Explanation of uncertainties in environmental hazard zonation using Dempster-Shafer theory. Case Study: Landslide hazard in southern Chalous

Document Type : Original Research

Authors
1 Tarbiat Modares University
2 Tarbiat modares
Abstract
Today, a wide range of spatial analysis models are used in environmental risk zoning. Some models, such as hierarchical and fuzzy analyzes, despite the inclusion of uncertainty in the input variables, are unable to explain quantitatively the output uncertainty. In this study, the aim of evaluating the capabilities of the Dempster-Schaeffer algorithm is to explain the uncertainty in the outcomes for landslide hazard zonation in the south of Chalus. Therefore, after field studies and review of similar studies, a map of 10 factors was provided in the GIS environment and was introduced as input data along with a map of the distribution of landslides to the model. Landslide hazard zonation was performed by integrating different weights in the Dempster-Sheffer model and in order to evaluate the output of the model, a logistic regression model was used; the performance of the two models was based on the output results of the models and using two indicators of the density ratio (Dr) And the sum of utility (Qs) was evaluated and verified. The results of Dr showed that both models had good performance in identifying high-risk classes compared to low risk classes. Based on the Qs index, the Dempster-Schafer model with QS = 98/2 was good compared to Logistic regression model with QS = 91/66 has a better relative utility. Therefore, the D-S model is more successful in identifying risk classes (finiteness) and consequently hazard classes (uncertainty) in the region.

Keywords

Subjects


1) افجه نصرآبادی، حامد و همکاران، 1387، ارزیابی کارایی مدل‌های آماری ارزش اطلاعاتی و تراکم سطح در پهنه‌بندی خطر زمین لغزش مناطق جنگلی (سری دو جنگل شصت کلاته گرگان)، مجله علوم کشاورزی و منابع طبیعی، جلد 15،سال 1387، شماره 6.
2) ایلانلو، مریم و همکاران، 1389، پهنه‌بندی خطر حرکات توده‌ای با استفاده از روش منطق فازی (مطالعه موردی حوضه آبریز سیرا)، مجله چشم انداز جغرافیایی، سال پنجم، تابستان 1389، شماره 11، ص 12-26.
3) بانک اطلاعاتی زمین لغزش کشور، 1386، زمان جنگل‌ها، مراتع و آبخیز‌داری کشور، وزارت جهاد کشاورزی.
4) بهشتی راد‌‌، ‌مسعود و همکاران‌، زمستان1389،‌ تهیه نقشه خطر حرکت های توده ای با مدل ارزش اطلاعاتی، فصلنامه جغرافیای طبیعی‌، سال سوم‌، شماره 10، ‌صفحه 14.
5) بهنیافر، ابوالفضل و همکاران، 1389، کاربرد مدل AHP و منطق فازی در طبقه‌بندی خطرات زمین لغزش (حوضه آبریزی فریزی) ، فصلنامه جغرافیای طبیعی، سال سوم، شماره 9، پاییز 1389، ص 89-100.
6) پاشا‌،‌ عین اله و همکاران ‌،1392،‌ محاسبه فاصله عدم قطعیت بر پایه آنتروپی شانون و تئوری دمپستر شافر از شواهد‌،‌ نشریه بین المللی مهندسی صنایع و مدیریت تولید ‌، شماره ‌2،‌ جلد24، صفحه 216-‌ 223.
7) خالدی، شهریار و همکاران، 1391، ارزیابی عامل‌های مؤثر در رویداد زمین لغزش و پهنه‌بندی آن با استفاده از مدل رگرسیون لجستیک در محیط GIS (مطالعه موردی حوضه آبخیز طالقان)، مجله جغرافیا و مخاطرات محیطی، شماره اول، بهار 1391.
8) شادفر، صمد و همکاران، 1390، پهنه بندی خطر زمین لغزش با استفاده از مدل‌های ارزش اطلاعاتی، تراکم سطح و LNRF در حوضه چالکرود، مجله مهندسی و مدیریت آبخیز، جلد سوم، سال 1390، شماره 1، ص 40-47.
9) شریفی کیا، محمد، 1386، بررسی خطر لغزش و تحلیل ریسک‌پذیری در بخشی از البرز مرکزی، دومین همایش مقابله با سوانح طبیعی.
10) شریعت جعفری م .1376، زمین لغزش (اصول و پایداری شیب‌های طبیعی) ، انتشارات سازه ،218 صفحه ‌.
11) شیرانی، کورش،1392، شناسایی، پایش و سنجش خطر پذیری زمین لغزش مبتنی بر تکنیک تصاویر ماهواره‌ای رادار‌(مطالعه موردی : ارتفاعات زاگرس)، رساله دکتری، دانشگاه اصفهان، 218 صفحه ‌.
12) صفاری، امیر، اخدر، آرش، 1391، مقایسه مدل نسبت فراوانی و توابع عضویت فازی در پهنه‌بندی خطر زمین لغزش (مطالعه موردی جاده ارتباطی مریوان - سنندج)، مجله جغرافیا و مخاطرات محیطی، شماره 4، زمستان 1391، ص 79-96.
13) فرزامیان‌، محمد و همکاران ،1387،‌ برآورد عدم قطعیت در مدل سازی داده های ژئوفیزیکی با روش Dempster Shafar ، دومین کنفرانس مهندسی معدن ایران ‌.
14) مصفایی، جمال و همکاران، 1388، مقایسه کارایی مدل‌های تجربی و آماری پهنه‌بندی خطر زمین لغزش (حوضه آبخیز الموت رود)، مجله پژوهش‌های حفاظت آب و خاک، جلد 16، سال 1388، شماره 4، ص 61-43.
15) معدن کن، محمد و همکاران، 1393، پهنه بندی خطر زمین لغزش در محدوده قطعه دوم آزاد راه تهران شمال، سی و سومین گردهمایی ملی علوم و زمین، اسفند 1393.
16) محمدی ثابت، نسرین، 1393، تلفیق پارامتر های مستخرج از تصاویر ماکروویو در بهینه سازی مدل های تجربی زمین لغزش مطالعه موردی جنوب شهرستان چالوس، پایان نامه کارشناسی ارشد، گروه سنجش از دور، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه تربیت مدرس، 125 ص.
17) محمودی ، رضا ،1392، استفاده از الگوریتم Dempster Shafar در تعیین نواحی امید بخش معدنی فلزی در منطقه طارم در محیط GIS، پایان نامه کارشناسی ارشد، دانشگاه آزاد اسلامی علوم و تحقیقات یزد،91 صفحه .

