جغرافیا و مخاطرات محیطی

جغرافیا و مخاطرات محیطی

بررسی مقایسه ای روش آماری رگرسیون لجستیک و الگوریتم یادگیری ماشین جنگل تصادفی در پهنه بندی حساسیت مکانی وقوع زمین لغزش (منطقه مورد مطالعه: جاده هراز، مازندران)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
گروه جغرافیا، دانشکده علوم انسانی و اجتماعی، دانشگاه مازندران، بابلسر، ایران
چکیده
زمین‌لغزش‌ها به‌عنوان یکی از مهم‌ترین مخاطرات ژئومورفولوژیکی، تهدیدی جدی برای شبکه‌های حمل‌ونقل و زیرساخت‌ها به­ شمار می روند. پژوهش حاضر با هدف مقایسه کارایی روش مرجع آماری رگرسیون لجستیک و الگوریتم یادگیری ماشین جنگل تصادفی در پهنه‌بندی حساسیت مکانی وقوع زمین‌لغزش در حاشیه جاده هراز انجام شده است. در این مطالعه و در ابتدا، مجموعه داده‌ای متعادل شامل ۱۰٬۰۰۰ پیکسل نقاط دارای زمین‌لغزش و فاقد زمین‌لغزش همراه با مجموعه عوامل محیطی موثر در وقوع زمین­ لغزش تهیه شد. به‌ منظور افزایش پایداری مدل‌ها، ۱۰ مجموعه داده آموزشی و ۱۰ مجموعه داده آزمایشی مستقل ایجاد و برای هر دو روش در فرآیند مدل سازی استفاده گردید. ارزیابی عملکرد مدل‌ها با استفاده از شاخص‌های دقت کلی، ضریب کاپا و AUC انجام شد. در انتها، بهترین مدل‌ها در هر دو روش بر اساس مقادیر AUC به ­دست ­آمده در داده ­های آزمایشی انتخاب و نقشه‌های پهنه­ بندی حساسیت وقوع زمین‌لغزش بر اساس آنها تولید شده است. نتایج نشان ­داده که هر دو روش از عملکرد قابل­ ملاحظه­ ای در پیش­ بینی زمین ­لغزش ها برخوردار می ­باشند. مقادیر AUC در روش رگرسیون لجستیک برای داده‌های آموزشی 0.90 و برای داده‌های آزمایشی 0.89 و در روش جنگل تصادفی به‌ترتیب 0.93 و 0.89 محاسبه شده است. تحلیل اهمیت عوامل موثر نشان­ داده که زمین‌شناسی و کاربری اراضی مهم‌ترین عوامل  وقوع زمین‌لغزش در جاده هراز می­ باشند. توزیع مناطق مستعد وقوع زمین ­لغزش در نقشه‌های پهنه ­بندی زمین ­لغزش نیز تطابق قابل‌توجهی را نشان داده که می­تواند بیانگر نقش تعیین‌کننده داده ­های ورودی نسبت به پیچیدگی الگوریتم مدل سازی باشد. یافته‌های این پژوهش می‌تواند در مدیریت مخاطره زمین­ لغزش و افزایش ایمنی جاده هراز کاربرد مؤثری داشته باشد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

©2026 The author(s). This is an open access article distributed under Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0)

