مدیریت جامع حوزه های آبخیز

مدیریت جامع حوزه های آبخیز

نگاشت خطر زمین‌لغزش با استفاده از روش‌های ترکیبی تصمیمگیری چند شاخصه در حوزه آبخیز قزل‌اوزن، استان قزوین

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 پژوهشکده حفاظت خاک و آبخیزداری، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران
2 مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان قزوین، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران
چکیده
چکیده مبسوط
مقدمه: زمین‌لغزش­ها ازجمله مخاطرات طبیعی هستند که باعث خسارات جانی و مالی می‌شود. همچنین، این پدیده منجر به خسارات زیست محیطی قابل توجهی از طریق تخریب زمین در مناطق مستعد زمین لغزش می‌شود. در این ارتباط، تهیه نقشه‌های خطر زمین‌لغزش برای برنامه‌ریزی موثر برای مدیریت ریسک زمین‌لغزش دارای اهمیت است. در سال‌های اخیر، روش‌های تصمیم‌گیری چند‌شاخصه (MADM) در نگاشت خطر زمین‌لغزش استفاده شده است. این مطالعه باهدف ارزیابی عملکرد روش‌های ترکیبی MADM شامل AHP-SAW، AHP-TOPSIS و AHP-VIKOR برای نگاشت خطر زمین‌لغزش در حوزه آبخیز قزل‌اوزن در استان قزوین انجام شد.
مواد و روش‌ها: در تحقیق حاضر، انواع عوامل علّی به‌صورت نقشه‌های بارش، زاویه و جهت شیب، سنگ‌شناسی، ارتفاع، کاربری اراضی و فاصله‌ از جاده، فاصله از گسل و فاصله از آبراهه به عنوان شاخص‌های موثر برای پیش‌بینی رخداد زمین‌لغزش در نظر گرفته شدند. در این مطالعه از دو روش نرمال‌سازی شامل روش نرمال‌سازی Min-Max برای روش SAW و روش نرمال‌سازی برداری برای روش‌های TOPSIS و VIKOR استفاده شد. همچنین، از روش تصمیم‌گیری گروهی در فرایند تحلیل سلسله مراتبی (AHP) به‌منظور تعیین اوزان عوامل علّی بر اساس دیدگاه 12 کارشناس خبره استفاده شد. علاوه بر این، از شاخص­های مجموع کیفیت (Qs)، مقادیر سطح زیر منحنی (AUC) و منحنی‌های مشخصه عملکرد گیرنده (ROC) برای صحت‌سنجی عملکرد روش‌های مختلف MADM مورد بررسی در این تحقیق استفاده شد.
نتایج و بحث: مقادیر Qs برای روش AHP-SAW، 241/0، برای روش AHP-TOPSIS 262/0 و برای روش AHP-VIKOR، 626/0 محاسبه شد. همچنین، مقادیر AUC برای این سه روش به­ترتیب 769/0، 786/0 و 805/0 محاسبه شد که در محدوده پذیرش قابل‌قبول و عالی قرار دارند. در این مطالعه، روش AHP-VIKOR به‌عنوان بهترین روش تولید نقشه خطر زمین‌لغزش معرفی می‌شود. یکی از معایب استفاده از مدل‌های ترکیبی MADM، محاسبه دقیق اوزان عوامل علّی مبتنی بر دیدگاه کارشناسی بر اساس روش AHP است، به‌طوری‌که اوزان به دست آمده قویاً بستگی به دیدگاه کارشناس نظر دهنده دارد. در این مطالعه به‌منظور بهبود دقت در محاسبه اوزان معیارها، از روش تصمیم‌گیری گروهی در AHP استفاده شد. باید توجه داشت که روش  AHP-SAWبه کار رفته در این مطالعه که از صحت قابل‌قبولی در تولید نقشه‌های خطر زمین‌لغزش برخوردار است، در دیگر مطالعات نیز، به‌عنوان روشی ساده و کارآمد برای تولید نقشه‌های خطر زمین‌لغزش معرفی شده است. همچنین، اگرچه روش SAW، یک روش وزن‌دهی ساده مبتنی بر نرمال‌سازی داده‌های ماتریس تصمیم، تعیین اوزان شاخص‌ها و تجمیع شاخص‌ها بر اساس روش میانگین وزنی است، اما از کاربرد گسترده‌ای در ارزیابی‌های زیست‌محیطی نیز برخوردار است. علاوه بر این، مقادیر Dr طبقات مختلف خطر زمین‌لغزش محاسبه شده برای روش VIKOR، دارای یک روندی تقریباً صعودی از مناطق با خطر بسیار پایین به زمین‌لغزش (طبقه I) به سمت مناطق با خطر بسیار زیاد به زمین‌لغزش (طبقه V) هستند. این روند نشان‌دهنده قابلیت بالای روش VIKOR برای تولید نقشه‌های خطر زمین‌لغزش در منطقه موردمطالعه است.
