ارزیابی و پهنه‌بندی فرونشست شهرستان نمین با استفاده از روش تداخل‌سنجی راداری و تکنیک چند معیاره آراس

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

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

2 دانشجوی دکتری ژئومورفولوژی، گروه جغرافیای طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.

3 دکتری ژئومورفولوژی، گروه جغرافیای طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.

10.22034/gmpj.2023.381759.1406

چکیده

یکی از مخاطرات پیش‌روی بسیاری از مناطق کشور ایران، مخاطره فرونشست می‌باشد و با توجه به اهمیّت موضوع، پایش نرخ فرونشست و پرداختن به عوامل تاثیر‌گذار جهت مدیریت این خطر، دارای اهمیت است. شهرستان نمین نیز، در سال‌های اخیر یکی از مناطق مستعد جهت مخاطره فرونشست می‌باشد. لذا؛ هدف از این پژوهش، ارزیابی فرونشست در این شهرستان، با استفاده از تکنیک تداخل سنجی راداری و تصاویر سنتینل 1 (در بازه زمانی 2016 و 2021) و سپس پهنه‌بندی مناطق مستعد فرونشست با بهره‌گیری از الگوریتم چند معیاره آراس، می‌باشد. نتایج مطالعه، در بازه زمانی مورد بررسی، 37/0 میلی متر فرونشست را در شهرستان نمین نشان داد و بیشترین مقدار فرونشست در بخش مرکزی و شمال‌غرب و شمال‌شرق شهرستان، متمرکز است. با توجه به نتایج حاصل از پهنه‌بندی خطر فرونشست؛ معیار‌های افت سطح آب و کاربری اراضی به ترتیب با ضریب وزنی 186/0 و 168/0، مهم-ترین عوامل دخیل در ایجاد خطر فرونشست محدوده مطالعاتی می‌باشند و به ترتیب 01/168 و 31/222 کیلومتر‌مربع از محدوده دارای احتمال خطر بسیار زیاد و زیاد می‌باشد که پتانسیل نسبتاً بالای این شهرستان از لحاظ فرونشست را نشان می‌دهد. به نظر می‌رسد، نتایج مطالعه حاضر، می‌تواند به مدیران سازمانی و برنامه‌ریزان منابع اراضی و خاک در زمینة حفاظت و مدیریت منابع آبی و جلوگیری از تخریب سرزمین کمک شایانی نماید

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Evaluation and zoning the subsidence of Namin city using radar interferometric method and Aras multi-criteria technique

نویسندگان [English]

  • Mousa Abedini 1
  • Leila Aghayary 2
  • Elnaz Piroozi 3
1 professor in Geomorphology, University of Mohaghegh Ardabili
2 PhD Student of Geomorphology, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabili, Iran
3 PhD Student of Geomorphology, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabili, Iran
چکیده [English]

As a morphological phenomenon, land subsidence is a type of change in the shape of the earth's surface, which is associated with a vertical deformation or downward movement of the earth's surface, as well as the gradual settlement or removal of surface materials. The phenomenon of subsidence is due to various causes, including natural factors such as earthquake, volcanoes, fault activities, subsidence due to rising sea levels, dissolution in rocks or following human activities, including; Indiscriminate removal of fluids from the ground, such as; Water, oil and gas occur. The environmental consequences of the subsidence phenomenon are irreversible, costly, and destructive, and include creating a gap on the surface of the earth, damaging human structures, etc. Foundations, streets, bridges, roads and power and sewage transmission lines, destruction of irrigation systems and fertile agricultural soils and damage to wells. According to the statistics announced in Iran, the adverse effects caused by subsidence are not low and are rapidly developing and spreading in different plains across the country, and the lack of timely management and control of its factors can cause loss of life. And leave an irreparable loss.



Methodology

In this research, the images of Sentinel 1, which captures images in the C-band range of microwaves, have been used. Then the necessary processing was done through the SARSCAPE 5.2 plugin in ENVI 5.3 software and the technique used in this research to determine the amount of subsidence is the differential interferometric method with the combined opening of two frequent or non-frequent passes. In radar interferometry, the phase difference of two images from a specific time zone and baseline is determined. To zone the risk of subsidence, in the stage of data collection, the influencing components must first be specified and the required data and information must be collected and classified based on them. 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), according to the natural and human conditions of the region was identified. In the next step, information layers related to each of the factors were prepared in the geographic information system environment. In the next step, the weighting of the investigated factors was done according to the Critic method, and the final analysis was done using the Aras method.



