ارزیابی وضعیت آسیب‌پذیری خطوط ارتباطی و نقاط روستایی در برابر مخاطره زمین‌لغزش در قلمروهای کوهستانی (مطالعه موردی: مسیر ارتباطی میانه تا بستان‌آباد)

نوع مقاله : پژوهشی کاربردی

نویسندگان

گروه ژئومورفولوژی، دانشکده جغرافیا، دانشگاه تهران، تهران، ایران

چکیده

زمین‌لغزش یکی از مهم‌ترین مخاطراتی است که هر ساله باعث بروز خسارات زیادی در مناطق کوهستانی می‌شود. از جمله مناطقی که در معرض این مخاطره قرار دارد، مسیر ارتباطی شهر میانه تا بستان آباد است. با توجه به اهمیت موضوع، در این پژوهش به شناسایی مناطق مستعد وقوع زمین‌لغزش و تحلیل وضعیت آسیب‌پذیری نقاط روستایی در این مسیر پرداخته شده است. در این تحقیق از تصاویر ماهواره‌های MODIS، مدل رقومی ارتفاعی 30 متر SRTM و لایه رقومی زمین‌شناسی 1:100000 منطقه به‌عنوان مهم‌ترین داده‌های تحقیق استفاده شده است. مهم‌ترین ابزارهای مورد استفاده در این تحقیق، سامانه گوگل ارث انجین، ArcGIS و TerrSet بوده است. همچنین در این تحقیق از مدل‌های WLC، OWA و AHP به منظور شناسایی مناطق مستعد وقوع زمین‌لغزش استفاده شده است. بر اساس نتایج بدست آمده، در روش WLC حدود ۲۷/۸ درصد و در روش OWA حدود ۲۷/۶ درصد از کل مساحت منطقه در طبقات با پتانسیل زیاد و خیلی زیاد وقوع زمین‌لغزش قرار دارند که بیش‌تر در بخش‌های غربی و میانی و منطبق بر دامنه‌های منتهی به مسیر جاده میانه–بستان‌آباد واقع شده‌اند. همچنین، نتایج این تحقیق نشان داده است که حداقل 10 مورد از روستاهای منطقه در معرض مخاطره زمین‌لغزش قرار دارند که ضروری است اقدامات لازم از جمله مدیریت تغییرات کاربری اراضی و نظارت بر رعایت اصول صحیح توسعه راه‌های ارتباطی صورت گیرد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Assessment of Vulnerability of Communication Lines and Rural Settlements against Landslide Hazard in Mountainous Areas (Case Study: Mianeh to Bostanabad Road)

نویسندگان [English]

  • kamyar Emami
  • Negar Dehdehi
  • Ali Mirakhorli
Department of Geomorphology, Faculty of Geography, University of Tehran, Tehran, Iran.
چکیده [English]

Landslides are one of the most significant hazards causing considerable damage annually in mountainous regions. Among the vulnerable areas is the communication corridor between the cities of Mianeh and Bostanabad. Given the importance of this issue, this study focuses on identifying landslide-prone areas and analyzing the vulnerability of rural settlements along this route. The research utilized key datasets including MODIS satellite imagery, the 30-meter resolution SRTM Digital Elevation Model (DEM), and a 1:100,000 scale digital geological map of the region. The main tools employed in this study were Google Earth Engine, ArcGIS, and TerrSet software. Additionally, the WLC, OWA, and AHP models were applied to identify landslide susceptibility zones. According to the results, approximately 27.8% of the study area identified by the WLC method and 27.6% by the OWA method fall within high and very high landslide susceptibility classes, mainly located in the western and central parts of the study area, coinciding with the slopes adjacent to the Mianeh–Bostanabad road. Moreover, the results of this study have shown that at least 10 villages in the region are at risk of landslides, making it essential to take necessary measures such as managing land-use changes and monitoring compliance with proper principles in the development of transportation routes.
 
Extended Abstract
 
Introduction
Natural hazards refer to environmental phenomena and events that can cause human casualties, financial losses, and environmental damage to people and infrastructure. The increasing population growth, expansion of human activities, and lack of attention to environmental capacities have intensified the likelihood of natural hazards in recent years. Landslides are among the most dangerous and common natural hazards in mountainous and sloped areas, caused by the downward sliding of large volumes of soil and rock. This phenomenon is usually triggered or exacerbated by heavy rainfall, earthquakes, human activities such as deforestation, and unstable construction, and can lead to road blockages, destruction of buildings, and harm to human lives. Therefore, identifying and managing landslide hazards is crucial for reducing damages and increasing the safety of local communities. In countries with rugged topography like Iran, landslides can cause significant human and financial losses and threaten vital infrastructures such as roads, bridges, and civil installations. The occurrence of landslides is influenced by various factors. In addition to natural factors such as topography, geology, and hydroclimatic conditions, human activities including construction development and land-use changes contribute to landslide occurrence in many regions. Among the vulnerable areas is the road corridor between Mianeh and Bostanabad located in East Azerbaijan Province. Given the importance of the issue, this study aims to identify landslide-prone areas along this rout.
 
