
تعداد نشریات | 26 |
تعداد شمارهها | 404 |
تعداد مقالات | 3,552 |
تعداد مشاهده مقاله | 5,509,403 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,769,422 |
ارزیابی روشهای یادگیری ماشین (SVM، GLM، FDA و RF) در تهیه نقشه حساسیت سیل بخشی از استان خوزستان | ||
مدل سازی و مدیریت آب و خاک | ||
مقاله 15، دوره 5، شماره 1، 1404، صفحه 231-246 اصل مقاله (1.43 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22098/mmws.2024.15566.1485 | ||
نویسندگان | ||
رویت قنواتی* 1؛ علی سلاجقه2؛ حمیدرضا پورقاسمی3؛ شهرام خلیقی سیگارودی4؛ حمیدرضا کشت کار5 | ||
1دانشجوی دکتری، گروه احیا مناطق خشک و کوهستانی، دانشکدة منابع طبیعی، دانشگاه تهران، تهران، ایران | ||
2استاد، گروه احیاء مناطق خشک و کوهستانی، دانشکدة منابع طبیعی، دانشگاه تهران، تهران، ایران | ||
3استاد، بخش علوم خاک، دانشکدة کشاورزی، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران | ||
4دانشیار، گروه احیا مناطق خشک و کوهستانی، دانشکدة منابع طبیعی، دانشگاه تهران، تهران، ایران | ||
5استادیار، گروه احیا مناطق خشک و کوهستانی، دانشکدة منابع طبیعی، دانشگاه تهران، تهران، ایران | ||
چکیده | ||
سیل یکی از مخربترین بلایای طبیعی است که خسارات جدی به منابع طبیعی و زیرساختها وارد کرده و تلفات انسانی بسیاری بههمراه دارد. مدلهای یادگیری ماشین بهمنظور شناسایی و مدیریت مناطق در معرض خطر سیل بهطور گستردهای مورد توجه بوده است. هدف از این تحقیق ارزیابی عملکرد چهار مدل ماشین بردار پشتیبان (SVM)، خطی تعمیمیافته (GLM)، آنالیز تفکیکی انعطافپذیر (FDA) و جنگل تصادفی (RF) در مدلسازی پراکنش خطر وقوع سیل بخشی از استان خوزستان بود. برای این منظور 13 عامل مؤثر بر سیل شامل عوامل توپوگرافی، هیدرواقلیمی، سنگشناسی و انسانی تعیین شد. سپس موقعیت 334 نقطه محل وقوع و عدم وقوع سیلاب براساس بازدیدهای میدانی و گزارشهای موجود مشخص شد؛ که 70% از این نقاط برای آموزش و 30% باقیمانده جهت اعتبارسنجی مدلها، بصورت تصادفی در نظر گرفته شد. نتایج ارزیابی عملکرد مدلهای مورد بررسی براساس شاخص مساحت زیر منحنی مشخصه عامل گیرنده (ROC) برای مدلهای RF، GLM و FDA بالاتر از 7/0 بدست آمد؛ که مدل RF با سطح زیر منحنی 8/98 درصد از دقت بالاتری نسبت به سایر مدلها برخوردار بود. براساس نقشه حساسیت خطر سیل حاصل از این مدل بهترتیب در 7/4% و 4/12% از سطح منطقه احتمال وقوع سیل خیلیزیاد و زیاد بوده است. نتایج این تحقیق به مدیران در کاهش تهدیدهای مرتبط با سیل و اجرای راهکارهای مدیریتی مؤثر در جهت کاهش خسارات آن کمک میکند. | ||
کلیدواژهها | ||
مدلهای یادگیری ماشین؛ نقشه حساسیت خطر سیل؛ مدل جنگل تصادفی؛ استان خوزستان | ||
مراجع | ||
منابع چراغی قلعه سری، علی، حبیبنژاد روشن، محمود، و روشان، سیدحسین. (1399). تهیه نقشه حساسیت سیلاب با استفاده از مدل ماشین بردار پشتیبان (SVM) و سیستم اطلاعات جغرافیایی .(GIS) مخاطرات محیط طبیعی، 9(25)، 61–80. doi:10.22111/jneh.2020.31018.1547 رجبیزاده، یوسف، ایوبزاده، سیدعلی، و قمشی، مهدی (1398). بررسی سیل استان خوزستان طی سال آبی 1397-1398 و ارائه راهکارهای کنترل و مدیریت آن در آینده. اکوهیدرولوژی، 6(4)، 1069-1084doi:10.22059/ije.2020.285854.1166 زارع چاهوکی، محمدعلی, خلاصی اهوازی، لیلا، و آذرنیوند، حسین (1390). مدلسازی پراکنش گونههای گیاهی بر اساس عوامل خاک و توپوگرافی با استفاده از روش رگرسیون لجستیک در مراتع شرق سمنان. مرتع و آبخیزداری، 67(1)، 45-59. doi: 10.22059/jrwm.2014.50827