Results and Discussion

After the interferometry steps, the phase difference has been converted into vertical displacement in the metric system. During the surveys conducted, the amount of subsidence between the years 2016 and 2020, during the last 5 years, shows that according to the above map, the highest amount of subsidence in the central, north-western, and north-eastern parts, amounting to 0.37 mm, it is concentrated. Investigation and analysis of land use and subsidence map and field studies confirm the maximum occurrence of subsidence in agricultural areas, and urban and rural areas, respectively. The presence of fertile plains and the flow of the Qarasu river in Namin city has provided a good opportunity for agricultural and animal husbandry activities, and the areas with agricultural land use have a high potential for subsidence due to the exploitation of underground water areas. After extracting the maps of each of the criteria and applying the relevant weights obtained by the Critic method and by implementing the different stages of the Aras technique, the maps of the subsidence risk zoning in 5 categories from very high to very low risk The risk is achieved. According to the result of using the Aras method, 168.01 square kilometers of the range area is in the very high-risk class and 222.31 square kilometers is in the high-risk class. Most of the high-risk and high-risk class in terms of the possibility of subsidence is located in the central and semi-western parts. Examining the high-risk and high-risk points introduced by the Aras algorithm shows; In terms of the criteria of land use, agricultural use, urban and industrial areas account for the largest percentage of the area of areas with very high and high risk. According to the land use map of the study area, a major part of the city's land has been allocated to agricultural use, which has caused overexploitation of the underground water table in recent years. In addition, a large part of the water needed for drinking and the industrial sector is also supplied from underground water sources, and this, in turn, is involved in the reduction of the water level and the increase in the risk of subsidence in the studied area.





Conclusion

The evaluation of the subsidence rate of the region shows that the highest subsidence rate was in the central, north-west, and north-east areas of the range and the results show that the trend of the groundwater level drop is consistent with the subsidence rate and in the areas where the water level drop is the highest. has existed, the amount of subsidence has also been higher. According to the results of subsidence risk zoning; The criteria of water level drop, and land use, respectively, with a weighting factor of 0.186 and 0.168, were assigned the most weight, and therefore, it can be said that the most important factor involved in increasing the amount and potential of subsidence in the study area of exploitation. It is a waste of underground water. Finally, it can be acknowledged that because land subsidence can cause irreparable financial and human losses, long-term solutions in the form of modifying water resources management methods and short-term solutions in the form of prevention From extraction of underground water tables, creating of underground dams to increase the water level, curbing surface water and implementing artificial feeding plans, confiscating unauthorized drilling equipment, preparing and installing smart meter devices, organizing drilling companies, strict control of water consumption and change The consumption pattern should be taken into consideration by relevant officials as well as residents.

کلیدواژه‌ها [English]