Methodology
In this study, satellite images from MODIS, the 30-meter SRTM Digital Elevation Model (DEM), and the 1:100,000 scale digital geological map of the area were used as the primary data sources. The main tools employed in this research included Google Earth Engine, ArcGIS, and TerrSet software. Additionally, the WLC, OWA, and AHP models were utilized. Given the objectives of the study, the research was conducted in several stages. In the first stage, after identifying the relevant parameters and preparing their informational layers, each data layer was assigned an intra-layer value ranging from zero to one to enable evaluation; these layers were standardized based on their intra-layer values, where landslide-prone areas were assigned values close to one, and non-prone areas values near zero. In the second stage, using the Analytic Hierarchy Process (AHP) model and Expert Choice software, weights were assigned to the data layers, and these weights were then applied. In the third stage, using the WLC and OWA models, the data layers were combined, and the final landslide susceptibility map was produced. In the fourth stage, the vulnerability status of the villages within the study area against landslide hazards was evaluated.
 
Results and Discussion
The assessment of area and percentage of landslide susceptibility classes indicates that areas with high and very high landslide potential cover approximately 178 and 171 square kilometers (equivalent to 27.8% and 27.6% of the total area) in the WLC and OWA methods, respectively. A significant portion of these areas adjoin the main Mianeh–Bostanabad road, thus possessing high importance and sensitivity. Conversely, areas with low and very low landslide potential cover about 291 and 242 square kilometers (equivalent to 46.9% and 38.9% of the area) in the WLC and OWA methods, respectively. These areas are mainly located in the eastern parts of the region, particularly near Mianeh city, where the elevation and slope are low, resulting in lower landslide susceptibility. After producing the final landslide susceptibility maps, the spatial distribution of 49 village points within the study area was analyzed according to susceptibility classes. The results showed that 9 and 11 villages (representing 18.4% and 22.4% of all villages in the area) are situated in high and very high landslide potential zones according to the WLC and OWA methods, respectively. Additionally, 30 and 28 villages (61.2% and 57.1% of all villages) fall within low and very low susceptibility zones in the WLC and OWA analyses.
 
Conclusion
The results indicate that topographical factors such as elevation and steep slopes, lithology type, and proximity to faults play significant roles in increasing landslide risk. According to the analyses, about 27.8% of the total area in the WLC method and 27.6% in the OWA method fall within high and very high susceptibility classes, primarily located in the western and central parts, mostly corresponding to slopes adjacent to the Mianeh–Bostanabad road corridor. Areas with low and very low susceptibility are mainly in the eastern region, especially around Mianeh city. The vulnerability assessment of 49 villages indicated that at least 10 villages are in high-risk zones, necessitating special attention and management actions to reduce potential damages. Based on the findings, it is recommended that land-use planning and developmental projects in high susceptibility zones be limited and based on detailed geotechnical studies. Implementing slope stabilization projects, constructing retaining walls, and applying surface water control engineering methods can effectively reduce landslide hazards. Moreover, installing monitoring and early warning systems in critical points, particularly in villages at risk, is essential. Educating and raising awareness among local residents about early signs of landslides and preventive measures plays a crucial role in minimizing human and financial losses. Continuous updating of landslide susceptibility maps with new data and employing remote sensing and GIS technologies can enhance the accuracy of management decisions.


کلیدواژه‌ها [English]

