مدیریت جامع حوزه های آبخیز

مدیریت جامع حوزه های آبخیز

مکان‌یابی سازه‌های آبخیزداری با استفاده از مدل یادگیری ماشین در حوزه آبخیز دهدر

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی طبیعت، دانشکده کشاورزی شیروان، دانشگاه بجنورد، بجنورد، ایران
2 اداره کل منابع طبیعی و آبخیزداری استان البرز، کرج، ایران
3 فارغ التحصیل دکتری آبخیزداری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران
چکیده
چکیده مبسوط
مقدمه: فرسایش خاک و بحران آب از مهم‌ترین تهدیداتی است که امنیت آب‌وخاک کشور را به خطر انداخته است. به‌منظور حل این مشکلات، اقدامات حفاظت خاک و آب در حال انجام است. مهم‌ترین مرحله اقدامات سازه‌ای آبخیزداری، شناسایی درست مکان‌های موردنیاز جهت اجرای این طرح‌ها است. مکان‌یابی صحیح سازه‌های آبخیزداری، تأثیر فراوانی در کاهش هزینه فعالیت‌های آبخیزداری و افزایش اثربخشی دارد. مکان‌یابی با تکیه‌بر روش‌های سنتی با توجه به حجم لایه‌های اطلاعاتی و لزوم تلفیق و تحلیل آن‌ها، دشوار بوده و ضمن صرف وقت و هزینه زیاد، ممکن است موجب بروز خطا گردد. ازجمله روش‌های نوین و با کارایی زیاد روش‌های داده‌کاوی مبتنی بر کیفیت و کمیت داده‌ها بوده و مبتنی بر یادگیری ماشین (Machine Learning) است. در این پژوهش از مدل‌ حداکثر آنتروپی به‌منظور مکان‌یابی سازه‌های آبخیزداری در حوزه آبخیز دهدر طالقان استفاده شد.
مواد و روش‌ها: حوزه آبخیز دهدر طالقان با مساحت 4780 هکتار در شمال استان البرز واقع شده است. ارتفاع از سطح دریا از بلندترین نقطه با ارتفاع 4050 متر تا خروجی حوزه با ارتفاع 2248 متر متغیر است. برای انجام این تحقیق، ابتدا بر اساس بانک اطلاعاتی سازه­های اجراشده موجود در اداره کل منابع طبیعی و آبخیزداری استان البرز و کتابچه سازه‌های مکانیکی مطالعات تفصیلی-اجرایی، محل سازه‌های اجراشده و پیشنهادی (مطالعات تفصیلی-اجرایی) استخراج گردید. در تحقیق حاضر جهت تعیین مناطق مناسب سازه­های آبخیزداری از 14 عامل مؤثر در جانمایی سازه­ها شامل مدل رقومی ارتفاعی، شیب، فاصله از آبراهه، جاده و گسل، تراکم آبراهه، جاده و گسل، سنگ­شناسی (لیتولوژی)، کاربری اراضی، شاخص قدرت آبراهه، رتبه آبراهه، تجمع جریان و بارندگی استفاده شده است. بررسی عدم وجود هم‌خطی چندگانه با استفاده از عامل تورم واریانس (VIF) و شاخص­ ضریب تحمل (Tolerance) انجام شد. پس از بررسی عدم وجود هم‌خطی بین متغیرها، نقاط سازه‌های موجود، با استفاده از روش تصادفی به دو دسته داده‌های مدل‌سازی (آموزش، 70 درصد) و داده‌های اعتبارسنجی (آزمون، 30 درصد) تقسیم شدند. میزان اهمیت هر یک از متغیرهای بکار رفته در تبیین مدل با استفاده از مدل حداکثر آنتروپی و با استفاده از نمودار جکنایف (Jackknife) تعیین و انجام این فرآیند در نرم‌افزار MaxEnt انجام شد. در این پژوهش، کارایی مدل‌ در مراحل آموزش و اعتبارسنجی با استفاده از منحنی تشخیص عملکرد گیرنده (ROC) و سطح زیر منحنی آن (AUC) ارزیابی شد.
