پهنه‌بندی خطر زمین‌لغزش در حوضه بالادست سد یامچی استان اردبیل، با استفاده از روش‌های تصمیم-گیری چند معیارهMARCOS و CODAS

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استاد ژئومورفولوژی، گروه جغرافیای طبیعی، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.

2 دکتری ژئومورفولوژی، گروه جغرافیای طبیعی، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.

10.22034/gmpj.2023.370812.1390

چکیده

زمین‌‌لغزش در زمره پرخطر‌ترین و زیان‌بار‌ترین مخاطرات محیطی است که در دهه‌‌های اخیر شتاب فزاینده‌‌ای یافته است. لذا، با توجه به اهمیت موضوع؛ پژوهش حاضر با هدف پهنه‌بندی خطر زمین‌لغزش در حوضه بالادست سد یامچی استان اردبیل، با استفاده از الگوریتم‌های تصمیم‌گیری چند معیاره MARCOS و CODAS صورت گرفته است. در این راستا، ده لایه‌ی موضوعی شامل؛ پارامتر‌های ارتفاع، شیب، جهت شیب، لیتولوژی، کاربری اراضی، خاک، فاصله از گسل، فاصله از جاده، فاصله از رودخانه و بارش به عنوان متغیر‌های تأثیر‌گذار، بررسی شدند. ابتدا، لایه‌های اطلاعاتی معیار‌ها، در GIS تهیه گردید. ارزش‌گذاری و استاندارد‌سازی لایه‌ها، با استفاده از تابع عضویت فازی و وزن‌دهی معیار‌ها، با بهره‌گیری از روش CRITIC انجام گردید. تحلیل و مدل‌سازی نهایی، با استفاده از روش‌های تصمیم‌گیری چند معیارهMARCOS و CODAS صورت گرفت. نتایج مطالعه نشان داد، به ترتیب؛ عوامل شیب، کاربری اراضی و لیتولوژی، به ترتیب با ضریب وزنی 14/0، 13/0 و 12/0، در وقوع زمین‌لغزش حوضه، بیشترین وزن و اهمیت را دارند. با توجه به خروجی حاصل از روش CODAS، به ترتیب؛ 46/139 و 17/58 کیلومتر‌مربع از مساحت حوضه و طبق نتایج حاصل از به کارگیری روش MARCOS ، 01/114 و 07/54 کیلومتر‌مربع از مساحت محدوده، در طبقه‌ی پرخطر و بسیار پرخطر قرار دارد. طبق نتایج به دست آمده از صحت‌سنجی با استفاده از روش منحنی ROC ، دقت روش CODAS، با مساحت زیر منحنی 72/0، خیلی‌خوب است و دقت روشMARCOS ، با مساحت زیر منحنی 81/0، عالی می باشد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Landslide risk zoning in the upstream basin of Yamchi Dam in Ardabil province, using multi-criteria decision making methods MARCOS and CODAS

نویسندگان [English]

  • Aghil Madadi 1
  • Elnaz pirrozi 2
1 physical geography, universiy of Mohaghegh Ardabili
2 physical geography, universiy of Mohaghegh Ardabili
چکیده [English]

Introduction

Among the biggest disasters and natural disasters, landslides have taken the seventh rank in terms of casualties. Considering that, landslides are one of the most destructive natural disasters and cause severe changes in landscape morphology and damage to natural and artificial structures on earth (Tanias and Lombaro, 2019). Identifying landslide-prone areas and producing accurate maps of landslide susceptibility zoning are important issues for risk management studies and are vital to reduce landslide disasters (Kalksen et al., 2016:54; Rabi et al. colleagues, 1:2022).



The upstream basin of Yamchi dam, with an area of 698 square kilometers, is located between the Sablan volcanic massif in the north and Bozgosh mountains in the southwest. The highest point of the basin is the peak of the Heram Mountain with a maximum height of 4505 meters above sea level and a minimum height of 1506 meters at the Yamchi Dam site. The climate of the region is semi-arid and very cold. In terms of tectonics, the studied area is located in the tectonic zone of Western Alborz-Azerbaijan. The different lithological units of the region are spread in volcanic and sedimentary forms.



