تهیه نقشه لندفرم‌ها و بررسی ارتباط آن با میزان خشکسالی به کمک روش ژئومورفون و مدل‌های تصمیم گیری چندمعیاره (مورد: شرق و جنوب استان فارس)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 عضو هیات علمی موسسه تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی، سازمان تحقیقات آموزش و ترویج کشاورزی.

2 استادیار بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی فارس.

3 دانشیار بخش تکنولوژی مرتع و آبخیز، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی داراب، دانشگاه شیراز.

10.22034/gmpj.2021.279116.1262

چکیده

خشکسالی از جمله مخاطرات آب و هوایی است که به رغم وقوع تدریجی آن در مقیاس مکانی گسترده‌ای اثرگذار است و می‌تواند بخش بزرگی از جامعه روستایی و شهری را در معرض خطر قرار دهد، با توجه به اهمیت موضوع، هدف از این مطالعه بررسی و تعیین نواحی مستعد خشکسالی در نواحی شرق و جنوب استان فارس و ارتباط آن با نوع لندفرم ها با استفاده از روش AHP و فازی می باشد. در این مطالعه برای تعیین لندفرم های منطقه از روش ژئومورفون استفاده شد. همچنین برای تعیین وضعیت خشکسالی منطقه مورد مطالعه از روش فازی و مدل تحلیل سلسله مراتبی استفاده شد. نتایج حاصل از مقایسه دو به دوی هر یک از پارامترها نشان داد که بارندگی و عمق آب زیرزمینی با وزن‌های ۲۸/۰ و ۰۱/۰ به ترتیب با اهمیت ترین و کم اهمیت ترین پارامتر در تعیین مناطق مستعد خشکسالی در منطقه مورد مطالعه می‌باشند. نتایج حاصل از روش فازی و AHP نشان داد که بخش‌های شرقی و جنوب شرقی منطقه مستعد خشکسالی هستند. نتایج حاصل از روش ژئومورفون نشان داد که منطقه مورد مطالعه شامل ۱۰ نوع لندفرم می باشد که لندفرم نوع slope و super به ترتیب بیشترین و کمترین مساحت منطقه را شامل می شود (25 % و 2%). همچنین نتایج حاصل از ارتباط بین نوع لندفرم و خشکسالی نشان داد که در بخش‌هایی از منطقه که شامل لندفرم Flat است میزان خشکسالی در کلاس متوسط تا زیاد قرار دارد، در حالیکه لندفرم های super دارای حداقل میزان خشکسالی هستند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Preparation of landforms using geomorphon method and its relationship with drought in the east and south of Fars province

نویسندگان [English]

  • Mohammad Mehdi Ghasemi 1
  • Mojtaba Pakparvar 2
  • marzieh mokarram 3
1 Asistant professor of water resources engineering
2 Fars Agricultural and Natural Resources Research & Education Center, AREEO
3 Department of Range and Watershed Management, College of Agriculture and Natural Resources of Darab, Shiraz University, Shiraz, Iran
چکیده [English]

Extended abstract
Introduction
Severe drought events can endanger part of the community, it is important to develop a comprehensive and spatial framework for mapping drought-prone areas and reducing risk systems (Beyaztas et al., 2018). Drought is related to hydrology and meteorology. Various environmental parameters and activities related to agriculture, vegetation, human life, wildlife, and local and national economies are affected, and the effects are often intensified by agricultural, livestock, industrial and other human activities. There are various studies conducted in the field of drought, which can be found in Aher et al., 2017; Azevedo Reis et al., 2020; and Sivakumar et al., 2020. Studies have used only climatic parameters to study droughts in these studies. Other parameters such as vegetation, soil, and topography are also affected by drought. Thus, the purpose of this study is to analyze drought using these factors in the south and east of Fars province using fuzzy methods and hierarchical analysis models. Using the Geomorphon mapping method, the topography and landforms within the study area are determined. After that, the relationship between the amount of drought and the type of landform is determined. Using a relationship between landform and the amount of drought, it is possible to determine which Delandforms will be vulnerable to drought. So, the objective of this study is to determine the degree of drought in the eastern and southern parts of Fars province and to determine the type of landforms within this region by using the geomorphon method. One of the innovations of this study is how it predicted a relationship between the type of landform and the amount of drought.
Materials and methods
The study area is between longitudes 52 degrees and 66 minutes and 54 degrees and 18 minutes and latitudes 28 degrees and 1 minute and 30 degrees and 18 minutes. The study area covers an area of 23139.98 square kilometers. The maximum and minimum heights of the study area are respectively 3235 and 765 meters.
For this study, the landforms in the region were mapped using a geomorphon method. The fuzzy method and hierarchical analysis model were also used to determine the drought status of the study area. The incremental membership functionwere used to prepare a fuzzy map for each of the parameters. The incremental membership function was used to prepare the fuzzy map for the parameters Altitude, slope, groundwater depth, land use, precipitation days, precipitation, soil texture. So values greater than the critical limit n get one and values less than m get 0, and between m and n they get x-m / n-m. For the aridity index, erosion, PET, soil salinity, and distance to river parameters, the reduction membership function was used. The values above the critical limit n were 0 and below the critical limit m were 1. The values between m and n were n-x / n-m.
Then each layer was weighed using the AHP method. Weighting was done using the AHP method because each characteristic has a different effect on drought. The AHP method makes it easy to weigh parameters. AHP relies on pairwise comparisons of each parameter. Each of the factors is in the range of 1 to 9 that (Saaty & Vargas, 2001).

