Journal of Applied Research in Geographical Sciences
نشریه تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی
jgs
Literature & Humanities
http://jgs.khu.ac.ir
1
admin
2228-7736
2588-5138
10.61186/jgs
fa
jalali
1396
6
1
gregorian
2017
9
1
17
45
online
1
fulltext
fa
پهنهبندی خطر زمینلغزش با استفاده از روش آماری رگرسیون لجستیک در حوضه آبریز لواسانات
ژئومورفولوژی
Geomorphology
پژوهشي
Research
<div style="text-align: justify;"><strong><span style="font-family:b nazanin;">زمینلغزش یکی از خطرات طبیعی است که همه ساله خسارتهای جانی و مالی فراوانی را در مناطق کوهستانی، پرباران و لرزهخیز به همراه دارد.</span></strong> <strong><span style="font-family:b nazanin;">این مخاطرات در شیبهای طبیعی و یا شیبهایی که به دست انسان تغییر یافتهاند اتفاق میافتد. در این پژوهش خطر زمینلغزش در حوضه آبریز لواسانات با مدل رگرسیون لجستیک به منظور تعیین مناطق خطر زمینلغزش برای مدیریت و خسارت حوضه آبریز لواسانات مورد ارزیابی قرار گرفت. ابتدا از طریق بازدید میدانی، نقشههای زمینشناسی و توپوگرافی و با مرور منابع قبلی و بررسی شرایط <span style="color:#262626;">حوضه آبریز لواسان هشت عامل </span>اعم از ارتفاع، شیب، جهتشیب، لیتولوژی، فاصله از گسل، فاصله از آبراهه، فاصله ازجاده، کاربری اراضی به عنوان عوامل مؤثر بر وقوع زمینلغرش موردارزیابی قرار گرفت.</span></strong><strong><span style="font-family:b nazanin;"> پس از انجام پهنهبندی زمین لغزش درصد پهنههای لغزشی در هر کلاس محاسبه شد نتیجه نشان داد که در محدوده مورد مطالعه، مناطقی که با خطر بسیار بالا پهنهبندی شدهاند بیشترین درصد از میزان مساحت منطقه را به خود اختصاص دادهاند</span></strong><strong><span style="font-family:b nazanin;">. در مدل حاضر که با استفاده از رگرسیون لجستیک انجام گرفت عامل کاربری اراضی با بیشترین ضریب بهترین متغیر پیشبینی کننده احتمال وقوع زمین لغزش در منطقه است. بیشترین پتانسیل لغزش در حوضه مورد مطالعه در مراتع مرغوب و استپی و مراتع متوسط و در سازند سنوزوئیک و کواترنری میباشد.</span></strong></div>
<a name="OLE_LINK44"></a>
<a name="OLE_LINK92"></a><a name="OLE_LINK91">18 - Ayalew. L. Yamagishi. H. Marui. H & Kanno. T. (2005). <strong>"Landslides in Sado Island of Japan: Part II. GIS-based susceptibility mapping with comparisons of results from two methods and verifications.",</strong> Engineering Geology 81. (2005). 432– 445.</a><br>
19 - Ayalew,l. and Yamagishi, H. (2005):<strong>The application of GIS –based logistic regression for landslide susceptibility mapping in the Kakuda-Yaahiko Mountanins</strong>, central Japan, Geomorphology 65,15-31.<br>
20 - Atkinson, P., Massari, R (2011). <strong>Logistic modeling susceptibility to land sliding in the Apennines</strong>, Italy Geomorphology.Vol.130.<br>
21- Cornforth, D., H., 2005, <strong>"Landslides in practice: investigation, analysis, and remedial/preventative options in soils</strong>", Wiley, 1ed, 624 pp<span dir="RTL">.</span><br>
22 -Chen, Zhaohua. Wang, Jinfei (2007). <strong>Landslide hazard mapping using logistic regressionmodel in Mackenzie Valley</strong>, Canada. Geomorphology, Vol.42.<br>
23 - Dai, F. C.& Lee, c. f. (2002): <strong>Landslide characteristics and slop instability modeling using GIS</strong>.Lantau,Hong Kong Gemorphology 42, 213-228.<br>
24 - Das, I., Sahoo. S, Westen, A. Stein, A. Hack, A. (2010). <strong>Lanslidesusceptibility assessment using logistic regression and its comparison with a rock mass classification system, along road section in the northern Himalayas (India)</strong>. Geomorphology, Vol.1147.<br>
25 - Gregory C.Ohlmacher, John C. Davis (2003). <strong>Using multiple logistic regression and GIS technology to predict landslide hazard in northeast Kansas</strong>, USA. Geomorphology,Vol 69.<br>
26 - Hosseinzadeh, M., Servati, M. R., and Mansouri, A. 2009. <strong>Zonation of Mass Movements Occurring Risk using Logistic Regression Model. IRAN Geology Quarterly</strong>, 3 (11): 27-37. (in Per.)<br>
27 - Lee, S. 2007. <strong>Application and Verification of Fuzzy Algebraic Operators to Landslide Susceptibility Mapping</strong>. Environment Geology, 52: 615-623. (In Eng.)<br>
28 -Menard. S. (1995) Applied logistic regression analysis. Sage university Paper Series on Quantitative Applications in Social Sciences, vol. 106. Thousand Oaks. California. 98 pp.<br>
29- Parthian, B., Lee, S. (2010). <strong>Landslide susceptibility assessment and factor effect analysis: bad propagation artificial neural networks and comparison with frequency ratio and bivariate logistic regression modeling</strong>. Geomorphology, Vol. 25.
حرکات تودهای, پهنهبندی, خطر زمینلغزش, مدل لجستیک, حوضه آبریز لواسانات.
7
24
http://jgs.khu.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-3109-1&slc_lang=fa&sid=1
فریبا
همتی
f.hematti@gmail.com
10031947532846008789
10031947532846008789
Yes
دانشجوی دکتری ژئومورفولوژی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران
سید اسداله
حجازی
s.hejazi@tabrizu.ac.ir
10031947532846008790
10031947532846008790
No
دانشیار گروه ژئومورفولوژی، تبریز