Emergency Management

Emergency Management

Identification and zoning of susceptible area of landslide in the Javroud rural district

Document Type : Original Article

Authors
1 Ph.D. in Geomorphology (Environmental Planning), Hakim Sabzevari University, Sabzevar
2 Graduate Student, Department of Geomorphology, Hakim Sabzevari University, Sabzevar
3 MSc in Geography and Urban Planning
4 Master's degree in geomorphology, Kharazmi University, Tehran
Abstract
The dynamics of the natural environment causes changes in spatial and temporal scales. These changes can lead to morphogenesis processes that sometimes lead to destructive and irreversible effects. One of these changes is the mass movement, especially the landslide, which causes a lot of financial and human losses in different geographic areas each year, resulting in severe erosion of the soil. Shaho area in Kurdistan province and Kamyaran city has been selected as one of the areas susceptible to landslide in terms of its specific topographic and geographical location. n this research, in order to investigate and zoning the susceptible areas of slipping, 8 slope parameters, slope, elevation, lithology, land use, distance from fault, distance from the river and distance from communication were used as factors affecting the research problem. Also, two methods of fuzzy logic and ANP were used to analyze the data and select the optimal location. The results show that the study area has a relatively high slip potential. According to the results of this research, the study area was classified in terms of slip potential in four classes. The degree of slipperiness of the region varies greatly (7.5%), high (27%), moderate (31%) and low (34.5%). Due to the density of rural areas and population density in the area as well as tourist status of the area, it is necessary for the authorities to identify the areas susceptible to landslides to take necessary protective measures and measures.
Keywords
Subjects