Results and discussion
The results of this study showed that most areas are at risk of erosion, and most of the land use in the study area is for pasture. There is more rainfall in the western part of the study area and the drought index is higher in the eastern part. Elevations are highest in the northern half of the region while evaporation is highest in the southern parts. In the southern part, groundwater depth is highest, and rainiest days are in the western part. The soil texture in most areas is loamy clay. Using pairwise comparisons of each parameter, the results revealed rainfall and groundwater depth with weights of 0.28 and 0.01 are the most and least important parameters in determining drought-prone areas in the study area, respectively. Based on the results of fuzzy and AHP methods, areas to the east and southeast are prone to drought.
Conclusion
Drought forecasting is important because the annual drought causes a lot of damage in arid and semi-arid regions of Iran and leads to reduced yields of agricultural products as well as reduced drinking water and irrigation. Thus, when identifying the vulnerable areas, including the Eastern parts (eastern regions), the necessary measures must be considered, including the cultivation of low water plants, management of dams, etc.
Keywords: Drought, Landform, Fuzzy, Hierarchical Analytical Model, Geomorphon Method, East and South of Fars Province

کلیدواژه‌ها [English]

  • Drought
  • Landform
  • Fuzzy
  • Hierarchical Analytical Model
  • Geomorphon Method
آرمین، ­م.،  مصفائی، ج.، قربان نیا خیبری­، و.­، خیری، ا.، 1398. پهنه‌بندی زمین‌لغزش و برنامه مدیریتی کنترل خطر آن در استان کهگیلویه و بویراحمد با استفاده از مدل حائری - سمیعی، نشریه پژوهش­های ژئومورفولوژی کمی­، دوره 7، شماره 4، صص 196-176.
ایلدرمی­، ع.، ­نوری­، ح.، ­محمدی­پور­، م.، ­موسوی­، م.، 1396. بررسی عوامل موثر و پهنه بندی خطر زمین لغزش با استفاده از مدل تراکم سطح، تحلیل سلسله مراتبی (AHP) و رگرسیون لجیستیک در حوضه آبخیز عشوند، پژوهش­های فرسایش محیطی­، شماره 7، دوره 28، صص23-1.
ایلانلو، م.، ابراهیمی، ل.، 1395. پهنه­بندی خطر وقوع حرکات توده­ای با استفاده از مدل­های ارزش اطلاعاتی، تراکم سطح و LNRF در حوضه آبخیز زهره، مدیریت مخاطرات محیطی­، دوره­ 3­، شماره­2، صص153-141.
بختیاری، ­م.، گومه­، ز.، معماریان­، ه.، 1397. مقایسه سه روش فرآیند تحلیل سلسله مراتبی فازی، شبکه عصبی مصنوعی و تراکم سطح در ارزیابی کمی و پهنه بندی حساسیت پذیری زمین لغزش در محیط GIS (مطالعه موردی: حوضه آبخیز سیمره هومیان)­، نشریه جغرافیا و مخاطرات محیطی­، دوره  7­، شماره  27، صص 40-19.
پرتابیان، ع.، فتوحی، ص.، ریگی، ح.، 1396. مقادیر کارآیی پهنه بندی خطر زمین لغزش با استفاده از مدل­های ارزش اطلاعات و تراکم سطح در استان سیستان و بلوچستان، مجله زمین­شناسی کاربردی پیشرفته، شماره 24، صص11-1.
تیموری یانسری، ز.، ­حسین زاده­، ر.، کاویان، ع.، پورقاسمی­، ح.، 1396. تعیین پهنه­های حساس به وقوع لغزش با استفاده از روش آنتروپی شانون (مطالعه موردی : حوضه آبخیز چهاردانگه - استان مازندران)، نشریه جغرافیا و مخاطرات محیطی، شماره 22، صص204-183.
پورهاشمی، س.، امیراحمدی، ا.، اکبری، ا.، 1393. انتخاب مدل مناسب از بین روش‌های آماری دومتغیره جهت پهنه‌بندی خطر زمین‌لغزش در محیط­GIS ­، مطالعات جغرافیایی مناطق خشک، جلد 4، شماره 15، صص 89-71.
