Predictive Landslide Susceptibility Modelling Using Statistical Approaches in Mantsa River catchment, Dawro Zone, South-western Ethiopia
تقيم هذه الدراسة القابلية للتعرض للانزلاقات الأرضية في حوض نهر مانتسا بجنوب غرب إثيوبيا باستخدام نموذجي نسبة التكرار والانحدار اللوجستي، وتحدد العوامل المساعدة الرئيسية مثل استخدام الأراضي والجيولوجيا، وتوضح أن نموذج نسبة التكرار يحقق دقة تنبؤية أعلى قليلاً (المساحة تحت المنحنى = 0.874) لدعم الحد من المخاطر والتخطيط المستدام لاستخدام الأراضي.
في مرتفعات إثيوبيا، حيث ترتفع الأرض بشكل حاد لتتحول إلى جبال وعرة ووديان سحيقة، تبدو الأرض وكأنها تنبض بحركة بطيئة وخطيرة. فعندما تبلل الأمطار الغزيرة التربة، يمكن للمنحدرات الشديدة أن تفقد تماسكها، مما يؤدي إلى انزلاق الصخور والطين والحطام نحو القرى والطرق. هذه الظاهرة، المعروفة باسم الانهيار الأرضي، ليست مجرد حدث مفاجئ بل هي نتيجة لحوار معقد بين شكل الأرض، ونوع الصخور تحت السطح، وكمية الأمطار التي تسقط، وكيفية استخدام البشر للتربة. وبالنسبة للمجتمعات التي تعيش في هذه المناطق شديدة الانحدار، فإن فهم الأماكن التي يحتمل فيها حدوث هذه الانهيارات هو مسألة بقاء؛ فهو يتيح للمخططين معرفة المنحدرات الآمنة للبناء وتلك التي يجب تركها وشأنها، مما يحول قوة طبيعية فوضوية إلى خطر يمكن إدارته.
لقد شرع فريق من الباحثين في رسم خريطة لهذا الخطر في حوض نهر مانتسا، وهو منطقة محددة في منطقة داوروو في جنوب غرب إثيوبيا. هذه المنطقة عبارة عن مشهد من التناقضات الدراماتيكية، حيث تتراوح الارتفاعات من وديان الأنهار العميقة وصولاً إلى قمم الجبال العالية، وكلها نحتتها المياه وشكلتها الأنشطة البركانية القديمة. تتكون الأرض هنا من طبقات من الصخور البركانية، بعضها صلب وبعضها لينة، وتقبع تحت مناخ يجلب أمطاراً موسمية غزيرة. ولإنشاء خريطة موثوقة للخطر، قام العلماء أولاً ببناء سجل مفصل للماضي؛ حيث دمجوا صور الأقمار الصناعية مع العمل الميداني المباشر لتحديد 28 درجة محددة وقعت فيها انهيارات أرضية، تراوحت بين تدفقات التربة بطيئة الحركة والانهيارات الصخرية المفاجئة. ثم قسموا هذه القائمة إلى مجموعتين: إحداهما لتعليم نماذج الكمبيوتر الخاصة بهم كيف يبدو الانهيار الأرضي، والأخرى لاختبار ما إذا كانت النماذج تستطيع التنبؤ بمكان حدوث انهيارات جديدة.
استخدم الباحثون طريقتين إحصائيتين مختلفتين لتحليل البيانات، حيث تعاملوا مع المشهد الطبيعي كأنه لغز يمثل كل جزء فيه عاملاً يمكن أن يؤدي إلى انزلاق. لقد نظروا في ثلاثة عشر عنصراً مختلفاً، بدءاً من شدة انحدار المنحدر ونوع التربة، وصولاً إلى مدى قرب النقطة من طريق أو مجرى مائي. الطريقة الأولى، المعروفة باسم "نسبة التكرار"، قامت ببساطة بعدّ عدد المرات التي ظهرت فيها الانهيارات الأرضية في كل فئة من فئات هذه العوامل. على سبيل المثال، تحققت مما إذا كانت الانهيارات تحدث في المنحدرات الشديدة أكثر مما تحدث في المنحدرات المستوية، أو إذا كانت تحدث بالقرب من الطرق أكثر مما تحدث بعيداً عنها. أما الطريقة الثانية، وهي "الانحدار اللوجستي"، فكانت أكثر تعقيداً، حيث قامت بحساب احتمالية حدوث انزلاق من خلال وزن كل هذه العوامل معاً لمعرفة كيفية تفاعلها. هدف كلا النهجين إلى إنتاج درجة واحدة لكل متر مربع من الأرض، تشير إلى مدى احتمالية فشلها (انهيارها).
