ПРИМЕНЕНИЕ КОЛИЧЕСТВЕННОГО МЕТОДА В ИССЛЕДОВАНИИ ОПОЛЗНЕВОЙ ВОСПРИИМЧИВОСТИ СЕЛЕОПАСНОГО БАССЕЙНА РЕКИ АГСУЧАЙ
Article Sidebar
Main Article Content
Аннотация
С помощью количественного метода анализируются опасные оползневые процессы, протекающие в селеопасном бассейне реки Агсучай, с учетом активного развития туристско-рекреационной деятельности в Шамахы-Исмаиллинском регионе. С целью выявления оползневой восприимчивости и вероятного проявления оползней определен «вес» 9 факторов, взаимосвязанных с оползнями, – гипсометрия, углы наклона (крутизна склонов), экспозиция склонов, геологическое строение (литология), расстояние от разломов, среднегодовая сумма осадков, расстояние до эрозионной сети, расстояние до дорог, а также землепользование. Сложив все без исключения факторы оползнеобразования и перемножив их на свой «вес», мы составили карту оползневой восприимчивости селеопасного бассейна реки Агсучай. Достоверность полученных моделей проанализирована благодаря оценке AUC ROC (площадь под кривой ошибок) в 72%, которая продемонстрировала достаточно высокую эффективность примененного метода.
Article Details
Библиографические ссылки
Тарихазер С. А. Геолого-геоморфологический анализ оползневых процессов в заповеднике «Гобустан» в целях туристско-рекреационной деятельности // География и водные ресурсы. – 2022. – № 2. – С. 19-27. https://doi.org/10.55764/2957-9856/2022-2-19-27/09
Tarikhazer S. А. Assessment of ecological strength and risk of geosystems of the north-eastern slope of the Great Caucasus (within Azerbaijan) // Visnyk of VN Karazin Kharkiv National University, series «Geology. Geography» 2022. – № 56. – Р. 264–267. https://doi.org/10.26565/2410-7360-2022-56-20
Tarikhazer S. А., The geographical prerequisites for the identification and prevention of dangerous geomorphological processes in the mountain geosystems of the Alpine-Himalayan belt (on the example of the Major Caucasus of Azerbaijan) // Journal of Geology, Geography and Geoecology. Украина, – Dnepropetrovsk, 2020. – № 1. – Р. 176–187. DOI https://doi.org/10.15421/112016
Tarikhazer S. А. Mammadov S. G., Hamidova Z. А. Application of quantitative methods for the assessment of landslide susceptibility of the Aghsuchay river basin // Visnyk of VN Karazin Kharkiv National University, series" «Geology. Geography». – 2023. – № 58. – P. 257–273. https://doi.org/10.26565,2410-7360-2023-58-20
Guzzetti F., Reichenbach P., Cardinali M., Galli M., Ardizzone F. Probabilistic landslide hazard assessment at the basin scale // Geomorphology. – 2005. – V. 72, iss. 1. – P. 272–299. URL: https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2005.06.002.
Lee S., Pradhan B. Landslide hazard mapping at Selangor, Malaysia using frequency ratio and logistic regression models // Landslides. – 2007. – V. 4. – P. 33–41.
Van Westen C.J., Castellanos E., Kuriakose S.L. Spatial data for landslide susceptibility, hazard, and vulnerability assessment: An overview // Engineering Geology. – 2008. – V. 102. – P. 112-131.
Castellanos Abella EA., Van Westen CJ. Qualitative landslide susceptibility assessment by multicriteria analysis: A case study from San Antonio del Sur, Guantánamo, Cuba // Geomorphology. – 2008. – V. 94. – P. 453–466.
Oh H.-J., Lee S. Cross-application used to validate landslide susceptibility maps using a probabilistic model from Korea // Environmental Earth Science. – 2011. – V. 64. – P. 395–409.
Пендин В. В., Фоменко И. К. Методология оценки и прогноза оползневой опасности. – М.: ЛЕНАНД, 2015. – 320 с.
Arabameri A., Pradhan B., Rezaei K., Lee C.-W. Assessment of landslide susceptibility using statistical- and artificial intelligence-based FR–RF integrated model and multiresolution DEMs // Remote Sensing. – 2019. – V. 11, iss. 9. URL: https://doi.org/10.3390/rs11090999.
