پژوهشهای ژئومورفولوژی کمّی

پژوهشهای ژئومورفولوژی کمّی

بررسی و شناسایی نواحی مستعد خطر وقوع زمین‌لغزش در حوضه نوبران استان مرکزی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 استاد ژئومورفولوژی گروه جغرافیای طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی.
2 دانش آموخته دکترای ژئومورفولوژی گرایش مخاطرات ژئومورفیک، دانشگاه محقق اردبیلی.
10.22034/gmpj.2025.491670.1538
چکیده
پدیدۀ زمین‌لغزش‌ یکی از انواع حرکت‌های دامنه‌ای است که همواره خسارات زیادی را در کشور به وجود آورده است. انتقال بخشی از رسوبات دامنه به سمت پایین آن علاوه برخسارت‌های مالی، خطرات جانی زیادی را نیز در پی خواهد داشت. حوضه نوبران استان مرکزی، با توجه به وضعیت زمین‌شناسی، فیزیوگرافی، لیتولوژی، اقلیمی و انسانی، بسیار مستعد وقوع زمین‌لغزش می‌باشد و لذا هدف تحقیق حاضر، پهنه‌بندی خطر زمین-لغزش در این شهرستان می‌باشد. در این مطالعه ابتدا، عوامل مؤثر جهت ایجاد لغزش در حوضه نوبران (طبقات ارتفاعی ارتفاع، شیب، جهت شیب، لیتولوژی، فاصله از گسل، فاصه از آبراهه، فاصله از راههای ارتباطی، بارش و کاربری اراضی) شناسایی شدند و سپس نسبت به تهیه‌ی لایه‌های اطلاعاتی در سامانه اطلاعات جغرافیایی اقدام گردید. در مرحله بعد وزن‌دهی عوامل مورد بررسی، با استفاده از روش ANP و در محیط نرم‌افزار Super Decision انجام گردید و تحلیل و مدل‌سازی نهایی با استفاده از روش ARAS به عنوان یکی از روش‌های تصمیم‌گیری چند معیاره، انجام شد. در نهایت، نقشه‌ی حاصله در پنج رده‌ی با خطر بسیار کم تا خطر بسیار زیاد طبقه‌بندی گردید با توجه به نتایج مطالعه، عوامل کاربری اراضی، شیب، زمین‌شناسی و طبقات ارتفاعی بیشترین ضریب وزنی را به خود اختصاص دادند. همچنین، نتایج مطالعه نشان داد؛ به ترتیب 11/417 و 300/400 کیلومتر‌مربع از مساحت حوضه، در طبقات بسیار پرخطر و پرخطر، قرار دارند و مناطق بسیار پرخطر و پرخطر در سازندهایی با زیربنای سنگ سخت به همراه مواد رسوبی و سست سطحی و توده سنگ‌های ریولیتی، کاربری‌های زراعی و مرتع و چراگاه‌های دامی، شیب‌های 35-20 درصد و ارتفاعات بیش از 1600 متر قرار دارند در نهایت می‌توان اظهار داشت، نظر به توان بالای حوضه نوبقران، از لحاظ رخداد حرکات و مخاطره لغزشی، بایستی اقدامات حفاظتی، مدیریتی و آبخیزداری در سطح حوضه مورد توجه مسئولان و دستگاه‌های ذی‌ربط قرار گیردو اقدامات پیشگیرانه لازم صورت گیرد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Investigating and identifying areas prone to landslides in the Nobaran Basin of Markazi Province

نویسندگان English

Mousa Abedini 1
Elnaz pirouzi 2
leila Aghayary 2
1 professor in Geomorphology, University of Mohaghegh Ardabili
2 PhD in Geomorphology, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran
چکیده English

Introduction

Environmental hazards are defined based on the process of human relationship with the environment. Otherwise, the phenomena we call danger. It is part of the normal and common behavior of nature. This process has been dominant in geography since ancient times, perhaps since the dominance of environmental determinism, and according to many geographers, it is considered the main axis of geographical activities. Therefore, environmental risks are always considered one of the most important issues in societies. Land degradation is one of the major problems in developing countries, mainly due to the misuse of soil resources and subsequent erosion. Mass movements, including landslides, are one of the most important issues in the field of natural hazards, because their occurrence can cause significant human and economic losses, especially in mountainous areas. One of the areas that is exposed to this risk is Nobaran Basinin Markazi Province, which is exposed to the risk of landslides due to its hydrogeomorphology and hydroclimatic conditions. For this reason, this study has focused on identifying areas prone to landslides.