  1. J.L., Harrison, S., Turkington, T., Reinhardt L (2016), Landslides and synoptic weather trends in the European Alps, Clim. Chang., 136 , pp. 297-308.
  2. Bellugi, D.G. Milledge, W.E. Dietrich, J.A. McKean, J.T. Perron, E.B. Sudderth, B. Kazian (2015), A spectral clustering search algorithm for predicting shallow landslide size and location J. Res., 120 (2015), pp. 300-324
  3. Cruden, D.M., Varnes, D.J., (1996). Landslide types and processes. In: Turner, A.K., Schuster, R.L. (Eds.), Landslides, Investigation and Mitigation, Transportation Research Board Special Report 247, Washington D.C., pp. 36–75.
  4. Hungr, O., Leroueil, S.,  Picarelli, L (2013),  The Varnes classification of landslide types, an update, Volume 11, Issue 2, pp 167–194.
  5. D (2012), Global patterns of loss of life from landslides, Geology, 40 (10), pp. 927-930
  6. Sidle, R.C., Ochiai, H (2006), Landslides: processes, prediction, and land use, Water Resour. Monogr., 18, AGU, Washington, 312 pp.
  7. عابدینی، موسی؛ بهاره قاسمیان، شیرزادی، عطار (1393)، مدل­سازی خطر وقوع زمین­لغزش با استفاده از مدل آماری رگرسیون لجستیک (مطالعه موردی: استان کردستان، شهرستان بیجار). مجله جغرافیا و توسعه شماره 37، صص 85 تا 102.
  8. علیجانی، بهلول؛ قهرودی تالی، منیژه؛ امیراحمدی، ابولقاسم (1384)، پهنه­بندی خطر وقوع زمین­لغزش در دامنه­های شمالی شاه جهان با استفاده از GIS (مطالعه موردی: حوضه اسطرخی شیروان)، فصلنامه تحقیقات جغرافیایی، دوره 22، شماره 1 (پیاپی 84).
  9. Lee, S., (2007). Application and verification of fuzzy algebraic operators to landslide susceptibi mapping. Environmental Geology 52, pp 615-623.
  10. Yalcin, A., (2008) GIS based landslide susceptibility maping using analytical hierarchy process and bivariate statistics in Ardesen (Turkey), Comparisons of result and confirmation Catena ,72,1-12.
  11. Bednarik, M., Magulova, B., Matys, M., Marschalko, M., (2010), Landslide SusceptibilityAssessment of the Kralˇovany–Liptovsky´ Mikulaš Railway Case Study, Physics and Chemistry of the Earth, Vol. 35, PP.162-171.
  12. Emrehan, K. S., Cengizhan, I. and Taskin, K. (2015). “A Comparison of Feature and Expert-Based Weighting Algorithms in Landslide Susceptibility Mapping.” Procedia Earth and Planetary Science 15 (2015), 462-467.
  13. Mia, MT, Sultana N, Paul A(2016), Studies on the Causes, Impacts and Mitigation Strategies of Landslide in Chittagong city, Bangladesh. J. Sci. Nat 8(2):1-5.
  14. یمانی، مجتبی؛ حسن‌پور، سیروس­؛ مصطفایی، ابوالفضل؛ شادمان رودپشتی، مجید (1390)، نقشه پهنه­بندی خطر زمین­لغزش در حوضه آبخیز کارون بزرگ با استفاده از مدل AHP در محیط GIS، مجله جغرافیا و برنامه­ریزی محیطی، سال 23، شماره 4.
  15. روستایی، شهرام؛ احمدزاده، حسن (1391) پهنه­بندی مناطق متأثّر از خطر زمین­لغزش در جاده تبریز – مرند با استفاده از سنجش‌ازدور و GIS، پژوهش­های ژئومورفولوژی کمی، شماره 1، صص 58-47.
  16. یمانی، مجتبی؛ شمسی‌پور، علی‌اکبر؛ گورابی، ابوالقاسم؛ رحمتی، مریم (1392)، تعیین مرز پهنه­های خطر زمین‌لغزش در مسیر آزادراه خرم آباد-پل زال با روش تحلیل سلسله مراتبی- فازی، نشریه تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی، سال چهاردهم، شماره 3.
  17. نیری، هادی؛ کرمی، محمدرضا؛ سالاری، ممند (1395)، پهنه­بندی خطر زمین­لغزش از طریق ارزیابی متغیرهای محیطی با استفاده از مدل تحلیل شبکه­ای (مطالعه موردی: شهر بیجار)، مجله پژوهش­های کمی، سال پنجم، شماره 4 .
  18. جمالی، لقمان؛ فلاحی، غلامرضا (1395)، پهنه‌بندی خطر زمین‌لغزش در حوضه آبریز سیمینه‌رود بوکان با تلفیق مدل­های آماری، فرایند تحلیل سلسله مراتبی و سامانه اطلاعات مکانی، نشریه علمی-پژوهشی علوم و فنون نقشه‌برداری، دوره ششم، شماره 4.
  19. حاجی حسینلو، حسن؛ مقدم دیزج هریک، مهسا (1395)، ارزیابی و پهنه­بندی خطر زمین­لغزش در منطقه ولدیان با استفاده از روش آنبالاگان (شرق شهرستان خوی)، فصلنامه جغرافیایی سرزمین، علمی-پژوهشی، سال سیزدهم، شماره 52.
  20. صفاری، امیر؛ هاشمی، معصومه (1395)، پهنه­بندی حساسیت وقوع زمین­لغزش با مدل­های آنتروپی و منطق فازی (مطالعه موردی: شهرستان کرمانشاه)، فصلنامه جغرافیای طبیعی، سال نهم، شماره 43.
  21. بهاروند، سیامک ؛ سارویی، حمزه؛ سوری، سلمان (1396)، پهنه­بندی خطر زمین­لغزش با استفاده از روش ترکیب خطی وزن­دار (مطالعه موردی: حوضه ده سفید لرستان)، فصلنامه جغرافیای طبیعی، سال دهم.
  22. آقانباتی، (1383) زمین­شناسی ایران، چاپ اول، انتشارات صنوبر، سازمان زمین­شناسی و اکتشافات معدنی کشور.
  23. Kosko, B. 1992- Fuzzy systems as universal approximators Fuzzy Systems (1992), IEEE International Conference on San Diego, CA.
  24. Saaty, T. L (1999), "Fundamentals of the Analytic Network Process", Proceedings of ISAHP 1999, Kobe, Japan.

  • Receive Date 22 August 2018
  • Revise Date 18 November 2020
  • Accept Date 19 September 2020