بررسی مناطق مستعد ریسک فرونشست زمین در اثر افت سطح آب زیرزمینی با استفاده از روش FUZZY-AHP (مطالعه موردی: دشت شبستر-صوفیان)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استاد ژئومورفولوژی دانشکده برنامه ریزی و علوم محیطی، دانشگاه تبریز.

2 استادیار مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان آذربایجان شرقی، تبریز، ایران.

3 دانشجوی دکتری ژئومورفولوژی، دانشگاه تبریز.

10.22034/gmpj.2022.329254.1334

چکیده

فرونشست زمین یک مخاطره جهانی است که به دلایل مختلف از جمله برداشت بیش از حد منابع آب زیرزمینی و تغییرات اقلیمی رخ می دهد که سبب بروز مشکلات و معضلات فراوان در زمین‌های کشاورزی، جاده‌ها ، خطوط انتقال نیرو و انرژی شده است. در دهه اخیر فرونشست به عنوان یک مخاطره ژئومورفیک در بخش وسیعی از دشت‌های ایران از جمله دشت شبستر- صوفیان در حال وقوع است. لذا این تحقیق با هدف شناسایی مناطق مستعد فرونشست در دشت شبستر- صوفیان انجام شده است. در مرحله نخست با استفاده از آمار 18 ساله 23 چاه پیزومتری و نرم‌افزار ARC-GIS ، نقشه افت آب به روش درون‌یابی IDW تهیه شد. سپس عوامل مؤثر در فرونشست منطقه (شیب، طبقات ارتفاعی، واحدهای ژئومورفولوژی، فاصله از رودخانه، کاربری اراضی،سنگ‌شناسی، افت سطح آب زیرزمینی ) شناسایی و بعد از وزن دهی معیارها در ARC-GIS ،محاسبات آن در نرم افزار Expert Choice انجام‌شد. سپس لایه های مذکور از طریق مدل AHP-Fuzzzy در محیط نرم‌افزار ARC-GIS تعیین عضویت گردید و با استفاده از هم‌پوشانی خطی فازی نقشه مناطق مستعد فرونشست دشت شبستر- صوفیان در پنج کلاس مستعد فرونشست بسیار بالا، بالا، متوسط، پایین و بسیار پایین تهیه شد. طبق نتایج مدل، مناطق جنوبی و غربی دشت شبستر- صوفیان مستعد فرونشست زیاد تا خیلی زیاد بوده است. این مناطق منطبق بر کاربریهای کشاورزی و مراتع بوده، روستاهای کوشک، یوسف‌آباد، شنگل‌آباد،آق کهریز، قم تپه، وایقان بر روی پهنه های پرخطر واقع‌شده که خطر فرونشست در این مناطق در وضعیت بحرانی قرار دارد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Investigation of land subsidence risk areas due to groundwater level drop using FUZZY-AHP method (Case study: Shabestar-Soufian plain)

نویسندگان [English]

  • shahram roostaei 1
  • Mohammad Hosein rezayi moghadam 1
  • jamshid yarahmadi 2
  • samira najafvand 3
1 University of Tabriz
2 Assistant Professor, East Azarbaijan Agricultural and Natural Resources Research and Education Center, AREEO, Tabriz, Iran
3 phd student
چکیده [English]

