Investigation and zoning of landslide risk map in Liqvan Chai watershed using ANP model

Document Type : Original Article

Authors

1 Professor, Department of physical Geography, Faculty of Social Sciences, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabili, Iran

2 Graduated from M.A., Mohaghegh Ardabili University, Faculty of Social Sciences, Department of Physical Geography, Ardabil, Iran.

3 Ph D in geomorphology., Mohaghegh Ardabili University, Faculty of Social Sciences, Department of Physical Geography, Ardabil, Iran.

10.22034/gahr.2023.399799.1886

Abstract

In this research, the spatial assessment of the risk of landslides in the Ligvan-chai watershed was done. Liqvan Chai watershed with an area of about 200 square kilometers is located in the political-administrative area of Tabriz city. In order to zone the risk of landslides in the Liqvanchai watershed, nine spatial variables were used. To determine the weight of each of the variables, the Analytical Network Process (ANP) model was used in the framework of the Geographical Information System (GIS). Simultaneous attention to the internal and external relationships between the criteria is the most important advantage of the ANP model compared to other multi-criteria decision making models. The results of the ANP model show that the three variables of slope (with a weight of 0.279), geological formations (with a weight of 0.224) and precipitation (with a weight of 0.165) are the most effective variables involved in the occurrence of landslides in The scale of the watershed is Liqvan Chai. In fact, these variables control the occurrence of landslides in the region by providing favorable conditions. Also, zoning the risk of landslides by combining the research criteria using the coefficients obtained from the ANP model in the framework of the Geographical Information System (GIS) showed that in about 36% of the basin level in the high risk class and It is placed very much. Most of these areas are located in the lower reaches of the basin. The simultaneous participation of several factors, such as high slope, high rainfall, sensitive geological formations, the presence of faults, etc., has made the upstream parts of Liqvanchai basin have suitable conditions for the occurrence of landslides.