18) Chau,K.T and J.E.chan.2005.Reiol bas f Ladslide data in generating suseptibility maps using Logistic regression for Hong kong Island.landslides 280-290.
19) Cruden, D.M, Varnes, D.J, 1996, Landslide types and processes. In: Turner, A.K and Schuster R.L, (Editors), Landslides: investigation and mitigation.
20) Dai,F.C.and C.F.Lee.2002.Landslide characteristics and slope instability modeling using GIS ,Lantau Island,Hong Kong.Geomorphology 42:213-228.
21) Dai,F,C.,Lee,C.f.and Ngai,Y.Y.2002.Landslide Risk Assessment and Management:an Overview.Engineering Geology,64:65-78.(In Eng).
22) Dempster,A.P.,1976,Upper and Lower Probabilities Indaced by a Multivalued Mapping.Annals of Mathematical Statistics 38,pp.325-339.
23) Dikau, R, Brunsden, D, Schrott, L, Ibsen, M,(eds), 1996, Landslide Recognition: Identification, movement and causes (Chichester : John Wiley & Sonsltd).
24) Fattahi ardakani, M.A, 2000, Investigation and evaluation on landslide zonation Models, remote sensing and GIS in the Latian watershed. MSC. Thesis. Emam Khomaini educational center, 181 p.
25) Gagnon, H, 1975, Remote sensing of Landslide hazards on quick clays of eastern Canada. Proceeding 10th International Symposium Remote Sensing of Environment. Environmental Research Institute of Michigan, Ann Arbor, Michigan II, pp. 803-810.
26) Garcia-Rodriquez,M.J.,Malplica,B.and Diaz,m.2008.susceptibility Assessment of Earthquake Triggered Landslide in EI salvador Using Logistic Regression. Geomorphology,95:172-191.(In Eng).
27) Lee,s.and Pradhan,B.2007.Landslide Hazard Mapping at selangor Malaysia using Frequency Ratio and Logistic Regression models,landslide 4:33-41(In Eng).
28) Rossi, Mauro, et al,2009, Optimal landslide susceptibility zonation based on multiple forecasts, Geomorphology 114, 2010, pp. 129–142.
29) Sarolee, K.M. 2001. Statistical Analysis of landslide susceptibility at Youngling, Korea, Environmental Geology, 40: 1095-1113.
30) Sharifikia, M, 2007, Remote Sensing & GIS Application in Geohazards A case Study of Central Alborz, N. Iran,PhD Thesis, Department of Geology University of Delhi.
31) Shafer,G.,1976,A Mathematical Theory of Evidence,Princeton University Press,NJ.
32) Terzaghi, k, 1950, Mechanism of Landslides, Geological Society if American, Berkeley , pp. 83-123.
33) Thomas,G .,Anderson, Crozier., 2005. Landslide Hazard and Risk. John Wiley and Sons Ltd, vol1.
34) Wieczorek, G.F, 1984, Preparing a detailed landslide - inventory map for hazard evaluation and reduction. IAEG Bull 21(3): 337 - 342.
35) Wu, T.H, Tang, W.H, Einstein, H.H, 2000, landslide hazard and risk assessment in Landslides Investigationsand Mitigation, Transportation Research Board Special Report 247, National Research Council Washington DC.
36) Yin, K.L, Yan, T.Z, 1988, Statistical Prediction models forslope stability of metamorphosed rock. In Landslides, Bonnard, C(ed): 1269-1272.