مطالعات جغرافیایی مناطق خشک

مطالعات جغرافیایی مناطق خشک

ارزیابی آسیب پذیری شهر نیشابور در برابر زلزله با استفاده از یادگیری ماشین و GIS

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه جغرافیا و برنامه ریزی شهری، دانشکده جغرافیا و علوم محیطی، دانشگاه حکیم سبزواری، سبزوار، ایران
2 گروه برنامه‌ریزی شهری و روستایی، دانشکده جغرافیا و علوم محیطی، دانشگاه حکیم سبزواری، سبزوار، ایران
چکیده
هدف: با توجه به خسارات سنگین مخاطرات طبیعی چون زلزله، به محیط انسان ساخت، تحقیق حاضر با هدف ارزیابی آسیب‌پذیری شهر نیشابور در برابر خطر زلزله، ابتدا به پهنه‌بندی مناطق زلزله‌خیز شهرستان و سپس، به ارزیابی میزان آسیب‌پذیری نواحی مختلف شهری می‌پردازد.
روش و داده: تحقیق حاضر به لحاظ هدف کاربردی و از لحاظ نوع و ماهیت، توصیفی- تحلیلی است. شیوه جمع‌آوری داده‌ها، به صورت کتابخانه‌ای و میدانی بوده است. مهم‌ترین نرم‌افزارهای به کار رفته در این تحقیق، نرم‌افزار داده کاوی وکا، با هدف اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین و نرم‌افزار Arc map، به منظور آماده‌سازی داده‌ها برای اجرای الگوریتم است. از داده‌های مورد استفاده در این تحقیق می‌توان به دو شاخص عوامل طبیعی و عوامل انسانی اشاره کرد.
یافته‌ها: یافته‌های این پژوهش نشان داد که چهار الگوریتم نظارت شده به کار رفته Random tree، Rep tree، MP5 و Random Forest، توانستند با دقت کافی به پهنه‌بندی مناطق تحت خطر زلزله در شهرستان نیشابور بپردازند. در نقشه‌های به دست آمده از ارزیابی آسیب‌پذیری محدوده شهری با تلفیق عوامل انسانی، میزان آسیب‌پذیری شهر نیشابور در نواحی مرکزی بیشتر از نواحی دیگر است.
نتیجه‌گیری: بر مبنای یافته‌های تحقیق می‌توان عنوان کرد که حدود 42 درصد از مساحت شهر نیشابور، در پهنه آسیب‌پذیری زیاد تا بسیار زیاد قرار دارد؛ بنابراین شهر نیشابور، به خصوص در نواحی مرکزی شهر، در برابر رخداد طبیعی زلزله، بسیار آسیب‌پذیر است.
نوآوری، کاربرد نتایج: در تحقیق حاضر به منظور افزایش دقت طبقه‌بندی، از تلفیق الگوریتم‌های یادگیری ماشین در محیط داده کاوی وکا استفاده شده است. همچنین با هدف پیش بینی دقیق رخداد زلزله، از عوامل طبیعی تاثیرگذار بیشتری استفاده شده است. در نهایت با استفاده از تلفیق عوامل انسان ساخت تشدیدکننده زلزله، به ارزیابی خطر زلزله در شهر نیشابور پرداخته شد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Assessment the Vulnerability of Neyshabur city to earthquakes using machine learning and GIS

نویسندگان English

Hadi Soleimani moghadam 1
Majid Shajiei 2
1 Department of Urban and rural planning, Faculty of Geography and Environmental Science, Hakim Sabzevari University, Sabzevar, Iran
2 Department of Urban and rural planning, Faculty of Geography and Environmental Science, Hakim Sabzevari University, Sabzevar, Iran
چکیده English