Keywords

Main Subjects


  • ایزدی، ز.، انتظاری، م. 1392. زمین‌لغزش­های ایران (معرفی، عوامل و مدیریت). رشد آموزش جغرافیا، 132-37.
  • جعفری، ت.، گلی مختاری، ل.، ناعمی­تبار، م. 1398. پهنه­بندی خطر لغزش در حوضه آبریز بدرانلو با استفاده از روش فرایند تحلیل شبکه­ای (ANP). نشریه فضای جغرافیایی، 19(66): 1-17.
  • جمال آبادی، ج.، صفری، ف.، برآبادی، ع.، آل محمد، م. 1399. شناسایی و پهنهبندی مناطق مستعد وقوع زمین لغزش در دهستان ژاورود براساس مدل تلفیقی فازی و فرایند تحلیل شبکه، مدیریت بحران، 10(2): 55-47.
  • داداش­پور، هـ.، خدابخش، ح. ر.، رفیعیان، م. 1391. تحلیل فضایی و مکان­یابی مراکز اسکان موقت با استفاده از تلفیق فرآیند تحلیل شبکه­ای (ANP) و سامانه اطلاعات جغرافیایی (GIS). مجله جغرافیا و مخاطرات محیطی، 1: 111-131.
  • زبردست، اسفندیار، 1389. کاربرد فرآیند تحلیل شبکه ای (ANP) در برنامه ریزی شهری و منطقه ای، نشریه هنرهای زیبا- معماری و شهرسازی، 41: 79-90.
  • شریعت جعفری، محسن. 1375. زمین­لغزش (مبانی و اصول پایداری شیب­های طبیعی). انتشارات سازه.
  • عابدینی، م.، اسمعیلی‌نیری، ل.، پاسبان، ا.ح.، پیروزی، ا. 1402. بررسی و پهنه‌بندی خطر زمین‌لغزش در حوضه نیرچای با استفاده از مدل ANP، مطالعات علوم محیط زیست، 8(1): 6002-5987.
  • عابدینی، م.، رنجبری، ا.، مختاری، د. 1398. تجزیه و تحلیل خطر زمین‌لغزش با استفاده از مدل‌های ANP و LR در محیط GIS (مطالعه موردی پهنه گسلی قوشاداغ-ارسباران در آذربایجانشرقی). مجله پژوهش­های ژئومورفولوژی کمّی، 8(1): 88-70.
  • عابدینی، موسی؛ قاسمیان، بهاره. 1394. پهنه بندی خطر زمین لغزش در شهرستان بیجار به روش تحلیل سلسله مراتبی (AHP). نشریه جغرافیا و برنامه­ریزی، 19(52): 205-227.
  • قنبری، ح.، روستایی، ش. 1392. بررسی اولویت­های برنامه­ریزی و آمایش مناطق مرزی در استان آذربایجان شرقی با به­کارگیری مدل تحلیل شبکه(ANP). آمایش سرزمین، 5(2): 335-360.
  • کنعانی، س. 1402. شناسایی مناطق مستعد وقوع زمین لغزش در حوضه آبریز سد ایلام با استفاده ازمدل تحلیل شبکه‌ای، جغرافیا و روابط انسانی، 5(4): 524-516.
  • کیانی، ش.، کریمخانی، ا.، مزیدی، ا. 1400. پهنه‌بندی خطر زمین لغزش با استفاده از رگرسیون لجستیک و آنفیس در حوضه آبریز هشتجین استان اردبیل، جغرافیا و پایداری محیط، 11(2): 73-55.
  • مکانیکی، ج.، صادقی، ح. 1391. مکان­یابی مراکز بهداشتی- درمانی (بیمارستان­ها) شهر بیرجند، از طریق فرآیند تحلیل شبکه­ای (ANP) و مقایسه زوجی در محیط GIS. فصلنامه آمایش محیط، 19: 142-121.
  • یوسفی، ح.، یاراحمدی، ی. 1398. ارزیابی خطر زمین‌لغزش با استفاده از مدل ترکیبی تحلیل شبکه (ANP) و منطق فازی (مطالعۀ موردی: حوضۀ صلوات‌آباد، سنندج). مجله اکوهیدرولوژی،  6(4): 1002-993.
  • Abedini, M., Ghasemyan, B., Ataollah Shirzadi, H., Shahabi,K.C., Binh Thai P ., Baharin Bin, A., Dieu Tien. B., 2018. A Novel Hybrid Approach of Bayesian Logistic Regression and Its Ensembles for Landslide Susceptibility Assessment, Geocarto International, 34, https://doi.org/10.1080/10106049.2018.1499820.
  • Abedini, M., Ghasemyan, B., Rezaei Mogaddam M. H., Landslide susceptibility mapping in Bijar city, Kurdistan Province, Iran: a comparative study by logistic regression and AHP models, Environmental Earth Sience, 76: 308.
  • Abedini, M., Tulabi, S., 2018. Assessing LNRF, FR, and AHP models in landslide susceptibility mapping index: a comparative study of Nojian watershed in Lorestan province, Iran, Environmental Earth Sience, 77(405): 1-13. https://doi.org/10.1007/s12665-018-7524-1.
  • Addis, A. 2023. GIS-Based Landslide Susceptibility Mapping Using Frequency Ratio and Shannon Entropy Models in Dejen District, Northwestern Ethiopia, Journal of Engineering, https://doi.org/10.1155/2023/1062388.
  • Aghdam, I. N., Pradhan, B., Panahi, M. 2017. Landslide susceptibility assessment using a novel hybrid model of statistical bivariate methods (FR and WOE) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) at southern Zagros Mountains in Iran. Environmental Earth Sciences, 76(6): 237.
  • Anbalagan, R., R. Kumar, K. Lakshmanan, S. Parida and S. Neethu. 2015. Landslide hazard zonation mapping using frequency ratio and fuzzy logic approach, a case study of Lachung Valley, Sikkim. Geoenvironmental Disasters volume 2, Article number: 6: 1-17.
  • Asmare, D. 2023. Application and validation of AHP and FR methods for landslide susceptibility mapping around choke mountain, northwestern Ethiopia, Scientific African, 19: 398-415.
  • Broeckx, J., Vanmarcke, M., Duchateau, R. & Poesen, J. 2018. A data-based landslide susceptibility map of Africa. Earth-Science Reviews, 102-121.
  • Chen, W., He, B., Zhang, L., Nover, D. 2016. Developing an integrated 2D and 3D WebGIS based platform for effective landslide hazard management , InternationalJournal of Disaster Risk Reduction, 20:28-38.
  • Gopinath, G., Jesiya, N., Achu, A.L., Bhadran, A., Surendran, U.P. 2023. Ensemble of fuzzy-analytical hierarchy process in landslide susceptibility modeling from a humid tropical region of Western Ghats, Southern India, Environmental Science and Pollution Research, 81(13):1–18.
  • Hamza, T., and T. K. Raghuvanshi. 2017. GIS based landslide hazard evaluation and zonation–A case from Jeldu District, Central Ethiopia. Journal of King Saud University-Science, 29(2): 151-165.
  • Haque, U., Paula, F. D., Silva Graziella, Devoli., Pilz, J., Zhao, B., Khaloua, A., Wilopoi, W.,Andersen,P., Luk, P., Lee, J., Yamamoto, T., Keellings, D. & Wuo, J. H., 2019. The human cost of global warming: Deadly landslides and their triggers (1995-2014). Science of The Total Environment, 682: 673-684.
  • Highland, L., & Bobrowsky, P. T. 2008. The landslide handbook: a guide to understanding landslides (p. 129). Reston: US Geological Survey.
  • Khullar, V.K., Sharam, R.P., and Paramanik, K., 2000. A GIS approach in the landside zone of lawngthlia in southern Mizoran, Landslide: proceeding of the 8th international symposium on landslides, 3:1461–1472.
  • Liu, Jian Guo & Mason, Philippa J. 2009. Essential image processing and GIS for remote sensing. John Wiley & Sons. 443.
  • Psomiadis, E., Papazachariou, A., Soulis, X. k., Alexiou, D., Charalampopoulos, I. 2020. Landslide Mapping and Susceptibility Assessment Using Geospatial Analysis and Earth Observation Data. Land, 9(5): 133; https://doi.org/10.3390/land9050133.
  • Zhou, J., Tan, Sh., Li, J., Xu, J., Wang, Ch., Ye, H. Landslide Susceptibility Assessment Using the Analytic Hierarchy Process (AHP): A Case Study of a Construction Site for Photovoltaic Power Generation in Yunxian County, Southwest China, Sustainability, 15: 5281.