پهنه بندی خطر وقوع زمین لغزش سد کارون 3 با استفاده از سیستم اطلاعات جغرافیای و منطق فازي
الموضوعات : Soil & Water Erosion Modeling
الکلمات المفتاحية: زمینلغزش, GIS, سیستم استنتاج فازی (FIS), سد کارون 3.,
ملخص المقالة :
زمینلغزش یکی از حوادث طبیعی است که سالانه خسارت جانی و مالی فراوانی به کشور وارد میسازد و هزینه فراوانی برای بازسازی مناطق آسیبدیده بر بودجه کشور تحمیل میشود. سد کارون 3 یکی از بزرگترین سدهای ایران است که بر روی رودخانه کارون در جنوب غرب ایران احداث شده است. در این تحقیق از روش سیستم استنتاج فازی (FIS) با ترکیب با سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS) برای پهنهبندی زمینلغزش در محدوده دریاچه سد کارون 3 استفاده گردید ابتدا تمامی دادههای ورودی پیوسته با استفاده از توابع عضویت فازی استاندارد شدند و برای دادههای گسسته نیز استانداردسازی با روش طبقهبندی مجدد صورت گرفت سپس تمامی دادهها در محیط متلب وارد و با استفاده از برنامهنویسی و اعمال روش مدلسازی استنتاج فازی بر روی آنها مناطق مختلف محدوده موردمطالعه در 5 کلاس از پتانسیل خیلی کم تا خیلی زیاد بر اساس میزان خطر پهنهبندی شدند. سازندهای زمینشناسی بیشترین تأثیر را بر خطر زمین لغزش زمین در منطقه دارا میباشند و عامل شیب و ارتفاعات بالا به دلیل به دلیل انطباق بر سازندهای سخت و تراکم بالای پوشش گیاهی، نقش آن تا حدودی کاسته شده است. قسمت غربی دریاچه سد کارون 3 به دلیل واقعشدن بر روی رسوبات عهد حاضر و نبود پوشش گیاهی بیشترین پتانسیل را برای زمین لغزش زمین در مقایسه بامنطقه غربی آن دارد.
1. Afifi, Mohammad Ebrahim, (1400) Simulation of rainfall-runoff and flood potential using HEC-HMS model and fuzzy logic (case study of Rodbal watershed in Fars province), Natural Geography Quarterly, Volume 12, Number 46.
2. Afifi, Mohammad Ebrahim, (1400) Spatial analysis of landslide risk with an emphasis on geomorphological factors using random forest model, a case study of Larestan city in Fars province, Natural Geography Quarterly, Volume 14, Number 51, Spring 1400
3. Ahmadi, H. S. (2021). The made area model massmovements' hazard using quality characteristics and AHP systems, Case study: Taleghn watershed. Iranian Journal of natural Resources, 58, pp3-14.
4. Belvasi, Imanali; (2014) Comparison of artificial neural network model with hierarchical analysis process in landslide risk assessment using GIS (case study: Abrizalshtar basin). Faculty of Geography
5. Delaware, Mohammad.; (1400), "Draft guide for the use of spatial information systems (GIS) and remote sensing (RS) in extracting the effective parameters of hydrological studies of watersheds", Ministry of Energy, Deputy Water and Water Resources Affairs, publication No. 395-A.
6. Ebadinejad, Seyyed Ali; Yamani, Mojtaba; Maqsodi, Mehran; Shadfar, Samad. (2016) Evaluating the efficiency of fuzzy logic operators in determining landslide capability in Shiroud watershed. Iran Watershed Journal 1(2). pp. 39-44
7. Kurkinejad, Mohammad. (1400) Comparison of the effectiveness of two landslide risk zoning models (Haezi and Mora) using Sajid in the Siah River watershed of Gorgan, Master's thesis of Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources: 24.
8. Lan, H.X., Zhou, C.H., Wang,L.J.,Zhang, H.Y., Li, R.H., . (2014). Lanslide hazard spatial analysis and prediction using GIS in the Xiaojiang Watershed,Yunnan, China. engineering Geology, PP 109-128.
9. Pourqasmi, Hamidreza. (2012) Landslide risk prediction using data mining methods in the north of Tehran. Dissertation for receiving a doctorate degree in watershed science and engineering. Faculty of Natural Resources, Tarbiat Modares University.
10. Rakei B., Khamechian M., Abdolmaleki P. and Giahchi . (2017). Application artificial neural networks in Landslide zonation. Sciences Tehran University33, 1,57-64.
11. S. Sumathi and S. Paneerselvam. (2010). Computational intelligence paradigms: theory & applications using MATLAB. CRC Press.
12. Zare, Mohammad; Moghadamnia, Alireza; Tali-khaskh, honest; Salmani, Hossein; (2014) Landslide risk sensitivity zoning using neurophase model in Vaz watershed. Sixth year watershed management research paper. Number 11. pp. 101-109
13. Zhang fanyu liu. (2007). Study on landslide susceptibility mapping based GIS and with bivariate statistics a case stady in Longnan area Highway 212. science paper online.
14. Ziaeian, P., H. Soleimani Moghadam and S. Barzegar. (2011). Determining the Optimal Development of Mashhad City Using Multi-Agent Model of RS, GIS. Geography, 30, pp77-94.
15. Akbari Mohammad., Asghari Hassan 2015. Estimation of soil erosion risk based on Korin model (case study: semi-arid region of western Golestan province). Journal of Soil Engineering, vol. 5, No. 12, 63–78.
16. Bagherzade Ain Allah. and 2013. Assessment of sedimentation and soil degradation using the MPCIAC model using GIS in the Golestan watershed in northeastern Iran. Journal of Urmia Earth Sciences. Volume 6, pp. 3349-3362
17. Bayanat Jafar 1377. Estimation of floods in the Caspian watershed. Master's thesis. School of Agriculture. Isfahan University of Technology
18. Sediqeh Mohammad Reza, 2018, master's thesis on water risk mapping using ICONA model based on GIS & RS technologies (case study of Shiraz watershed, Shiraz), Tehran University of Science and Research.
19. Afifi Mohammad Ebrahim, 2016, evaluation of soil erosion and sedimentation rate in Namdan watershed using MPSIAC and GIS models. The Geographical Quarterly of the Land, Volume 14, Number 55, 2016
20. (General Directorate of Roads and Urban Development of Khuzestan Province, 2009, Wikipedia)
21. 2 - Izeh Municipal Archives of 1400