Methodology

The present study is of an applied type and its research method is analytical based on the integration of data analysis, geographic information system, and the use of multi-criteria analysis techniques. In order to zone the landslide hazard, in the data collection stage, the influencing components must first be identified and the required data and information collected and classified based on them. For this purpose, in this study, the influencing factors (including: slope, geology, land use, rainfall, distance from the river, distance from the fault, slope direction, elevation classes and distance from communication routes) were first identified, taking into account the natural and human conditions of the region, reviewing the background of studies and consulting with scientific and local experts familiar with the region. Then, in the next step, information layers related to each of the factors were prepared in the geographic information system environment. The information layers of the waterway network were extracted using the map of rivers of Markazi province. The slope layers were also prepared using a 12.5 m digital elevation model downloaded from the site (vertex.daac.asf.alaska.edu, and the information layers related to lithology (rock resistance) and faults were prepared by digitizing from the geological map of the province; with a scale of 1: 100,000. To extract the land use of the study area, Landsat 8 sensor (OLI) images, obtained from the site (earthexplorer.usgs.gov), were used. In this regard, first, geometric and atmospheric corrections were performed on the images using the Flash method in Envi software. Then, classification was performed using the object-oriented method and the nearest neighbor algorithm in Ecognition Developer software, and the results of the classification of land uses in the present study, both in terms of individual land uses and in terms of the total accuracy and kappa statistics, have acceptable accuracy (greater than 85 percent) in relation to the information produced.





Results

According to the results obtained from the analysis of information related to the occurrence of landslides in the study area, it has been determined that the land use factor has had the greatest impact on the occurrence of landslides in the region. In such a way that the highest number of landslides have occurred in agricultural, orchard and pasture land uses. The least influential factor was the distance from the river with a weight of 0.011. The second factor that had the most influence on the occurrence of this hazard was the slope factor with a weight coefficient of 0.247. The important and influential parameters studied in this study are the slope factor with a weight of 0.191, the height classes with a weight of 0.147, the distance from the road with a weight of 0.087, the slope direction with a weight of 0.052, the distance from the fault with a weight of 0.031, and the precipitation with a weight of 0.012, respectively, which strengthen the potential for landslide hazard in Nobaran Basin. According to the zoning map of Nobaran Basin, it can be said that 417.11 km of the area of this county is in the very high-risk category, 400.33 km is in the high-risk category, 325.12 km is in the medium-risk category, and 217.710 km is in the very low-risk category. It can also be said that the results of this study indicate the high potential of Nobaran Basinin terms of landslide occurrence. Therefore, the high-risk areas determined in this study are lands where unprincipled works should not be carried out, such as destruction of vegetation cover due to conversion of pasture lands to crops and livestock pastures, quantitative and qualitative reduction of vegetation cover due to excessive grazing of livestock, rainfed cultivation on sloping lands, failure to observe crop rotation, and unprincipled construction and manipulation for road construction.

Conclusions

Nobaran Basin, Markazi Province, is very prone to landslides due to its geological, physiographic, lithological, climatic and human conditions. Accordingly, the aim of this study is to prioritize the factors affecting landslide occurrence and to zone the risk of its occurrence in Nobaran Basin, Markazi Province. In this study, using 9 parameters (elevation, slope, slope direction, lithology, distance from fault, distance from waterway, distance from communication routes, precipitation and land use) and the combined analytical network model (ANP) and ARAS model, landslide-prone areas in Nobaran Basinhave been identified. Based on the results obtained, the central and southeastern parts of the region have a high potential for landslides. According to the results of landslide risk zoning; 417.11 and 400.300 square kilometers of the area have very high and high risk, respectively. Finally, it can be said that the most important factor contributing to the increase in the amount and potential of landslides in Nobaran Basinis land use change and the increase in agricultural lands and livestock pastures.