References AlQahtany, A. M., & Abubakar, I. R. (2020). Public perception and attitudes to disaster risks in a coastal metropolis of Saudi Arabia. Disaster Risk Reduction, 44, 101422. doi:10.1016/j.ijdrr.2019.101422 Bozorgmehr, S. (2019). Southwest Iran hit hard by flooding, evacuation underway in Ahvaz. Reuters. Retrieved 11 April 2019. https://www.reuters.com/article/us-iran-foods/southwest-iran-hit-hard%02by-fooding-evacuation-underway-in-ahvaz-idUSKCN1RM1G6 Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45(1), 5–32. doi:10.1023/A:1010933404324 Chen, W., Chai, H., Zhao, Z., Wang, Q., & Hong, H. (2016). Landslide susceptibility mapping based on GIS and support vector machine models for the Qianyang County, China. Environmental Earth Sciences, 75(6), 474. doi:10.1007/s12665-015-5093-0 Cheraghi Ghalehsari, A., Habibnejad Roshan, M., & Roshun, S.H., (2020) Flood susceptibility mapping using a support vector machine models (SVM) and geographic information system (GIS), Natural Environmental Hazards, 9(25), 61-80. [In Persian] doi:10.22111/jneh.2020.31018.1547 Conoscenti, C., Agnesi, V., Angileri, S., Cappadonia, C., Rotigliano, E., & Märker, M. (2013). A GIS-based approach for gully erosion susceptibility modelling: a test in Sicily, Italy. Environmental Earth Sciences, 70(3), 1179–1195. doi:10.1007/s12665-012-2205-y Cutler, D. R., Edwards, T. C., Beard, K. H., Cutler, A., Hess, K. T., Gibson, J., & Lawler, J. J. (2007). Random forests for classification in ecology. Ecology, 88(11), 2783–2792. https://doi.org/10.1890/07-0539.1 Dehnavi, A., Aghdam, I. N., Pradhan, B., & Morshed Varzandeh, M. H. (2015). A new hybrid model using step-wise weight assessment ratio analysis (SWARA) technique and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) for regional landslide hazard assessment in Iran. Catena, 135, 122–148. doi:10.1016/j.catena.2015.07.020 Goetz, J. N., Brenning, A., Petschko, H., & Leopold, P. (2015). Evaluating machine learning and statistical prediction techniques for landslide susceptibility modeling. Computers & Geosciences, 81, 1–11. doi:10.1016/j.cageo.2015.04.007 Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press, 1, 98–164. http://www.deeplearningbook.org Gupta, L., & Dixit, J. (2022). A GIS-based flood risk mapping of Assam, India, using the MCDA-AHP approach at the regional and administrative level. Geocarto International, 37(26), 11867–11899. doi:10.1080/10106049.2022.2060329 Guzzetti, F., Reichenbach, P., Cardinali, M., Galli, M., & Ardizzone, F. (2005). Probabilistic landslide hazard assessment at the basin scale. Geomorphology, 72(1–4), 272–299. doi:10.1016/j.geomorph.2005.06.002 Hitouri, S., Mohajane, M., Lahsaini, M., Ali, S. A., Setargie, T. A., Tripathi, G., D’Antonio, P., Singh, S. K., & Varasano, A. (2024). Flood susceptibility mapping using SAR data and machine learning algorithms in a small Watershed in Northwestern Morocco. Remote Sensing, 16(5), 858. doi:10.3390/rs16050858 Hong, H., Pradhan, B., Bui, D. T., Xu, C., Youssef, A. M., & Chen, W. (2017). Comparison of four kernel functions used in support vector machines for landslide susceptibility mapping: a case study at Suichuan area (China). Geomatics, Natural Hazards and Risk, 8(2), 544–569. doi:10.1080/19475705.2016.1250112 Kalantar, B., Pradhan, B., Naghibi, S. A., Motevalli, A., & Mansor, S. (2018). Assessment of the effects of training data selection on the landslide susceptibility mapping: a comparison between support vector machine (SVM), logistic regression (LR) and artificial neural networks (ANN). Geomatics, Natural Hazards and Risk, 9(1), 49–69. doi:.org/10.1080/19475705.2017.1407368 Kalantar, B., Ueda, N., Saeidi, V., Ahmadi, K., Halin, A. A., & Shabani, F. (2020). Landslide susceptibility mapping: machine and ensemble learning based on remote sensing big data. Remote Sensing, 12(11), 1737. :doi:10.3390/rs12111737 Khosravi, K., Pourghasemi, H. R., Chapi, K., & Bahri, M. (2016). Flash flood susceptibility analysis and its mapping using different bivariate models in Iran: a comparison between Shannon’s