Пространственное прогнозирование зон, подверженных наводнениям

Аннотация. 

Восприимчивость к наводнениям и оценка риска очень важны для надлежащего городского развития. Однако в Саудовской Аравии нет доступных карт наводнений. Следовательно, для идентификации зон, опасных для наводнений, используются традиционные методы, такие как водяные знаки на зданиях и сообщения средств массовой информации. В настоящем исследовании представлена методология определения зон, подверженных наводнениям, с использованием индексного подхода и многокритериальных систем поддержки принятия решений. Методология была применена в провинции Эр-Рияд, центральном регионе Саудовской Аравии, где были зафиксированы повторяющиеся наводнения. Кроме того, методология была подтверждена с использованием исторических записей о наводнениях и повторно применена в городе Эр-Рияд для оценки влияния масштаба на результаты. Методология включает 10 обусловливающих факторов: накопление стока, расстояние от дренажной сети, высота над уровнем моря, землепользование / покрытие, интенсивность осадков, геология, уклон, сток, тип почвы и плотность дренажа. Факторам были присвоены веса с помощью процесса аналитической иерархии и системы поддержки принятия решений. Модель восприимчивости генерирует карту восприимчивости к наводнениям с пятью классами уязвимости на основе их средних значений, 3,4% (13033,6км2) и 14,4% (54658,6км2) исследуемой территории были классифицированы как очень высокие и высокие, соответственно, в то время как 27,9% (106277,7км2), 36,5 % (138784,3 км2), и 17,8% (67743,7км2) площади были классифицированы как умеренные, низкие и очень низкие, соответственно. Зоны очень высокой и высокой восприимчивости в основном расположены в протяженных северных, северо-восточных и северо-западных частях провинции Эр-Рияд из-за сочетания менее 5% низменностей со склонами, плотного скопления стока, высокой интенсивности осадков, застроенных территорий и высокой глубины стока. За последние несколько лет местные власти сообщили о нескольких наводнениях. Напротив, зоны с очень низкой и низкой восприимчивостью расположены в западных районах провинции Эр-Рияд. Записи исторических событий наводнения поддерживают разработанную карту подверженности наводнениям, поскольку большое количество зарегистрированных событий наводнения произошло в районах с высокой чувствительностью, что является дополнительным показателем точности. Согласно разработанной карте подверженности наводнениям, город Эр-Рияд и прилегающие к нему районы попадают в зоны очень высокой, высокой и умеренной восприимчивости. Было обнаружено, что карта подверженности наводнениям очень хорошо согласуется с историческими событиями наводнения. Это говорит о том, что разработанный индекс восприимчивости к наводнениям успешно прогнозирует районы, подверженные наводнениям, без эффекта масштаба. Разработанный метод картирования подверженности наводнениям может оказать большую помощь планировщикам и местным органам власти в выборе подходящих мест для реализации проектов. Кроме того, карта подверженности наводнениям может быть использована в качестве базовых данных для облегчения смягчения последствий наводнений и планирования землепользования.

Ключевые слова: 

Подверженность наводнениям; Процесс аналитической иерархии; Многокритериальные системы поддержки принятия решений; Центральный регион Аравии

