پیش بینی مکانی پتانسیل سیل خیزی دشت اردبیل به بهره گیری از الگو ریتم جنگل تصادفی

نوع مقاله : مقاله علمی پژوهشی

نویسنده

استاد آب و هواشناسی، گروه جغرافیای طبیعی، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.

10.22034/gp.2026.68522.3437

چکیده

هدف: استخراج پهنه‌های سیل‌خیز در حوضه‌های آبخیز، اولین راهبرد مدیریتی در تدوین برنامه‌های کنترلی و مهار سیلاب است. برای مدیریت سیلاب در حوضه آبخیز رودخانه قره‌سو واقع در دشت اردبیل، پژوهش حاضر با استفاده از تکنیک جنگل تصادفی انجام شد.

روش پژوهش: بدین منظور، ابتدا نقاط آموزشی تکنیک جنگل تصادفی شامل 183 نقطه سیلابی و 163 نقطه غیر سیلابی مشاهداتی در توزیع فضایی حوضه تعیین شد. سپس 17 پارامتر مؤثر در سیل‌خیزی حوضه شامل نقشه DEM، شیب بستر، فاصله از مسیل، فاصله از آبراهه، شاخص‌های Topographic Position Index (TPI), Modified Catchment Area (MCA), Terrain Ruggedness Index (TRI) Topographic Wetness Index (TWI)، Stream Power Index (SPI)، فاصله از سد، تجمع آبراهه‌ها، تراکم زهکشی، جهت جریان آبراهه، کاربری اراضی، زمین‌شناسی، فرسایش خاک و لندفرم‌های ژئومورفولوژیکی انتخاب و به‌عنوان متغیرهای مستقل برای پیش‌بینی سیل‌خیزی حوضه وارد مدل شدند. با استفاده از مدل جنگل تصادفی، نقشه خطر سیل‌خیزی برای دشت اردبیل ترسیم گردید.

نتایج یافته‌ها: نتایج نشان داد که سنجه‌های ارزیابی مدل شامل AUC، MSE، MAI، RMSE و R2 به‌ترتیب 996/0، 026/0، 045/0، 161/0 و 90/0 به‌دست آمد که بیان‌گر قابل اعتماد بودن مدل مورد استفاده است. در بین پارامترهای مستقل، فاصله از رودخانه قره‌سو، DEM، MCA و TWI به‌ترتیب با ضریب همبستگی 753/0-، 471/0-، 382/0 و 366/0 بیشترین تأثیر را در سیل‌خیزی حوضه آبخیز رودخانه قره‌سو داشتند. نقشه‌ی نهایی حاصل از مدل بیان‌گر این بود که اراضی نزدیک به رودخانه قره‌سو به‌ویژه در دشت اردبیل بیشترین خطر سیل‌خیزی را دارند.

نتیجه‌گیری: به‌طور کلی حدود 80497 هکتار از اراضی حوضه آبخیز رودخانه قره‌سو که عمدتاً در بخش مرکزی اردبیل قرار دارند، با وقوع بارش‌های سنگین در معرض خطر بسیار زیاد سیلاب قرار دارد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Spatial Prediction of Flood Potential in Ardabil Plain Using Random Forest Algorithm

نویسنده [English]

  • Bromand Salahi
Professor of Climatology, Department of Physical Geography, Faculty of Social Sciences, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran.
چکیده [English]

Objective: Extracting floodplains in watersheds is the first management strategy in developing flood control and containment programs. For flood management in the Qarasu River watershed located in the Ardabil plain, the present study was conducted using the Random Forest (RF) technique.

Research Method: For this purpose, first, the training points of the random forest technique were determined, including 183 flood points and 163 non-flood observation points in the spatial distribution of the basin. Then, 17 effective parameters in the flooding of the watershed, including DEM map, the slope of the river bed, distance from the channel, distance from the waterway, Topographic Position Index (TPI), Modified Catchment Area (MCA), Terrain Ruggedness Index (TRI), Topographic Wetness Index (TWI), Stream Power Index (SPI), distance from the dam, the density of waterways, drainage density, the direction of waterway flow, land use, geology, soil erosion and geomorphological landforms selected and entered the model as independent variables. Using the random forest model, a flood hazard map was drawn for the Ardabil plain.

Results: The results showed that the model evaluation metrics including AUC, MSE, MAI, RMSE and R2 were obtained as 0.996, 0.026, 0.045, 0.161 and 0.90, respectively, which indicates the reliability of the model used. Among the independent parameters, distance from the Qarasu River, DEM, MCA, and TWI had the greatest impact on flooding in the Qarasu River watershed with a correlation coefficient of -0.753, -0.471, 0.382, and 0.366, respectively. The final map obtained from the model indicated that lands close to the Qarasu River, especially in the Ardabil Plain, have the highest risk of flooding.

Conclusion: In general, about 80,497 hectares of the Qarasu River watershed, which are mainly located in the central part of Ardabil, are at very high risk of flooding with heavy rainfall.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Ardabil Plain
  • Flood
  • Geo-Morphometry Indices
  • Random Forest Model
  • Runoff