Tạp chí
 
Năm 2023
 
Số 64, Kỳ 2, [04 - 2023]

So sánh phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) và tỷ số tần suất (FR) trong đánh giá tính nhạy cảm với trượt lở đất. Trường hợp nghiên cứu tại huyện Văn Yên, tỉnh Yên Bái

DOI:10.46326/JMES.2023.64(2).08

  • Cơ quan:

    1 Trường Đại học Xây dựng, Hà Nội, Việt Nam
    2 Trường Đại học Tài Nguyên và Môi trường, Hà Nội, Việt Nam 3 Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, Việt Nam

  • *Tác giả liên hệ:
    This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
  • Nhận bài: 09-12-2022
  • Sửa xong: 24-03-2023
  • Chấp nhận: 13-04-2023
  • Ngày đăng: 30-04-2023
Trang: 79 - 90
Lượt xem: 1727
Xem onlineXem online
Lượt tải: 38
Tải về PDF
★★★★★Yêu thích: 1.0, Số lượt: 1
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
Bạn yêu thích

Tóm tắt:

Trượt lở đất là một trong những tai biến thiên nhiên thường xuyên xảy ra ở miền núi phía Bắc Việt Nam. Nghiên cứu này nhằm so sánh hiệu quả của phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) và mô hình tỷ số tần suất (FR) với sự hỗ trợ của hệ thống thông tin địa lý (GIS) trong lập bản đồ tính nhạy cảm với trượt lở đất. Khu vực nghiên cứu huyện Văn Yên, tỉnh Yên Bái là địa phương có tần suất xảy ra trượt lở cao hằng năm. Mười yếu tố được sử dụng trong mô hình làm các biến bao gồm bản đồ thạch học, độ dốc, hướng sườn, độ cong địa hình, độ lõm địa hình, chỉ số độ ẩm địa hình, khoảng cách đến đứt gãy, khoảng cách đến sông suối, khoảng cách đến giao thông, dữ liệu lớp phủ. Nghiên cứu sử dụng báo cáo thống kê trượt lở đất bao gồm 211 điểm trượt lở cho mô hình tỷ số tần suất, bên cạnh đó phương pháp so sánh từng cặp thông qua ý kiến chuyên gia được sử dụng để xây dựng trọng số cho phương pháp AHP. Kết quả đưa ra bản đồ nhạy cảm trượt lở đất với 5 cấp độ: rất thấp, thấp, vừa phải, cao, rất cao. Nghiên cứu sử dụng diện tích dưới đường cong (AUC) để đánh giá hiệu quả của cả hai mô hình. Kết quả nghiên cứu cho thấy ngoài sự tương đồng giữa bản đồ nhạy cảm trượt lở đất đối với các vị trí trượt lở đất đã xảy ra trong quá khứ thì mô hình sử dụng phương pháp tỷ số tần suất cho hiệu suất tốt phương pháp phân tích thứ bậc là 4,7%.

Trích dẫn
Khúc Thành Đông, Hà Thị Hằng, Bùi Đức Phong, Trương Xuân Quang, Trần Vân Anh, Phạm Quang Hiển, Trần Đình Trọng, Nguyễn Chí Công, Trần Thị Hương, Trương Vân Anh và Trần Thị Hồng Minh, 2023. So sánh phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) và tỷ số tần suất (FR) trong đánh giá tính nhạy cảm với trượt lở đất. Trường hợp nghiên cứu tại huyện Văn Yên, tỉnh Yên Bái, Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 64, kỳ 2, tr. 79-90.
Tài liệu tham khảo

Das, S., Sarkar, S., and Kanungo, D. P. (2023). GIS-based landslide susceptibility zonation mapping using the analytic hierarchy process (AHP) method in parts of Kalimpong Region of Darjeeling Himalaya. Environmental Monitoring and Assessment, 194(4), 234. https: //doi. org/10.1007/s10661-022-09851-7.

Kayastha, P., Dhital, M. R., and De Smedt, F. (2013). Application of the analytical hierarchy process (AHP) for landslide susceptibility mapping: A case study from the Tinau watershed, west Nepal. Computers and Geosciences, 52, 398-408. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j. cageo.2012.11.003.

Khan, H., Shafique, M., Khan, M. A., Bacha, M. A., Shah, S. U., and Calligaris, C. (2019). Landslide susceptibility assessment using Frequency Ratio, a case study of northern Pakistan. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 22(1), 11-24. https://doi.org/10.1016 /j.ejrs.2018.03.004.

Khúc, T. Đ., Trần, Đ. T., Hà, T. H., Hà, T. K. (2021). Đánh giá tác động của lớp phủ đến nhiệt độ bề mặt đất và phân bố không gian nhiệt độ tại một số tuyến đường trên địa bàn thành phố Hà Nội bằng ảnh viễn thám. Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng (KHCNXD)-ĐHXDHN, 15(7V), 143-155.

Lee, J. J., Song, M. S., Yun, H. S., and Yum, S. G. (2023). Dynamic landslide susceptibility analysis that combines rainfall period, accumulated rainfall, and geospatial information. Scientific Reports, 12(1), 18429. https://doi.org/10.1038/s415 98-022-21795-z.

Lin, G. F., Chang, M. J., Huang, Y. C., and Ho, J. Y. (2017). Assessment of susceptibility to rainfall-induced landslides using improved self-organizing linear output map, support vector machine, and logistic regression. Engineering Geology, 224, 62-74. https://doi. org/10.1016/j. enggeo.2017.05.009.

Tran, V. A., Truong, X. Q., Nguyen, D. A., Longoni, L., Yordanov, V., (2021). Landslides monitoring with time series of Sentinel-1 imagery in Yen Bai province-Vietnam. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. - ISPRS Arch. 46, 197-203. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVI-4-W2-2021-197-2021.

Trần, V. A., Nguyễn, A. B., Đinh, T., Nguyễn, T. H. Y., Lê, T. N., (2020). Xác định trượt lở đất khu vực huyện Bát Xát, tỉnh Lào Cai sử dụng chuỗi ảnh Radar ALOS PalSAR bằng phương pháp đường đáy ngắn (SBAS). Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61, 1-10. https://doi.org/10.46326/ jmes.2020.61(4).01.

Trinh, P. T., Van Hieu, N., and Nguyen, X. T. (2021). Research and application of hydraulic 1D model to simulate flood season flow of Ngoi Thia river system. VNUHCM Journal of Earth Science and Environment, 5(SI2), SI120-SI133. https://doi.org/10.32508/ stdjsee.v5iSI2.626.

Wang, Y., Tang, H., Huang, J., Wen, T., Ma, J., and Zhang, J. (2023). A comparative study of different machine learning methods for reservoir landslide displacement prediction. Engineering Geology, 298, 106544. https://doi. org/10.1016/j.enggeo.2023.106544.

Xiao, T., Segoni, S., Chen, L., Yin, K., Casagli, N., (2020). A step beyond landslide susceptibility maps: a simple method to investigate and explain the different outcomes obtained by different approaches. Landslides 17, 627-640. https://doi.org/10.1007/s10346-019-01299-0.

Yordanov, V., Biagi, L., Truong, X. Q., Tran, V. A., and Brovelli, M. A. (2021). An overview of geoinformatics state-of-the-art techniques for landslide monitoring and mapping. The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 46, 205-212. https://doi.org/ 10.5194/isprs-archives-XLVI-4-W2-2021-205-2021.

Các bài báo khác