  • zoning
  • radar interferometry
  • Sentinel images 1
  • Subsidence
ابراهیمی، ع.، قاسمی، الف. و گنجائیان، ح.، 1399. پایش میزان فرونشست محدوده شهری پاکدشت با استفاده از روش تداخل­سنجی راداری، جغرافیا و روابط انسانی، دوره 2، شماره 4، صص 29-41.
اصغری سراسکانرود، ص.، پیروزی، الف، و آقایاری، ل.، 1401. پهنه‌بندی گسترة خطر فرونشست زمین در دشت سراب، با بهره‌گیری از الگوریتم‌های تحلیل چند معیاره MARCOS وCODAS ، جغرافیا و مخاطرات محیطی، دوره 11، شماره 4، صص 172-149.
اصغری سراسکانرود، ص، و محمدزاده شیشه­گران، مریم.، 1400. برآورد میزان فرونشست با استفاده از تکنیک تداخل­‌سنجی راداری و پارامتر­های آب­‌های زیرزمینی و کاربری اراضی (مطالعه موردی: دشت شهریار)، پژوهش­های ژئومورفولوژی کمّی، دوره 10، شماره 1، صص 54-40.
اصغری سراسکانرود، ص.، محمدزاده شیشه­گران، م، و قلعه، احسان.، 1399. پایش میزان فرونشست شهرستان نمین با استفاده از روش تداخل­سنجی راداری، دومین کنفرانس مدیریت شهری، و شهرسازی و معماری با رویکرد اقتصاد و عمران شهری، تبریز، صص 11-1.
آقایاری، ل.، عابدینی، م، و اصغری سراسکانرود، ص.، 1401. برآورد میزان فرونشست با استفاده از تکنیک تداخل­سنجی راداری و پارامترهای آب‌های زیرزمینی و کاربری اراضی (مطالعه موردی: دشت اردبیل)، پژوهش­های ژئومورفولوژی کمّی، دوره 11، شماره 1، صص 132-117.
آنامرادنژاد، ر.ب.، نیک پور، ع، و حسنی، ز.، 1397. تحلیل کالبدی– فضایی نواحی شهری بر اساس شاخص­‌های رشد هوشمند شهری (مطالعه موردی: شهر بابل)، پژوهش و برنامه ریزی شهری، دوره 9، شماره 34، صص 30-19.
حبیب­زاده، م.ص.، سرکارگر اردکانی، ع، و المدرسی، ع .، 1392. بررسی فرونشست زمین در شهریار با استفاده از تکنیک D-SAR، پایان نامه دانشگاه آزاد اسلامی یزد. استاد راهنما: سید علی المدرسی.
دیانی، ل.، پورطاهری، م.، رکن­الدین افتخاری، ع.ر، و احمدی، ح.، ۱۳۹۷. رتبه­بندی سازه های اصلی ساماندهی بافت­های فرسوده روستاهای پیرامون کلان شهرها با استفاده از روش ارزیابی نسبت تجمعی (ARAS)  (مطالعه موردی: پیرامون کلان‌شهر تهران)، برنامه‌ریزی و آمایش فضا، دوره 22، شماره 3، صص ۱۴۵-۱۸۱.
شایان، س.م.، یمانی، م، یادگار، و م، 1395. پهنه­بندی فرونشست زمین در حوضه آبخیز قره­چای همدان، هیدروژئومورفولوژی، دوره 3، شماره 9، صص  158-139.
شریفی­کیا، م.، افضلی، ع.ع، و شایان، س.، 1394. استخراج و ارزیابی اثرات پدیده‌های ژئومورفولوژیک ناشی از فرونشست در دشت دامغان، پژوهش­های ژئومورفولوژی کمّی، دوره 4، شماره 2، صص 60-74.
شفیعی، ن.، مختاری، ل.گ.، امیر احمدی، الف.ق، و زندی، رحمان.، 1399. بررسی فرونشست آبخوان دشت نورآباد با استفاده از روش تداخل­سنجی راداری، پژوهش­های ژئومورفولوژی کمّی، دوره 8، شماره 4، صص 93-111.
شمشکی، الف.، بلورچی، م.ج، و انصاری، ف.، 1384. بررسی فرونشست زمین در دشت تهران- شهریار. طرح پژوهشی سازمان زمین­شناسی و اکتشافات معدنی کشور، شماره گزارش 20/06-84 Engeo ، صص 84-1.
شیرانی، ک.، پسندی، م، و ابراهیمی، ب.، 1400. بررسی فرونشست زمین در دشت نجف‌آباد اصفهان با استفاده از تکنیک تداخل‌سنجی تفاضلی راداری، مجله علوم آب و خاک، جلد 25، شماره1، صص ۱۲۷-۱۰۵.
عابدینی، م.، آقایاری، ل،  اصغری سراسکانرود، ص. 1401. ارزیابی و پهنه‌بندی خطر فرونشست با استفاده از الگوریتم تطبیقی MABAC و) ANP مطالعۀ موردی: دشت اردبیل)، جغرافیا و مخاطرات محیطی، دوره 11، شماره4، صص 68-43.