نتیجه‌گیری: نتایج ارزیابی روش‌های ترکیبی تصمیم‌گیری چندشاخصه مبتنی بر شاخص‌های ارزیابی عملکرد، نشان‌دهنده عملکرد قابل‌قبول (AHP-SAW و AHP-TOPSIS) و عالی (AHP-VIKOR) روش‌ها برای تولید نقشه‌های خطر زمین‌لغزش بود. با توجه به حضور پهنه‌های با خطر زیاد تا خیلی‌زیاد در منطقه موردمطالعه، برنامه‌ریزی برای مدیریت ریسک زمین‌لغزش قویاً برای منطقه توصیه می‌شود. اگرچه نقشه پراکنش زمین‌لغزش در ارزیابی روش‌های MADM مورداستفاده قرار می‌گیرد، اما عدم نیاز به استفاده از این نقشه‌ها در فرآیند MADM به‌منظور تهیه نقشه‌های خطر زمین‌لغزش از نقاط قوت روش‌های تصمیم‌گیری چندشاخصه است. بااین‌حال، تعیین صحیح اوزان شاخص‌های علّی ازجمله چالش‌های مطرح در کاربست این روش‌ها است که برای بهبود فرایند محاسبه اوزان، استفاده از روش تصمیم‌گیری گروهی در AHP توصیه می‌شود.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


Abella, E. A. C., & Van Westen, C. J. (2008). Qualitative landslide susceptibility assessment by multicriteria analysis: A case study from San Antonio del Sur, Guantánamo, Cuba. Geomorphology, 94(3-4), 453-466. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2006.10.038
Achu, A. L., Aju, C. D., Di Napoli, M., Prakash, P., Gopinath, G., Shaji, E., & Chandra, V. (2023). Machine-learning based landslide susceptibility modelling with emphasis on uncertainty analysis. Geoscience Frontiers, 14(6), 101657. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2023.101657
Achu, A. L., & Reghunath, R. (2017). Application of analytical hierarchy process (AHP) for Landslide Susceptibility Mapping: A study from southern Western Ghats, Kerala, India. In Proceedings of the 3rd Disaster, Risk and Vulnerability Conference (pp. 33-41).
Akay, H. (2021). Flood hazards susceptibility mapping using statistical, fuzzy logic, and MCDM methods. Soft Computing, 25(14), 9325-9346. https://doi.org/10.1007/s00500-021-05903-1
Akgun, A. (2012). A comparison of landslide susceptibility maps produced by logistic regression, multi-criteria decision, and likelihood ratio methods: a case study at İzmir, Turkey. Landslides, 9(1), 93-106. https://doi.org/10.1007/s10346-011-0283-7
Aleotti, P., & Chowdhury, R. (1999). Landslide hazard assessment: summary review and new perspectives. Bulletin of Engineering Geology and the environment, 58, 21-44. https://doi.org/10.1007/s100640050066
Andriani, A., Adji, B. M., Putri, E. E., & Safira, L. F. (2024). Assessment of factors causing landslides using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method. Journal of Integrated and Advanced Engineering (JIAE), 4(1), 51-64. https://doi.org/10.51662/jiae.v4i1.127
Arabameri, A., Pradhan, B., Rezaei, K., Sohrabi, M., & Kalantari, Z. (2019). GIS-based landslide susceptibility mapping using numerical risk factor bivariate model and its ensemble with linear multivariate regression and boosted regression tree algorithms. Journal of Mountain Science, 16(3), 595-618. https://doi.org/10.1007/s11629-018-5168-y
Ashournejad, Q., Hosseini, A., Pradhan, B., & Hosseini, S. J. (2019). Hazard zoning for spatial planning using GIS-based landslide susceptibility assessment: a new hybrid integrated data-driven and knowledge-based model. Arabian Journal of Geosciences, 12, 1-18. https://doi.org/10.1007/s12517-019-4236-0
Asmare, D. (2023). Application and validation of AHP and FR methods for landslide susceptibility mapping around choke mountain, northwestern ethiopia. Scientific African, 19, e01470. https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2022.e01470
Basu, T., & Pal, S. (2020). A GIS-based factor clustering and landslide susceptibility analysis using AHP for Gish River Basin, India. Environment, development and sustainability, 22, 4787-4819. https://doi.org/10.1007/s10668-019-00406-4
