شناسایی عوامل مؤثر بر زمین‌لغزش در جاده آستارا تا تونل نمین با استفاده از مدل MLP

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استاد ژئومورفولوژی، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران

2 کارشناسی ارشد ژئومورفولوژی و آمایش محیط، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران

3 دانشجوی کارشناسی ارشد سنجش‌ازدور، دانشکده علوم زمین، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران

4 دانشجوی دکتری ژئومورفولوژی، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران

10.22067/geoeh.2024.87409.1475

چکیده

زمین‌لغزش یکی از پدیده‌هایی است که رخداد آن سبب ایجاد خسارات زیادی به‌ویژه در مناطق کوهستانی می‌شود. بنابراین ارزیابی و شناخت عوامل مؤثر بر وقوع رخداد زمین‌لغزش در مناطق کوهستانی امری ضروری است. هدف از این پژوهش شناسایی عوامل مؤثر بر زمین‌لغزش در جاده آستارا تا تونل نمین با استفاده از مدل MLP می‌باشد. مدل MLP یکی از مدل‌های کارآمد شبک­عصبی است که توانایی حل مسائل پیچیده را دارد. برای شناسایی عوامل مهم در رخداد زمین‌لغزش با توجه به مطالعات میدانی 8 عامل شناسایی‌شده ‌است که شامل: زمین‌شناسی، پوشش‌گیاهی، فاصله از جاده، کاربری راضی،  شیب، جهت شیب، ارتفاع، نقاط واقعی زمین‌لغزش استفاده‌ شده است. بعد از پیش‌پردازش‌ها تمام لایه‌ها وارد نرم‌افزارSPSS MODELER شده و مدل‌سازی با 8 نورون ورودی 6 نورون میانه و 1 خروجی طراحی‌شده است. نتایج این پژوهش نشان داده که خروجی وزنی مدل MLP بیشترین ارزش وزنی را برای لایه زمین‌شناسی با مقدار 26/0 برای لایه کاربری اراضی و فاصله از جاده به ترتیب مقدار 14/0 و 13/0 اختصاص داده است. هم‌چنین در بخش اعتبار سنجی مدل مقدار AUC عدد 948/0 در بخش آموزش و 962/0 در بخش تست شبکه را نمایش می‌دهد که گویای این است که مدل هم در بخش آموزش و هم در بخش تست دارای اعتبار بالایی می‌باشد بنابر‌این نتیجه‌گیری می‌شود که عامل زمین‌شناسی نسبت به سایر عوامل در رخداد زمین‌لغزش در منطقه تأثیر زیادی دارد و درنهایت پیشنهاد می‌گردد در مطالعات آتی برای مطالعه و ارزیابی زمین‌لغزش و حرکات دامنه‌ای از مدل‌های یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی استفاده شود