Aim: Given the heavy damage caused by natural hazards such as earthquakes to the man-made environment, the present study aims to assess the vulnerability of the city of Neyshabur to the risk of earthquakes. First, it zones the earthquake-prone areas of the city and then assesses the vulnerability of various urban areas.
Materials & Methods: The present research is applied in terms of purpose and descriptive-analytical in terms of type and nature. Data collection was library-based and field-based. The most important software used in this research is Weka data mining software, for the purpose of implementing machine learning algorithms, and ArcMap software, in order to prepare the data for algorithm implementation. The data used in this research include two indicators: natural factors and human factors.
Finding: The findings of this research indicated that the four supervised algorithms used—Random Tree, Rep Tree, MP5, and Random Forest—were able to accurately zone areas at risk of earthquakes in the city of Neyshabur. In the maps obtained from the vulnerability assessment of the urban area, by integrating human factors, the vulnerability of the city of Neyshabur is higher in the central areas than in other areas.
Conclusion: Based on the research findings, it can be stated that approximately 42 percent of the area of the city of Neyshabur is located in a zone of high to very high vulnerability. Therefore, the city of Neyshabur, especially in the central areas, is highly vulnerable to the natural phenomenon of earthquakes.
Innovation: In the present study, machine learning algorithms were integrated in the Weka data mining environment to increase classification accuracy. Furthermore, more influential natural factors were used to accurately predict the occurrence of earthquakes. Finally, the seismic risk in the city of Neyshabur was assessed by integrating human-induced factors that exacerbate earthquakes.

کلیدواژه‌ها English

Evaluation
Earthquake
Machine Learning
Neyshabur
GIS

Extended Abstract

1. Introduction

Earthquake, as a natural phenomenon, poses a significant challenge that humanity has grappled with for centuries. The rapid increase in urban population in recent years has amplified the potential for damage, worsened by the fact that half of these cities are situated near earthquake belts. The location of 90 percent of Iranian cities within the hazard zone of fault lines (20 kilometers) makes them vulnerable to even a 5-Richter scale earthquake. Like other cities in the country, earthquake is the most significant natural disaster for Neyshabur, and its historical background over the past 200 years demonstrates its seismicity. There are three active compressional faults near the city of Neyshabur, which are of great importance. This is because compressional faults contain more energy than strike-slip and normal faults. Two faults are located in the northern part of the city, south of the Binalud Mountain, and another fault is located in the eastern area, less than 20 kilometers from the city. Based on a comparison of population census statistics from 1956 to 2016, Neyshabur has experienced a significant increase in urbanization. The migration of villagers to the city, followed by an increase in the urban population, has led to urban population density. Also, in recent years, high-rise construction has caused population density in urban neighborhoods. Given the conditions of Neyshabur in terms of human characteristics and the possibility of earthquakes, based on the prevailing geographical conditions in the region, this city may be vulnerable to earthquakes. Considering the lack of accurate knowledge of the earthquake return period and the lack of sufficient studies in this field, if urban sprawl is improperly planned, an earthquake could cause severe financial and human losses. It could also seriously damage urban infrastructure.

2. Materials and Methods

In the present study, 5 influential criteria in the intensity of earthquakes at the city level and the 30-year occurrence of earthquakes in Neyshabur city are used. Human factors influencing the intensity of earthquakes are population density, gross residential density, net urban density, average number of building stories, and the quality of buildings in Neyshabur city, each of which plays a role in increasing the city's vulnerability to earthquakes. In this research, Weka data mining software was used to implement various algorithms in assessing the city's vulnerability to earthquakes. Also, GIS software was used to output the final maps of the research. The models used in this research are from the Weka software models. The Bagging model with the RepTree algorithm, the ClassificationViaRegression model with the MP5 algorithm, the Random Committee model with the RandomTree algorithm, and the Trees model with the Random Forest algorithm are among the models and algorithms used in this research.

3. Results and Discussion

Research findings indicate that supervised tree-based machine learning algorithms possess the capability to delineate and monitor areas at risk of earthquakes with sufficient accuracy. The four aforementioned algorithms have demonstrated an assessment accuracy exceeding 85 percent. Furthermore, following the integration of human factors exacerbating earthquake damage within the urban area with the results obtained from the algorithms, the vulnerability assessment output of the urban area of Neyshabur was obtained. The final output indicates that Neyshabur is earthquake-prone and its urban area is relatively vulnerable to it.

4. Conclusions

In this research, after assessing the areas at risk in the city and integrating factors exacerbating earthquake vulnerability at the city level, and based on the findings, we concluded that, by integrating the predictions of four algorithms, approximately 42% of the area of the city of Neyshabur is located within areas with very high and high vulnerability. According to the input factors to the software, the findings show that the central areas of Neyshabur are more vulnerable than its other areas, and vulnerability decreases as you move from the city center towards the periphery. Also, the north of the city is relatively safe from earthquake vulnerability. The high population density in the city center, the small area of various urban land uses resulting in high urban fabric density, the small area of residential land use resulting in high gross residential density, the concentration of commercial and administrative land use in this part of the city resulting in a high density of both resident and non-resident population, and the presence of the city's core in this area are the main reasons for identifying the city center as the most vulnerable point in the current assessment. Therefore, comparing the predictions made in the research with the reality of the current situation in the city of Neyshabur, the overall conclusion is that the research findings are logical. Furthermore, the implemented algorithms were evaluated using accuracy assessment techniques, and the results show the high accuracy of the algorithms in classifying earthquake-prone areas. Therefore, in general, half of the city's area is located within a very vulnerable and high-risk zone for earthquakes.

