مدیریت جامع حوزه های آبخیز

مدیریت جامع حوزه های آبخیز

مدل‌سازی مکانی و تهیه نقشه پتانسیل سیل‌گیری با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (مطالعه موردی: استان بوشهر)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 بخش مهندسی منابع طبیعی و محیط زیست، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران
2 بخش علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران
چکیده
چکیده مبسوط
مقدمه: سیلاب یکی از مخرب‌ترین بلایای طبیعی محسوب می‌شود؛ بنابراین تهیه نقشه حساسیت سیل‌گیری گامی مهم در راستای مدیریت سیلاب است. به دلیل کمبود اطلاعات در اکثر حوزه‌های آبخیز کشور، بسیاری از محققان برای مطالعه‌های هیدرولوژیکی و سیل‌گیری از تجزیه‌وتحلیل‌های مکانی در محیط GIS استفاده می‌کنند. بر این اساس، شناسایی مهم‌ترین عوامل مؤثر بر ایجاد و تشدید وقوع سیل و هم‌چنین تهیه نقشه حساسیت‌پذیری آن می‌تواند یکی از مهم‌ترین راهکارها در راستای کاهش خطر سیل باشد؛ بنابراین هدف از پژوهش حاضر، تهیه نقشه حساسیت‌پذیری سیل در استان بوشهر با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین و شناسایی عوامل مهم و مؤثر بر وقوع آن است.
مواد و روش‌ها: پژوهش حاضر به‌منظور مقایسه کارایی سه مدل یادگیری ماشین، شامل جنگل تصادفی (RF)، ماشین بردار پشتیبان (SVM) و مدل جمعی تعمیم‌یافته (GAM) در تهیۀ نقشۀ سیل‌گیری استان بوشهر انجام شده است. در این تحقیق ابتدا لایه‌های اطلاعاتی تأثیرگذار بر رخداد سیلاب در منطقه موردمطالعه تعیین و هر یک از نقشه‌های تهیه‌شده به‌عنوان ورودی به مدل‌های ذکرشده در این تحقیق معرفی شدند تا بر اساس آن‌ها نقشه حساسیت به سیلاب (سیل‌گیری) در محدوده مطالعاتی تهیه شود. بدین منظور، لایه‌های اطلاعاتی درجۀ شیب، جهت شیب، ارتفاع، فاصله از رودخانه، تراکم زهکشی، سنگ‌شناسی، کاربری اراضی، شاخص رطوبت توپوگرافی، شاخص تفاضلی پوشش گیاهی نرمال‌شده و بارندگی در محیط سامانۀ اطلاعات مکانی در نرم‌افزارهای ArcGIS و SAGA-GIS تهیه شد. سپس بر اساس اطلاعات 925 موقعیت سیلاب‌های رخ‌داده و شناسایی‌شده در محیط گوگل ارث انجین، از 70 درصد تعداد کل نقاط (645 نقطه) به‌منظور مدل‌سازی و 30 درصد باقیمانده (280 نقطه) برای ارزیابی استفاده شد. به‌منظور اعتبارسنجی و ارزیابی کارایی مدل‌ها نیز از منحنی تشخیص عملکرد نسبی استفاده شد.
نتایج و بحث: نتایج روش جنگل تصادفی نتایج نشان داد از بین 10 عامل اصلی، عوامل ارتفاع، بارندگی و سنگ‌شناسی به‌عنوان مهم‌ترین فاکتورهای تأثیرگذار بر وقوع سیل در منطقه موردمطالعه بوده و در مقابل عوامل جهت شیب و فاصله از رودخانه دارای کم‌ترین تأثیر بر وقوع سیل می‌باشند. به‌عبارت‌دیگر، نتایج نشان داد که عوامل ارتفاع، بارندگی و سنگ‌شناسی بیش‌ترین تأثیر را بر سیل‌گیری منطقۀ موردمطالعه دارند. نتایج ارزیابی دقت مدل‌ها با استفاده شاخص سطح زیر منحنی نشان داد که مدل ماشین بردار پشتیبان (86/0)، مدل جمعی تعمیم‌یافته (85/0) و مدل جنگل تصادفی (88/0) دارای دقت خیلی خوب هستند. همچنین بیشترین مساحت حساسیت سیل در مدل جنگل تصادفی و مدل جمعی تعمیم‌یافته مربوط به طبقه کم است. اگرچه در مدل ماشین‌بردار پشتیبان بیشترین کلاس حساسیت مربوط به طبقه متوسط است؛ بنابراین بر اساس شاخص‌های مذکور هر سه مدل توانائی خوبی در شناسایی مناطق سیل‌گیر دارند. به‌بیان‌دیگر، نتایج به‌دست‌آمده بر اساس مدل ماشین بردار پشتیبان نشان می‌دهد که 32/37 درصد از مساحت استان دارای حساسیت کم، 01/26 درصد از مساحت استان دارای حساسیت متوسط، 42/12 درصد از استان دارای حساسیت زیاد و 42/24 درصد از مساحت استان دارای حساسیت خیلی زیاد نسبت به سیل‌خیزی هستند. همچنین دو مدل دیگر نیز از دقت خیلی خوبی برای مدل‌سازی سیل در منطقه موردمطالعه برخوردار بوده‌اند. نمودار ROC مربوط به مربوط به مدل جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان و مدل جمعی تعمیم‌یافته نشان‌دهنده دقت 5/88 برای مدل جنگل تصادفی، دقت 86 درصد برای مدل ماشین بردار پشتیبان و دقت 85 درصد برای مدل جمعی است.
