پژوهشهای ژئومورفولوژی کمّی

پژوهشهای ژئومورفولوژی کمّی

مقایسه تطبیقی عملکرد الگوریتم های CODAS , MABAC در پهنه بندی خطر فرونشست زمین با بهره گیری از شاخص های زیست محیطی(مطالعه موردی: محدوده حریم شهرهای استان البرز )

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 استاد ژئومورفولوژی، گروه جغرافیای طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل.
2 دانشجوی دکتری ژئومورفولوژی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل .
3 استاد آب و هواشناسی، گروه جغرافیای طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل.
10.22034/gmpj.2024.458189.1504
چکیده
یکی از مخاطراتی که طی سال های اخیر در بسیار از مناطق رخ داده، مخاطرات ناشی از فرونشست است . محدوده شهری و مرکزی استان البرز نیز، در طی سال های اخیر با افت شدید سطح آبهای زیرزمینی مواجه بوده که این عامل سبب گردیده تا این منطقه در معرض وقوع مخاطره فرونشست قرار گیرد. هدف این پژوهش بررسی و تحلیل مهمترین عوامل دخیل در ایجاد خطر فرونشست محدوده مرکزی و شهری استان البرز و مشخص کردن سطوح مستعد که احتمالا در آینده درگیر فرونشست خواهند شد، با بهره گیری از الگوریتم های چند معیارهMABAC و CODAS است. ضمنا در بحث پهنه بندی به نقش عوامل محیطی (آب های زیرزمینی، کاربری اراضی، افت آب، سطح آب، عمق آب ...) توجه ویژه ای صورت پذیرفته است. با توجه به نتایج حاصل از پهنه بندی خطر فرونشست؛ معیار های عمق آب ، کاربری اراضی و شیب و زمین شناسی با ضریب وزنی 151/0، 147/0، 43/0 و 136/0 مهم ترین عوامل دخیل در ایجاد خطر فرونشست محدوده مورد مطالعه می باشند.با توجه به نقشه پهنه بندی فرونشست با تکنیک MABAC به ترتیب 18/284 و 14/223کیلومتر مربع و تکنیک CODAS 09/236 و 34/512 کیلومترمربع در طبقه بسیار پرخطر و پرخطر قرار دارد. نتایج اعتبار سنجی نشان داده که الگوریتمMABAC ، با سطح زیر منحنی 891/0، در برآورد حساسیت فرونشست محدوده مورد مطالعه نسبت به الگوریتم CODAS با سطح زیر منحنی 714/0، از صحت بیشتر و در نتیجه قابلیت بالاتری برخوردار است. در نهایت می توان گفت مهمترین عامل اصلی دخیل در افزایش مقدار و پتانسیل فرونشت در محدوده شهری استان البرز، بهره ی بی رویه از آب های زیرزمینی و افت سطح آب است.نتایج مطالعه مدیران سازمانی و برنامه ریزان منابع اراضی و خاک ، در زمینه حفاظت و مدیریت منابع آبی و مخاطرات طبیعی و جلوگیری از تخریب سرزمین کمک شایانی نماید.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Comparative comparison of the performance of CODAS, MABAC algorithms in zoning the risk of land subsidence using environmental indicators (case study: the boundaries of the cities of Alborz province)

نویسندگان English

sayyad asghari 1
Fariba Esfandiary Darabad 1
mehdi faal naziri 2
Batool Zeinali 3
1 , Department of Physical Geography, Faculty of Social Sciences, University of Mohaghegh Ardabili, Iran. E-mail: s.asghari@uma.ac.ir
2 PHD student, Department of Physical Geography, Faculty of Social Sciences, University of Mohaghegh Ardabili, Iran
3 Professor of Climatology, Department of Physical Geography, Faculty of Social Sciences, University of Mohaghegh Ardabili
چکیده English

Introduction

The solid crust of the earth is not fixed during geological history, but is constantly changing its shape under the influence of internal and external factors. These elevation changes in the form of subsidence and uplift have significantly increased the trend of environmental hazards, and the effect of these hazards causes severe damage to the natural environment and human complications (Zare Kamali et al., 2016) based on the definition of the United States Geological Institute. In America, the phenomenon of land subsidence includes the collapse or downward subsidence of the earth's surface, which can have a small displacement vector and occurs gradually and instantaneously on a large scale (US Geological Survey, 2011). The most important cause of regional subsidence of the earth's surface In the sedimentary basins of arid and semi-arid regions, the compaction of sediments is due to excessive extraction of groundwater resources (Zhou et al., 2015). The phenomenon will be seen more widely and more acutely (Liu et al., 2006). Land subsidence usually occurs with a time delay after the long-term extraction of underground water sources (Scott, 1979). The amount of subsidence depends on the thickness and compressibility of the layer It depends on the length of loading time, degree and type of stress



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. GIS Arc, Ecognition ENVI, Idrisi and Excel software have been used for image processing and data analysis. In this research, in order to investigate the relationship between the subsidence of the studied area and the condition of underground water resources, the groundwater loss was investigated. In order to zone the risk of subsidence, in the stage of data collection, first the influencing components should be determined and based on them, the required data and information should be collected and classified. For this purpose, in this study, first the effective factors (including: slope, lithology, land use, precipitation, distance from the city and village, distance from the river, distance from the fault and drop in the underground water level), by examining the sample of studies conducted in relation to With the risk of subsidence, which has been done by other researchers and they have stated the effective factors in causing subsidence.



