پيشبيني حساسيتپذيري فرسايش خندقي با استفاده از مدلهاي حداکثر آنتروپي، دمپسترشفر و وزن شاهد در دامنهي جنوبي البرز: تعيين بهترين مدل و تأثير مهمترين شاخصها
محورهای موضوعی : مدیریت بهینه منابع آب و خاک
ابراهیم یوسفی مبرهن
1
,
کورش شیرانی
2
,
کاظم صابر
3
1 - بخش تحقيقات حفاظت خاك و آبخيزداري، مرکز تحقيقات و آموزش کشاورزي و منابع طبيعي استان سمنان، سازمان تحقيقات، آموزش و ترويج کشاورزي، سمنان، ايران.
2 - پژوهشکده حفاظت خاک و آبخيزداري، سازمان تحقيقات، آموزش و ترويج کشاورزي، تهران، ايران.
3 - پژوهشکده حفاظت خاک و آبخيزداري، سازمان تحقيقات، آموزش و ترويج کشاورزي، تهران، ايران.
کلید واژه: آزمون جکنايف, آزمون همخطي چندگانه, بيشينه بينظمي, فرسايش آبکندي, مدل ماشين يادگيري,
چکیده مقاله :
مقدمه و هدف پژوهش: شناسايي مناطق حساس به فرسايش خندقي با استفاده از مدلهاي آماري و استفاده حداکثري از اطلاعات موجود با صرف هزينه و زمان کمتر و دسترسي به دقت بيشتر از اهميت ويژهاي برخوردار ميباشد. هدف اين پژوهش تهيه نقشه حساسيت به فرسايش خندقي با استفاده از مدلهاي حداکثرآنتروپي، دمپسترشفر و وزن شاهد در حوزه آبخيز علاء در دامنهي جنوبي البرز استان سمنان ميباشد. شناسايي مهمترين عاملهاي محيط زيســتي مؤثر بر رخداد فرسايش خندقي با روش جک نايف و بررسي اهميت هر يک از عاملهاي محيط زيستي در منطقهي مورد مطالعه با تحليل منحنيهاي پاسخ از ديگر اهداف اين تحقيق است.
مواد روشها: در اين پژوهش پس از انتخاب منطقه مورد مطالعه، اطلاعات لازم جمعآوري و نقشه عوامل مؤثر بر فرسايش خندقي تهيه گرديد. در ادامه نقشه پراکنش رخداد خندقي تهيه و دادهها به شکل تصادفي به دو دسته آموزشي يا واسنجي (70%) و دسته آزمايشي يا پيشبيني (30%) تقسيم شدند همچنين آزمون همخطي چندگانه با شاخص هاي فاکتور تورم واريانس و ضريب تحمل بهمنظور بررسي همپوشاني و همچنين اهميت هر يک از عوامل مؤثر انجام شد. پس از اجراي مدلهاي بيشينه بينظمي، دمپسترشفر و وزن شاهد نقشه حساسيت به فرسايش خندقي تهيه و در پنج کلاس خيليکم تا خيليزياد طبقهبندي گرديد. سرانجام ارزيابي مدلهاي پيشبيني حساسيت فرسايس خندقي منطقه مورد مطالعه انجام و روش برتر براي منطقه مورد مطالعه انتخاب گرديد.
نتايج و بحث: براساس نتايج بدست آمده از آزمون همخطي، از 23 پارامتر مؤثر در رخداد فرسايش خنـدقي20 پـارامتر شـامل اقليم، کاربري اراضي، تراکم آبراهه، نوع خاک، ارتفاع، فاصله از آبراهه، بارش متوسط سالانه، شيب، شاخص انحناي نيمرخ، انحناي دامنه، شاخص فاصله قائم از آبراهه، شاخص همگرايي، شاخص پوشش گياهي، شاخص رطوبت توپوگرافي، جهت شيب، مساحت حوزه آبخيز، شاخص سايه روشن، سنگشناسي، بافت سطح زمين و شاخص طبقهبندي انحناي براي مدلسازي مناسـب تشـخيص داده شدند. نقشه حساسيت به فرسايش خندقي حوزه مورد مطالعه نشان داد که رخنمـون واحـد سنگي رسي و مارني کواترنري در مناطق جنوبي حوضـه بيشترين تاثير را در ايجاد فرسايش خندقي دارند. براي اعتبار سنجي مدلها از منحني مشخصه عملکرد ساختار و مساحت سطح زيرمنحني استفاده شد. مدلهاي بيشينهي بينظمي، دمپسترشفر و وزن شاهد در مرحله مدلسازي به ترتيب داراي دقت 1/87، 81 و 7/83 درصد و در مرحله اعتبارسنجي نيز داراي دقت 5/87، 8/0 و 6/84 درصد مي باشند و داراي کارايي خيليخوب در پيشبيني مناطق حساس به فرسايش خندقي است.