نتایج و بحث: نتایج نشان داد که بین عوامل هم‌خطی وجود ندارد و لذا کلیه عوامل در روند مدل­سازی مورد استفاده قرار گرفتند. نتایج حاصل از نمودار جکنایف نشان داد که به­ترتیب عوامل فاصله از آبراهه، شیب، تجمع جریان، رتبه آبراهه، ارتفاع، میانگین بارندگی و لیتولوژی مهم‌ترین عوامل تأثیرگذار بر جانمایی سازه­های آبخیزداری هستند و در پیش­بینی مناطق دارای پتانسیل احداث سازه تأثیرگذار بوده­اند. میزان دقت پیش­بینی مدل­ در هر دو بخش آموزش (959/0) و اعتبارسنجی (961/0) عالی بوده است. نتایج بازدیدهای میدانی نشان داد که در تمامی آبراهه­های موردبررسی، مدل به‌درستی و با دقت بسیار زیاد آبراهه­های بحرانی را به لحاظ آورد سیل و رسوب تشخیص داده است. درمجموع 3/30 کیلومتر آبراهه بحرانی و فوق بحرانی به لحاظ آورد سیل و رسوبات تشخیص داده شد. لذا در ادامه و در طی بازدیدهای مختلف تعداد 11 سازه آبخیزداری (6 مورد سازه سنگ و ملات، 5 مورد سازه گابیونی) در آبراهه‌های مورد بازدید جانمایی شد. لازم به ذکر است که میزان انطباق نقشه نهایی (مناطق بحرانی) و جانمایی سازه­های آبخیزداری شرکت­های مشاور در قالب مطالعات تفصیلی-اجرایی میزان 92 درصد بوده است که دقت بالای مدل­های یادگیری ماشینی را نشان می­دهد.
نتیجه‌گیری: در این پژوهش نقشه مناطق مناسب احداث سازه­های آبخیزداری حوزه آبخیز دهدر طالقان با در نظر گرفتن متغیرهای محیطی تأثیرگذار و با مدل حداکثر آنتروپی تهیه شد. منحنی ROC نشان داد که دقت مدل در برآورد کردن مناطق دارای پتانسیل احداث سازه­های آبخیزداری در مرحله‌ آموزش و در مرحله‌ اعتبارسنجی عالی بوده است که به معنای عملکرد عالی مدل است. بر اساس نتایج به‌‌دست‌آمده می­توان گفت که مدل MaxEnt توانایی زیادی در تعیین مناطق دارای پتانسیل احداث سازه­های آبخیزداری دارد. به دلیل سرعت و دقت زیاد مدل پیشنهاد می­شود که در پژوهش­های مشابه به‌خصوص در کشورهای درحال‌توسعه که با کمبود امکانات و منابع مالی مواجه هستند استفاده شود. ترکیب سیستم اطلاعات جغرافیایی با مدل­های نوین یادگیری ماشین به‌منظور تعیین مناطق دارای پتانسیل احداث سازه­ها مخصوصاً در کشورهای درحال‌توسعه مثل ایران پیشنهاد می­گردد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


Adiat, KAN., Nawawi, MNM. & Abdullah, K. (2012). Assessing the accuracy of GIS-based elementary multi criteria decision analysis as a spatial prediction tool – a case of predicting potential zones of sustainable groundwater resources. Journal of Hydrology, 440–441: 75–89. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2012.03.028
Alocén, P., Fernández-Centeno, M. Á. & Toledo, M.Á. (2022). Prediction of Concrete Dam Deformation through the Combination of Machine Learning Models. Water, 14(7), 1133. https://doi.org/10.3390/w14071133
Al-Ruzouq, R., Shanableh, A., Yilmaz, A. G., Idris, A., Mukherjee, S., Khalil, M. A. & Gibril, M.B.A. (2019). Dam site suitability mapping and analysis using an integrated GIS and machine learning approach. Water, 11(9), 1880. https://doi.org/10.3390/w11091880
Azari, M. & Sepehri, A. (2018). A GIS-based Decision Support System to Identify Potential Sites for Soil and Water Conservation Measures (Case Study: Kakhk Watershed). Journal of Geography and Environmental Hazards, 8(1), 29, 65-82. https://doi.org/10.22067/ GEO.V7I2.66301. (In Persian)
Bihon, Y., Meshesha, M., Melese, D., Beyene, T., Kifle, T. & Mihretu, E. (2022). Suitable Dam Site Selection with GIS-Based Sensitivity Analysis of Factors Weight Determination (In Birr River, Upper Blue Nile, Ethiopia). International Journal of Innovative Science and Research Technology, 7(8), 1366-1386. https://doi.org/10.5281/zenodo.7067751