Asadi, Z., & Zare, M. (2015). Estimating Seismic Capability and Magnitudes of Prehistoric Earthquakes from Landslide Data: Case Study in Noor Valley (Central Alborz). Scientific Quarterly Journal of Geosciences, 24(5), 67-78. [In Persian] https://doi.org/10.22071/gsj.2015.41851
Beheshtifar, S., & Abdolzade, F. (2019). Examining Landslide Hazard Zonation in Ispiran, East Azerbaijan Province Using Logistic Regression Model and GIS. Journal of Geography and Environmental Hazards, 8(2), 47-60. https://doi.org/10.22067/geo.v0i0.79166
Bibentyo, T. M., Dille, A., Depicker, A., Smets, B., Vanmaercke, M., Nzolang, C., ... & Dewitte, O. (2024). Landslides, bedrock incision and human-induced environmental changes in an extremely rapidly formed tropical river gorge. Geomorphology, 449, 109046. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2023.109046
Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45(1), 5-32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
Catani, F., Lagomarsino, D., Segoni, S., & Tofani, V. (2013). Landslide susceptibility estimation by random forests technique: sensitivity and scaling issues. Natural Hazards and Earth System Sciences, 13(11), 2815-2831. https://doi.org/10.5194/nhess-13-2815-2013
Chen, W., Xie, X., Wang, J., Pradhan, B., Hong, H., Bui, D. T., ... & Ma, J. (2017). A comparative study of logistic model tree, random forest, and classification and regression tree models for spatial prediction of landslide susceptibility. Catena, 151, 147-160. https://doi.org/10.1016/j.catena.2016.11.032
CRED. (2023). 2022 Disasters in numbers. Brussels: CRED. https://www.cred.be/sites/default/files/2022_EMDAT_report.pdf
Cruden, D. M., & Varnes, D. J. (1996). Landslides: investigation and mitigation. Chapter 3-Landslide types and processes. Transportation research board special report, 247.
Das, I., Sahoo, S., Van Westen, C., Stein, A., & Hack, R. (2010). Landslide susceptibility assessment using logistic regression and its comparison with a rock mass classification system, along a road section in the northern Himalayas (India). Geomorphology, 114(4), 627-637. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2009.09.023
Dehghan Farouji, F., & Beitollahi, A. (2022). The Geology of the Haraz Road in the Province of Mazandaran with Emphasis on Identifying Natural Hazards. Road, 30(113), 33-56. [In Persian] https://doi.org/10.22034/road.2022.77104
Emadodin, S., & Moradi, A. (2018). Landslide risk assessment using Analytical Hierarchy Process (AHP), Artificial Neural Network (ANN) analysis, and field Studies with a Risk Reduction Approach (Case Study: Haraz Road). Quantitative Geomorphological Research, 6(24), 172-190. [In Persian] https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.22519424.1397.6.4.12.9
Erener, A., Mutlu, A., & Düzgün, H. S. (2016). A comparative study for landslide susceptibility mapping using GIS-based multi-criteria decision analysis (MCDA), logistic regression (LR) and association rule mining (ARM). Engineering Geology, 203, 45-55. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2015.09.007
Fawcett, T. (2006). An introduction to ROC analysis. Pattern Recognition Letters, 27(8), 861-874. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2005.10.010
Gariano, S. L., & Guzzetti, F. (2016). Landslides in a changing climate. Earth-Science Reviews, 162, 227-252. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2016.08.011
Geertsema, M., Highland, L., & Vaugeouis, L. (2009). Environmental impact of landslides. In Landslides–disaster risk reduction (pp. 589-607). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-69970-5_31
Ghosh, A., & Maiti, R. (2021). Soil erosion susceptibility assessment using logistic regression, decision tree and random forest: study on the Mayurakshi river basin of Eastern India. Environmental Earth Sciences, 80(8), 328. https://doi.org/10.1007/s12665-021-09631-5
Gilanipoor, A., Motevalli, S., & Derafshi, K. (2025). Assessment of Landslide Sensitivity and Determination of Effective Factors in its Occurrence Using the Random Forest Algorithm (Case Study: Glandrood Watershed). Journal of Geography and Environmental Hazards, 14(1), 247-274.https://doi.org/10.22067/geoeh.2025.89542.1514
Goetz, J. N., Brenning, A., Petschko, H., & Leopold, P. (2015). Evaluating machine learning and statistical prediction techniques for landslide susceptibility modeling. Computers & Geosciences, 81, 1-11. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2015.04.007
Guzzetti, F., Gariano, S. L., Peruccacci, S., Brunetti, M. T., Marchesini, I., Rossi, M., & Melillo, M. (2020). Geographical landslide early warning systems. Earth-Science Reviews, 200, 102973. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2019.102973