  • Landslide
  • Vulnerability
  • WLC
  • OWA
  • Rural Settlements
اسدی، معصومه؛ اکبری، فاطمه و امامی، کامیار. (1399). ارزیابی مناطق مستعد توسعه فیزیکی شهر سقز با استفاده از مدل تلفیقی AHP-Fuzzy. جغرافیا و روابط انسانی، 2(4)، 230–239. https://www.gahr.ir/article_106209.html
اسدی، معصومه؛ حیدری، زهرا و امامی، کامیار. (1401). ارزیابی روند توسعه فیزیکی شهر پلدختر به سمت مناطق سیل‌خیز. جغرافیا و مخاطرات محیطی، 11(2)، 159–174. https://doi.org/10.22067/geoeh.2021.72169.1101
اسفندیاری درآباد، فریبا؛ رحیمی، مسعود و وهاب‌زاده، مهرداد. (1403). پهنه‌بندی مخاطره ریزش سنگ در جاده خلخال به شاهرود با استفاده از الگوریتم پرسپترون چندلایه. جغرافیا و مخاطرات محیطی، 14(4)، 1-26. https://doi.org/10.22067/geoeh.2024.87847.1482
پیره، مهین و گنجائیان، حمید. (1403). تحلیل زمین‌لغزش‌های رخ‌داده در ارتباط با عوامل محیطی (مطالعه موردی: شهرستان سنندج). جغرافیا و روابط انسانی، 7(3)، 242–278. https://doi.org/10.22034/gahr.2025.458065.2135
تابش، سعید؛ نوری‌خان‌یوردی، میثم؛ دوستی، مرتضی و گنجائیان، حمید. (1399). ارائه مدل پیشنهادی برای مکان‌یابی اماکن ورزشی با استفاده از مدل تلفیقی WLC و AHP (مطالعه موردی: شهر تبریز). مدیریت و توسعه ورزش، 9(21)، 2–22. https://doi.org/10.22124/jsmd.2020.4096
جمینی، داود؛ شهابی، هیمن؛ نظری، حمید و آتش‌بهار، رامین. (1402). شناسایی سکونتگاه‌های روستایی در معرض خطر وقوع زمین‌لغزش در زیست‌بوم‌های عشایری (مطالعه موردی: شهرستان پاوه). مطالعات برنامه‌ریزی قلمرو کوچ‌نشینان، 3(1)، 107–122. https://doi.org/10.22034/jsnap.2023.410697.1066
ساداتی، سیدحمید؛ موسوی، سیدرمضان؛ وهاب‌زاده کبریا، قربان و روشان، سیدحسین. (1404). ارزیابی مدل‌های جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبان در تهیه نقشه حساسیت زمین‌لغزش (مطالعه موردی: حوضه تجن، استان مازندران). مخاطرات محیط طبیعی، 14(45)، 133–154. https://doi.org/10.22111/jneh.2025.50031.2071
سالاری، ممند؛ نیری، هادی؛ گنجائیان، حمید و امانی، خبات. (1399). ارزیابی و پیش‌بینی روند توسعه فیزیکی نواحی سکونتگاهی با تأکید بر رویکرد ژئومورفولوژیک و مدیریت محیط (مطالعه موردی: شهر پاوه). پژوهش‌های ژئومورفولوژی کمی، 9(1)، 86–101. https://doi.org/10.22034/gmpj.2020.109536
صفری نامیوندی، مهدی؛ گنجائیان، حمید؛ نصرتی، مژگان و محمدیان، کلثوم. (1403). شناسایی مناطق سیل‌زده و تحلیل عوامل مؤثر در وقوع آن (مطالعه موردی: جنوب شرق استان سیستان و بلوچستان). پژوهش‌های ژئومورفولوژی کمی، 13(2)، 181–194. https://doi.org/10.22034/gmpj.2024.449586.1494
عابدینی، موسی؛ قبادی علمداری، سودا و قاسمیان، بهاره. (1403). بررسی و پهنه‌بندی نقشه خطر وقوع زمین‌لغزش در حوضه آبخیز لیقوان‌چای با استفاده از مدل ANP. جغرافیا و روابط انسانی، 6(4)، 503–525. https://doi.org/10.22034/gahr.2023.399799.1886
کنعانی، سیمرا. (1402). شناسایی مناطق مستعد وقوع زمین‌لغزش در حوضه آبریز سد ایلام با استفاده از مدل تحلیل شبکه‌ای. جغرافیا و روابط انسانی، 5(4)، 516–524. https://doi.org/10.22034/gahr.2023.377424.1785
گنجائیان، حمید. (1403). ارزیابی استعداد لرزه‌خیزی کلان‌شهرهای ایران. فصلنامه علمی-پژوهشی اطلاعات جغرافیایی «سپهر»، 33(132)، 173–188. https://doi.org/10.22131/sepehr.2024.2019284.3047
گنجائیان، حمید. (1403). تحلیل مکانی و زمانی زمین‌لرزه‌های ایران در طی سال‌های 1907 تا 2023. جغرافیا و مخاطرات محیطی، 13(4)، 222–243. https://doi.org/10.22067/geoeh.2024.87246.1470
گنجائیان، حمید؛ نصرتی، مژگان؛ ابراهیمی، عطرین و قیصریان، سیدسعدی. (1404). ارزیابی وضعیت آسیب‌پذیری روستاهای مناطق کوهستانی در برابر مخاطرات طبیعی (مطالعه موردی: روستاهای منطقه اورامان). پژوهش‌های محیطی در قلمروهای کوهستانی، 1(2)، 57–70. https://doi.org/10.22034/ermr.2024.63510
