ارزیابی حساسیت فرسایش آبکندی و شناسایی عوامل موثر آن در حوضه آبخیز خسویه در استان فارس

نوع مقاله : مقاله علمی پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار دانشکده علوم جغرافیایی و برنامه ریزی دانشکده علوم جغرافیایی و برنامه ریزی دانشگاه اصفهان

2 کارشناسی ارشد سنجش از دور و GIS دانشکده علوم جغرافیایی و برنامه ریزی دانشگاه اصفهان

10.22034/gp.2025.65173.3342

چکیده

فرسایش آبکندی (خندقی) یکی از عوامل اصلی بیابان زایی و تخریب سرزمین در بسیاری از مناطق خشک و نیمه خشک می باشد. هدف این پژوهش تهیه نقشه حساسیت فرسایش آبکندی و شناسایی عوامل موثر آن در حوضه آبخیز خسویه در استان فارس با استفاده از مدل های TreeNet است. در این پژوهش ابتدا موقعیت آبکند‌های موجود با استفاده از تصاویر ماهواره ای، نرم افزار گوگل ارث و سیستم تعیین موقعیت جهانی (GPS) ثبت گردید. در ادامه متغیرهای تاثیر گذار در وقوع این نوع فرسایش خاک در حوضه مورد مطالعه که شامل شاخص های مربوط به توپوگرافی مستخرج از مدل رقومی ارتفاع (Tan DEM-X) با دقت مکانی 12 متر، و سایر شاخص شامل: تراکم پوشش گیاهی (NDVI)، کاربری اراضی، فاصله از راه ها، فاصله از آبراهه، زمین شناسی، میزان بارش، نوع خاک و شاخص فرسایش پذیری خاک (K) تهیه گردیدند. سپس بعد از تهیه تمامی لایه های ورودی، با استفاده از نرم افزار SPM مدل مربوطه اجرا گردید. در فرایند مدل سازی 70% داده ها را به عنوان داده های آموزش (Training) و 30% داده ها را به عنوان داده های آزمون (Testing) در نظر گرفته‌اند. مقدار دقت شاخص ارزیابی AUC برای مدل TreeNet برابر 77/0 و 75/0 به ترتیب برای داده های آموزشی و آزمون می باشد، که بیانگر دقت بالای مدل مربوطه می‌باشد. میزان اهمیت نسبی متغیر های شرکت کننده در فرآیند مدلسازی به این صورت است که: به ترتیب متغیر های ارتفاع، کاربری اراضی، فرسایش پذیری خاک، عمق آبراهه و فاصله از آبراهه دارای بیشترین اهمیت می باشند. نقشه نهائی حساسیت فرسایش آبکندی در حوضه مورد مطالعه نشان می دهد، نواحی کم شیب و کم ارتفاع در مرکز حوضه دارای بیشترین کلاس خطر بوده در حالی که نواحی مرتفع حوضه در نواحی مرزی منطقه مورد مطالعه در کلاس خطر کم قرار دارند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Prediction of gully erosion and identifying its effective factors in the Khasuyeh watershed in Fars province

نویسندگان [English]

  • Reza Zakerinejad 1
  • Abbas Kahrani 2
1 Assistant Professor, Department of Physical Geography, Faculty of Geographical Sciences and Planning, University of Isfahan, Isfahan, Iran. E-mail: r.zakerinejad@geo.ui.ac.ir.
2 Department of Physical Geography, Faculty of Geographical Sciences and Planning,University of Isfahan, Isfahan, Iran. Email: A.Kahrani@geo.ui.ac.ir
چکیده [English]

Water erosion has affected about 99 billion ha of land in the world and is considered as one of the most widespread soil threatening factors in terms of quantity and quality. The aim of this research is to identify the factors affecting the occurrence of gully erosion, assessment and zoning the probability of the Khasyoueh watershed in Fars province using TreeNet models. In this research, first, the location of existing gullies were recorded using satellite images, Google Earth software, and Global Positioning System (GPS), and then the influencing variables in the study area, including topographical indicators (elevation, slope, slope direction, slope length, stream power index, flow depth, topographic wetness index and longitudinal curvature), from the digital elevation model (TanDEM) with a spatial resolution of 12 meters in ArcGIS10.8 and SAGA-GIS software have been extracted and prepared. Other indicators related to vegetation density (NDVI) and land use were prepared using data from satellites data in GIS software. After assigning the values related to the independent indicators to the points taken from the gullies, modeling was done for predicting the areas prone to gully erosion. The TreeNet model has been applied for the prediction of gully erosion. In the modeling process, 70% of the data are considered as training data and 30% of the data are considered as test data. The AUC index for validation of the TreeNet model was recorded as 0.776 for the training data and 0.756 for the test data, which indicates the high accuracy of the model to prediction of susceptible area into gully erosion in the Khasyoueh watershed.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Gully erosion
  • data mining
  • TreeNet model
  • R-software