نتیجه‌گیری: نتایج به‌دست‌آمده از تحقیق حاضر می‌تواند کمک قابل‌توجهی به دولت، برنامه‌ریزان و مهندسین در پیش‌گیری و کاهش وقوع سیلاب نماید. هم‌چنین می‌توان از روش‌های دیگر و ترکیب آن‌ها برای مدل‌سازی و مقایسه نتیجه آن با پژوهش حاضر استفاده کرد. بنا بر نتایج این تحقیق می‌توان اذعان داشت با استفاده از ابزارهای قدرتمند هوش مصنوعی، محققان و ذینفعان درک عمیق‌تری از پویایی پیچیده در وقوع سیل به دست می‌آورند و در نتیجه تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر و استراتژی‌های مؤثرتری را در کاهش و کنترل سیل به کار می‌برند.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


Ali, S. A., Parvin, F., Pham, Q. B., Vojtek, M., Vojteková, J., Costache, R., ... & Ghorbani, M. A. (2020). GIS-based comparative assessment of flood susceptibility mapping using hybrid multi-criteria decision-making approach, naïve Bayes tree, bivariate statistics and logistic regression: a case of Topľa basin, Slovakia. Ecological Indicators, 117, 106620.‏ https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.106620
Al-Juaidi, A.E., Nassar, A.M. & Al-Juaidi, O.E. (2018). Evaluation of flood susceptibility mapping using logistic regression and GIS conditioning factors. Arabian Journal of Geosciences, 11(24), 765. https://doi.org/10.1007/s12517-018-4095-0 
Ardakanian, A. (1983). Tourism guide in Bushehr province. Tehran: For tomorrow. Shabak 1-10-8169-964. (In Persian)
Avand, M., Janizadeh, S., Tien Bui, D., Pham, V. H., Ngo, P. T. T. & Nhu, V. H. (2020). A tree-based intelligence ensemble approach for spatial prediction of potential groundwater. International Journal of Digital Earth, 13(12), 1408-1429.‏ https://doi.org/10.1080/17538947.2020.1718785
Bui, D. T., Pradhan, B., Nampak, H., Bui, Q. T., Tran, Q. A. & Nguyen, Q. P. (2016). Hybrid artificial intelligence approach based on neural fuzzy inference model and metaheuristic optimization for flood susceptibilitgy modeling in a high-frequency tropical cyclone area using GIS. Journal of Hydrology, 540, 317-330. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2016.06.027
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.‏ http://dx.doi.org/10.5194/nhess-13-2815-2013
Chapi, K., Singh, V. P., Shirzadi, A., Shahabi, H., Bui, D. T., Pham, B. T. & Khosravi, K. (2017). A novel hybrid artificial intelligence approach for flood susceptibility assessment. Environmental modelling & software, 95, 229-245.‏ https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2017.06.012
Chau, K. W., Wu, C. L. & Li, Y. S. (2005). Comparison of several flood forecasting models in Yangtze River. Journal of Hydrologic Engineering, 10(6), 485-491.‏ https://doi.org/10.1061/(ASCE)1084-0699
Darabi, H., Choubin, B., Rahmati, O., Haghighi, A. T., Pradhan, B. & Kløve, B. (2019). Urban flood risk mapping using the GARP and QUEST models: A comparative study of machine learning techniques. Journal of hydrology, 569, 142-154.‏ https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.12.002
Francke, T. K. O. (2009). Measurement and modelling of water and sediment fluxes in meso-scale dryland catchments. (Doctoral dissertation, Universität Potsdam). http://dx.doi.org/10.5445/IR/1000104223 
Gharakhanlou, N.M. & Perez, L. (2023). Flood susceptible prediction through the use of geospatial variables and machine learning methods. Journal of hydrology, 617, p.129121. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.129121
Jaafari, A., Najafi, A., Pourghasemi, H. R., Rezaeian, J. & Sattarian, A. (2014). GIS-based frequency ratio and index of entropy models for landslide susceptibility assessment in the Caspian forest, northern Iran. International Journal of Environmental Science and Technology, 11, 909-926.‏ http://dx.doi.org/10.1007/s13762-013-0464-0
Kariminejad, N., Hosseinalizadeh, M., Pourghasemi, H.R., Ownegh, M., Rossi, M. & Tiefenbacher, J.P. (2020). Optimizing collapsed pipes mapping: Effects of DEM spatial resolution. Catena, 187, p.104344. https://doi.org/10.1016/j.catena.2019.104344