Cantarino I., Carrion M.A., Goerlich F., Martinez Ibañez V. A ROC analysis-based classification method for landslide susceptibility maps // Landslides. – 2019. – V. 16, i. 2. – P. 265–282. URL: https://doi.org/10.1007/s10346-018-1063-4.
Mandal S., Mondal S. Statistical approaches for landslide susceptibility assessment and prediction. – Switzerland: Springer International Publishing, 2019. – 200 p.
Nahayo L., Mupenzi C., Habiyaremye G., Kalisa E., Udahogora M., Nzabarinda V., Li L. Landslides hazard mapping in Rwanda using bivariate statistical index method // Environmental Engineering Science. – 2019. – V. 36. – iss. 8. – P. 892–902. URL: https://doi.org/10.1089/ees.2018.0493.
Shano L., Raghuvanshi T. K., Meten M. Landslide susceptibility evaluation and hazard zonation techniques–a review // Geoenvironmental Disasters. – 2020. – V. 7. – Iss. 1. URL: https://doi.org/10.1186/s40677-020-00152-0.
Харченко С. В., Шварев С. В. Прогнозирование оползневой опасности в окрестностях Красной Поляны на основе линейного дискриминантного анализа // Вестник Московского государственного университета. Серия 5. География. – 2020. – № 3. – С. 22–33.
Roccati A., Paliaga G., Luino F., Faccini F., Turconi L. GIS-based landslide susceptibility mapping for land use planning and risk assessment // Land. – 2021. – V. 10, iss. 2. URL: https://doi.org/10.3390/land10020162.
Чалкова Ю. С., Черепанов Б. М. Оползневые процессы, их прогнозирование и борьба с ними // Ползуновский вестник. – 2007. – № 1–2. – С. 80–89.
Фоменко И. К., Пендин В. В., Нгуен Ч. К. Оценка ущерба, опасности и риска от оползневых процессов (на примере Северо-Западного Вьетнама) // Сб. науч. тр. XIII Общерос.науч .- практич. конф. и выставки «Перспективы развития инженерных изысканий в строительстве в Российской Федерации». – 2017. – С. 27–34.
Леонова А. В., Строкова Л. А., Никитенкова А. Н. Оценка оползневых процессов на территории г. Томска с использованием ГИС-технологий // Вестник Воронежского государственного университета. Сер. «Геология». – 2021. – № 1. – С. 94–103.
Sestraș P., Bilașco Ș., Roșca S., Naș S., Bondrea M.V., Gâlgău R., Vereș I., Sălăgean T., Spalević V., Cîmpeanu S.M. Landslides susceptibility assessment based on GIS statistical bivariate analysis in the hills surrounding a metropolitan area // Sustainability. – 2019. – V. 11. iss. 5. URL: https://doi.org/10.3390/su11051362.
Kose D. D., Turk T. GIS-based fully automatic landslide susceptibility analysis by weight-of-evidence and frequency ratio methods // Physical Geography. – 2019. – V. 40. iss. 5. – P. 481–501. URL: https://doi.org/10.1080/02723646.2018.1559583.
Fell R., Corominas J., Bonnard C., Cascini L., Leroi E., Savage W. Z. Guidelines for landslide susceptibility, hazard and risk zoning for land use planning // Engineering Geology. – 2008. – V. 102. – iss. 3. – P. 85–98. URL: https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2008.03.022
Van Westen C.J., Van Asch T.W.J., Soeters R. Landslide hazard and risk zonation – why is it still so difficult? // Bulletin of engineering geology and the environment. – 2006. – V. 65, iss. 2. – P. 167–184. URL: https://doi.org/10.1007/s10064-005-0023-0.
McColl S.T. Chapter 2. Landslide causes and triggers // Landslide hazards, risks and disasters / Eds. J.F. Shroder, T. Davies. – Boston: Academic Press, 2015. – P. 17–42. URL: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-396452-6.00002-1.
Tiranti D., Cremonini R. Editorial: landslide hazard in a changing environment // Frontiers in Earth Science. – 2019. – V. 7, iss. 3. URL: https://doi.org/10.3389/feart.2019.00003.
Gaidzik K., Ramírez-Herrera M.T. The importance of input data on landslide susceptibility mapping // Scientific Reports. – 2021. – V. 11, iss. 1. URL: https://doi.org/10.1038/s41598-021-98830-y.
Shannon C.E. Prediction and entropy of printed English // The Bell System Technical Journal. – 1950. – V. 30. – P. 50–64.