Chen, W., Hong, H. & Li, S. (2019). Flood susceptibility modelling using novel hybrid approach of reduced-error pruning trees with bagging and random subspace ensembles. Journal of Hydrology, 575, 864–873. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.05.089
Davoudi Moghaddam, D., Rahmati, O., Haghizadeh, A. & Kalantari, Z. (2020). A modeling comparison of groundwater potential mapping in a mountain bedrock aquifer: Quest, Garp, and RF models. Water, 12(3), 679. https://doi.org/10.3390/w12030679
Du, G. L., Zhang, Y. S., Iqbal, J., Yang, Z. H. & Yao, X. (2017). Landslide susceptibility mapping using an integrated model of information value method and logistic regression in the Bailongjiang watershed, Gansu Province, China. Journal of Mountain Science, 14(2), 249-268. https://doi.org/10.1007/s11629-016-4126-9
Hagos, Y., Andualem, T., Mengie, M., Ayele, W. & Malede, D. (2022). Suitable dam site identification using GIS‑based MCDA: a case study of Chemoga watershed, Ethiopia. Applied Water Science. https://doi.org/10.1007/s13201-02201592-9  
Jahangir, M. H., Reineh, S. M. M. & Abolghasemi, M. (2019). Spatial predication of flood zonation mapping in Kan River Basin, Iran, using artificial neural network algorithm. Weather and Climate Extremes, 25, 100215. https://doi.org/10.1016/j.wace.2019.100215  
Kanani-Sadat, Y., Arabsheibani, R., Karimipour, F. & Nasseri, M. (2019). A new approach to flood susceptibility assessment in data-scarce and ungauged regions based on GIS-based hybrid multi criteria decision-making method. Journal of Hydrology, 572, 17-31. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.02.034  
Khosravi, K., Shahabi, H., Pham, B. T., Adamowski, J., Shirzadi, A., Pradhan, B. & Prakash, I. (2019). A comparative assessment of flood susceptibility modeling using multi-criteria decision-making analysis and machine learning methods. Journal of Hydrology, 573, 311-323. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.03.073  
Kornejady, A., Ownegh, M. & Bahremand, A. (2017). Landslide susceptibility assessment using maximum entropy model with two different data sampling methods. Catena, 152, 144-162. https://doi.org/10.1016/j.catena.2017.01.010  
Mahesh, B. (2020). Machine learning algorithms-a review. International Journal of Science and Research, 9, 381-386. https://doi.org/10.21275/ART20203995
Mohammed, A., Pradhan, B., Mahmood, Q. (2019). Dam site suitability assessment at the Greater Zab River in northern Iraq using remote sensing data and GIS. Journal of Hydrology, 574, 964–979, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.05.001
Nachappa, T.G., Tavakkoli, S., Gholamnia, Kh. Ghorbanzadeh, O., Rahmati, O. & Blaschke, T. (2020). Flood susceptibility mapping with machine learning, multi-criteria decision analysis and ensemble using Dempster Shafer Theory. Journal of Hydrology, 590, 125275. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.125275
Phillips, S. J., Anderson, R. P. & Schapire, R.E. (2006). Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological modelling, 190(3-4), 231-259. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026
