیری زاده، م.، مختاری اصل، ا.، .1398 ارزیابی الگوریتم ماشین بردار پشتیبان در پهنه­بندی حساسیت زمین لغزش اهر چای، جغرافیا و مخاطرات محیطی، شماره 32، صص 1-17.
محرمی، م.، ارگانی، م.، 1399. پتانسیل­یابی مناطق مستعد زمین لغزش با استفاده از مدل FBWM­(مطالعه موردی: شهر تبریز)­، ­آمایش سرزمین،­ دوره12­، شماره 2، صص 571-593.
ملکی، ا.، میلادی، ب.، و احمدی، م.، 1391. شبیه سازی مناطق مستعد خندق زایی با استفاده از روش SPI در حوضه رودخانه مرگ، پژوهش­های ژئومورفولوژی کمی، سال 1، شماره 3، صص 38-23.
نوجوان، م.ر.، شاه زیدی، س.، داودی، م.، و امین الرعایایی، ه.، 1398، پهنه­بندی خطر زمین لغزش با استفاده از تلفیق دو مدل فرآیند تحلیل سلسله مراتبی و فازی(مطالعه موردی: حوضه آبخیز کمه، استان اصفهان)، پژوهش­های ژئومورفولوژی کمی، دوره 7، شماره 4، صص 142-159.
وهاب زاده، ق.، میرکی­، ش.، و شیرزادی، ع.ا.، 1396. پهنه­بندی حساسیت زمین لغزش با سامانه اطلاعات جغرافیایی و مقایسه کارایی روش­های رگرسیون لجستیک و نسبت فراوانی(مطالعه موردی: حوزه آبخیز چشمیدر،کردستان)، مجله کاربرد سیستم اطلاعات جغرافیایی و سنجش از دور در برنامه ریزی، دوره­ 8، شماره 2، صص 11-21.
یمانی، م.، حسن پور، س.، مصطفایی، ا.، و شادمان رودپشتی­، م.، 1391. نقشه پهنه­بندی خطر زمین لغزش در حوضه آبخیز کارون بزرگ با استفاده از مدل AHP در محیط GIS، جغرافیا و برنامه ریزی محیطی، سال 23، پیاپی 48­، شماره 4­­، صص 39-56.
Bera, S., Guru, B., & V, Ramesh. (2019). Evaluation of landslide susceptibility models: a comparative study on the part of Western Ghat Region, India, Remote Sensing Applications: Society and Environment, PII: S2352-9385(17)30309-9, 39-52, https://doi.org/10.1016/j.rsase.2018.10.010.
Broeckx, J., Vanmarcke, M., Duchateau, R., & Poesen, Jean. (2018). A data-based landslide susceptibility map of Africa, Earth-Science Reviews, 102-121. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2018.05.002.
Luo, W, & Liu, C. (2018). Innovative landslide susceptibility mapping supported by geomorphon and geographical detector methods, Landslides, 15(3), 465-474.
Wei Chen , Z.S., Xia Zhao  , X.L.,  Shirzadi, A.L.,  & Shahabi , H. (202). Performance Evaluation and Comparison of Bivariate Statistical-Based Artificial Intelligence Algorithms for Spatial Prediction of Landslides, International Journal of Geo-Information, 9, 696; doi:10.3390/ijgi9120696, 2-21.
Zorgati Anis, G., Wissem, V.V., Smida, S., &  Essghaier, M. (2019). GIS-based landslide susceptibility mapping using bivariate statistical methods in North western Tunisia, Open Geosciences , 11 (1), Pages 708–726, ISSN 2391 5447,DOI: https://doi.org/10.1515/geo-2019-0056.
Xudong, H.,  Zhang , H., Mei, H., Xiao, D., Yuanyuan,  L.,  & Li ,  M. (2020). Landslide Susceptibility Mapping Using the Stacking Ensemble Machine Learning Method in Lushui, Southwest China, Applied Sciences, 10, 4016; doi:10.3390/app10114016, 1-22.
MohamedYoussef, H., & Pourghasemi, H.R. (2020). Landslide susceptibility mapping using machine learning algorithms and comparison of their performance at Abha Basin, Asir Region, Saudi Arabia, Geoscience Frontiers,  12(2), 639-655.
Tien Bui, D., Biswajeet, P., Lofman, O., & Revhaug, I. (2012). Landslide Susceptibility Assessment in Vietnam Using Support Vector Machines, Decision Tree, A Naive Bayes Models, Mathematical Problems in Engineering, 1-26.
Peng Ling, R., Huang, NB., Wua, X., Zhao, Y., & Ye, R .(2014). Landslide susceptibility mapping based on rough set theory and support vector   machines: A case of the Three Gorges area, China, Geomorphology, 204 287–301.
Scholkoph, B., Smola, A.J., Williamson, R.C., & Bartlett, P.L. (2000). New support  vectoralgorithms, Neural Computation, 12, 1207–1245.
Shafer, G., 1976. A mathematical theory of evidence, 1, Princeton University, Princeton.
Lee, S., Hwang, J., & Park, I. (2013). Application of data-driven evidential belief functions to landslide susceptibility mapping in Jinbu, Korea, Catena, 100, 15-30.
Kavzoglu, T., Kutlug Sahin, E., & Colkesen, I. (2015). An assessment of multivariate and bivariate approaches in landslide susceptibility mapping: a case study of Duzkoy district, Natural Hazards, 76 (1), 471 – 496.
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.
Song, K.Y., Oh, J., Choi, J., Park, I., Lee, C., & Lee, S. (2012). Prediction of landslides using ASTER imagery and data mining models, Advances in Space Research, 49, 978-993.
Dai, F.C., Lee, C.f., and Ngai, Y.Y. (2002). Landslide risk assessment and management: an overview, Engineering Geology, 64: 65-87.
Yalcin, A. (2008). GIS-based landslide susceptibility mapping using analytical hierarchy rocess and bivariate statistics in Ardesen (Turkey), Comparisons of results and confirmations, Catena, 72, 1-12.
Das, I., Sahoo, C., Van Westen, A., Stein & Hack, R.(2010). Landslide susceptibility assessment using logistic regression and its comparison with a rock mass classification system, along a road section in the northern Himalayas (India), Geomorphology, 114, 627-637.
Ayalew, L., & Yamagishi, H.(2005). The application of GIS-based logistic regression for landslide susceptibility mapping in the kakuda-yahiko Moun-tains, central Japan, Geomorphology, 65, 15-31.