محمدخان، شیرین؛ گنجائیان، حمید؛ شهری، سمیه و عباس‌زاده، امیرعلی. (1398). پیش‌بینی روند توسعه شهری به سمت مناطق مخاطره‌آمیز با استفاده از تصاویر چندزمانه؛ مطالعه موردی: شهر مریوان. فصلنامه علمی-پژوهشی اطلاعات جغرافیایی «سپهر»، 28(110)، 107–117. https://doi.org/10.22131/sepehr.2019.36615
محمدی، ایوب. (1404). پهنه‌بندی خطر وقوع زمین‌لغزش در مجاورت سدهای قلمروهای کوهستانی با استفاده از سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی (مطالعه موردی: سد چراغ‌ویس؛ شهرستان سقز). پژوهش‌های محیطی در قلمروهای کوهستانی، 1(1)، 15–24. https://doi.org/10.22034/ermr.2025.63295
مددی، عقیل و تقی‌زاده، داور. (1403). پهنه‌بندی خطر وقوع زمین‌لغزش در گردنه صائین (محور ارتباطی شهر اردبیل–سراب). جغرافیا و روابط انسانی، 7(3)، 822–842. https://doi.org/10.22034/gahr.2023.422684.1975
نگهبان، سعید؛ پیسوزی، تینا؛ گنجائیان، حمید و نوروزی، میلاد. (1400). شناسایی مناطق مستعد وقوع زمین‌لغزش و جابه‌جایی عمودی با استفاده از تصاویر راداری (مطالعه موردی: محدوده شهری و حاشیه شهری لواسان). جغرافیا و مخاطرات محیطی، 10(39)، 1–18. https://doi.org/10.22067/geoeh.2021.71728.1094
نگهبان، سعید؛ گنجائیان، حمید؛ ابراهیمی، عطرین و امامی، کامیار. (1398). پایش و پیش‌بینی روند تغییرات نواحی سکونتگاهی با استفاده از تصاویر چندزمانه (مطالعه موردی: شهر سنقر). فیزیک زمین و فضا، 45(2)، 343–354. https://doi.org/10.22059/jesphys.2019.275076.1007084
نگهبان، سعید؛ گنجائیان، حمید؛ ابراهیمی، عطرین و قیصریان، سیدسعدی. (1403). تحلیل نقش عوامل محیطی در وقوع سیلاب‌ها با استفاده از سامانه گوگل ارث انجین (مطالعه موردی: غرب استان گلستان). جغرافیا و برنامه‌ریزی محیطی، 35(4)، 1–18. https://doi.org/10.22108/gep.2024.142342.1659
نگهبان، سعید؛ گنجائیان، حمید؛ سعیدی، شهلا و قاسمی، افشان. (1399). مطالعه جابه‌جایی قائم حاصل از زمین‌لرزه 17/8/98 ترکمانچای با استفاده از روش InSAR. فیزیک زمین و فضا، 46(3)، 445–456. https://doi.org/10.22059/jesphys.2020.295046.1007182
نگهبان، سعید؛ گنجائیان، حمید؛ فریدونی‌کردستانی، مژده و چشمه‌سفیدی، زیبا. (1398). ارزیابی توسعه فیزیکی شهرها و گسترش به سمت مناطق ممنوعه ژئومورفولوژیکی با استفاده از LCM (مطالعه موردی: شهر سنندج). مخاطرات محیط طبیعی، 8(20)، 39–52. https://doi.org/10.22111/jneh.2018.21943.1317
نورالدین موسی، فاطمه؛ محمودی، رضا و امامی، کامیار. (1402). ارزیابی روند توسعه فیزیکی نواحی سکونتگاهی به سمت مناطق سیل‌خیز (مطالعه موردی: شهر سنندج). جغرافیا و روابط انسانی، 5(4)، 653–664. https://www.gahr.ir/article_171651.html
Ahmadi, M., Arabameri, A., & Pradhan, B. (2019). Landslide susceptibility mapping at Karaj Watershed, Iran: A comparison of frequency ratio, logistic regression, and decision tree models. Environmental Earth Sciences, 78(8), 235. https://doi.org/10.1007/s12665-019-8144-3
Bui, D. T., Pradhan, B., Lofman, O., Revhaug, I., & Dick, O. B. (2018). Landslide susceptibility assessment using decision tree, support vector machines, and Naïve Bayes models in the Hoa Binh province, Vietnam. Environmental Earth Sciences, 77(15), 569. https://doi.org/10.1007/s12665-018-7584-7
Chen, X., Zhang, Y., & Chen, W. (2023). Landslide susceptibility mapping using convolutional neural networks and GIS data: A case study in China. Environmental Earth Sciences, 82(2), 75. https://doi.org/10.1007/s12665-023-10570-2
Cruden, D. M., & Varnes, D. J. (1996). Landslide types and processes. In Landslides: Investigation and Mitigation. National Research Council, 247, 36-57. https://www.researchgate.net/publication/269710331