Methodology

The current research is of an applied type and its research method is an analysis based on the integration of data analysis, geographic information system, and the use of multi-criteria analysis techniques. the ENVI, Ecognition, Arc GIS, Idrisi, and Excel software were used for image processing and data analysis. To assess the risk of landslides, first, the effective factors (including slope, aspect, dem, lithology, soil, land use, rainfall, distance from communication road, distance from the river, and distance from fault), according to natural and human conditions The area was identified. In the next step, information layers related to each of the factors were prepared in the geographic information system environment. The weighting of the investigated factors was done according to the CRITIC method and the final analysis, using CODAS and MARCOS multi-criteria methods. After preparing the landslide sensitivity map, the accuracy of the models has been checked using the ROC curve.



Results and Discussion

According to the obtained results, respectively; Slope factors with a weight of 0.14, land use with a weight of 0.13, and lithology with a weight of 0.12 assigned the greatest role in the occurrence of landslides in the basin. Examining the high-risk and high-risk points introduced by the reviewed algorithms shows; In terms of the slope criteria, according to the output of the CODAS algorithm, the areas with high and very high-risk probability are located between 10-65% slopes. Examining the output of MARCOS and comparing it with the slope map also shows that the slope values of high-risk and very high-risk points are between 15-50%. According to the criteria of land use, according to the results of both methods, agricultural use, pastures, and man-made areas have the highest level of areas with a very high probability of danger. About the lithology map, it can be said that according to the zoning map resulting from the application of CODAS and MARCOS methods, very high-risk and high-risk classes, mainly; They are seen in formations with very low and medium resistance and limited form, in areas with resistant lithology.

The results of the overlap of the output from the examined models, with the distribution of sliding points; showed that according to the CODAS multi-criteria decision-making algorithm, 22.58 and 54.84 percent of the slip points are in the high-risk and high-risk category, respectively, and according to the results of the MARCOS method, 51.62 and 29.03 % of the slip points are in the very dangerous category.





Conclusion

According to the output of the CODAS method, respectively; 139.46 and 58.17 square kilometers of the area of the basin and according to the results of applying the MARCOS method, 114.01 and 54.07 square kilometers of the area are in the high-risk and very high-risk categories. The investigations carried out in this analysis show that in the upstream basin of Yamchi Dam, due to its mountainous nature, cultivation in sloping lands, excessive grazing of livestock in pastures, presence of deep soils on Steep slopes, and water infiltration into the lower layers of the soil have created a suitable ground for the formation of the landslide phenomenon and will cause a lot of damage. The results of the ROC curve, showed that the accuracy of the method CODAS, with an area under the curve of 0.72, is very good, and the accuracy of the MARCOS method, with an area under the curve of 0.81, is excellent.

کلیدواژه‌ها [English]