کلیدواژه‌ها English

Nobaran Basin
Landslide
Geographic Information System
Multi-Criteria Decision Making
اصغری سراسکانرود، ص.، امامی، ر.، پیروزی، الف.، 1400. ارزیابی و پهنه بندی خطر زمین لغزش با استفاده از روش های OWA و ANN (مطالعه ی موردی: شهرستان پاوه). مخاطرات محیط طبیعی، 10(28 )، 131-150.
اصغری سراسکانرود، ص، پالیزبان، د، امامی، ه، قلعه، الف.، 1399، تحلیل مدل­های تحلیل شبکه و منطق فازی برای تهیه نقشه پهنه­بندی وقوع زمین­لغزش مطالعه موردی: (جاده سراب-نیر)، جغرافیا و برنامه­ریزی، سال 24، شماره 73، صص 22-1.
انتظاری، م، خدادای، ف، 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.
بیگدلی، ب، سجادی، م، احمدی، الف.، 1399. پهنه­بندی خطر زمین­لغزش بر اساس فرایند سلسله مراتبی-فازی (FANP) و تجزیه و تحلیل تصمیم­گیری چند معیاره (مطالعه موردی: حوزه رودخانه ماربر)، سنجش از دور و سامانه اطلاعات جغرافیایی در منابع طبیعی، سال سازدهم، شماره 4، صص 46-25.
پورطاهری، م.، سبحانی، ح.، صادقلو،ط.، 1390. فصلنامه پژوهش‌هایی روستایی. سال 2، شماره 3. صص 54-31.
تیموری، م.، اسدی نلیوان، الف.، 1398. پهنه­بندی حساسیت و اولویت بندی عوامل موثر بر وقوع زمین لغزش با استفاده از مدل حداکثر آنتروپی (مطالعۀ موردی: استان لرستان)، هیدروژئومورفولوژی, دوره 21، شماره 6، صص 155-179.
تیموری، م.، بیات، الف.، شهبازی، ع.، اسدی نلیوان، الف.، 1403. مکان‌یابی سازه‌های آبخیزداری با استفاده از مدل یادگیری ماشین در حوزه آبخیز دهدر، مدیریت جامع حوزه های آبخیز، دوره 4، شماره 3، صص 14-29.
ذاکری نژاد، ر.، عموشاهی, ن.، 1401. ارزیابی خطر زمین‌لغزش با استفاده از داده‌های سنجش از دور و مدل حداکثر آنتروپی (منطقه مورد مطالعه: حوضه آبخیز کمه، جنوب استان اصفهان)، پژوهش‌های ژئومورفولوژی کمّی، دوره 11، شماره 2، صص 128-149.
رجایی، ع.، 1382. کاربرد ژئومورفولوژی در آمایش سرزمین و مدیریت محیط چاپ دوم . تهران. نشر قومس.
شریفی، ح.، رمضانی پور، م.، ابراهیمی، ل.، حق زاد، الف.، 1400. پهنه بندی خطر زمین لغزش شهرستان نور با استفاده از مدل تحلیل شبکه. پژوهش‌های جغرافیای اقتصادی، دوره 6، شماره 2، صص 40-55.
عابدینی، م.، آقایاری، ل و پیروزی، الف . 1402. ارزیابی و پهنه‌بندی فرونشست شهرستان نمین با استفاده از روش تداخل‌سنجی راداری و تکنیک چند معیاره آراس، پژوهش‌های ژئومورفولوژی کمی، دوره 12، شماره 2، صص 58-40.
عابدینی،م.، قاسمیان، ب.، روستایی، شهرام.، شیرزادی، ع.، 1400. ارزیابی حساسیت زمین­لغزش با استفاده از مدل جدید ترکیبی الگوریتم مبنا)مطالعه موردی: شهرستان کامیاران، استان کردستان، پژوهش­های ژئومورفولوژی کمی، شماره  4.  صص 146 – 130 .   
عابدینی،م.، قاسمیان، ب.، شیرزادی، ع.، 1393. مدلسازی خطر وقوع زمینلغزش با استفاده از مدل آماری رگرسیون لجستیک(مطالعه موردی: استان کردستان، شهرستان بیجار)، مجله جغرافیا و توسعه، دوره 12، شماره  37، صص 1-8.
عابدینی، م، رنجبری، الف، 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 آذربایجانشرقی)، پژوهش­های ژئومورفولوژی کمی، دوره 8، شماره 1، صص 88-70.
علیجانی، ب.، قهرودی تالی، م.، امیراحمدی، الف.، 1386. پهنه‌بندی خطر وقوع زمین­لغزش در دامنه­های شمالی شاه جهانبا استفاده از GISمطالعه موردی: حوضه اسطرخی شیروان، فصلنامه تحقیقات جغرافیایی، دوره 22، شماره1، صص 117-132.
علیجانی، ب.،1393. مبانی فلسفی مخاطرات محیطی ، فصلنامه تحلیل مخاطرات فضایی، سال 1.شماره 1، صص 15-1.
قویمی پناه، م.، خالدی درویشان، ع.، قویمی پناه، م.،1396. صحت سنجی روشهای تحلیل سلسله رگرسیون چند متغیره در پهنه بندی زمین لغزش (مطالعه موردی: حوضه آبخیز ولیعصر استان اردبیل،) مجله اکو هیدرولوژی، دوره.775-789 ، شماره 3. صص 789-775.
کنعانی، س.، 1402. شناسایی مناطق مستعد وقوع زمین لغزش در حوضه آبریز سد ایلام با استفاده از مدل تحلیل شبکه­ای. جغرافیا و روابط انسانی، دوره 4، شماره 5، صص 516-524.
گنجائیان، ح.، 1399. مخاطرات ژئومورفولوژیک مناطق شهری، روشهای مطالعه و راهکارهای کنترل آن، انتشارات انتخاب، صص 144.