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Abija, F. A., Nwosu, J. I., Ifedotun, A. I., & Osadebe, C. C. (2019). Landslide susceptibility assessment of Calabar, Nigeria using Geotechnical. Remote Sensing and Multi-Criteria Decision Analysis: Im-plications for Urban Planning and Development, 774-788. http://dx.doi.org/10.25177/JESES.4.6.RA.617
Alqadhi, S., Mallick, J., Hang, H. T., Al Asmari, A. F. S., & Kumari, R. (2024). Evaluating the influence of road construction on landslide susceptibility in Saudi Arabia’s mountainous terrain: a Bayesian-optimised deep learning approach with attention mechanism and sensitivity analysis. Environmental Science and Pollution Research, 31(2), 3169-3194.‏ https://doi.org/10.1007/s11356-023-31352-4
Asghari Saraskanroud, P., & Pirizi, A. (2023). Comparative evaluation of WLC, OWA, VIKOR and MABAC multi-criteria decision making algorithms in landslide risk zoning, case study: Givi Chai basin of Ardabil province. Natural Geography Research, 54(1), 65-94. [In Persian] https://doi.org/10.22059/jphgr.2022.333658.1007656
Cubito, A., Ferrara, V., & Pappalardo, G. (2005). Landslide hazard in the Nebrodi mountains (Northeastern Sicily). Geomorphology66(1-4), 359-372. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2004.09.020
Demuth, H. B., & Beale, M. H. (1992). Neural Network Toolbox User's Guide. Mathworks, Incorporated.
Entezari, M., & Kordavani, M. (2022). Landslide hazard zoning using GIS-based methods and radar data (Case study: Fereydoon Shahr). Journal of Natural Environmental Hazards11(33), 177-196. [In Persian] https://doi.org/10.22111/jneh.2022.38660.1810
Esfandiary Darabad, F., Rahimi, M., Navidfar, A., & Arsalan, M. (2020). Assessment of landslide sensitivity by neural network method and Vector machine algorithm (Case study: Heyran Road-Ardebil province). Quantitative Geomorphological Research9(3), 18-33. [In Persian] https://www.geomorphologyjournal.ir/article_122210.html
Ghateh, S., Malekzadeh, T., & Pourghasemi, E. (2024). Landslide risk zoning using satellite images (case study: Balharud watershed, Garmi city). Geography and Human Relationships6(3), 145-164. [In Persian] https://doi.org/10.22034/gahr.2023.394638.1860
Hong, C., Burney, J. A., Pongratz, J., Nabel, J. E., Mueller, N. D., Jackson, R. B., & Davis, S. J. (2021). Global and regional drivers of land-use emissions in 1961–2017. Nature589(7843), 554-561. https://doi.org/10.1038/s41586-020-03138-y
Jahandar, S., Aghagolzadeh, A., & Kazemi Tabar, S. J. (2018). Blind recognition of block codes in the presence of high noise using statistical methods. Modern Defense Science and Technology (Non-active defense science and technology), 10(4), 373-381. [In Persian]
Jouybari Moghaddam, Y., & Rostami, S. Q. (2018). Fusion of Markov Chain and SAX Method for Drought Probability Analysis (Case Study: Eastern District of Isfahan, Iran). Environmental Management Hazards5(3), 295-311. [In Persian] https://doi.org/10.22059/jhsci.2018.267316.414
Liu, X., Shao, S., & Shao, S. (2024). Landslide susceptibility zonation using the analytical hierarchy process (AHP) in the Great Xi’an Region, China. Scientific Reports14(1), 2941. https://doi.org/10.1038/s41598-024-53630-y
Mir, R. A., Habib, Z., Kumar, A., & Bhat, N. A. (2024). Landslide susceptibility mapping and risk assessment using total estimated susceptibility values along NH44 in Jammu and Kashmir, Western Himalaya. Natural Hazards120(5), 4257-4296. https://doi.org/10.1007/s11069-023-06363-6
Mirzai, F., Momeni, A. A., & Abdi, Y. (2024). Landslide hazard zonation along Khorramabad-Zal Highway in Lorestan province using analytical hierarchy process (AHP). New Findings in Applied Geology18(36), 264-282. [In Persian] https://doi.org/10.22084/nfag.2024.28365.1582
Mohammadi, N., & Sasanpour, F. (2021). Landslide and debris flow risk analysis in Haraz and Lavasanat roads. Water and Soil Management and Modelling1(4), 14-29. [In Persian]  https://doi.org/10.22098/mmws.2021.9138.1023
Mokhtari, M. (1993). Shirvan Astakhri landslide. Geographical Research Quarterly, 29, 117- 124. [In Persian] 
Nasiri, S. (2008). A perspective on landslides in Iran, a case study of slope instability on Haraz National Base Road. [In Persian] 
Raja, N. B., Çiçek, I., Türkoğlu, N., Aydin, O., & Kawasaki, A. (2017). Landslide susceptibility mapping of the Sera River Basin using logistic regression model. Natural Hazards85, 1323-1346. https://doi.org/10.1007/s11069-016-2591-7
Ranjithan, S., Eheart, J. W., & Garrett, J. H. (1995). Application of neural network in groundwater remediation under conditions of uncertainty. New Uncertainty Concepts in Hydrology and Water Resources, 133-140.
Rezaei Moghaddam, M. H., Mokhtari, D., & Samandar, N. (2021). Mass movements Modeling and Motion Sensitive Zone Management Using Statistical Algorithms in Ojan Chay Basin. Geography and Development19(63), 147-174. [In Persian]   https://doi.org/10.22111/j10.22111.2021.6190
Schalkoff, R. J. (1997). Artificial Nneural Networks. McGraw-Hill Higher Education. New York.
Zhao, H., Tian, W. P., Li, J. C., & Ma, B. C. (2018). Hazard zoning of trunk highway slope disasters: a case study in northern Shaanxi, China. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 77(4), 1355-1364. https://doi.org/10.1007/s10064-017-1178-1
CAPTCHA Image