entropy, statistical index, and weighting factor models. Environmental Monitoring and Assessment, 188(12), 656. doi:10.1007/s10661-016-5665-9 Masoudi, M., & Elhaeesahar, M. (2016). Trend assessment of climate changes in Khuzestan Province, Iran. Natural Environment Change, 2(2), 143-152. https://journals.ut.ac.ir/article_60997.html Nachappa, T., Ghorbanzadeh, O., Gholamnia, K., & Blaschke, T. (2020). Multi-hazard exposure mapping using machine learning for the state of Salzburg, Austria. Remote Sensing, 12(17), 2757. doi:10.3390/rs12172757 Pourghasemi, H. R., Gayen, A., Edalat, M., Zarafshar, M., & Tiefenbacher, J. P. (2020). Is multi-hazard mapping effective in assessing natural hazards and integrated watershed management? Geoscience Frontiers, 11(4), 1203–1217. doi: 10.1016/j.gsf.2019.10.008 Pourghasemi, H. R., Pouyan, S., Bordbar, M., Golkar, F., & Clague, J. J. (2023). Flood, landslides, forest fire, and earthquake susceptibility maps using machine learning techniques and their combination. Natural Hazards, 116(3), 3797–3816. doi:10.1007/s11069-023-05836-y Pourghasemi, H. R., & Rahmati, O. (2018). Prediction of the landslide susceptibility: Which algorithm, which precision? CATENA, 162, 177–192. doi:10.1016/j.catena.2017.11.022 Rahman, M., Chen, N., Islam, M. M., Mahmud, G. I., Pourghasemi, H. R., Alam, M., Rahim, M. A., Baig, M. A., Bhattacharjee, A., & Dewan, A. (2021). Development of flood hazard map and emergency relief operation system using hydrodynamic modeling and machine learning algorithm. Cleaner Production, 311, 127594. doi:10.1016/j.jclepro.2021.127594 Rajabizadeh, Y., Ayyoubzadeh, S. A., & Gholami, M., (2020). Flood survey of Khuzestan province in 97-98 and providing solutions for its control and management in the future. Ecohydrology, 6(4), 1069-1084. [In Persian] doi:10.22059/ije.2020.285854.1166. Rahman, M., Ningsheng, C., Islam, M. M., Dewan, A., Iqbal, J., Washakh, R. M. A., & Shufeng, T. (2019). Flood susceptibility assessment in Bangladesh using machine learning and multi-criteria decision analysis. Earth Systems and Environment, 3(3), 585–601. doi:10.1007/s41748-019-00123-y Ramsay, J. O., & Dalzell, C. J. (1991). Some Tools for functional data analysis. Royal Statistical Society. Series B (Methodological), 53(3), 539–572. doi:10.1111/j.2517-6161.1991.tb01844.x Reichenbach, P., Rossi, M., Malamud, B. D., Mihir, M., & Guzzetti, F. (2018). A review of statistically-based landslide susceptibility models. Earth-Science Reviews, 180, 60–91. doi:10.1016/j.earscirev.2018.03.001 Rossi, M., & Reichenbach, P. (2016). LAND-SE: a software for statistically based landslide susceptibility zonation, version 1.0. Geoscientific Model Development, 9(10), 3533–3543. doi:10.5194/gmd-9-3533-2016 Rutgersson, A., Kjellström, E., Haapala, J., Stendel, M., Danilovich, I., Drews, M., Jylhä, K., Kujala, P., Larsén, X. G., Halsnæs, K., Lehtonen, I., Luomaranta, A., Nilsson, E., Olsson, T., Särkkä, J., Tuomi, L., & Wasmund, N. (2022). Natural hazards and extreme events in the Baltic Sea region. Earth System Dynamics, 13(1), 251–301. doi:10.5194/esd-13-251-2022 Saharia, M., Jain, A., Baishya, R. R., Haobam, S., Sreejith, O. P., Pai, D. S., & Rafieeinasab, A. (2021). India flood inventory: creation of a multi-source national geospatial database to facilitate comprehensive flood research. Natural Hazards, 108(1), 619–633. doi:10.1007/s11069-021-04698-6 Sahoo, S. N., & Sreeja, P. (2017). Development of flood inundation maps and quantification of flood risk in an urban catchment of Brahmaputra River. ASCE-ASME