شناسایی مناطق مستعد فرونشست زمین در دشت سلماس با استفاده از چهارچوب GARDLIF و ماشین‌های یادگیری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشگاه ارومیه-دانشکده علوم

2 استادیار، گروه زمین شناسی، دانشکده علوم، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران

3 3- استادیار، گروه زمین شناسی، دانشگاه ارومیه، ایران.

چکیده

فرونشست یک پدیده بسیار آرام زمین‌شناسی است که علاوه بر کاهش تراز سطح آب زیرزمینی عوامل دیگری نیز وجود دارند که در فرونشست زمین نقش دارند. بعبارتی این پدیده تحت تاثیر فاکتورهای زمین‌شناسی از جمله وجود گسل، لایه‌های رسی، خاک‌های آلی و مناطق با ضخامت زیاد لایه‌ آبدار و همچنین فعالیت‌های انسانی مانند معدن‌کاری، زهکشی خاک‌های ارگانیک و افت آب‌های زیرزمینی بر اثر برداشت بی‌رویه رخ می‌دهد. دشت سلماس در شمال غرب ایران، و شوره‌زارهای دریاچة ارومیه در قسمت شرق آن واقع شده است. با توجه به مطالعات انجام شده فرونشست در این منطقه 12 سانتی‌متر در سال است. بنابراین در این تحقیق با بهره‌گیری از چهارچوب GARDLIF و ماشین‌های یادگیری پهنه‌بندی فرونشست زمین در دشت سلماس انجام شد. به این منظور از هفت پارامتر از جمله افت سطح آب زیرزمینی، تخلیه آبخوان، تغذیه آبخوان، کاربری اراضی، محیط آبخوان و فاصله از گسل‌ها) استفاده شد. نتایج به‌دست آمده حاکی از بیشترین امکان وقوع فرونشست مربوط به مناطق اطراف شهر سلماس و بخش غربی و شمال شرقی آبخوان است. در شواهد میدانی نیز در محدوده شهر سلماس فرونشست به صورت فروچاله‌ها و شکاف مشاهده شد. تحلیل حساسیت مدل نشان داد که مؤثرترین پارامتر مؤثر بر فرونشست زمین افت سطح آب زیرزمینی (G) و پمپاژ از آبخوان (D) با میانگین تغییرات 2/0 و 12/0 و کم اثرترین پارامتر فاصله از گسل با میانگین تغییرات1 هستند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Identification of Land Subsidence Areas in Salmas Plain Using GARDLIF Framework and Learning Machines

نویسندگان [English]

  • ali ghorbani 1
  • Esfandiar Abbas Novinpour 2
  • Masoumeh Ahangari 3
1 urmia university-college of science
2 Assistant Professor, Department of Geology, Faculty of Science, Urmia University, Urmia, Iran.
3 Assistant Professor, Department of Geology, Urmia University, Iran
چکیده [English]

Subsidence, a gradual geological phenomenon, is often associated with the decline in underground water levels and excessive extraction of groundwater in aquifer areas. This study focuses on the subsidence dynamics in the Salmas Plain of northwest Iran, examining both geological factors and anthropogenic influences. These factors include the presence of faults, clay layers, organic soils, and areas characterized by a high thickness of the aquifer layer. Human activities, such as mining, organic soil drainage, and groundwater depletion due to harvesting, further contribute to the complexity of subsidence patterns, which appear randomly. Situated in the northwest of Iran, the Salmas Plain encompasses the salt marshes of Lake Urmia in its eastern part. Our research employs the GARDLIF framework and machine learning to delineate the zones of land subsidence in Salmas Plain. Seven critical parameters, namely groundwater level drop, aquifer discharge, aquifer feeding, land use, aquifer environment, and distance from faults, were systematically analyzed. Results indicate a notable subsidence rate of 12 cm per year in the region. Specifically, areas around the city of Salmas and the western and northeastern parts of the aquifer show the highest susceptibility to subsidence. Field observations corroborate the model's predictions, revealing subsidence in the form of sinkholes and cracks in the Salmas city area. The sensitivity analysis underscores the significance of specific parameters in influencing land subsidence. The drop in underground water level (G) and pumping from the aquifer (D) emerge as the most influential, with average changes of 0.27 and 0.15, respectively. In contrast, the distance from faults proves to be the least effective parameter, with average changes of 0.0025. This research not only contributes to the understanding of subsidence in aquifer regions but also underscores the importance of considering both geological and anthropogenic factors in assessing and managing land subsidence risks.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Groundwater
  • Salmas Plain
  • GRADLIF Framework
  • Identification