Results and Discussion

The criteria of water level drop, land use, slope and geology received the most weight and importance and considering that in the weighting of Kartik, the weight of the criteria, according to the criteria maps and the degree of correlation, contrast and the standard deviation between the used information layers is determined, the use of this method in the weighting of the criteria in the current research can solve the problem of the independence of traits from each other, which occurs during pairwise comparisons within the framework of the chain analysis process method. There are hierarchies and process of network analysis to solve. According to the output from the application of the mentioned techniques and finally (Figure 8) the subsidence zoning map with Kodas and Mobak techniques, it can be said that in the Mobak technique, 284.18 square kilometers of the area of the zone are in the very high risk class and 14 223.2 square kilometers is in the high risk class, and in the KODAS technique, 236.09 square kilometers of the range area is in the very high risk class and 512.34 square kilometers is in the high risk class (Tables 7 and 8). A large part of the high-risk and high-risk class in the area of Karaj, Saujblag and Nazarabad cities in terms of the possibility of subsidence in the northern part of the range (Afsharieh, Hakimiyeh, Hamidiyeh and Sohilieh farms), northwest (Lashkar Abad, Qohe and Ramchin, Mohammad Abad Afshar) , Sanqarabad) and the central part (Mehrshahr, Golshahr, Rajaeeshahr, Khorram Dasht and Kamalabad (Kamalshahr)). In addition, according to the zoning map of the subsidence risk potential in the south and southwest part of the area in the urban area of Mahdasht Rashte, Sardar Abad, Ahmed Abad; Meshkin Abad and Abbas Abad, Sardar Abad, Shahrak Ba'ath and Mohammad Abad are numerous. A part of the southeastern part of Karaj Plain, including Amirabad, Kohak, Abu Dhar and Garmdara, and the western part of Nazarabad are also in the high and very high risk category.



Conclusion

In fact, the obtained results indicate the conformity of the groundwater level drop with the amount of subsidence and in the areas where the water level has dropped the most. According to the results of zoning the risk of sales; The criteria of water level drop, land use, slope and geology are the most important factors involved in creating the risk of subsidence in the study area, with weight coefficients of 0.151, 0.147, 0.43 and 0.136, respectively. Also, using the relative performance detection curve of the ROC chart comparing two techniques, it was observed that the accuracy of the Mabak method in this research is in the very good category and the accuracy of the Kodas method is in the good category. According to the obtained results, it can be said that the most important main factor involved in increasing the amount and potential of subsidence in the study area is the excessive exploitation of underground water and the drop in the water level.