Bhagya, S. B., Sumi, A. S., Balaji, S., Danumah, J. H., Costache, R., Rajaneesh, A., Gokul, A., Chandrasenan, C. P., Quevedo, R. P., Johny, A., & Sajinkumar, K. S. (2023). Landslide susceptibility assessment of a part of the Western Ghats (India) employing the AHP and F-AHP models and comparison with existing susceptibility maps. Land, 12(2), 468. https://doi.org/10.3390/land12020468
Bragagnolo, L., Da Silva, R. V., & Grzybowski, J. M. V. (2020). Artificial neural network ensembles applied to the mapping of landslide susceptibility. Catena, 184, 104240. https://doi.org/10.1016/j.catena.2019.104240
Bui, D. T., Tsangaratos, P., Nguyen, V. T., Van Liem, N., & Trinh, P. T. (2020). Comparing the prediction performance of a Deep Learning Neural Network model with conventional machine learning models in landslide susceptibility assessment. Catena, 188, 104426. https://doi.org/10.1016/j.catena.2019.104426
Chen, W., Li, W., Chai, H., Hou, E., Li, X., & Ding, X. (2016). GIS-based landslide susceptibility mapping using analytical hierarchy process (AHP) and certainty factor (CF) models for the Baozhong region of Baoji City, China. Environmental Earth Sciences, 75, 1-14. https://doi.org/10.1007/s12665-015-4795-7
Chen, W., Peng, J., Hong, H., Shahabi, H., Pradhan, B., Liu, J., & Duan, Z. (2018). Landslide susceptibility modelling using GIS-based machine learning techniques for Chongren County, Jiangxi Province, China. Science of the total environment, 626, 1121-1135. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.01.124
Dai, F. C., Lee, C. F., & Ngai, Y. Y. (2002). Landslide risk assessment and management: an overview. Engineering geology, 64(1), 65-87. https://doi.org/10.1016/S0013-7952(01)00093-X
Díaz, S. R., Cadena, E., Adame, S., & Dávila, N. (2020). Landslides in Mexico: their occurrence and social impact since 1935. Landslides, 17(2), 379-394. https://doi.org/10.1007/s10346-019-01285-6
Ercanoglu, M., Balcılar, M., Aydın, F., Aydemir, S., Deveci, G., & Çintimur, B. (2021). ARAS: a web-based landslide susceptibility and hazard mapping system. Understanding and Reducing Landslide Disaster Risk: Volume 5 Catastrophic Landslides and Frontiers of Landslide Science 5th, 301-307. https://doi.org/10.1007/978-3-030-60319-9_33
GEE, M. D. (1992). Classification of landslide hazard zonation methods and a test of predictive capability. In International symposium on landslides (pp. 947-952).
Hong, H., Liu, J., Bui, D. T., Pradhan, B., Acharya, T. D., Pham, B. T., ..., & Ahmad, B. B. (2018). Landslide susceptibility mapping using J48 Decision Tree with AdaBoost, Bagging and Rotation Forest ensembles in the Guangchang area (China). Catena, 163, 399-413. https://doi.org/10.1016/j.catena.2018.01.005
Hosmer Jr, D.W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R.X. (2013). Applied logistic regression. John Wiley & Sons.
Huang, J., Wu, X., Ling, S., Li, X., Wu, Y., Peng, L., & He, Z. (2022). A bibliometric and content analysis of research trends on GIS-based landslide susceptibility from 2001 to 2020. Environmental Science and Pollution Research, 29(58), 86954-86993. https://doi.org/10.1007/s11356-022-23732-z
Hwang, C.L., & Yoon, K., (1981). Methods for multiple attribute decision making. In Multiple attribute decision making, 58-191. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9_3
Jena, R., & Pradhan, B. (2020). Integrated ANN-cross-validation and AHP-TOPSIS model to improve earthquake risk assessment. International Journal of Disaster Risk Reduction, 50, 101723. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2020.101723
Karimpour Reyhan, M., Salehpour Jam, A., Kianian, M. K., & Jahani, D. (2007). Investigation of pedological criterion on land degradation in quaternary rock units (case study: Rude-Shoor watershed area). DESERT, 12(1), 77-84.
