تحلیل فضایی مخاطرات محیطی

تحلیل فضایی مخاطرات محیطی

ارزیابی و مدیریت ریسک زمین لغزش در آبخیز شاهرود، استان قزوین

نویسندگان
پژوهشکده حفاظت خاک و آبخیزداری
چکیده
ارزیابی ریسک زمین‌لغزش، برای ارائه تمامی طرح‌های کاهش خسارت ناشی از وقوع زمین‌لغزش‌ها ضروری است. هدف از این تحقیق ارزیابی ریسک زمین‌لغزش در حوزه‌آبخیز شاهرود استان قزوین است. برای این منظور، ابتدا ابتدا نقشه پراکنش زمین‌لغزش‌ها و نیز 11 لایه اطلاعاتی شامل ارتفاع، میزان شیب، جهت شیب، کاربری اراضی، سنگ‌شناسی، فاصله از گسل، فاصله از آبراهه، فاصله از جاده، متوسط بارش سالانه، حداکثر بارش روزانه، و پتانسیل لرزه‌خیزی فراهم شد. در ادامه پس از تعیین مقادیر نسبت فراوانی و عضویت فازی برای طبقات نقشه عوامل مختلف، نقشه حساسیت زمین‌لغزش با استفاده از مقادیر مختلف گاما تهیه شد. سپس، بعد از تهیه نقشه فازی آسیب‌پذیری برای واحدهای مختلف کاربری اراضی، میزان ریسک زمین‌لغزش از حاصل‌ضرب دو نقشه حساسیت زمین‌لغزش و آسیب‌پذیری تعیین شد. بطور کلی در این حوضه تعداد 104 زمین‌لغزش با مجموع مساحت 1401هکتار ثبت شد که 70 % آنها برای پهنه‌بندی (73 زمین‌لغزش با مساحت 982 هکتار) و 30 % باقیمانده (31 زمین‌لغزش با مساحت 418 هکتار) برای ارزیابی دقت نقشه‌های خطر مورد استفاده قرار گرفت. نتایج ارزیابی نشان داد که بالاترین مقدار شاخص مجموع مطلوبیت (معادل 34/1) متعلق به عملگر فازی با گامای برابر با 93/0 بوده و لذا این مدل از دقت بالاتری نسبت به سایر مقادیر گاما برخوردار است. میزان اهمیت عوارض در معرض خطر دارای دامنه‌ای بین 05/0 (فاقد پوشش) تا 1 (مناطق مسکونی و صنعتی) است. برای مقابله با خسارات زمین‌لغزش، سه سیاست کلی مناسب توسعه، پیشگیری و سیاست درمانی ارائه شد که می‌بایست آنها را بر اساس دو عامل میزان خطر و میزان آسیب‌پذیری برای پهنه‌های مختلف ریسک زمین-لغزش اعمال نمود. در نهایت، به منظور کاهش خسارات ناشی از وقوع زمین‌لغزش‌های احتمالی، کاربری‌های مناسب برای طبقات با ریسک بالا معرفی شد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Landslide risk assessment and management in Shahroud watershed of Qazvin province

نویسندگان English

Jamal Mosaffaie
Amin Salehpour Jam
Mahmoudreza Tabatabaei
چکیده English

Landslide risk assessment is essential for all landslide damage mitigation plans. The purpose of this research is to assess the risk of landslides in the Shahrood watershed of Qazvin province. First, the landslide susceptibility map was prepared using fuzzy operators. the landslide distribution map and also 11 effective factor layers including slope, slope direction, altitude, land use, lithology, distance to road, distance to stream, distance to fault, earthquake acceleration, precipitation, and maximum daily precipitation were first prepared. After determining the frequency ratio and fuzzy membership values for the map classes of different factors, the landslide susceptibility map was prepared using different gamma values. Then, after preparing the fuzzy map of vulnerability for different land use units, the amount of landslide risk was determined from the product of two maps of landslide susceptibility and vulnerability. In general, 104 landslides with a total area of 1401 hectares were recorded in this region, 70% of which were used for modeling (73 landslides with an area of 982 hectares) and the remaining 30% (31 landslides with an area of 418 hectares) were used to assess the accuracy. The evaluation results showed that the highest value of Qs index (equal to 1.34) belongs to the gamma equal to 0.93 and therefore this model has higher accuracy than other gamma values. The importance of features at risk ranges from 0.05 (no coverage) to 1 (residential and industrial areas). To deal with landslide damages, three general policies including suitable for development, prevention, and treatment were proposed, which should be applied based on the two factors of risk and vulnerability for different areas of landslide risk. Finally, in order to reduce landslide damages, suitable land uses for high-risk regions were introduced.