Введение

Наводнение - это стихийное бедствие, которое происходит во всем мире и затрагивает в среднем 99 миллионов человек в год в период с 2000 по 2008 год (, 2013). Поэтому крайне важно контролировать наводнения с помощью надлежащего управления. Из-за их высокой интенсивности и внезапного начала внезапные наводнения обычно вызывают серьезные локальные бедствия, и, таким образом, предотвращение внезапных наводнений является серьезной проблемой во многих странах. Высокая частота возникновения наводнений в Саудовской Аравии сделала это бедствие одной из самых серьезных экологических проблем; они являются одними из самых катастрофических природных экстремальных явлений, которые представляют потенциальную угрозу как для жизни, так и для имущества. Частое увеличение числа наводнений происходит главным образом из-за быстрой урбанизации и цивилизации вдоль рек и вырубки лесов (, 2003; Кристенсен и Кристенсен, 2003). Следовательно, следует объявить районы, подверженные наводнениям, чтобы избежать инвестиций в эти районы и иметь возможность быстро реагировать на чрезвычайные ситуации при различных обстоятельствах. На западе Саудовской Аравии паводковые стоки из бассейнов вади, которые стекают в Красное море, могут стать опасными и представлять угрозу прибрежным городам, поселкам, деревням и инженерным сооружениям. На национальном уровне точная оценка наводнений считается важной для провинции Мекка, Саудовская Аравия, поскольку неожиданный характер осадков часто приводит к опасным внезапным наводнениям ( ., 2013). Недавнее наводнение, произошедшее в регионах Мака, Джизан, Аль-Баха, Эр-Рияд, Джидда и Абха, среди прочих в Саудовской Аравии (КСА), отражает риски внезапных наводнений в засушливых / полузасушливых регионах. Поэтому развитие систем предупреждения о наводнениях в любом регионе можно рассматривать как один из наиболее эффективных способов уменьшить человеческие жертвы и материальный ущерб ( ., 2005).

Географические информационные системы (ГИС) - это мощные инструменты, которые управляют большими объемами данных, участвующих в многокритериальном анализе решений. Процесс аналитической иерархии () включает в себя многокритериальный подход к принятию решений (), представленный (1977, 1980, 1990, 1994, 2008). Саати (1990) отметил, что процесс включает структурирование факторов, которые выбираются в иерархии, начиная с общей цели и заканчивая критериями, подкритериями и альтернативами. - это тип -, который объединяет и преобразует пространственные данные (входные данные) в решения (выходные данные) с использованием географических данных. Предпочтения лица, принимающего решения, и манипулирование данными и предпочтениями в соответствии с указанными правилами принятия решений называются факторами и ограничениями соответственно ( , 2015). Многокритериальный анализ решений () предоставляет методологию и методы для анализа сложных проблем принятия решений, которые часто связаны с несоизмеримыми данными или критериями. Использование ГИС и оказалось успешным при анализе природных опасностей (Рашед и Уикс, 2003; Кикер и др., 2005; Фуа и Минова, 2005; Дассанаяке и др., 2005; Гампер и др., 2006; Фернандес и Лутц, 2009; Сусса и др., 2010; Форкуо, 2011; Мури и др., 2011; Паркер и др., 2011; Данг и др., 2011; Фейзизаде и Блашке, 2013; Баджабаа и др., 2014; Ан и Мерваде, 2015; Сингх и др., 2017) и другие геоэкологические исследования (Дай и др. др., 2001; Сворай и др., 2005; Колат и др., 2006; Федески и Гвиллиам, 2007; Донг и др., 2008; Тудес и Йигитер, 2010; Юсеф и др., 2011; Джу и др., 2012; Махмуд и Тан, 2015; Махмуд и др. др., 2015; Махмуд и др., 2015; Махмуд и Алазба, 2015; Махмуд и др., 2016; Сингх и др., 2017). Нечеткая логика была успешно интегрирована с ГИС- в различных приложениях (Амири и др., 2012; Синха и др., 2012; Доневска и др., 2012; Фейзизаде, 2013; Наджафи и др., 2014; Джелохани и Мальчевски, 2015), особенно при составлении карт подверженности наводнениям ( и Татейши, 2014; Душ Сантуш и Таварес, 2015; Казакис и др., 2015). Сочетание с теорией нечетких множеств обеспечивает большую гибкость в оценке результатов и последующем процессе принятия решений. Нечеткий сохраняет многие преимущества обычных , в частности относительную легкость, с которой он обрабатывает множество критериев и комбинаций качественных и количественных данных ( , 2016). обеспечивает иерархическую структуру, облегчает декомпозицию и попарное сравнение, уменьшает несогласованность и генерирует векторы приоритетов.