گنجی، م.، 1367، جغرافیا در ایران از دارالفنون تا انقلاب اسلامی، چاپ اول، مؤسسه چاپ و انتشارات آستان قدس رضوی، مشهد.
گورابی، الف.، 1400. کمی‌سازی زمین‌لغزش بزرگ مله‌کبود ناشی زمین لرزه 3/7 سال ۱۳۹۶ کرمانشاه با استفاده از اینتروفرمتری، تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی، دوره 21، شماره 60، صص ۴۷-۶۳.
لجم اورک، م.، پیری، ز.، 1402. پهنه‌بندی خطر وقوع زمین‌لغزش با استفاده از مدل تحلیل سلسله مراتبی (AHP) و فن GIS (مطالعۀ موردی: شهرستان باغملک)، جغرافیا و مخاطرات محیطی,  دوره 12، شماره 3، صص 193-215.
مانی، م.، پیرانی، پ.، مرادی پور، ف.، شعبانی ع، وگورابی، ا.، 1393. ارزیابی ژئومورفولوژیکی پتانسیل حرکات دامنه ­ای تاقدیس سیاه کوه، غرب ایران، برنامه­ ریزی و آمایش فضا، دوره ۱۸، شماره 3، صص ۱۷۰-۱۴۷.
ملکی، ن، سالاری، م، طالب پور اصل, د، 1402. ارزیابی مخاطره زمین‌لغزش و واکاوی علل آن در جاده جدید سردشت- بانه حدفاصل سردشت- دارساوین، پژوهش‌های ژئومورفولوژی کمّی، دوره 12، شماره 1، صص 274- 2۹1.
نصیری، م.، محمدزاده، م.، لطفعلیان، م.، پارساخو، الف.، 1401. پهنه‌بندی و مطالعۀ میدانی لغزش و رانش‌ها در اطراف جاده‌های جنگلی دارابکلا- ساری، پ‍‍ژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیز، دوره 13، شماره 26، صص 105-114.
نگهبان، س.، پی سوزی، ت.، گنجائیان، ح.، نوروزی, م.،1400. شناسایی مناطق مستعد وقوع زمین‌لغزش و جابجایی عمودی با استفاده از تصاویر راداری (مطالعه موردی: محدوده شهری و حاشیه شهری لواسان)، جغرافیا و مخاطرات محیطی، دوره 10، شماره 3، صص 1-18.
Bragagnolo, L,. daSilva, R,.V.  Grzybowsk J.M.V.) 2020 (Artificial neural network ensembles applied to the mapping of landslide susceptibility CATENA  Vol 184 10424: 1-19.
Kumar, A., Sharma, R., Bansal, V. (2022). Spatial Prediction of Landslide Hazard using GIS-multi-criteria Decision Analysis in Kullu District of Himachal Pradesh, India, Journal of Mining and Environment, 13(4), 943-956.
Materazzi, M., Bufalini, M., Gentilucci, M., Pambianchi, G., Aringoli, D., & Farabollini, P., (2021). Landslide hazard assessment in a monoclinal setting (Central Italy): Numericalvs, geomorphological approach, Land, 10 (6), 624, 1-22.
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, International Journal of Geo-Information, 11 (89), 1-16.
Saha, A., Villuri, VGK., Bhardwaj, A., Kumar, S.A. 2023. Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) Approach for Landslide Susceptibility Mapping of a Part of Darjeeling District in North-East Himalaya, India., Applied Sciences; 13(8), 5062, 1-23.
Symeonakis, E., Karathanasis, N., Koukoulas, S., Panagopoulos, G. (2016). Monitoring sensitivity to land degradation and desertification with the environmentally sensitive area index: the case of lesvos island. Land Degradation and Development. 27, 1562–1573.
Zhou, S., Zhou, S., & Tan, X., (2020). Nationwide susceptibility mapping of landslides in Kenya using the fuzzy analytic hierarchy process model, Land, 9(12), 1-22
Zhang, T., Han, L., Han, J, Li, X., Zhang, H., Wang, H. (2019). Assessment of Landslide Susceptibility Using Integrated Ensemble Fractal Dimension with Kernel Logistic Regression Model. Entropy. 21(218), 1-23.
Petley. D., 2012. Global patterns of loss of life from landslides, Geology, V 40 (10). pp: 927-930.
Crozier, M. J., 2010. Deciphering the effect of climate change on landslide activity: a review Geomorphology, V 124. pp: 260-267.
Vojtekova, J., Vojtek, M., (2020). Assessment of landslide susceptibility at a localspatial scale applying the multi-criteria analysisand GIS: a case study from Slovaki, Geomatics, Natural Hazards and Risk, Vol 11, Issue 1, Pp 131–148.