Groundwater depletion is one of the scenarios of climate change, which has become a global crisis today. Land use changes and land cover and rapid urbanization are the main causes. The decline of groundwater in recent years has caused land subsidence in many alluvial plains of the country. Uncontrolled and uncontrolled consumption of surface and groundwater resources, reduction of precipitation, concentration of consumption in some places (Imbalance between demand and water supply potential), inadequate cultivation pattern and lack of proper irrigation and digging of multiple wells and operation Irregularity of them in recent decades has caused a critical situation of groundwater resources in most plains of the country. To Groundwater level in most of the country's aquifers is constantly declining and the average annual decline over It has been 12 meters for the last 15 years. Decreasing the groundwater level of the plains increases the cost of water extraction and Increased energy consumption, reduced water quality and the emergence of land subsidence. As side effects, with decreasing volume The phenomenon of subsidence occurs in different spatial and temporal situations with different characteristics such as groundwater content, morphology, pedology and geology, which have different destructive effects. Shabestar-Sufian plain is one of the plains in the northwest of the country, which is facing many restrictions in terms of access to surface water and groundwater and is in a critical situation. In recent decades, the increasing trend of irrigated agricultural lands and overexploitation of groundwater resources has put the plain at risk of subsidence. Groundwater level drop is one of the most common causes of subsidence. Recognizing and examining ways to control it and prevent accelerating the process and expansion of subsidence phenomenon prevents the occurrence of hazards such as groundwater pollution, land slope change, well wall collapse, gradual sinking of masts and structures, changing the slope of rivers and roads Be. Risks that cause significant financial and human losses and on the other hand cause a waste of time and manpower, and pollution and destruction of the environment. In Shabestar-Sufian plain, there may be signs of subsidence in the form of sloping pipes, piping, shallow cavities, which is a warning for this fertile plain. If proper planning is not done regarding the exploitation of groundwater, we will soon see the destruction of lands, houses, water pollution, etc. In this regard,. The aim of this study was to identify areas prone to subsidence, for which the Fuzzy-AHP model was used. Information layers including land slope, altitude, geomorphological units, distance from the river, land use, lithology, groundwater level decline have been used as effective criteria. Expert Choice software was used to perform the calculations and after obtaining the final weights of each criterion, the obtained weight was applied on the layers according to the expert opinions in GIS software. Also, for the fuzzy model, fuzzy maps were combined using the fuzzy gamma operator. To