چکیده:
ﺍﻳﻦ ﭘﮋﻭﻫﺶ ﺑﺎ ﻫﺪﻑ ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﻋﻮﺍﻣﻞ ﻣﺆﺛﺮ ﺩﺭ ﺍﻳﺠﺎﺩ ﭘﺪﻳﺪﻩی ﺯﻣﻴﻦ ﻟﻐﺰﺵ ﻭ ﺗﻌﻴﻴﻦ ﻣﻨﺎﻃﻖ ﺩﺍﺭﺍﻱ ﭘﺘﺎﻧﺴﻴﻞ ﺯﻣـﻴﻦ ﻟﻐـﺰﺵ ﺩﺭکرانههای جنوبی اهرچای از روستای نصیرآباد تا سد ستارخان ﺣﻮﺿـﻪی جنوبی اهرچای ﺑـﺎ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﺭﻭﺵ ﺭﮔﺮﺳﻴﻮﻥ ﻟﺠﺴﺘﻴﮏ ﺍﻧﺠﺎﻡ ﺷﺪﻩ ﺍﺳﺖ. به همین منظور از تصویر سنجده Resourcesat ، 2014 ماهواره IRS استفاده شد. فاکتورهای موثر وقوع زمین لغزش در محیط GIS آماده و سپس با لایهی پراکنش زمین لغزشها قطع داده شده و نقشهی پهنهبندی خطر زمینلغزش در روش فوق تولید شد. نتایج نشان داد که روش رگرسیون لجستیک نتایج بهتری را در بررسی پتانسیل وقوع زمین لغزش در منطقهی مورد مطالعه دارد. بر اساس نقشهی تهیه شده بخشهای غربی و جنوبی و محدودهی شمال شرق منطقهی مورد مطالعه از نظر وقوع زمینلغزش بیشترین پتانسیل وقوع زمینلغزش را دارد. با توجه به اطلاعات به دست آمده، 19/17درصد از اراضی محدودهی مورد مطالعه با پتانسیل متوسط به بالا (34 درصد زمینلغزشها) و 3 درصد از مساحت منطقهی مورد مطالعه در محدوده با پتانسیل خیلی زیاد که بیش از 18 درصد زمینلغزشها در آن به وقوع پیوسته است قرار دارد.
IntroductionIranian territory has the main prerequisites for the occurrence of a wide range of landslides due to its mountainous topography، tectonic activities، high seismicity، and different geological and climatic conditions. Therefore، reducing the effects of natural disasters، particularly landslides، is one of the key challenges for land-use planners and policymakers in this field. In this study، the southern side of the Ahar Chai basin from Nasirabad Village to Sattarkhan Dam is evaluated for the probability of the landslide occurrence. This region is highly susceptible to landslide occurrence because of the extensive manipulation and its natural conditions. Indeed، the occurrence of the large shallow landslides in this region is an indication of this susceptibility. In this study، Linear Regression Model has been used to prepare the landslide zonation.
MethodologyThe study area was the southern sides of the Ahar Chai River، from Nasirabad village in Varzaghan to the Sattarkhan Dam، with an area of 128 km2. In order to study the potential of the landslide occurrence in this region، nine main factors including slope، slope direction، lithology، land use، precipitation، distance from the fault، distance from the river، distance from the road، and vegetation were identified. The model which was used in this study was Logistic Regression. This model is one of the predictive statistical methods for dependent variables in which zero and one respectively indicate the occurrence and non-occurrence of landslides. In addition، instead of being linear، the regression of the variables is S-shaped or logistic curve and the estimations are in the range of zero-one. Indeed، values close to zero indicate the low probability of the occurrence and values close to one indicate the high probability of the occurrence.
DiscussionIn Logistic Regression model، after entering the data into the Logistic Regression model and using the effective parameters in Idrisi software، the coefficients of the model were extracted. A value of 965، which represents a very high correlation between the independent and dependent variables، was obtained for the ROC index. After determining the validity of the Logistic Regression model، using the above indicators، landslide sensitivity zonation map was prepared. In the present model، the land use factor with the highest coefficient was the best predictive variable in determining the probability of the landslide occurrence in this region. In addition، the SPI index and the distance from the fault had respectively the second and third highest coefficients. After zoning the landslide، the slip area was calculated for each class and its results showed that zones with highest risk had the lowest area percentage and these areas were located in the western slopes.
ConclusionThe results showed that while land use، lithology factors، and SPI index with positive coefficients had higher correlation، the other factors with negative coefficients had lower correlation. Based on the map، the western، southern، and the north-eastern parts of the region have the highest potential for landslide occurrence. Furthermore، the high value of the ROC index and its proximity to number one indicates that landslides in the study area have a strong correlation with the probability values derived from the Logistic Regression Model. In addition، the assessment of the SCAI scaling hazard zonation map shows that there is a high correlation between the hazard map with the existing slip points and the field observations of the area. It can be said that، in addition to the natural factors، some human factors including unstructured road construction may play an important role in the occurrence of the landslides. It is also necessary to avoid making changes in the ecosystems and land use. Finally، any policies to construct structures should be commensurate with the geomorphologic and geological conditions.
خلاصه ماشینی:
رزیابی روش رگرسیون لجستیک در بررسی پتانسیل وقوع زمین لغزش مطالعه ی موردی: کرانه ی جنوبی حوضه ی آبریز اهر چای از روستای نصیرآباد تا سد ستارخان 1* کیوان محمدزاده 2 سیران بهمنی 3 محمدحسین فتحی چکیده این پژوهش با هدف شناسایی عوامل مؤثر در ایجاد پدیدهی زمین لغزش و تعیین مناطق دارای پتانسیل زمـین لغـزش درکرانه های جنوبی اهرچای از روستای نصیرآباد تا سد ستارخان حوضـه ی جنوبی اهرچای بـا استفاده از روش رگرسیون لجستیک انجام شده است .
در این 1- European Geotechnical Thematic Network 2- Oehorst 3- Goetz 4- Ayalew & Yamagishi پژوهش ، کرانه ی جنوبی حوضه ی آبریز اهر چای از روستای نصیرآباد تا سد ستارخان، از نظر احتمال وقوع زمین لغزش مورد ارزیابی قرار گرفته است .
(رجوع شود به تصویر صفحه) شکل (١) موقعیت کرانه ی جنوبی حوضه ی آبریز اهر چای مواد و روشها مدل رگرسیون لجستیک ١، یکی از روشهای آماری پیش بینی کننده برای متغیرهای وابسته ای است که حالت صفر و یک با وقوع وعدم وقوع (مانند زمین لغزش ها) دارند.
(رجوع شود به تصویر صفحه) شکل (١١) پراکنش زمین لغزشها در کرانه ی جنوبی حوضه ی آبریز اهر چای ـ ارزیابی کارایی رگرسیون لجستیک با پراکنش زمین لغزشها در این مطالعه از درجه تناسب ، جهت ارزیابی موفقیت مدلها استفاده شده است .