عابدینی، م.، 1 1395. مبانی فرونشست زمین، چاپ اول.تآلیف، نشر دانشگاه محقق اردبیلی. 230 صفحه
 عابدینی، م.، 1392 . بررسی علل فرونشست دشت اردبیل و اثرات آن در محدوده شهر›› - فصلنامه علمی- پژوهشی ، جغرافیای طبیعی، سال بهار 1392 شماره 19. صص 84 -71.
عابدینی، م.، الهامه عبادی و احسان قلعه، 1 1401، بررسی فرونشست دشت ماهیدشت استان کرمانشاه با استفاده از روش تداخل سنجی راداری، نشریه جغرافیا و برنامه ریزی، شماره 26، شماره 79، دروه 26.صص 220 -207.
 عابدینی، م.، خان­بیگی .، موسی پور.، ت .، دانشور،ح.، 2 1395. تعیین مناطق فرونشست احتمالی دشت روانسرا- سنجابی با استفاده از مدل تحلیل سلسله مراتبی، دومین کنگره بین­ المللی علوم زمین و توسعه شهری، شرکت کیان تایر و جهاد دانشگاهی آذر بایجان شرقی.
علیزاده، ر.، ایزدی، ح، و آراسته، م.، 1400. رتبه‌بندی ظرفیت گردشگری طبیعت‌محور در مناطق کوهستانی، نمونه موردی: منطقه شرقی استان لرستان، برنامه‌ریزی و آمایش فضا، دوره 25، شماره1 ، صص ۱۱۷-۱۴۲.
قنواتی، ع.، شریفی کیا، م، و حسینی، الف.، 1398. تبیین اثر و فرایند ژئومورفولوژیکی پدیده فرونشست در تغییر الگوی لند­فرم‌های ژئومورفولوژیکی مطالعه موردی دشت یزد- اردکان، پژوهش­های ژئومورفولوژی کمّی، دوره 8، شماره 3، صص 16-1.
کوه بنانی، ح.، یزدانی، م. ر، و حسینی، ک،. 1398. پهنه‌بندی گسترة خطر فرونشست زمین با بهره‌‎گیری از تداخل‌­سنجی راداری (مطالعه موردی: دشت کاشمر و خلیل‌آباد)، مدیریت بیابان، دوره 7، شماره 13، صص 76-65.
کیانی، ف.، عابدینی، م، و احمدزاده، غ.ر.، ۱۳۹۷. بررسی ارتباط فرونشست زمین و افت سطح آب­های زیرزمینی در شهرستان کرج با استفاده از روش تلفیق وزنی در محیطGIS ، کنفرانس عمران، معماری و شهرسازی کشورهای جهان اسلام، تبریز، صص 8-1.
منتظریون، م، و اصلانی، ف. 1398. ارزیابی خطر فرونشست با بکارگیری سیستم اطلاعات جغرافیایی در پهنه استان های تهران و البرز، دانش پیشگیری و مدیریت بحران، دوره 9، شماره 1، صص 13-1.
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.
Bhattarai, R., Alifu, H., Maitiniyazi, A., & Kondoh, A., 2017. Detection of Land Subsidence in Kathmandu Valley, Nepal, Using DInSAR Technique, Land, 6 (2), 1-178
Gambolati, G., Massimillano, F., & Teatro, F., 2018. Anthropogenic Land Subsidence, GROUNDWATER, 2444-2457.
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.
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.
Hussain, M.A., Chen, Z., Shoaib, M., Ullah Shah, S,. Khan, J., & Ying, Z., 2022. Sentinel-1A for monitoring land subsidence of coastal city of Pakistan using Persistent Scatterers In-SAR technique.,Sci Rep, 12, 5294.
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.
Ranjgar, B., Seyed, V., Razavi, T., Foroughnia, F., Sadeghi-Niaraki, A., & Daniele Perissin. 2021. Land Subsidence Susceptibility Mapping Using Persistent Scatterer SAR Interferometry Technique and Optimized Hybrid Machine Learning Algorithms, Remote Sensing, 13(7), 1326, 1-24.
Zavadskas, E., & Turskis, Z., 2010. a new additive ratio assessment (ARAS) method in multicriteria decisionmaking, Technological and Economic Development of Economy, 16(2), 159-172.