نتيجهگيري: مدل حداکثر آنتروپي با مقدار 91/0 در حالت توسعه مدل و مقدار 89/0 در حالت اعتبارسنجي ميتوانند در پهنهبندي و پيشبيني رخداد فرسايش خندقي کارآمد باشد فلذا مدل حداکثرآنتروپي با سرعت و دقت خوب در ارزيابي عوامل مؤثر و اعتبارسنجي پهنهبندي حساسيت نسبت به فرسايش خندقي بهکار گرفته شد. پهنهبندي نقشه حساسيت نسـبت بـه فرسـايش خنـدقي در منطقـه مـورد مطالعه نشان داد بيشتر مناطق با حساسيت زياد و خيليزيـاد در مناطق مرکـزي و جنوبشرقي منطقـه مـورد مطالعـه متمرکـز بـوده، درحالي که مناطق با حساسيت فرسايش خندقي کـم در منـاطق پرشيب و مرتفع شـمالي گسـترش دارنـد.. نتايج اين پژوهش قابل ترويج و آموزش است و دستگاههاي اجراي براي مهار فرسايش خندقي ميتوانند با استفاده از نتايج اين پژوهش اقدامهاي لازم را انجام دهند.
Introduction: Identifying areas sensitive to gully erosion using statistical models and making maximum use of available information with less cost and time and access to greater accuracy is of particular importance. The aim of this research is to prepare a map of sensitivity to gully erosion using maximum entropy, Dempster-Schaffer and witness weight models in the Alaa watershed in the southern slope of Alborz, Semnan province. Identifying the most important environmental factors affecting the occurrence of gully erosion using the jackknife method and examining the importance of each environmental factor in the study area by analyzing response curves are other objectives of this research.
method: In this study, after selecting the study area, the necessary information was collected and a map of the factors affecting gully erosion was prepared. Next, a gully occurrence distribution map was prepared and the data were randomly divided into two groups: training or calibration (70%) and experimental or prediction (30%). Also, a multiple collinearity test was performed with the variance inflation factor and tolerance coefficient indices to examine the overlap and importance of each of the effective factors. After implementing the maximum disorder, Dempster-Schaffer, and witness weight models, a gully erosion sensitivity map was prepared and classified into five classes from very low to very high. Finally, an evaluation of gully erosion sensitivity prediction models for the study area was performed and the superior method was selected for the study area.
Results and Discussion: Based on the results obtained from the collinearity test, 20 parameters from 23 effective parameters in the occurrence of gully erosion, including climate, land use, stream density, soil type, elevation, distance from the stream, average annual precipitation, slope, profile curvature index, slope curvature, vertical distance index from the stream, convergence index, vegetation index, topographic moisture index, slope direction, watershed area, light shade index, lithology, ground surface texture, and curvature classification index, were identified for appropriate modeling. The gully erosion sensitivity map of the study area showed that the outcrop of the Quaternary clay and marl rock unit in the southern regions of the basin has the greatest effect on causing gully erosion. The structure performance characteristic curve and the area under the curve were used to validate the models. The maximum irregularity, Dempster-Schaffer, and witness weight models have accuracies of 87.1, 81, and 83.7 percent in the modeling stage, respectively, and 87.5, 80, and 84.6 percent in the validation stage, and are very effective in predicting areas susceptible to gully erosion.
Conclusion: The maximum entropy model with a value of 0.91 in the model development mode and a value of 0.89 in the validation mode can be efficient in zoning and predicting the occurrence of gully erosion. Therefore, the maximum entropy model was used with good speed and accuracy in evaluating the effective factors and validating the zoning of sensitivity to gully erosion. Zoning the sensitivity map to gully erosion in the study area showed that most of the areas with high and very high sensitivity were concentrated in the central and southeastern regions of the study area, while the areas with low sensitivity to gully erosion are spread in the steep and high northern regions. The results of this research can be promoted and trained, and the implementation agencies can take the necessary measures to control gully erosion using the results of this research.