modulate the very high sensitivity of the multiplication fuzzy operator and also the very low sensitivity of the sum fuzzy, the gamma fuzzy operator has been used and finally a map of subsidence prone areas has been prepared. Landslide risk areas are classified into five categories: very low (10.8%), low (14.2%), medium (7.22%), high (7.28%) and very high (2.23%). have became. About 52% of the southern, middle and western regions of the region are at very high risk of landslides due to excessive use of groundwater. In terms of spatial distribution, the highest risk of land subsidence is in the villages of Aq Kahriz, Dizaj Khalil, Shanglabad, Bagherabad, Kafi Malek, Kushk, Hallaji, Yousefabad, Ali Biglou, Haftcheshmeh and Qom Tappeh. Complete and common data were used between 2001 and 2017. Water loss map was prepared by idw interpolation method in gis environment. The results of groundwater status assessments in the region indicate that the study area in recent years has been faced with an increasing trend of groundwater level decline, so that the rate of water level decline has reached 4.7 meters in 18 years, a sharp drop in land subsidence in this region Has caused. . The calculated results are confirmed by examining the time series of water level drop in the wells of the region. Analysis of geomorphological parameters of the region has also shown that the same occurrence of subsidence has been in areas with a slope between zero to 5 valleys, have experienced less subsidence in the slope of more than 5 degrees or no subsidence has occurred in these slopes at all. It has a high subsidence in places with a height of less than 1500 meters, and with salt cover and alluvial materials, as well as areas with agricultural use. Areas close to the river were less prone to subsidence. Flat and smooth slope directions have been the main area of occurrence of this phenomenon. It can be concluded from the results that more than half of the 5% (51%) of the study are prone to high to very high subsidence, this means the critical situation in this plain.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Land subsidence
  • AHP-Fuzzy method
  • groundwater level drop
  • Shabestar-Soufian plain
احمدی، س، سودمند افشار، ر،1399. پایش فرونشست دشت‌های قروه و چهار دولی استان‌های همدان و کردستان به دلیل برداشت بی‌رویه از منابع آب‌های زیرزمینی با استفاده از فن پراکنش گرهای دائمی. محیط‌زیست و مهندسی آب, دوره 6، شماره 3، صص233-219.
آذر، ع، فرجی، ح، 1395،علم مدیریت فازی، چاپ پنجم، مؤسسه کتاب مهربان نشر ،1395 .
پیری، ح، امیر احمدی، ا، ادب، ح، المدرسی، س،1399. ارزیابی دوگانگی فرونشست و فرا رفت با استفاده از داده‌های راداری و مدل‌سازی فرونشست، چهارمین همایش ملی و نخستین همایش بین‌المللی کاربرد مدل‌های پیشرفته تحلیل فضایی (سنجش‌ازدور و GIS) در آمایش سرزمین.یزد.
جوادی، س.ر ، 1400. برآورد و تحلیل میزان فرونشست دشت همدان- بهار با استفاده از تصاویر راداری و سری زمانی SBAS، رساله دکتری، دانشکده برنامه‌ریزی و علوم محیطی، دانشگاه تبریز.
حسین زاده، ج، سرباز، آ، قربانی،م،ع، 1398.تأثیر شاخص های بارندگی روی مصرف منابع آب زیرزمینی و الگوی کشت (مطالعه موردی: دشت شبستر از حوزه دریاچه ارومیه)، نشریه آبیاری و زهکشی ایران، شماره1، ج 13، فروردین - اردیبهشت 1398، ص. 232-242.