Khalil, U., Imtiaz, I., Aslam, B., Ullah, I., Tariq, A., & Qin, S. (2022). Comparative analysis of machine learning and multi-criteria decision making techniques for landslide susceptibility mapping of Muzaffarabad district. Frontiers in Environmental Science, 10, 1028373. https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.1028373
Khan, A. N., Collins, A. E., & Qazi, F. (2011). Causes and extent of environmental impacts of landslide hazard in the Himalayan region: a case study of Murree, Pakistan. Natural Hazards, 57, 413-434. https://doi.org/10.1007/s11069-010-9621-7
Ma, Y., Guga, S., Xu, J., Liu, X., Tong, Z., & Zhang, J. (2022). Assessment of maize drought risk in Midwestern Jilin Province: A comparative analysis of TOPSIS and VIKOR models. Remote Sensing, 14(10), 2399. https://doi.org/10.3390/rs14102399
Mao, Y., Li, Y., Teng, F., Sabonchi, A. K., Azarafza, M., & Zhang, M. (2024). Utilizing hybrid machine learning and soft computing techniques for landslide susceptibility mapping in a Drainage Basin. Water, 16(3), 380. https://doi.org/10.3390/w16030380
Meena, S. R., Mishra, B. K., & Tavakkoli Piralilou, S. (2019). A hybrid spatial multi-criteria evaluation method for mapping landslide susceptible areas in kullu valley, himalayas. Geosciences, 9(4), 156. https://doi.org/10.3390/geosciences9040156
Merghadi, A., Yunus, A. P., Dou, J., Whiteley, J., ThaiPham, B., Bui, D. T., & Abderrahmane, B. (2020). Machine learning methods for landslide susceptibility studies: A comparative overview of algorithm performance. Earth-Science Reviews, 207, 103225. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2020.103225
Miao, F., Zhao, F., Wu, Y., Li, L., & Török, Á. (2023). Landslide susceptibility mapping in Three Gorges Reservoir area based on GIS and boosting decision tree model. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 1-21. https://doi.org/10.1007/s00477-023-02394-4
Moayedi, H., Xu, M., Naderian, P., Dehrashid, A. A., & Thi, Q. T. (2024). Validation of four optimization evolutionary algorithms combined with artificial neural network (ANN) for landslide susceptibility mapping: A case study of Gilan, Iran. Ecological Engineering, 201, 107214. https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2024.107214
Mosaffaie, J., Salehpour Jam, A., & Sarfaraz, F. (2023). Landslide risk assessment based on susceptibility and vulnerability. Environment, Development and Sustainability, 1-19. https://doi.org/10.1007/s10668-023-03093-4
Mosaffaie, J., Salehpour Jam, A., Tabatabaei, M. R., & Kousari, M. R. (2021). Trend assessment of the watershed health based on DPSIR framework. Land use policy, 100, 104911. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2020.104911
Naceur, H. A., Abdo, H. G., Igmoullan, B., Namous, M., Almohamad, H., Al Dughairi, A. A., & Al-Mutiry, M. (2022). Performance assessment of the landslide susceptibility modelling using the support vector machine, radial basis function network, and weight of evidence models in the N'fis river basin, Morocco. Geoscience Letters, 9(1), 1-20. https://doi.org/10.1186/s40562-022-00249-4
Nhu, V.H., Shirzadi, A., Shahabi, H., Singh, S. K., Al-Ansari, N., Clague, J.J., ..., & Ahmad, B. B. (2020). Shallow landslide susceptibility mapping: A comparison between logistic model tree, logistic regression, naïve bayes tree, artificial neural network, and support vector machine algorithms. International journal of environmental research and public health, 17(8), 2749. https://doi.org/10.3390/ijerph17082749
Nwazelibe, V. E., Unigwe, C. O., & Egbueri, J. C. (2023). Testing the performances of different fuzzy overlay methods in GIS-based landslide susceptibility mapping of Udi Province, SE Nigeria. Catena, 220, 106654. https://doi.org/10.1016/j.catena.2022.106654
Opricovic, S. (1998). Multicriteria optimization of civil engineering systems. Faculty of civil engineering, Belgrade, 2(1), 5-21.
