فهرست نشریات علمی دسترسی آزاد ایران

این پژوهش با هدف مقایسه مدل شبکه عصبی مصنوعی با مدل رگرسیون لجستیک ، جهت ارزیابی خطر حرکات توده ای و ناپایداری دامنه ای و شناسایی عوامل مؤثر در ایجاد این پدیده در حوضه اوجان چای انجام گرفته است. هدف از نتایج به دست آمده از مدل‌های آماری، تعیین مناطق دارای پتانسیل وقوع ناپایداری و نهایتا تهیه‌ی نقشه پهنه‌‌بندی خطر برای منطقه‌ی مورد مطالعه می‌باشد.بدین جهت ابتدا پارامترهای مؤثر در وقوع ناپایداری دامنه ای استخراج شد و سپس لایه های مربوطه تهیه شده است. نقشه پراکنش ناپایداری های دامنه ای رخ داده شده در حوضه تهیه شد و با نقشه عوامل مؤثر بر حرکات و نقشه پراکنش ناپایداری‌های دامنه‌ای تلفیق شد و تأثیر هر یک از عوامل شیب، جهت شیب، ارتفاع از سطح دریا، سنگ شناسی، بارش، فاصله از گسل، کاربری اراضی، فاصله از روستا و جاده ، فاصله از شبکه ی زهکشی در محیط نرم افزار ArcGIS محاسبه گردید. برای ارزیابی نتایج خروجی مدل های مورد استفاده شده از ضرایب آماری ROC, Pseudo Rsquareو Chi Square استفاده شد. نتایج مدل‌ها نشان داد درصد پهنه‌هایی با خطر بسیار بالا در مدل شبکه‌ی عصبی و رگرسیون لجستیک به ترتیب 32/10 و 06/5 درصد می‌باشد که عمدتا محدوده‌های را شامل می‌گردد که از لحاظ لیتولوژی این مناطق در محدوده‌هایی با میزان مقاومت پایین قرار گرفته‌اند. همچنین مدل شبکه عصبی با مقدار شاخص ROC ، 89/0 مدل کارآمدتری نسبت به رگرسیون لجستیک جهت پهنه‌بندی وقوع ناپایداری های دامنه ای می‌باشد؛ براساس پهنه بندی صورت گرفته با استفاده از مدل شبکه عصبی، به ترتیب ،32/40 ،15/22 ،32/18 ،89/832/10 درصد از مساحت منطقه در کلاس های خطر خیلی کم، کم، متوسط، زیاد و خیلی زیاد قرار گرفته است.