رسمت النتائج صورة واضحة للخطر والأمان عبر الحوض. أظهرت النماذج أن العامل الأكثر تأثيراً لم يكن شدة انحدر التل أو نوع الصخور، بل كيفية استخدام الأرض. فالمناطق التي تُزرع فيها الأرض بشكل متوسط — والتي تعني غالباً زراعة المحاصيل على منحدرات شديدة بعد إزالة الغابات الطبيعية — كانت أكثر عرضة للانزلاق من المناطق الحرجية أو الغابات البكر. إن إزالة الأشجار واضطراب التربة بسبب الزراعة جعل الأرض أضعف بكثير. كما لعب نوع الصخور دوراً كبيراً؛ فالمنطقة مغطاة بصخور بركانية، والتي عندما تتعرض للمناخ الحار والرطب والأمطار الغزيرة، تتفكك إلى تربة طينية غنية وناعمة تحتفظ بقدر ضئيل جداً من القوة. وعندما تتشبع هذه الطين بالمياه، تصبح زلقة وثقيلة، مما يؤدي إلى النوع الأكثر شيوعاً من الانزلاقات في المنطقة: التدفق الأرضي المتدحرج ببطء.
كشفت الخرائط الناتجة عن الدراسة عن تركز الخطر في جيوب محددة من المشهد الطبيعي. توجد المناطق الأكثر خطورة في الأجزاء الجنوبية الغربية والشمالية الشرقية والجنوبية الشرقية من الحوض، حيث تلتقي المنحدرات البركانية الشديدة مع شبكات كثيفة من الشقوق في الأرض وهطول الأمطار الغزيرة. وهذه المناطق هي أيضاً حيث دفعت الأنشطة البشرية، مثل الزراعة وبناء الطرق، ضد حدود التضاريس. في المقابل، أظهرت الأجزاء الشمالية والوسطى من المنطقة، وهي مناطق أكثر استواءً وأقل اضطراباً بشكل عام، مخاطر أقل بكاءً. وقد تمكنت النماذج من التمييز بين الأرض الآمنة والخطرة بدقة عالية، حيث حددت مواقع الانهيارات الأرضية السابقة في الغالبية العظمى من الحالات.
في نهاية المطالب، توفر هذه الدراسة أداة عملية للناس الذين يعيشون في منطقة داوروو. فمن خلال تحديد المزيج المحدد من المنحدرات الشديدة، والصخور البركانية الضعيفة، والأمطار الغزيرة، واستخدام الأراضي البشري الذي يؤدي إلى الفشل، تقدم الخرائط دليلاً للمستقبل. إنها تقترح أن حماية الغابات المتبقية وضرورة الحذر بشأن الزراعة على المنحدرات الشديدة هي خطوات حاسمة لتقليل المخاطر. وتؤكد الدراسة أنه بينما الطبيعة الأرضية معرضة للانعدام الاستقرار بطبيعتها، فإن الخيارات البشرية يمكن أن إما تزيد من الخطر أو تساعد في الحفاظ على استقرار الأرض. ومع هذا الفهم الجديد، يمكن للسلطات المحلية الآن اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن أماكن البناء، وأماكن تحذير السكان، وكيفية التخطيط للتعايش الآمن مع الأرض المتحركة.
ملخص تقني: نمذجة القابلية التنبؤية للانزلاقات الأرضية في حوض نهر مانتسا، إثيوبيا
بيان المشكلة تمثل الانزلاقات الأرضية خطراً جيولوجياً حرجاً في المرتفعات الجبلية في إثيوبيا، لا سيما في المناطق الجنوبية الغربية حيث تتلاقى التضاريس شديدة الانحدار، والوديان العميقة، والتجوية السريعة، وهطول الأمطار الغزيرة. وعلى الرغم من الطبيعة المتكررة لانهيارات المنحدرات التي تسبب فقدان الأرواح، وتضرر البنية التحتية، وتدهور الأراضي الزراعية، إلا أن منطقة داورو - وتحديداً حوض نهر مانتسا - تفتقر إلى تقييم منهجي وموثق للقابلية للانزلاقات الأرضية. وتعيق هذه الفجوة المعرفية جهود الحد من مخاطر الكوارث المستهدفة والتخطيط المستدام لاستخدام الأراضي. وبينما توجد تقنيات تعلم آلي متقدمة، هناك حاجة معترف بها لنماذج إحصائية قوية وقابلة للتفسير في المناطق التي تعاني من نقص البيانات حيث لا تزال سجلات الجرد المتسقة زمنياً وعالية الجودة قيد التطوير.