Ozdemir, A. (2020). A comparative study of the frequency ratio, analytical hierarchy process, artificial neural networks and fuzzy logic methods for landslide susceptibility mapping: Taşkent (Konya), Turkey. Geotechnical and Geological Engineering, 38, 4129-4157. https://doi.org/10.1007/s10706-020-01284-8
Ozioko, O. H., & Igwe, O. (2020). GIS-based landslide susceptibility mapping using heuristic and bivariate statistical methods for Iva Valley and environs Southeast Nigeria. Environmental monitoring and assessment, 192, 1-19. https://doi.org/10.1007/s10661-019-7951-9
Papathanasiou, J., & Ploskas, N. (2018). Multiple criteria decision aid. In Methods, Examples and Python Implementations, Vol. 136. Springer.
Parkash, S. (2023). Lessons learned from landslides of socio-economic and environmental significance in India. In Progress in Landslide Research and Technology, Volume 1 Issue 2, 2022 (pp. 309-315). Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-18471-0_23
Peyrowan, H. R., & Shariat Jafari, M. (2013). Presentation of a comprehensive method for determining erodibility rate of rock units with a review on Iranian geology. Watershed Engineering and Management, 5(3), 199-213. https://doi.org/10.22092/ijwmse.2013.101843 (In Persian)
Pourghasemi, H.R., Moradi, H.R., & Fatemi Aghda, S.M. (2013). Landslide susceptibility mapping by binary logistic regression, analytical hierarchy process, and statistical index models and assessment of their performances. Natural hazards, 69, 749-779. https://doi.org/10.1007/s11069-013-0728-5
Pourghasemi, H.R., Pradhan, B., & Gokceoglu, C. (2012). Application of fuzzy logic and analytical hierarchy process (AHP) to landslide susceptibility mapping at Haraz watershed, Iran. Natural hazards, 63, 965-996. https://doi.org/10.1007/s11069-012-0217-2
Pourghasemi, H.R., & Rahmati, O. (2018). Prediction of the landslide susceptibility: Which algorithm, which precision? Catena, 162, 177-192. https://doi.org/10.1016/j.catena.2017.11.022
Pourghasemi, H. R., & Rossi, M. (2017). Landslide susceptibility modeling in a landslide prone area in Mazandarn Province, north of Iran: a comparison between GLM, GAM, MARS, and M-AHP methods. Theoretical and Applied Climatology, 130(1-2), 609-633. https://doi.org/10.1007/s00704-016-1919-2
Pourghasemi, H. R., Sadhasivam, N., Amiri, M., Eskandari, S., & Santosh, M. (2021). Landslide susceptibility assessment and mapping using state-of-the art machine learning techniques. Natural Hazards, 108(1), 1291-1316. https://doi.org/10.1007/s11069-021-04732-7
Pourghasemi, H. R., Teimoori Yansari, Z., Panagos, P., & Pradhan, B. (2018). Analysis and evaluation of landslide susceptibility: a review on articles published during 2005–2016 (periods of 2005–2012 and 2013–2016). Arabian Journal of Geosciences, 11, 1-12. https://doi.org/10.1007/s12517-018-3531-5
Pradhan, B., & Lee, S. (2010). Landslide susceptibility assessment and factor effect analysis: backpropagation artificial neural networks and their comparison with frequency ratio and bivariate logistic regression modelling. Environmental Modelling & Software, 25(6), 747-759. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2009.10.016
Roy, J., Saha, S., Arabameri, A., Blaschke, T., & Bui, D. T. (2019). A novel ensemble approach for landslide susceptibility mapping (LSM) in Darjeeling and Kalimpong districts, West Bengal, India. Remote Sensing, 11(23), 2866. https://doi.org/10.3390/rs11232866
Saaty, T. L. (2012). Decision making for leaders: the analytic hierarchy process for decisions in a complex world. RWS publications.
Saaty, T. L. (1980). The analytical hierarchy process, planning, priority. Resource allocation. RWS publications, USA.
Saaty, T. L., & Peniwati, K. (2013). Group decision making: drawing out and reconciling differences. RWS publications.