حیدری آقا گل، م، خطیب، م ، هیهات، م، منصوری، ه، 1394. پهنه‌بندی خطر زمین‌لرزه به روش تحلیل سلسله مراتبی (AHP) و منطق فازی (منطقه موردمطالعه: استان خراسان جنوبی)، فصلنامه زمین‌ساخت، سال اول، شماره 4، دانشگاه بیرجند، زمستان 1394.
خان بیگی، ع،1394. تعیین مناطق فرونشست احتمالی دشت روانسر- سنجابی با استفاده از GIS و مدل AHP، پایان‌نامه کارشناسی ارشد، دانشکده: ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه محقق اردبیلی.
رحیمی، و.، و پورخباز، ح.، و اقدر، ح.، و محمدیاری، ف. 1394. مقایسه مدل‌های Fuzzy AHP باکلی و ANP در ارزیابی توان جنگلداری (مطالعه موردی: حاشیه شهر بهبهان). بوم‌شناسی کاربردی, 4(13), 15-30.
زینالی، ع، و علاف نجیب، م، حسن‌پور اقدم، م. 1388. فرونشست زمین در دشت شبستر - صوفیان به دلیل افت سطح آب زیرزمینی،دومین کنفرانس سراسری آب،بهبهان، صص 34-27.
سلطانی سیسی، غ ،1384. وضعیت مورفوتکتونیکی و نئوتکتونیکی شهرستان شبستر، بیست و یکمین گردهمائی علوم زمین، سازمان زمین‌شناسی و اکتشافات معدنی کشور.
شایان، س، یمانی، م، یادگاری، م، ۱۳۹۵، پهنه‌بندی فرونشست در حوضه آبریز قره­چای، مجله هیدروژئومورفولوژی، دوره ۳، شماره ۹، صص ۱۵۸-۱۳۹.
طاهری، ز، ندیری، ع، برزگری، ق، فیضی زاده، ب، 1396. پیشبینی پتانسیل فرونشست آبخوان دشت شبستر با استفاده از برنامه ریزی بیان ژن،دومین همایش زمین شناسی مهندسی و محیط زیست شهر مشهد ،مشهد.
عالی پور اردی، م، محمدی، ب، جعفری، ح،1396. پهنه‌بندی ریسک فرونشست زمین در اثر افت سطح آب زیرزمینی با استفاده از مدل تحلیل سلسله مراتبی فازی (مطالعه موردی: دشت اردبیل)، نشریه علمی- پژوهشی علوم و مهندسی آبخیزداری، سال یازدهم، شماره 38، پاییز 1396.
عزتی، س، 1394. بررسی فرونشست زمین در اثر برداشت از آب های زیرزمینی به روش تداخل‌سنجی راداری (مطالعه موردی: دشت شبستر- صوفیان)، پایان نامه کارشناسی ارشد، دانشکده علوم و برنامه ریزی محیطی، دانشگاه تبریز.
فرزین کیا، ر، امیر احمدی، ا، زنگنه اسدی، م، زندی، ر، 1400. پهنه‌بندی خطر فرونشست زمین در دشت جوین با استفاده از مدل تحلیل شبکه‌ای فازی. فضای جغرافیایی. ۱۴۰۰; ۲۱ (۷۴) :۷۱-۵۱.
قدسی پور، ح،1387. فرایند تحلیل سلسله مراتبی. دانشگاه امیرکبیر ، تهران.
کاویانی راد، م، 1400. بازتاب های اجتماعی- امنیتی ابربحران فرونشست در ایران، فصلنامه علمی- تخصصی افق، شورای انجمن های علمی دانشکده علوم جغرافیایی، دانشگاه خوارزمی، سال سوم، زمستان 1400.
کوره‌پزان دزفولی، ا،1395، اصول تئوری مجموعه‌های فازی و کاربرد آن در مدل‌سازی مسائل مهندسی آب، چاپ سوم، انتشارات جهاد دانشگاهی واحد صنعتی امیرکبیر،212- 225، 1394.
کیانی، ف، عابدینی، م، احمدزاده، غ، 1397. بررسی ارتباط فرونشست زمین و افت سطح آب‌های زیرزمینی در شهرستان کرج با استفاده از روش تلفیق وزنی در محیط GIS،کنفرانس عمران,معماری و شهرسازی کشورهای جهان اسلام،تبریز.
محرمی، م، رسولی، ع، رستم زاده، ه، 1395. مدل سازی تاثیرات پسروی دریاچه ارومیه بر روستاهای ساحل شرقی دریاچه ارومیه با پردازش شی گرای تصاویر ماهواره ای، نشریه تحلیل فضایی مخاطرات محیطی، سال سوم، شماره 3،صص 98-81. پاییز1395.
ملکی، ا، رضایی، پ،1395. پیش‌بینی مکانه‌ای در معرض خطر فرونشست دشت کرمانشاه با استفاده از مدل فازی، برنامه ریزی و آمایش فضا (مدرس علوم انسانی)، دوره 20، شماره 1، صص 251-235، بهار 1395.
ندیری، ع، طاهری، ز،برزگری، ق، دیده بان، خ،1397. ارائه چارچوبی برای تخمین پتانسیل فرونشست آبخوان با استفاده از روش الگوریتم ژنتیک، تحقیقات منابع آب ایران، سال چهاردهم، شماره 2، صص 185-174، تابستان 1397.
 