المنهجية تستخدم الدراسة بيئة نظم المعلومات الجغرافية (GIS) لتطوير والتحقق من صحة نماذج القابلية للانزلاقات الأرضية باستخدام نهجين إحصائيين: نسبة التكرار (FR) والانحدار اللوجستي (LR).
منطقة الدراسة: حوض نهر مانتسا في منطقة داورو، الذي يتميز بتضاريس وعرة (ارتفاع يترا-وح 951-2,782 م)، وجيولوجيا بركانية (بازلت، ريوليت، تراكيت، تف، إغنمبريت)، ونمط تصريف شجري.
جرد البيانات: تم تجميع جرد شامل للانزلاقات الأرضية يضم 280 حدثاً تاريخياً (65% تدفقات ترابية، 25% انزلاقات حطامية، 10% تساقط صخور) عبر تفسير صور "جوجل إيرث" والمسوحات الميدانية (2022-2023). تم تقسيم مجموعة البيانات عشوائياً إلى مجموعة تدريب (70%، ن=196) ومجموعة تحقق (30%، ن=84).
العوامل المؤثرة: تم اختيار ثلاثة عشر عاملاً مسبباً بناءً على الأهمية الجيومورفولوجية والجيولوجية والهيدرولوجية: استخدام الأراضي/الغطاء الأرضي (LULC)، الليثولوجيا (وصف الصخور)، هطول الأمطار، المسافة إلى الخطوط الصدعية، المسافة إلى المجاري المائية، مؤشر قوة التيار (SPI)، نوع التربة، الارتفاع، الاتجاه، المسافة إلى الطرق، مؤشر الرطوبة الطبوغرافية (TWI)، ميل المنحدر، والانحناء. تم توحيد جميع البيانات في طبقات راستر بدقة 30 متراً.
نهج النمذجة:
نسبة التكرار (FR): تحسب الارتباط المكاني بين حدوث الانزلاقات الأرضية وفئات محددة من العوامل المؤثرة. ويتم اشتقاق مؤشر القابلية للانزلاق الأرضي (LSI) عن طريق جمع قيم نسبة التكرار لجميع العوامل.
الانحدار اللوجستي (LR): طريقة إحصائية متعددة المتغيرات تستخدم للتنبؤ باحتمالية حدوث الانزلاق الأرضي (نتيجة ثنائية) بناءً على التركيبة الخطية لـ 13 متغيراً مستقلاً. تم تقدير المعاملات باستخدام برنامج SPSS.
التحقق من الصحة: تم تقييم أداء النموذج باستخدام منحنيات خصائص تشغيل المستقبِل (ROC) ومقياس المساحة تحت المنحنى (AUC). كما تم التحقق من تعدد الارتباط باستخدام قيم التسامح ومعامل تضخم التباين (VIF).
النتائج الرئيسية
أداء النموذج: أظهر كلا النموذجين قدرة تنبؤية "جيدة جداً". حقق نموذج نسبة التكرار (FR) مساحة تحت المنحنى بلغت 0.874، بينما حقق نموذج الانحدار اللوجستي (LR) مساحة بلغت 0.850. أظهر نموذج FR دقة أعلى قليلاً، رغم أن كلاهما تجاوز عتبة 0.80 للأداء التنبؤي القوي.
العوامل المؤثرة:
تم تحديد استخدام الأراضي/الغطاء الأرضي (LULC) كأكثر المتغيرات قدرة على التنبؤ (معدل التنبؤ: 4.9)، حيث أظهرت "الزراعة المتوسطة" أعلى قابلية للانزلاق (FR > 1)، مما يشير إلى أن الاستخدام البشري للأراضي على المنحدرات يزعزع استقرار التضاريس بشكل كبير.
كانت الليثولوجيا وهطول الأمطار هما ثاني وثالث أكثر العوامل تأثيراً. وأظهرت المناطق التي تقع تحت صخور بركانية مافية (بازلت، تراكيت) قابلية عالية بسبب التجوية المكثفة وتطور المعادن الطينية.