Salehpour Jam, A., Mosaffaie, J., Sarfaraz, F., Shadfar, S., & Akhtari, R. (2021). GIS-based landslide susceptibility mapping using hybrid MCDM models. Natural Hazards, 108, 1025-1046. https://doi.org/10.1007/s11069-021-04718-5 
Salehpour Jam, A., Mosaffaie, J., & Tabatabaei, M. R. (2023). Raster-based landslide susceptibility mapping using compensatory MADM methods. Environmental Modelling & Software, 159, 105567. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2022.105567
Salehpour Jam, A., Peyrowan, H. R., Tabatabaei, M. R., Sarreshtehdari, A., & Mosaffaie, J. (2019). An assessment of the land degradation potential using the TOPSIS method (Case study: rangelands overlooking the city of Eshtehard, the province of Alborz). Watershed Management Research Journal, 32(4), 79-93. https://doi.org/10.22092/WMEJ.2019.126535.1227 (In Persian)
Sari, F. (2021). Forest fire susceptibility mapping via multi-criteria decision analysis techniques for Mugla, Turkey: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. Forest Ecology and Management, 480, 118644. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2020.118644
Sharma, N., Saharia, M., & Ramana, G. V. (2024). High resolution landslide susceptibility mapping using ensemble machine learning and geospatial big data. Catena, 235, 107653. https://doi.org/10.1016/j.catena.2023.107653
Sheikh, V., Kornejady, A., & Ownegh, M. (2019). Application of the coupled TOPSIS–Mahalanobis distance for multi-hazard-based management of the target districts of the Golestan Province, Iran. Natural Hazards, 96, 1335-1365. https://doi.org/10.1007/s11069-019-03617-0
Thakur, D. A., & Mohanty, M. P. (2023). A synergistic approach towards understanding flood risks over coastal multi-hazard environments: Appraisal of bivariate flood risk mapping through flood hazard, and socio-economic-cum-physical vulnerability dimensions. Science of the Total Environment, 901, 166423. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.166423
Tomashevskii, I., & Tomashevskii, D. (2021). A non-heuristic multicriteria decision-making method with verifiable accuracy and reliability. Journal of the Operational Research Society, 72(1), 78-92. https://doi.org/10.1080/01605682.2019.1650621
Triantaphyllou, E., Shu, B., Sanchez, S.N., & Ray, T. (1998). Multi-criteria decision making: an operations research approach. Encyclopedia of electrical and electronics engineering, 15(1998), 175-186.
Tsangaratos, P., Loupasakis, C., Nikolakopoulos, K., Angelitsa, V., & Ilia, I. (2018). Developing a landslide susceptibility map based on remote sensing, fuzzy logic and expert knowledge of the Island of Lefkada, Greece. Environmental Earth Sciences, 77, 1-23. https://doi.org/10.1007/s12665-018-7548-6
Van Westen, C. J., Rengers, N., & Soeters, R. (2003). Use of geomorphological information in indirect landslide susceptibility assessment. Natural hazards, 30, 399-419. https://doi.org/10.1023/B:NHAZ.0000007097.42735.9e
Vojtek, M., Vojteková, J., Costache, R., Pham, Q. B., Lee, S., Arshad, A., & Anh, D.T. (2021). Comparison of multi-criteria-analytical hierarchy process and machine learning-boosted tree models for regional flood susceptibility mapping: a case study from Slovakia. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 12(1), 1153-1180. https://doi.org/10.1080/19475705.2021.1912835
Yalcin, A., Reis, S., Aydinoglu, A.C., & Yomralioglu, T. (2011). A GIS-based comparative study of frequency ratio, analytical hierarchy process, bivariate statistics and logistics regression methods for landslide susceptibility mapping in Trabzon, NE Turkey. Catena, 85(3), 274-287. https://doi.org/10.1016/j.catena.2011.01.014
Zhu, A. X., Miao, Y., Liu, J., Bai, S., Zeng, C., Ma, T., & Hong, H. (2019). A similarity-based approach to sampling absence data for landslide susceptibility mapping using data-driven methods. Catena, 183, 104188. https://doi.org/10.1016/j.catena.2019.104188 

  • تاریخ دریافت 26 آبان 1403
  • تاریخ بازنگری 11 آذر 1403
  • تاریخ پذیرش 01 دی 1403