رجبی، م.، ولی زاده، ک.، خلیل، عابدی قشلاقی، ح.، 1395. ارزیابی و پهنه­بندی خطر زمین لغزش با استفاده از فرآیند تحلیل شبکه عصبی مصنوعی­ (مطالعه موردی: حوضه آذر شهر چای)، نشریه پژوهش­های ژئومورفولوژی کمی، سال 5، شماره1، صص 74-60.
زارع، م.، شعبانی، م.، سلیمان­پور، م.، راوری رستمی، ا.، 1397. ارزیابی خطر زمین لغزش با استفاده از مدل­های ال .ان .آر­.اف و­ دبلی و.آی .ان. اف در حوضه آبخیز خارستان، استان فارس، پژوهش­های آبخیزداری (پژوهش و سازندگی)، شماره 118، صص 36-23.
شیرانی، ا.، 1397. ارزیابی کارایی عوامل ژئومورفومتریک در افزایش درستی نقشه‌های پهنه‌بندی حساسیت ‏زمین‌لغزش (مطالعۀ موردی: حوضۀ دزعلیا، استان اصفهان)‏، نشریه جغرافیا و برنامه­ریزی اصفهان­، دوره 29، شماره 3­، صص 130-111.
عابدینی، م.­، ­یعقوب­نژاد اصل، ن.، 1396. پهنه­بنــدی خطــر وقــوع زمین­لغــزش در اســتان تهــران بـا اسـتفاده از مـدل فـازی. فصلنامه علمی و پژوهشی مدیریت بحران، شماره 11، صص155-145.
عابدینی­، م.­، رنجبری، ا.، مختاری، د.، 1398. تجزیه و تحلیل خطر زمین‌لغزش با استفاده از مدل‌های ANP و LR در محیط  GIS(مطالعه موردی پهنه گسلی قوشاداغ-ارسباران در آذربایجان شرقی)، نشریه پژوهش­های ژئومورفولوژِی کمی، دوره 8، شماره 1، صص 80-77.
قاسمیان­، ب.­، عابدینی­، م.،  روستایی­، ش.­، شیرزادی، ع.، 1397. بررسی مقایسه ای مدل های ماشین پشتیبان بردار و لجستیک درختی برای ارزیابی حساسیت زمین لغزش - مطالعه موردی: شهرستان کامیاران، استان کردستان­، فصلنامه جغرافیای طبیعی­، سال 11، شماره 39، صص68-47.
قبادی، م.، جلالی­، ح.، ساعدی، ب.، پیروزی نژاد­، ن.، 1396. ­ارزیابی کارایی روش های ارزش اطلاعات، تراکم سطح، LNRF و نسبت فراوانی در پهنه­بندی خطر زمین لغزش در منطقه پشت دربند، کرمانشاه، نشریه، زمین شناسی مهندسی­، دوره  11، شماره ­1­، صص 114-91.
گودرزی، س.، طالبی،  ع.، پورقاسمی، ­ح.، 1397. بررسی کارایی مدل سیستم استنتاج عصبی-فازی تطبیقی در تهیه نقشه حساسیت زمین لغزش (مطالعه موردی: حوضه آبخیز سردارآباد استان لرستان)­، نشریه جغرافیا و مخاطرات محیطی­، دوره­ 7 ، شماره­ 25 ، صص96-75.
مقصودی، م.، محمدخان، ش.، پیرانی، پ.، ریاهی، س.، 1397. بررسی عوامل موثر بر مخاطره زمین‌لغزش‌های بالادست سد لتیان با استفاده از روش‌های ارزیابی آنتروپی و فازی­، نشریه جغرافیا و مخاطرات محیطی­، شماره 28 ، صص17-1. 
نوجوان­،  م.،  شاه زیدی­، س.،  داودی ، م.،  رعایا،­ 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)­، نشریه پژوهش­های ژئومورفولوژِی کمی­، دوره 7، شماره 4 ، صص159-144.
نیازی، ی.، اختصاصی، م.، ­طالبی، ع.، صالح مختاری­، م.، 1389. ارزیابی کارایی مدل آماری دو متغیره، در پیش‌بینی خطر زمین‌لغزش(مطالعه‌ موردی: حوضه‌­ سد ایلام)، نشریه علوم و مهندسی آبخیزداری ایران­، جلد ۴، شماره 10، صص20-9 .
Basu. T.,  & Pal, S. (­2019). RS-GIS based morphometrical and geological multi- ­criteria approach to the landslide susceptibility mapping in Gish River Basin, West Bengal, India, Advances in Space Research, 3, 1253-1269.
Bera, S., Guru, B., & Ramesh, V. (2019). Evaluation of landslide susceptibility models: a comparative study on the part of Western Ghat Region, India, Remote Sensing Applications, Society and Environment, (17), 39-52.     
Broeckx, J., Vanmarcke, M., Duchateau, R., & Poesen, J. (2018). ­A data-based landslide susceptibility map of Africa, Earth-Science Reviews, 9, 102-121.