Risk and Uncertainty in Engineering Systems, Part A: Civil Engineering, 3(1). doi:10.1061/AJRUA6.0000822 Satarzadeh, E., Sarraf, A., Hajikandi, H., & Sadeghian, M. S. (2022). Flood hazard mapping in western Iran: assessment of deep learning vis-à-vis machine learning models. Natural Hazards, 111(2), 1355–1373. doi:10.1007/s11069-021-05098-6 Schoppa, L., Disse, M., & Bachmair, S. (2020). Evaluating the performance of random forest for large-scale flood discharge simulation. Hydrology, 590, 125531. doi:10.1016/j.jhydrol.2020.125531 Segond, M.-L., Wheater, H. S., & Onof, C. (2007). The significance of spatial rainfall representation for flood runoff estimation: A numerical evaluation based on the Lee catchment, UK. Hydrology, 347(1–2), 116–131. doi:10.1016/j.jhydrol.2007.09.040 Segue, W. S., Njilah, I. K., Fossi, D. H., & Nsangou, D. (2024). Advancements in mapping landslide susceptibility in Bafoussam and its surroundings area using multi-criteria decision analysis, statistical methods, and machine learning models. African Earth Sciences, 213, 105237. doi:10.1016/j.jafrearsci.2024.105237 Towfiqul Islam, A. R. M., Talukdar, S., Mahato, S., Kundu, S., Eibek, K. U., Pham, Q. B., Kuriqi, A., & Linh, N. T. T. (2021). Flood susceptibility modelling using advanced ensemble machine learning models. Geoscience Frontiers, 12(3), 101075. doi:10.1016/j.gsf.2020.09.006 Vafakhah, M., Mohammad Hasani Loor, S., Pourghasemi, H., & Katebikord, A. (2020). Comparing performance of random forest and adaptive neuro-fuzzy inference system data mining models for flood susceptibility mapping. Geosciences, 13(11), 417. doi:10.1007/s12517-020-05363-1 Vojtek, M., & Vojteková, J. (2019). Flood susceptibility mapping on a national scale in Slovakia using the analytical hierarchy process. Water, 11(2), 364. doi:org/10.3390/w11020364 Wen, T., Tiewang, W., Arabameri, A., Asadi Nalivan, O., Pal, S. C., Saha, A., & Costache, R. (2022). Land-subsidence susceptibility mapping: assessment of an adaptive neuro-fuzzy inference system–genetic algorithm hybrid model. Geocarto International, 37(26), 12194–12218. doi:10.1080/10106049.2022.2066198 Yalcin, A. (2008). GIS-based landslide susceptibility mapping using analytical hierarchy process and bivariate statistics in Ardesen (Turkey): Comparisons of results and confirmations. catena, 72(1), 1–12. doi:10.1016/j.catena.2007.01.003 Youssef, A. M., Mahdi, A. M., Al-Katheri, M. M., Pouyan, S., & Pourghasemi, H. R. (2023). Multi-hazards (landslides, floods, and gully erosion) modelling and mapping using machine learning algorithms. African Earth Sciences, 197, 104788. doi:10.1016/j.jafrearsci.2022.104788 Yu, L., Wang, Y., & Pradhan, B. (2024) Enhancing landslide susceptibility mapping incorporating landslide typology via stacking ensemble machine learning in Three Gorges Reservoir, China.Geoscience Frontiers, 15(4). doi: 10.1016/j.gsf.2024.101802 Zare Chahouki, M.A., Khalsi Ahvazi, L., & Azarnivand, H. (2020) Plant species distribution modeling using logistic regression models in the North East of Semnan, Rangeland and watershed, 67(1), 45-59. [In Persian] doi:10.22059/jrwm.2014.50827 Zhou, C., Yin, K., Cao, Y., Ahmed, B., Li, Y., Catani, F., & Pourghasemi, H. R. (2018). Landslide susceptibility modelling applying machine learning methods: A case study from Longju in the Three Gorges Reservoir area, China. Computers & Geosciences, 112, 23–37. doi:10.1016/j.cageo.2017.11.019 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 344 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 173 |