He, S., Pan, P., Dai, L., Wang, H., & Liu, J. (2012). Application of kernel-based Fisher discriminant analysis to map landslide susceptibility in the Qinggan River delta, Three Gorges, China. Geomorphology, 171, 30-41. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2012.04.024
Huang, F., Cao, Z., Guo, J., Jiang, S. H., Li, S., & Guo, Z. (2020). Comparisons of heuristic, general statistical and machine learning models for landslide susceptibility prediction and mapping. Catena, 191, 104580. https://doi.org/10.1016/j.catena.2020.104580
Karimnejad, H., Ghayoumian, J., Shariat Jafari, M., & Pour Kermani, M. (1999). Kinematic analysis of the Imamzadeh Ali landslide - Haraz road. Geosciences, 9(33-34), 98-103. [In Persian]
Liu, S., Wang, L., Zhang, W., He, Y., & Pijush, S. (2023). A comprehensive review of machine learning‐based methods in landslide susceptibility mapping. Geological Journal, 58(6), 2283-2301. https://doi.org/10.1002/gj.4666
Lucas, D., Fankhauser, K., Maurer, H., McArdell, B., Grob, R., Herzog, R., ... & Springman, S. M. (2020). Slope stability of a scree slope based on integrated characterization and monitoring. Water, 12(2), 447. https://doi.org/10.3390/w12020447
Marković, R., Mudelsee, M., Radaković, M. G., Radivojević, A. R., Schaetzl, R. J., Basarin, B., ... & Lukić, T. (2024). An index for snowmelt-induced landslide prediction for Zavoj Lake, Serbia. Atmosphere, 15(3), 256. https://doi.org/10.3390/atmos15030256
Mc Coll, S. T. (2022). Landslide causes and triggers. In Landslide Hazards, Risks, and Disasters (pp. 13-41). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-818464-6.00011-1
Mohammadi, N., & Sasanpour, F. (2021). Landslide and debris flow risk analysis in Haraz and Lavasanat roads. Water and Soil Management and Modelling, 1(4), 14-29. [In Persian] https://doi.org/10.22098/mmws.2021.9138.1023
Pawluszek, K., & Borkowski, A. (2017). Impact of DEM-derived factors and analytical hierarchy process on landslide susceptibility mapping in the region of Rożnów Lake, Poland. Natural Hazards, 86(2), 919-952. https://doi.org/10.1007/s11069-016-2725-y
Rault, C., Thiery, Y., Chaput, M., Reninger, P. A., Dewez, T. J. B., Michon, L., ... & Aunay, B. (2022). Landslide processes involved in volcano dismantling from past to present: The remarkable open‐air laboratory of the Cirque de Salazie (Reunion Island). Journal of Geophysical Research: Earth Surface, 127 (5), e2021JF006257. https://doi.org/10.1029/2021JF006257
Reichenbach, P., Rossi, M., Malamud, B. D., Mihir, M., & Guzzetti, F. (2018). A review of statistically-based landslide susceptibility models. Earth-science reviews, 180, 60-91. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2018.03.001
Rossi, M., & Reichenbach, P. (2016). LAND-SE: a software for statistically based landslide susceptibility zonation, version 1.0. Geoscientific Model Development, 9(10), 3533-3543. https://doi.org/10.5194/gmd-9-3533-2016
Rossi, M., Bornaetxea, T., & Reichenbach, P. (2022). LAND-SUITE V1. 0: a suite of tools for statistically based landslide susceptibility zonation. Geoscientific Model Development, 15(14), 5651-5666. https://doi.org/10.5194/gmd-15-5651-2022
Sepah Vand, A., Moradi, H. R., & Abdolmaleki, P. (2016). Landslide Hazard Mapping Using the Artificial Neural Network a Part of Haraz Watershed. Watershed Management Research, 29(4), 9-19. [In Persian] https://doi.org/10.22092/wmej.2017.115313
Sevgen, E., Kocaman, S., Nefeslioglu, H. A., & Gokceoglu, C. (2019). A novel performance assessment approach using photogrammetric techniques for landslide susceptibility mapping with logistic regression, ANN and random forest. Sensors, 19(18), 3940. https://doi.org/10.3390/s19183940
Spiekermann, R. I., Van Zadelhoff, F., Schindler, J., Smith, H., Phillips, C., & Schwarz, M. (2023). Comparing physical and statistical landslide susceptibility models at the scale of individual trees. Geomorphology, 440, 108870. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2023.108870
Sterlacchini, S., Ballabio, C., Blahut, J., Masetti, M., & Sorichetta, A. (2011). Spatial agreement of predicted patterns in landslide susceptibility maps. Geomorphology, 125(1), 51-61. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2010.09.004
Trigila, A., Iadanza, C., Esposito, C., & Scarascia-Mugnozza, G. (2015). Comparison of Logistic Regression and Random Forests techniques for shallow landslide susceptibility assessment in Giampilieri (NE Sicily, Italy). Geomorphology, 249, 119-136. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2015.06.001
ارسال نظر در مورد این مقاله
نام را وارد کنید.
نشانی پست الکترونیکی را به درستی وارد کنید.
وابستگی سازمانی را به درستی وارد کنید.
توضیحات را وارد کنید (حداقل 50 حرف)
CAPTCHA Image
شناسه امنیتی را به درستی وارد کنید.
دوره 15، شماره 2 - شماره پیاپی 58
تابستان 1405
صفحه 163-186

  • تاریخ دریافت 02 اسفند 1404
  • تاریخ بازنگری 09 اردیبهشت 1405
  • تاریخ پذیرش 15 اردیبهشت 1405
  • تاریخ انتشار 16 اردیبهشت 1405