Erener, A., & Özceylan, E. (2021). Comparison of ensemble models for landslide susceptibility mapping: A case study from Turkey. Environmental Earth Sciences, 80(14), 1-15. https://doi.org/10.1007/s12665-021-09748-2
Ganjaeian, H., Rezaei Arefi, M., Peysoozi, T., & Emami, K. (2021). Zonning susceptible areas of landslide using WLC and OWA methods -A case study in Mountain cliff Khan, Iran. Sustainable Earth Trends, 1(2), 35-43. https://doi.org/10.52547/sustainearth.1.2.43
Guzzetti, F., Carrara, A., Cardinali, M., & Reichenbach, P. (1999). Landslide hazard evaluation: A review of current techniques and their application in a multi-scale study, Central Italy. Geomorphology, 31(1-4), 181–216. https://doi.org/10.1016/S0169-555X (99)00078-1
Highland, L. M., & Bobrowsky, P. (2008). The landslide handbook—A guide to understanding landslides. US Geological Survey. https://www.researchgate.net/publication/276206970
Khosravi, K., Blaschke, T., & Omrani, H. (2020). A novel hybrid method for landslide susceptibility mapping using deep learning and geographic information systems. Environmental Earth Sciences, 79(8), 198. https://doi.org/10.1007/s12665-020-08953-6
Pourghasemi, H. R., Rahmati, O., & Reichenbach, P. (2019). A comparative assessment of landslide susceptibility mapping using machine learning models in northern Iran. Environmental Earth Sciences, 78(20), 597. https://doi.org/10.1007/s12665-019-8657-0
Pourtaghi, Z. S., Blaschke, T., & Omrani, H. (2021). A deep learning model for landslide susceptibility mapping using multi-source data in Iran. Environmental Earth Sciences, 80(6), 181. https://doi.org/10.1007/s12665-021-09568-4
Saro, L., Woo, J. S., Kwan-Young, O., & Moung-Jin, L. 2016. The spatial prediction of landslide susceptibility applying artificial neural network and logistic regression models: A case study of Inje, Korea. Open Geosciences, 8(1), 117-132. https://doi.org/10.1515/geo-2016-0010
Su, Q., Weiheng, T., Shiguang, M., Xiaoyuan, Zh., Kaixin, L., Xiaoye, S., Jianli, G., & Yonggang, Y. (2021). Landslide Susceptibility Zoning Using C5. 0 Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine and Comparison of Their Performance in a Coal Mine Area. Frontiers in Earth Science, 9. https://doi.org/10.3389/feart.2021.781472
Sun, J., Wu, S., Zhang, Y., & Zhang, Q. (2022). A review of deep learning in landslide susceptibility mapping. Environmental Earth Sciences, 81(8), 240. https://doi.org/10.1007/s12665-022-10442-1
Tang, H., Yong, R., & Eldin, M.E. (2017). Stability analysis of stratified rock slopes with spatially variable strength parameters: the case of Qianjiangping landslide. Bulletin of engineering geology and the environment, 76(3), 839-853.‏ https://doi.org/10.1007/s10064-016-0876-4
Taravat, A., Pourghasemi, H. R., & Ghanbarian, G. (2020). Landslide susceptibility mapping using machine learning techniques: A review. Environmental Earth Sciences, 79(20), 502. https://doi.org/10.1007/s12665-020-09133-4
Yang, Z., Qiao, J., & Zhang, X. (2010). Regional Landslide Zonation Based on Entropy Method in ThreeGorges Area, China. Seventh International Conference on Fuzzy Systems andKnowledge Discovery, (FSKD 2010). https://doi.org/10.1109/FSKD.2010.5569097
Zhang, J., Wang, H., & Li, J. (2023). Integration of remote sensing and machine learning for landslide susceptibility assessment in mountainous regions. Environmental Earth Sciences, 82(5), 112. https://doi.org/10.1007/s12665-023-10623-4