Pourghasemi, H. R., Yousefi, S., Sadhasivam, N. & Eskandari, S. (2020). Assessing, mapping, and optimizing the locations of sediment control check dam’s construction. Science of the Total Environment, 739, 139954. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.139954  
Rahmati, O., Ghasemiyeh, H., Samadi, M., Kalantari, Z., Tiefenbacher, J., Asadi Nalivan, O., Cerda, A., Ghiasi, S., Darabi, H., Haghighi, A. & Tien Bui, D. (2020). TET: An automated tool for evaluating suitable check-dam sites based on sediment trapping efficiency. Journal of Cleaner Production, 266, 122051. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.122051  
Rahmati, O., Kalantari, Z., Samadi, M., Uuemaai, E., Moghaddam, D., Asadi Nalivan, O., Destouni, G. & Tien Bui, D. (2019). GIS-Based Site Selection for Check Dams in Watersheds: Considering Geomorphometric and Topo-Hydrological Factors. Sustainability, 11, 5639, https://doi.org/10.3390/su11205639
Santoso, I. & Darsono, S. (2019). Review of criteria on multi criteria decision making (MCDM) construction of DAMS. GEOMATE Journal, 16(55), 184-194. https://doi.org/10.21660/2019.55.87673
Shao, Z., Jahangir, Z., Yasir, Q., Rahman, A. & Mahmood, S. (2020). Identification of Potential Sites for a Multi-Purpose Dam Using a Dam Suitability Stream Model. Water, 12, 3249. https://doi.org/10.3390/w12113249
Souri, M., Tork, K. & Bazrafshan, O. (2016). VIKOR methods in management and site selection of stone-mortar ‎Dams, case study: Watershed Yakhlaqan Makoo. Watershed Enginering and Management, 8(2), 140-151. https://doi.org/10.22092/ijwmse.2016.106452 (In Persian)
Teimouri, M. & Asadi Nalivan, O. (2021). Determination of Groundwater Spring Potential Using Maximum Entropy, GIS and RS Emphasizing HAND Topographic-Hydrologic New Index (Case Study: Urmia Lake Basin). Iranian Journal of Remote Sensing & GIS, 13(2), 119-138. https://doi.org/10.52547/gisj.13.2.119 (In Persian)
Tien Bui, D., Hoang, N.-D., Martínez-Álvarez, F., Ngo, P.-T.T., Hoa, P.V., Pham, T.D., Samui, P. & Costache, R. (2019). A novel deep learning neural network approach for predicting flash flood susceptibility: A case study at a high frequency tropical storm area. Science of Total Environment. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.134413
Yahya, F., Fazli, B., Sallehudin, H. & Mohd Jaya, M.I. (2020). Machine Learning in Dam Water Research: An Overview of Applications and Approaches. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, 9 (2), 1268-1274. https://doi.org/10.30534/ijatcse/2020/56922020
Zada, N., Javed, M., Ahmad, S. & Waleed, M. (2023). Dam site selection using remote sensing techniques and geographical information system (GIS): A case study of Kurram Tangi North Waziristan. Research Square. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2447939/v1
Zare Bidaki, R., Moradi, B. & Bahrami, H. (2021). Locating susceptible areas for short earth fill dams (Case study: Beheshtabad Watershed). Management of Natural Ecosystem, 1(1), 1, 37-48. https://doi.org/10.22034/EMJ.2021.248949 (In Persian)

  • تاریخ دریافت 16 بهمن 1402
  • تاریخ بازنگری 28 اسفند 1402
  • تاریخ پذیرش 29 فروردین 1403