  • mass movement
  • hazard
  • AUC
  • GIS
اصغری سراسکانرود، ص، و پیروزی، الف.، 1401. ارزیابی مقایسه­‏ای الگوریتم­‏های تصمیم­‏گیری چند معیارهWLC ، OWA، VIKOR و MABAC در پهنه­‏بندی خطر زمین­‏لغزش (مطالعه موردی: حوضه گیوی­‏چای استان اردبیل)، پژوهش­های جغرافیای طبیعی، دوره 54، شماره 1، صص 94-65.
انتظاری، م.، خدادادی، ف، و ساسان­پور، ف.، 1398. تحلیل و پهنه­بندی مخاطرات ژئومورفولوژیک (لغزش و سیل) استان البرز با استفاده از مدل­های AHP-VIKOR و FR، پژوهش­های جغرافیای طبیعی، دوره 51، شماره 1، صص 199-183.
پورطاهری، م.، سبحانی قیداری، ح، و صادقلو، طاهره.، 1390. ارزیابی تطبیقی روش­های رتبه­بندی مخاطرات محیطی در مناطق روستایی (مطالعه موردی: استان زنجان). فصلنامه پژوهش­های روستایی. سال ۲. شماره ۳. صص ۵۴-۳۱.
جمال آبادی، ج.، صفری، ف.، برآبادی، ع، و آل محمد، م.، 1400. شناسایی و پهنه‌­بندی مناطق مستعد وقوع زمین‌لغزش در دهستان ژاورود بر اساس مدل تلفیقی فازی و فرایند تحلیل شبکه، مدیریت بحران، دوره 10، شماره 2، صص 55-47.
جهانگیری، ع.، 1399. تحلیل روند آبرسانی به شهر­ها و روستا­های ایران و دفع فاضلاب از آن­ها طی سال­های 91 تا 97 با استفاده از رویکرد ترکیبی تصمیم‌گیری چند شاخصه. تصمیم­گیری و تحقیق در عملیات، دوره 5، شماره 2، صص 248-233.
جهانگیری، ع.، 1400. انتخاب بهترین فرآیند تصفیه­‌ی فاضلاب در شهر فرمهین با استفاده از تصمیم­‌گیری چند شاخصه. تصمیم­گیری و تحقیق در عملیات، 6 (شماره ویژه)، 1-11.
شریفی پیچون، م.، شیرانی، ک، و شیرانی، م.، 1400. اولویت بندی عوامل مؤثر بر وقوع زمین­لغزش و پهنه­بندی حساسیت آن با استفاده از روش رگرسیون چندمتغیره­ی خطی مطالعه ی موردی: حوضه­ی آبریز وهرگان-غرب استان اصفهان، هیدروژئومورفولوژی، دوره 8، شماره 26، صص 163-139.
محمدنیا، م، و فلاح قالهری، غ.ع.، 1397. شبیه­‌سازی احتمال وقوع زمین‌لغزش با استفاده از منطق فازی و فرایند تحلیل سلسله مراتبی، تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی، سال 18، شماره 48 ، صص 132-117.
مددی، ع.، 1389. بررسی ناپایداری ژئومورفولوژیک گردنه صائین (بین شهر نیر و سراب، منطقه آذربایجان) با استغاده از روش آنبلاگان، جغرافیا و برنامه­ریزی محیطی، سال 21، شماره1، صص 94-77.
مددی، ع.، پیروزی، الف، و شکرزاده فرد، الف.، 1397. پهنه­بندی خطر زمین­لغزش در حوضه­ی آبخیز آق­لاقان­چای، با استفاده از مدل ELECTRE، فصلنامه‌­ی فضای جغرافیایی، سال هجدهم، شماره 64، صص: 199-177.
مددی، ع؛ پیروزی، الف، و فعال نذیری، م.، 1399. ارزیابی مقایسه­‌ای الگوریتم­‌های تصمیم‌گیری چندمعیارة MABAC  و CODAS در پهنه‌بندی خطر زمین‌لغزش؛ نمونة پژوهش: شهرستان کوثر .جغرافیا و برنامه­ریزی محیطی، سال 31، شماره 4، صص 24-1.
ملکی، ا.، دهساری، م، و رضائی، پ.، 1394. تنگناهای ژئومورفولوژیک توسعه کالبدی شهر جوانرود با استفاده از مدل منطق فازی. مجله برنامه­ریزی و آمایش فضا. دانشگاه تربیت مدرس. دوره ۱۹. شماره 4. صص 159-183 
نادری، ف.، ناصری، ب، و بسطامی، ن.، 1400. کارایی مدل ویکور در پهنه­‌بندی خطر زمین­‌لغزش در حوضه آبخیز سد گلال استان ایلام، جغرافیا و مخاطرات محیطی، دوره 10، شماره 1، صص 39-21.
وثیق، ی.، 1390 بررسی زمین­لغزش مسیر جاده اردبیل- سراب، نشریه آموزش زمین­شناسی، دوره هفدهم، شماره 1، صص 23-19.
Aher, P., Adinarayana, J., & Gorantiwar, SD., 2013. Prioritization of watersheds using multi-criteria evaluation through the fuzzy analytical hierarchy process, Agric Eng Int CIGR J, 15(1), 11–18.
Alimohammadlou, Y., Najafi, A., & Yalcin, A., 2013. Landslide process and impacts: A propused classification method, Catena, 104, 219-232.
Alinezhad, A., & Khalili, J., 2019. New Methods and Applications in Multiple Attribute Decision Making (MADM). International Series in Operations Research & Management Science, vol 277, Springer, Cham.
Arab Ameri, A., Pourghasemi, H.R., & Cerda. A., 2018. Erodibility prioritization of sub-watersheds using morphometric parameters analysis and its mapping: A comparison among TOPSIS, VIKOR, SAW, and CF multi-criteria decision makin models, Science of The Total Environment, 613-614, 1385 1400 ·
Baumgertel, A., Luki´c, S., Belanovi´c Simi´c, S., & Kadovi´c, R., 2019. Identifying Areas Sensitive to Wind Erosion- A Case Study of the AP Vojvodina (Serbia), Appl Sci, 19 (23), 1-12.
Bui, D.T., Lofman, O., Revhaug, I., & Dick, O., 2011. Landslide susceptibility analysis in the Hoa Binh province of Vietnam using statistical index and logistic regression. Natural Hazards, 59(3), 1413–1444