کلیدواژه‌ها English

Weighing
Alborz Province
subsidence
Mobac
CODAS
ابراهیمی،ع،قاسمی،الف،گنجائیان،ح،.(1399).پایش فرونشست محدوده شهری پاکدشت با استفاده از روش تداخل سنجی راداری، جغرافیا و روابط انسانی، دوره دوم.شماره4.صص 29-41.
اصغری سراسکانرود، ص، و محمدزاده شیشه گران، مریم،. .1400 برآورد میزان فرونشست با استفاده از تکنیک تداخل سنجی راداری و پارامترهای آب های زیرزمینی و کاربری اراضی (مطالعه موردی: دشت شهریار)، پژوهش های ژئومورفولوژی کمّی، دوره 10، شماره ،1 صص .4
اصغری سراسکانرود، ص،. پیروزی، الف، و آقایاری، ل،. ).1401( پهنه بندی گسترة خطر فرونشست زمین در دشت سراب، با بهره گیری از الگوریتم های تحلیل چند معیاره MARCOS و CODAS، جغرافیا و مخاطرات محیطی، دوره ،11 شماره ،4 صص 149-172.
اصغری سراسکانرود،ص،.فعال نذیری ،م، پیروزی، الف،.(1401).پهنه بندی گستره فرونشست خطر فرونشست زمین در دشت مرکزی استان البرز با بهره گیری از تکنیک تداخل سنجی راداری و الگوریتم تحلیل چند معیاره ARAS ،اکوهیدرولوژی، دوره نهم،شماره 2.صص 353-371.
تورانی، م،. آقآتابای، م،. روستایی، م،. ،(1397) مطالعه فرونشست در شهر گرگان با استفاده از روش تداخلسنجی راداری، مجلۀ آمایش جغرافیایی فضا، دوره ،8 شماره ،27 صص .117-128
رنجبر باروق، ز. (1398)، تبیین نقش ژئومورفولوژی در آمایش کالنشهر کرج، رساله دکتری دانشکده علوم جغرافیایی دانشگاه خوارزمی
رنجبر باروق، ز،.فتح اله زاده، م،.(1401).بررسی فرونشست زمین با استفاده از سری زمانی تصاویر راداری و ارتباط آن با تغییرات تراز آب های زیرزمینی (مطالعه موردی :کلان شهر کرج)پژوهش های ژئومورفولوژی کمی ، سال دهم، شماره4، بهار 1401،صص138-155.
رنجبر باروق، ز،.فتح اله زاده، م،.(1402) .بررسی فرونشست زمین با استفاده از سری زمانی تصاویر راداری و ارتباط آن با تغییرات تراز آب های زیرزمینی (مطالعه موردی :شهر مشهد)پژوهش های ژئومورفولوژی کمی ، سال دوازدهم، شماره2، پاییز1402،صص214-229.
روستایی، ش،رضایی مقدم، م، یاراحمدی، ج،. نجف وند، س،.(1401) بررسی مناطق مستعد ریسک فرونشست زمین در اثر افت سطح آب های زیرزمینی با استفاده از روش FUZZY-AHP (مطالعه موردی:دشت شبستر-صوفیان).پژوهش های ژئومورفولوژی کمی، صص.24-76.
زارع کمالی، م،. الحسینی المدرسی، ع. و نقدی، ک،. ،( 1396).  مقایسه میزان جابجایی عمودی زمین با استفاده از الگوریتم SBAS در باندهای راداری X و C (مطالعه موردی:اراضی تهران)، سنجش از دور و سامانه اطالعات جغرافیایی در منابع طبیعی، سال هشتم، شماره  3،  صص  104-120.
شریفی کیا، م،.( 1391) ، تعیین میزان فرونشست زمین به کمک تداخل سنجی راداری در دشت نوق و بهرمان، آمایش و فضا ، دوره شانزده، شماره 3 ،صص 56-77.
شهابی، ه؛ نیازی، چ، (1388)، بررسی فاکتورهای مؤثر در مکان­یابی ایستگاه­های امداد و نجات جاده سقز- سنندج بــا استفاده از مـدل ترکیب خطی وزنــی، همایش ژئوماتیک 88، تهران.
عابدینی ، م،. آقایاری، ل،. پیروزی، ا،. (1402). ارزیابی و پهنه بندی فرونشست شهرستان نمین با استفاده از روش تداخل سنجی راداری و تکنیک چند معیاره آراس ، پژوهش های ژئومورفولوژی کمی، سال دوازدهم، شماره 2، صص 40-58.
فیضی زاده، بختیار، 1386 .مقایسه روشهای پیکسل پایه و شیءگرا در تهیه نقشه های کاربری اراضی، پایانامه کارشناسی ارشد، مرکز GIS دانشگاه تبریز ص 103-97
کیانی، ف،. عابدینی، م، و احمدزاده، غ.ر،. (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، صص .1-8
مالچفسکی، یاچک. 1385. پرهیزگار، اکبر. غفاری، عطا . سامانه اطلاعات جغرافیایی و تحلیل تصمیم چند معیاری، چاپ اول، انتشارات سمت،597 صفحه.
محمدی، مجید؛ پورقاسمی، حمیدرضا (1396). الویت­بندی عوامل موثر بر وقوع زمین­لغزش و تهیه نقشه حساسیت آن با استفاده از الگوریتم نوین جنگل تصادفی (مطالعه موردی: بخشی از استان گلستان)، پژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیز، 8 (15)، 170-161.
منتظریون،مریم؛ اصلانی، فرشته.(1398). ارزیابی خطر فرونشست با بکارگیری سیستم اطلاعات جغرافیایی در پهنه استان­های تهران و البرز. فصلنامه دانش پیشگیری و مدیریت بحران، دوره نهم، شماره اول، صص 13-1.
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.
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.
Alipour, S., Motgah, M., Sharifi, M. A. & Walter, T. R. (2008). InSAR time series investigation of land subsidence due to groundwater overexploitation in Tehran, Iran. 2008 Second Workshop
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 making models, Science of The Total Environment, 613-614:1385 1400 ·
Bokhari, R., & et al. (2023). Land subsidence analysis using synthetic aperture radar data. Heliyon, 9.
Bou kheir, R., Cerdan, O & Abdelah, C. (2006). Regional soil erosion risk mapping in Lebanon. Geomorphology, 82, 347-359.