Alogayell, H. M., Al-Alola, S. S., Alkadi, I. I., Mohamed, S. A., Ismail, I. Y., & El-Bukmi, F. (2021). Spatial modeling of ground subsidence susceptibility along Al-Shamal train pathway in Saudi Arabia. Open Geosciences, 13(1), 1158-1173.
Arabameri, A., Yariyan, P., & Santosh, M. (2021). Land subsidence spatial modeling and assessment of the contribution of geo-environmental factors to land subsidence: comparison of different novel ensemble modeling approaches.
Aslan, G., Cakir, Z., Lasserre, C., & Renard, F. (2019). Investigating subsidence in the Bursa Plain, Turkey, using ascending and descending Sentinel-1 satellite data. Remote Sensing, 11(1), 85.
Aslan, G., Cakir, Z., Lasserre, C., & Renard, F.2019. Investigating Subsidence in the Bursa Plain, Turkey, Using Ascending and Descending Sentinel-1 Satellite Data. Remote Sensing, 11(1), 85.
Bagheri, M., Hosseini, S. M., Ataie-Ashtiani, B., Sohani, Y., Ebrahimian, H., Morovat, F., & Ashrafi, S. (2021). Land subsidence: A global challenge. Science of The Total Environment, 146193.
Crosetto, M., Monserrat, O., Cuevas-González, M., Devanthéry, N., & Crippa, B. (2016). Persistent scatterer interferometry: A review. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 115, 78-89.
Gholamhaydari, H., Karimi, H., Entezari, M., & Raamesht, M. H. (2021). Investigating Effective Factors in the Evolution of Karstic Sinkholes in Gachsaran Formation Using the Fuzzy Model (Case Study: Maroon Plain, Kohgilooye and Boyer-Ahmad Province). Spatial Planning, 11(3), 45-72.
Hamdani, R. S., Hadi, S. P., Rudiarto, I., & Purnaweni, H. (2020). Do we care enough? revisiting land subsidence and coastal spatial planning policy in Semarang, Indonesia. In E3S Web of Conferences (Vol. 202, p. 06005). EDP Sciences.
Herrera-García, G., Ezquerro, P., Tomás, R., Béjar-Pizarro, M., López-Vinielles, J., Rossi, M., ... & Ye, S. (2021). Mapping the global threat of land subsidence. Science, 371(6524), 34-36.
Lange, D., Kopp, H., Royer, J. Y., Henry, P., Çakir, Z., Petersen, F., ... & Géli, L. (2019). Interseismic strain build-up on the submarine North Anatolian Fault offshore Istanbul. Nature communications, 10(1), 1-9.
Nadiri, A. A., Taheri, Z., Khatibi, R., Barzegari, G., & Dideban, K. (2018). Introducing a new framework for mapping subsidence vulnerability indices (SVIs): ALPRIFT. Science of the Total Environment, 628, 1043-1057.
Nayak, S. (2021). Land use and land cover change and their impact on temperature over central India. Letters in Spatial and Resource Sciences, 1-12.
Nhu, V. H., Shirzadi, A., Shahabi, H., Singh, S. K., Al-Ansari, N., Clague, J. J., ... & Ahmad, B. B. (2020). Shallow landslide susceptibility mapping: A comparison between logistic model tree, logistic regression, naïve bayes tree, artificial neural network, and support vector machine algorithms. International journal of environmental research and public health, 17(8), 2749.
Orhan, O., Oliver-Cabrera, T., Wdowinski, S., Yalvac, S., & Yakar, M. (2021). Land subsidence and its relations with sinkhole activity in Karapınar region, Turkey: a multi-sensor InSAR time series study. Sensors, 21(3), 774.
Park, I., Choi, J., Lee, M. J., & Lee, S. (2012). Application of an adaptive neuro-fuzzy inference system to ground subsidence hazard mapping. Computers & Geosciences, 48, 228-238.
Pawluszek-Filipiak, K., & Borkowski, A. (2021). Monitoring mining-induced subsidence by integrating differential radar interferometry and persistent scatterer techniques. European Journal of Remote Sensing, 54(sup1), 18-30.
Putra, D. P. E., Setianto, A., Keokhampui, K., & Fukuoka, H. (2011). Land subsidence risk asseessment in Karst region, case study: Rongkop, Gunung Kidul, Yogyakarta-Indonesia In Mitteilungen zur Ingenieurgeologie und Hydrogeologie-Festschrift zum 60. Geburtstag von Univ. Prof. Dr. Rafig Azzam, 39-50.
Semeraro, T., Mastroleo, G., Aretano, R., Facchinetti, G., Zurlini, G., & Petrosillo, I. (2016). GIS Fuzzy Expert System for the assessment of ecosystems vulnerability to fire in managing Mediterranean natural protected areas. Journal of environmental management, 168, 94-103.
Shao, Z., Huq, M. E., Cai, B., Altan, O., & Li, Y. (2020). Integrated remote sensing and GIS approach using Fuzzy-AHP to delineate and identify groundwater potential zones in semi-arid Shanxi Province, China. Environmental Modelling & Software, 134, 104868.
Wang, J., Yi, S., Li, M., Wang, L., & Song, C. (2018). Effects of sea level rise, land subsidence, bathymetric change and typhoon tracks on storm flooding in the coastal areas of Shanghai. Science of the total environment, 621, 228-234.
Zghibi, A., Mirchi, A., Msaddek, M. H., Merzougui, A., Zouhri, L., Taupin, J. D., ... & Tarhouni, J. (2020). Using analytical hierarchy process and multi-influencing factors to map groundwater recharge zones in a semi-arid Mediterranean coastal aquifer. Water, 12(9), 2525.
Zhang, B., Zhang, L., Yang, H., Zhang, Z., & Tao, J. (2016). Subsidence prediction and susceptibility zonation for collapse above goaf with thick alluvial cover: A case study of the Yongcheng coalfield, Henan Province, China. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 75(3), 1117-1132.
Zhu, L., Gong, H., Li, X., Wang, R., Chen, B., Dai, Z., & Teatini, P. (2015). Land subsidence due to groundwater withdrawal in the northern Beijing plain, China. Engineering Geology, 19.