5. Acknowledgment & Funding

We sincerely appreciate the Nishabur Municipality Organization for their assistance in advancing this research.

6. Conflict of Interest

The authors declare that they have no conflicts of interest.

احمدی، فریال؛ اسکندری نژاد، علیرضا (1400). ارزﯾﺎﺑی ﻣﯿﺰان آﺳﯿﺐ پذیری ﺑﺎﻓﺖﻣﺴکونی کلانﺷﻬﺮ ﺳﺎری در ﻣﺨﺎﻃﺮه طبیعی زﻟﺰﻟﻪ، فصلنامه امایش محیط، 1 (52)، 1 – 18.  
بخشی، حسین؛ رخشانی مهر، مهراله؛ نوروزی، مسعود (1396). تحلیل خطر لرزه ای و تهیه نقشه هم شتاب شهرستان نیشابور، مجله مدل سازی در مهندسی، 15(50)، 211 – 223.
بولت، بروس ای (1388). زمین لرزه ها (هرمزی، احمد. مترجم). مرکز نشر دانشگاهی.
پاشاپور، حجت الله؛ قربانی، رامین؛ فرهادی، ابراهیم؛ درودی نیا، عباس (1396)، پهنهﺑﻨﺪی ﺧﻄﺮ زﻟﺰﻟﻪ ﺑﺎ اﺳﺘﻔﺎده از ﺳﯿﺴﺘﻢ اﻃﻼﻋﺎت ﺟﻐﺮاﻓﯿﺎیی (ﻣﻄﺎﻟﻌﻪﻣﻮردی: کﻼنﺷﻬﺮﺗﺒﺮﯾﺰ)، فصلنامه آمایش محیط، 12(45)، 49 – 69.
خادم پور، فهیمه؛ خاشعی سیوکی، عباس؛ شهیدی، علی (1402). مقایسه مدل های IBK و M5 با روش های زمین آماری در کیفیت آب زیرزمینی، مجله هیدرولوژی، 8(1)، 51 – 60.   
داده‌های پایگاه اطلاعاتی فائو (FAO)، گزارش نقشه عمق سنگ بستر.
رنگزن، کاظم؛ کابلی زاده، مصطفی؛ کریمی، دانیا؛ منصورنعیمی، ابراهیم (1395). پهنه بندی خطر پذیری زلزله و مکانیابی مناطق امن در زمان مخاطرات طبیعی با استفاده الگوریتم های هوش مصنوعی وGIS (مطالعۀ موردی: منطقه یک شهرداری کلان شهر اهواز)، جغرافیا و برنامه‌ریزی محیطی، 27(3)، 49 - 66.
سردار شیبانی، محمدرضا (1390). زمین لرزه و پی آمدهای آن. انتشارات آرسس.
سلیمانی مقدم، هادی؛ شجیعی، مجید؛ تاج بخش، مهستی (1403). ارزیابی توزیع فضایی و سطح دسترسی ایستگاه های آتش نشانی شهر نیشابور با استفاده از تحلیل شبکه در GIS، مطالعات جغرافیایی مناطق خشک، 15(57)، 85 – 100.  
سازمان زمین شناسی ایالات متحده (USGS)، مدل رقومی ارتفاعات شهرستان نیشابور.
شهرنگار، مرجع تامین و اشتراک دیتای مطالعات شهری – منطقه ای.
فتاحی، مرتضی؛ رستمی مهربان، سمیه؛ طالبیان، مرتضی؛ بحرودی، عباس؛ هالینگورث، جیمز؛ والکر، ریچارد (1390). بررسی فعالیت گسل نیشابور در استان خراسان، فصلنامه علمی علوم زمین، 20(79)، 55 – 60.
قنبری، ابوالفضل؛ سالکی ملکی، محمدعلی؛ قاسمی، معصومه (1392). پهنه بندی میزان آسیب پذیری شهرها در مقابل خطر زمین لرزه (ﻧﻤﻮﻧﻪ موردی: شهرﺗﺒﺮﻳﺰ)، جغرافیا و مخاطرات محیطی، 2(5)، 21-35.
لاله پور، منیژه؛ خیری زاده، منصور؛ ذاکری، مرتضی(1401). ارزیابی آسیب پذیری محلات شهری در برابر بحران زلزله (نمونه موردی: محلات شهر ورزقان) مجله علمی پژوهشی مخاطرات محیط طبیعی، 11(31)، 1 -24.
مهندسان مشاور رای فن (1394)، مطالعات طرح جامع نیشابور (وضع موجود)،  اداره کل راه و شهرسازی استان خراسان رضوی؛ مدیریت شهرسازی و معماری.
مرکز لرزه‌نگاری کشور. داده زمین‌لرزه‌های ثبت شده توسط ایستگاه‌های لرزه‌نگاری کشور در بازه زمانی 30 ساله شهرستان نیشابور، تهران، دانشگاه تهران.