Chen, W., Panahi, M., & Pourghasemi, H.R., 2017. Performance evaluation of GIS- based new ensemble data mining techniques of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) with genetic algorithm (GA), differential evolution (DE), and particle swarm optimization (PSO) for landslide spatial modelling, CATENA 157, 310–324.
Colkesen, I., Sahin, E., & Kavzoglu, Taskin., 2016. Susceptibility mapping of shallow landslides using kernel-based Gaussian process, support vector machines and logistic regression, Journal of African Earth Sciences, 118, 53-64.
Crosta, B.G., 2009. Dating, triggering, modeling and hazard assessment of large landslides, Geomorphology, Vol 103, 1-4.
Dikshit, A., Sarkar, R., Pradhan, B., Acharya, S., & Alamri, AM., 2020. Spatial Landslide Risk Assessment at Phuent sholing, Bhutan. Geosciences, 10(4), 1-17.
El Jazouli, A., Barakat, A., & Khellouk, R., 2019. GIS-multi-criteria evaluation using AHP for landslide susceptibility mapping in Oum Er Rbia high basin (Morocco). Geoenviron Disasters 6, 3.
Georgiou, D., Mohammed, E.S., & Rozakis, S., 2015. Multi-criteria decisionmaking on the energy supply configuration of autonomous desalination units. Renew. Energy, 75, 459–467.
Gigovic, L., Drobnjak, S., & Pamucar, D., 2019. The Application of the Hybrid GIS Spatial Multi-Criteria Decision Analysis Best-Worst Methodology for Landslide Susceptibility Mapping. ISPRS Int. J. Geo Inf., 8, 79.
Gorsevski, P.V., Gessler, P.E., Foltz, R.B., & Elliot, W.J., 2006. Spatial prediction of landslide hazard using logistic regression and ROC analysis. Transactions in GIS, 10, 395–415.
Hattanji, T., & Moriwaki, H., 2009. Implications for forecasting travel distance of future landslides. Geomorphology, Volume 103, Issue 3, 447-454.
Hoseini, H., 2019. Use fuzzy interface systems to optimize land suitability evaluation for surface and trickle irrigation. Information Processing in Agriculture, 6(1), 11-19.
Kadavi, P., Lee, C.W., & Lee, S., 2018. Application of ensemble-based machine learning models to landslide susceptibility mapping, Remote Sensing, Vol 10, Issue 8, 1-18.
Khan, H., Shafique, M., Khan, M., Mian. A., Safeer, U., & Chiara, C., 2019. Landslide susceptibility assessment using Frequency Ratio, a case study of northern Pakistan, The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences, 22 (1), 11-24.
Mathew, M., & Sahu, S., 2018. Comparison of new multi-criteria decision making methods for material handling equipment selection, Management Science Letters, Vol 8, 139–150.
Michael, E.A., & Samanta, S., 2016. Landslide vulnerability mapping (LVM) using weighted linear combination (WLC) model through remote sensing and GIS techniques, Model. Earth Syst. Environ. 2, 88.
Nandi, A., & A. Shakoor., 2010. A GIS-based landslide susceptibility evaluation using bivariate and multivariate statistical analyses, Engineering Geology, 110, 11–20.
Rabby, Y.W., Li, Y., Abedin, J., & Sabrina, S., 2022. Impact of Land Use/Land Cover Change on Landslide Susceptibility in Rangamati Municipality of Rangamati District, Bangladesh. ISPRS International Journal of Geo-Information, 11 (89). 1-16.
Roering, J. J., Kirchner, J. W., Dietrich, W. E., 2005. Characterizing structural and lithologic controls on deep-seated landsliding: Implications for topographic relief and landscape evolution in the Oregon Coast Range, USA. Geological Society of America Bulletin, 117(5-6), 654-668.
Salehpour, Jam., Mosaffaie, A., & Sarfaraz, F., 2021. GIS-based landslide susceptibility mapping using hybrid MCDM models. Nat Hazards, 108, 1025–1046.
Sorbi, A., & Farrokhnia, A., 2018. Landslide hazard evaluation and zonation of Karaj-CHaluse road (North of Iran), International Journal of Geography and Geology, 7 (2), 2305-7041.
Tanyas, H., & Lombardo, L., 2019. Variation in landslide-affected area under the control of ground motion and topography, Engineering Geology, Vol 260, 1-13.
Tuş, A., & Aytaç Adalı, E 2019. The new combination with CRITIC and WASPAS methods for the time and attendance software selection problem, opsearch, 56 (3), 528–538.