کلیدواژه‌ها English

Vulnerability
susceptibility
fuzzy gamma operators
landslide risk management
Qazvin
18. Gee, M. D.: 1992, Classification of Landslide Hazard Zonation Methods and a Test of Predictive Capability, Vol. 2, Proc. 6th International Symposium on Landslides, Christchurch, New Zealand, pp. 947–952.
19. Hinotoli Sema, V., Balamurugan, G., Ramesh, V. (2017). Fuzzy gamma operator model for preparing landslide susceptibility zonation mapping in parts of Kohima Town, Nagaland, India. Model. Earth Syst. Environ., 3, 499-514.
20. Joybari, J., Kavian, A. A., & Mosaffaie, J. (2017). Effect of land use on landslide movement in the Tavan district, Qazvin. Watershed Management Research Journal 30(3), 29-39.
21. Joybari, J., Kavian, A., & Mosaffaei, J. (2016). The effect of precipitation characteristics on spatial and temporal variations of Tavan landslide movement. Journal of Geography and Environmental Hazards 4(4), 75-86.
22. Kanungo D. P., Arora, M. K., Gupta, R. P., Sarkar, S. 2008. Landslide risk assessment using concepts of danger pixels and fuzzy set theory in Darjeeling Himalayas. Landslides, 5:407–416. DOI 10.1007/s10346-008-0134-3.
23. Karimi Sangchini, E., Emami, S.N., Tahmasebipour, N., Pourghasemi, H.R., Naghibi, S.A., Arami, S.A., Pradhan, B. (2016). Assessment and comparison of combined bivariate and AHP models with logistic regression for landslide susceptibility mapping in the Chaharma-hal-e-Bakhtiari Province, Iran. Arab J Geosci 9:15
24. Lee, E. M., & Jones, D. K. )2004(. Landslide risk assessment (Vol. 10). London: Thomas Telford.‌
25. Lee, S. (2007). Application and verification of fuzzy algebraic operators to landslide susceptibility mapping. Environmental Geology 52, 615-623.
26. Papathoma-Köhle, M., Gems, B., Sturm, M., & Fuchs, S. (2017). Matrices, curves and indicators: A review of approaches to assess physical vulnerability to debris flows. Earth-Science Reviews, 171, 272-288.‌
27. Pourghasemi H. R, Moradi H R, Fatemi Aghda S M. (2013). Landslide susceptibility mapping by binary logistic regression, analytical hierarchy process, and statistical index models and assessment of their performances. Nat Hazards, 69:749–779.
28. Redshaw, P., Dijkstra, T., Free, M., Jordan, C., Morley, A., & Fraser, S. 2017. Landslide risk assessment for the built environment in Sub-Saharan Africa. In Workshop on World Landslide Forum (pp. 5-12). Springer, Cham.
29. Salehpour Jam, A., Mosaffaie, J., Sarfaraz, F., Shadfar, S., & Akhtari, R. (2021). GIS-based landslide susceptibility mapping using hybrid MCDM models. Natural Hazards, 108(1), 1025-1046.
30. Tangestani, M.H. (2004). Landslide susceptibility mapping using the fuzzy gamma approach in a GIS, Kakan catchment area, southwest Iran. Australian Journal of Earth Sciences 51, 439-450.
31. UNISDR, U. 2009. Terminology on disaster risk reduction. Geneva, Switzerland.