Khosravi, K., Pham, B. T., Chapi, K., Shirzadi, A., Shahabi, H., Revhaug, I., Prakash, I. & Bui, D. T. (2018). A comparative assessment of decision trees algorithms for flash flood susceptibility modeling at Haraz watershed, northern Iran. Science of the Total Environment, 627, 744-755.‏ https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.01.266
Kia, M. B., Pirasteh, S., Pradhan, B., Mahmud, A. R., Sulaiman, W. N. A. & Moradi, A. (2012). An artificial neural network model for flood simulation using GIS: Johor River Basin, Malaysia. Environmental earth sciences, 67(1), 251-264.‏ https://doi.org/10.1007/s12665-011-1504-z
Lee, S., Park, I. & Choi, J. K. (2012). Spatial prediction of ground subsidence susceptibility using an artificial neural network. Environmental management, 49(2), 347-358. https://doi.org/10.1007/s00267-011-9766-5
‏Leskens, J. G., Brugnach, M., Hoekstra, A. Y. & Schuurmans, W. (2014). Why are decisions in flood disaster management so poorly supported by information from flood models? Environmental modelling & software, 53, 53-61.‏ https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2013.11.003
Mohammadi, M. & Pourqhasmi, H. R. (2017). Prioritization of Landslide-Conditioning Factors and its Landslide Susceptibility Mapping using Random Forest New Algorithm (Case Study: A Part of Golestan province). Journal of Watershed Management Research, 8(15), 161-170. http://dx.doi.org/10.29252/jwmr.8.15.161  (In Persian)
Naghibi, S. A., Ahmadi, K. & Daneshi, A. (2017). Application of support vector machine, random forest, and genetic algorithm optimized random forest models in groundwater potential mapping. Water Resources Management, 31(9), 2761-2775.‏ https://link.springer.com/article/10.1007/s11269-017-1660-3
Nguyen, P. T., Ha, D. H., Avand, M., Jaafari, A., Nguyen, H. D., Al-Ansari, N. ... & Pham, B. T. (2020). Soft computing ensemble models based on logistic regression for groundwater potential mapping. Applied Sciences, 10(7), 2469.‏ https://doi.org/10.3390/app10072469
Norouzi, G. & Taslimi, M. (2012). The impact of flood damages on production of Iran’s Agricultural Sector. Middle East J Scientific Research, 12, 921-926.‏ https://doi.org/10.5829/idosi.mejsr.2012.12.7.1783
Pham, B. T., Avand, M., Janizadeh, S., Phong, T. V., Al-Ansari, N., Ho, L. S. ... & Prakash, I. (2020). GIS based hybrid computational approaches for flash flood susceptibility assessment. Water, 12(3), 683.‏ https://doi.org/10.3390/w12030683
Pierdicca, N., Pulvirenti, L., Chini, M., Guerriero, L. & Ferrazzoli, P. (2010). A fuzzy-logic-based approach for flood detection from Cosmo-SkyMed data. In 2010 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (pp. 4796-4798). IEEE.‏ https://link.springer.com/article/10.1007/s11269-017-1660-3
Rafiei-Sardooi, E., Azareh, A., Choubin, B., Mosavi, A. H. & Clague, J. J. (2021). Evaluating urban flood risk using hybrid method of TOPSIS and machine learning. International Journal of Disaster Risk Reduction, 66, 102614. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2021.102614
Rahmati, O., Zeinivand, H. & Besharat, M. (2016). Flood hazard zoning in Yasooj region, Iran, using GIS and multi-criteria decision analysis. Geomatics. Natural Hazards and Risk, 7(3), 1000-1017.‏ https://doi.org/10.1080/19475705.2015.10450
Razavi Termeh, S. & Malek, M. (2016). Flood susceptibility mapping using ensemble of evidential belief (EBF) function with Analytical hierarchy process (AHP) (Case study: Jahrom Township). Scientific-research journal of mapping sciences and techniques, (8), 1-15. http://dx.doi.org/10.46717/igj.55.2C.10ms-2022-08-23  (In Persian)
Yousefi, H., Yonesi, H.A., Davoudimoghadam, D., Arshia, A. & Shamsi, Z. (2022). Determination of Flood potential Using CART, GLM and GAM Machine learning Models. Irrigation and Water Engineering, 12(4), 84-105. https://doi.org/10.22125/IWE.2022.150684

  • تاریخ دریافت 12 آبان 1402
  • تاریخ بازنگری 13 اسفند 1402
  • تاریخ پذیرش 09 فروردین 1403