كانت القرب من الخطوط الصدعية (0-250 م) والمجاري المائية (0-250 م) من المتنبئات الهيكلية والهيدرولوجية الحاسمة، بقيم FR بلغت 2.96 و2.68 على التوالي.
المنحدر والاتجاه: أظهرت المنحدرات الشديدة (32.2°-70.6°) والاتجاهات المواجهة للجنوب الغربي قابلية أعلى للانزلاق.
توزيع القابلية:
نموذج FR: تتركز مناطق القابلية "العالية جداً" (8.20%) و"العالية" (16.37%) في القطاعات الجنوبية الغربية والشمالية الشرقية والجنوبية الشرقية (مثل شاندا هاوشا، جيزو كويشا، غوزوباموشي). بينما تهيمن مناطق القابلية المنخفضة والمنخفضة جداً (45.71% مجتمعة) في المناطق الشمالية والوسطى ذات التضاريس المنخفضة.
نموذج LR: كانت النتائج متسقة مكانياً مع نموذج FR، حيث حددت تجمعات مماثلة للمخاطر العالية على طول المرتفعات البركانية الشديدة وخطوط الصدع.
الصلاحية الإحصائية: أظهر نموذج LR ملاءمة ممتازة (Hosmer-Lemeshow p=0.643) وقوة تفسيرية عالية (Nagelkerke R² = 0.885). لم يتم اكتشاف أي تعدد ارتباط بين العوامل الـ 13 (VIF < 10 لجميع العوامل).
المساهمات الرئيسية
أول تقييم منهجي: توفر هذه الدراسة أول خريطة موثقة ومنهجية للقابلية للانزلاقات الأرضية لحوض نهر مانتسا، مما يعالج فجوة معرفية حرجة في منطقة داورو.
تحديد العوامل: تحدد الدراسة التفاعل المحدد بين الليثولوجيا البركانية، وعمليات التجوية، واستخدام الأراضي من قبل الإنسان (الزراعة المتوسطة) كمحركات رئيسية لعدم استقرار المنحدرات في هذه المنطقة.
إطار منهجي: توضح الدراسة إطاراً قابلاً للتكرار باستخدام نموذجي FR وLR في البيئات ذات التضاريس المرتفعة والتي تعاني من نقص البيانات، مما يوفر توازناً بين دقة التنبؤ وسهولة التفسير للسلطات المحلية.
تطوير الجرد: إن إنشاء جرد مفصل ومتحقق منه ميدانياً لـ 280 انزلاقاً أرضياً يعمل كقاعدة بيانات تأسيسية للأبحاث المستقبلية في المنطقة.
الأهمية والادعاءات يزعم المؤلفون أن النتائج توفر "رؤى قيمة للحد من مخاطر الانزلاقات الأرضية، والتخطيط لاستخدام الأراضي، والتنمية المستدامة" في إثيوبيا والمناطق الجبلية المماثلة. وتؤكد الدراسة أنه بينما توجد نماذج تعلم آلي متقدمة، فإن النهج الإحصائي المختار (FR وLR) مناسب بشكل خاص للسياق الإثيوبي نظراً لقابليتهما للتفسير ومتانتهما في البيئات محدودة البيانات.
وتؤكد الورقة أن خرائط القابلية المولدة تقدم "أساساً علمياً قوياً" لـ:
الحد الاستباقي من المخاطر: تمكين استراتيجيات التخفيف المستهدفة، مثل إعادة تشجير المنحدرات المزروعة الشديدة.
تخصيص المناطق بناءً على المخاطر: توجيه التخطيط المكاني لتجنب المناطق عالية المخاطر في البنية التحتية والمستوطنات.
أنظمة الإنذار المبكر: تحديد أولويات المناطق للمراقبة بناءً على مناطق القابلية العالية المحددة.
يشير المؤلفون بتواضع إلى أن هذه الدراسة تمثل تقييماً من "الجيل الأول". وهم يقرون بحدود دقة نموذج الارتفاع الرقمي (30 متراً) والطبيعة الثابتة للجرد، مقترحين أن العمل المستقبلي قد يستفيد من بيانات طبوغرافية أعلى دقة، وعوامل تحفيز ديناميكية (مثل كثافة هطول الأمطار)، وتقنيات تعلم آلي متقدمة. ومع ذلك، يُقدم العمل الحالي كخطوة ضرورية وفعالة نحو التخفيف من مخاطر الانزلاقات الأرضية في منطقة كانت تفتقر سابقاً إلى تقييم علمي منهجي.