Chousianitis,  K.,­ Del  Gaudio, V.,  Sabatakakis, N.,    Kavoura, K.,    Drakatos, G.,    Bathrellos, G., &  Skilodimou, H., ­2016 . ­Assessment  of  earthquake-induced landslide  hazard in  Greece:  from  Arias intensity  to  spatial  distribution  of  slope resistance deman.
Costanzo,­ D.,  E.  Rotigliano, ­C.  Irigaray, ­J.  Jimenez-Pervarez, D., & ­Chacon, J.  (2012). Factors selection in landslide susceptibility modelling  on  large  scale  following  the  gis matrix  method:  application  to  the  river Beiro basin (Spain), Nat Hazards Earth Syst Sci, 12, 327-340.
Gupta, R.P., & Joshi, B.C. (1990). Landslide hazard zoning using the GIS approach-A case study from the Ramganga catchment, Himalayas Engineering Geology, 28(1), 119–131.
Hong, H.,  Jebur, M., Bui, D., Xu, C., Akgun, A. (2015). Spatial prediction of landslide hazard at the Luxi area China, using  support  vector  machines,  Environ, Earth Sci, 75(40), 245-256.
Hong, H., Chen, W., Xu, C., Youssef, A., Pradhan, B., & Tien Bui, D. ­(2016). Rainfallinduced  landslide  susceptibility  assessment at  the  Chongren  area  (China)  using frequency  ratio, certainty  factor,  and index of  entropy,  Geocarto, 23(4),  223-2464.
Hong,­ H.,    Pradhan, B.,    Xu, C., &  Tien  Bui, D. (2015). Spatial  prediction  of  landslide hazard  at  the  Yihuang  area  (China)  using two-class  kernel  logistic  regression,­ alternating decision tree and support vector machines, Catena, 133, 266-281.
Khan, H., Shafique, M., Khan, A., Mian, A., Bacha, S., & Chiara, C. (2018). Landslide susceptibility assessment using Frequency Ratio, a case study of northern Pakistan, The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences, 10,(16), 103-104.
Rao, G., Cheng, Y., Lin, A., & Yan, B. (2017). Relationship between Landslides and Active  Normal  Faulting  in  the  Epicentral  Area  of  the  AD  1556  M~8.5  Huaxian Earthquake, SE Weihe Graben (Central China), Journal of Earth Science, 28(3), 545–554.
Sharma,­ S., & Sarma,  N.  J. (2017). Application  of  drainage  basin  morphotectonic analysis for assessment of tectonic activities over two regional structures of the  northeast  India, Journal  of  the  Geological  Society  of  India,  89­ (3)­, 271-280.
Wang,  Q.,  D.  Wang,  Y.,  Huang,  Z.,  Wang,  L., Zhang,  Q.,  Guo,  W.,  Chen,  W.,  & Chen,  M.  (2015),  Landslide  susceptibility mapping  based  on  selected  optimal combination  of  landslide  predisposing factors in a large catchment, Sustainability, 7, 16653-16669.
Wang, Q., Li, W., Wu, Y., Pei, Y., Xing, M., & Yang, D. (­2016). A comparative study on the  landslide  susceptibility  mapping  using  evidential  belief  function  and  weight  of
evidence models, J. Earth Syst. Sci, 125, (­3), 646-662.
Zhou,  S.,    Chen, G.,    Fang, L.,  Nie, Y.  (2016 .(GIS-Based  Integration  of  Subjective  and Objective Weighting Methods for Regional Landslides  Susceptibility  Mapping ,­Sustainability, 8, 334-343.
Zhou, S., & Fang, L. (2015). Support vector machine  modeling  of  earthquake-induced landslides  susceptibility  in  central  part  of Sichuan  province,  China,  Geoenviron .­Disasters, 2(2), 234-24.