Chatterjee R S, Shailaja Thapa K B, Singh G,Varunakumar E, Raju V R (2015) Detecting,mapping and monitoring of land subsidence in Jharia Coalfield, Jharkhand, India by spaceborne differential interferometric SAR, GPS and precision levelling techniques. Journal of Earth System Science124(6):1359-1376.
Cigna, F., Bateson, L.B., Jordan, C.J., & Dashwood, C. (2014). Simulating SAR geometric distortions and predicting Persistent Scatterer densities for ERS-1/2 and ENVISAT C-band SAR and InSAR applications: Nationwide feasibility assessment to monitor the landmass of Great Britain with SAR imagery. Remote Sensing of Environment, 152, 441–466.
Davoodijam, M., Motagh, M., & Momeni, M. (2015). Land subsidence in Mahyar Plain, Central Iran, investigated using Envisat SAR Data. Proceedings the 1st International Workshop on the Quality of Geodetic Observation and Monitoring Systems (QuGOMS'11). Springer.
Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The critic method. Computers and Operations Research, 22 (7), 763-770.
Gambolati, G., Massimillano, F., & Teatro, F., 2018. Anthropogenic Land Subsidence, GROUNDWATER, 2444-2457.
Garg S, Motagh M, Jayaluxmi I, Karanam V, Selvakumaran S, & Marinoni A., 2022. Assessment of Land Subsidence Hazard, Vulnerability and Risk: A case study for National Capital Region in India, EGU General Assembly 2022 (Vienna, Austria, Online 2022).
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.
Huang, G., Fan, H., Lu, L., & Yu, W., 2020. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLIII-B3- 1-6.
Hussain, M.A., Chen, Z., Shoaib, M., Ullah Shah, S,. Khan, J., & Ying, Z., 2022. Sentinel1A for monitoring land subsidence of coastal city of Pakistan using Persistent Scatterers In-SAR technique.,Sci Rep, 12, 5294.
Liu, C.W., Lin, W.S., & Cheng, L.H. (2006). Estimation of land subsidence caused by loss of smectiteinterlayer water in shallow aquifer systems. Hydrogeology, 14(4), 508-525.
Minh, D. H. T. Tran., Q, C. Pham, Q.N, Dang, T, Nguyen, D.A, El-Moussaw, A. 2019. "Measuring Ground Subsidence in Ha Noi Through the Radar Interferometry Technique Using TerraSAR-X and Cosmos SkyMed Data," in IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 12, no. 10, pp. 3874-3884.
Minh, D. H. T., Tran., Q. C., Pham, Q.N., Dang, T., Nguyen, D.A., & El-Moussaw, A., 2019. Measuring Ground Subsidence in Ha Noi Through the Radar Interferometry Technique Using TerraSAR-X and Cosmos SkyMed Data, in IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 10(2), 3874-3884.
Negnevitsky, M. (2002). Artifical Intelligence: A Guide to Intelligent Systems. Addison Wesley/Pearson Education, Harlow, England.
Peter, H., Jaggi, A., Fernandez, J., Escobar, D., Ayuga, F., Arnold, D., Wermuth, M., Hackel, S., Otten, M., Simons, W., Visser, P., Hugentobler, U., & Femenias, P. (2017). Sentinel-1A – First precise orbit determination results. Advances in Space Research, 60(5), 879–892.
Pontius, R.G. and L.C. Schneider. 2001. Land-cover change model validation by an ROC method for the Ipswich watershed, Massachusetts, USA.Agriculture, Ecosystems andEnvironment,85(1): 239-248.
Ranjgar B, Razavi V, Foroughnia T, Sadeghi-Niarak A, & Perissin D., 2021. Land Subsidence Susceptibility Mapping Using Persistent Scatterer SAR Interferometry Technique and Optimized Hybrid Machine Learning Algorithms, Remote Sensing, VOL 13, No 7: 1326.
Salehi, R., Ghafoori, M., Lashkaripour, G.R., & Dehghani, M. (2013). Evaluation of land Subsidence in Southern Mahyar Plain Using Radar Interferometry. Irrigation and Water Engineering, 3(11), 47-57 (In Farsi)
USGS (United States Geological Survey), Research and Review Information Located, Assess on September 2011:http://water.usgs.gov/ogw/pubs/fs00165.
Yesilnacar, E.K. (2005). The Application of Computational Intelligence to Landslide Susceptibility Mapping in Turkey. PhD Thesis, Department of Geometrics the University of Melbourne.
Zhang, Y., Wang, Z., Xue, Y., Wu, J., & Yu, J. (2016). Mechanisms for earth fissure formation due to groundwater extraction in the Su-Xi-Chang area, China. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 75(2), 745-760
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, 193, 243–255.