ناصری پور، علیرضا؛ اربابی سبزواری، آزاده؛ جودکی، حمیدرضا؛ سهرابی، معصومه (1400)، ارزیابی میزان آسیب پذیری مساکن شهری در برابر بحران های محیطی با تاکید بر نقش مدیریت بحران (نمونه مورد مطالعه شهر باقر شهر)، پژوهش و برنامه‌ریزی شهری، 12(46)، 130 -143.
Asim, K. M., Martínez-Álvarez, F., Basit, A., & Iqbal, T. (2016). Earthquake magnitude prediction in Hindukush region using machine learning techniques. Natural Hazards, 85(1), 471–486. https://doi.org/10.1007/s11069-016-2579-3.
Asim, K. M., Moustafa, S. S., Niaz, I. A., Elawadi, E. A., Iqbal, T., & Martínez-Álvarez, F. (2019). Seismicity analysis and machine learning models for short-term low magnitude seismic activity predictions in Cyprus. Soil Dynamics and Earthquake Engineering, 130, 105932. https://doi.org/10.1016/j.soildyn.2019.105932
Hamdy, O., Gaber, H., Abdalzaher, M. S., & Elhadidy, M. (2022). Identifying exposure of urban area to certain seismic hazard using machine learning and GIS: a case study of Greater Cairo. Sustainability, 14(17), 10722. https://doi.org/10.3390/su141710722.
Jena, R. (2021). Development of semi-quantitative earthquake risk assessment models using machine learning, multi-criteria decision-making, and GIS. https://opus.lib.uts.edu.au/bitstream/10453/150778/2/02whole.pdf
Jena, R., Pradhan, B., Al-Amri, A., Lee, C. W., & Park, H. (2020). Earthquake probability assessment for the Indian Subcontinent using Deep Learning. Sensors, 20(16), 4369. https://doi.org/10.3390/s20164369.
Jena, R., Pradhan, B., Beydoun, G., Alamri, A. M., Ardiansyah, N., Nizamuddin, N., & Sofyan, H. (2020). Earthquake hazard and risk assessment using machine learning approaches at Palu, Indonesia. The Science of the Total Environment, 749, 141582. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.141582
Jena, R., Pradhan, B., Naik, S. P., & Alamri, A. M. (2021). Earthquake risk assessment in NE India using deep learning and geospatial analysis. Geoscience Frontiers, 12(3), 101110. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2020.11.007
Karmenova, M., Tlebaldinova, A., Krak, I., Denissova, N., Popova, G., Zhantassova, Z., Ponkina, E., & Györök, G. (2022). An Approach for Clustering of Seismic Events using Unsupervised Machine Learning. Acta Polytechnica Hungarica, 19(5), 7–22. https://doi.org/10.12700/aph.19.5.2022.5.1
Li, B., Gong, A., Zeng, T., Bao, W., Xu, C., & Huang, Z. (2021). A zoning earthquake casualty prediction model based on machine learning. Remote Sensing, 14(1), 30. https://doi.org/10.3390/rs14010030.

  • تاریخ دریافت 10 خرداد 1404
  • تاریخ بازنگری 15 مهر 1404
  • تاریخ پذیرش 15 مهر 1404
  • تاریخ انتشار 01 مرداد 1405