Наводнения являются сложными, поскольку они зависят от взаимодействия между многими геологическими и морфологическими характеристиками бассейнов, включая типы пород, высоту, наклон, перенос наносов и площадь поймы ( , 2016). Более того, гидрологические явления, такие как осадки, сток, испарение, а также накопление поверхностных и подземных вод, оказывают большое влияние на возникновение наводнений ( ., 1992; , 2000; Ş, 2004; , 2006). Различные исследователи использовали различные факторы для составления карт подверженности наводнениям, такие как цифровая модель рельефа (), кривизна, геология, индекс мощности реки / потока (), количество осадков, землепользование / растительный покров (), тип почвы, топографический индекс влажности () и уклон. Однако эти факторы редко изучались вместе из-за отсутствия данных. Следовательно, систематическое изучение этих факторов привело к более точному определению подверженности наводнениям в районе, которое затем отслеживается на местах с помощью детальных гидрогеологических и геофизических исследований. Фернандес и Лутц (2010) разработали зонирование опасности наводнений в городах с использованием ГИС в провинции Тукуман в Аргентине с использованием многокритериального анализа решений. Модель включает в себя пять параметров: расстояние до дренажных каналов, топографию, глубину залегания грунтовых вод и использование городских земель.

Существует очень мало исследований по применению пространственного в области анализа и управления рисками наводнений. Например, . (2011) интегрировали и ГИС, чтобы предоставить предпочтительные варианты для анализа риска наводнений в двух городах Тайваня. Факторы, способствующие наводнениям в этом исследовании, были разделены на два раздела: первый раздел включает факторы, связанные с наводнениями, вызванными неисправностью дренажных систем, такие как количество осадков, рельеф местности, пропускная способность систем ливневой канализации, наличие водяных ворот или насосных станций, мобильных насосов и методов управления. Второй раздел посвящен наводнениям, вызванным разрушением дамб. Факторами, связанными с наводнением, вызванным разрушением дамб, являются материал и состояние дамб, угол между берегом и основным направлением потока, уклон берега, уклон русла реки, количество осадков, рельеф, преобладают ли в реке приливы, дренажные системы, наличие водяных ворот или насосных станций, передвижных насосов, и управленческие практики. В другом исследовании, проведенном . (2013) для определения районов, подверженных наводнениям в бассейне реки Келантан, использовался усовершенствованный основанный на правилах метод дерева решений и ансамблевой статистический метод. В их исследовании при составлении карт восприимчивости к наводнениям использовались 10 факторов, обусловливающих: , кривизна, геология, река, , количество осадков, , тип почвы, и уклон.

Совсем недавно Казакис и др. (2015) попытались оценить зоны, опасные для наводнений, в регионе Родопы–Эврос в Греции, используя многокритериальный индекс. Авторы разработали методологию для семи параметров: накопление стока, расстояние от дренажной сети, высота над уровнем моря, землепользование, уклон, интенсивность осадков и геология. Относительная важность каждого параметра для возникновения и серьезности наводнения была связана со значениями веса. Эти значения были рассчитаны после , на основе их веса, информация о различных параметрах накладывается для картирования опасности наводнений. Надежность приложения подтверждается историческими записями наводнений. Аналогичным образом, (2015) использовал подход для создания карты внезапных наводнений для города Наджран, Саудовская Аравия. используется для определения относительного веса воздействия факторов, вызывающих наводнения, для получения сводного индекса опасности наводнений. Причинными факторами в этом исследовании являются сток, тип почвы, уклон поверхности, шероховатость поверхности, плотность дренажа, расстояние до основного канала и землепользование.

В этом документе представлена методология определения зон, подверженных наводнениям, с использованием индексного подхода и многокритериальных систем поддержки принятия решений. Методология была применена в провинции Эр-Рияд, центральном регионе Королевства Саудовской Аравии (18% территории КСА), где периодически происходили наводнения. Кроме того, надежность адаптированной методологии была проверена с использованием исторических записей о наводнениях. Более того, после валидации методология была повторно применена в окрестностях города Эр-Рияд (4,85% площади провинции Эр-Рияд и 0,89% от общей площади КСА), чтобы проверить эффект масштаба в адаптированной методологии.

Область исследования

Провинция Эр-Рияд (рис. 1(а)) - вторая по величине провинция Саудовской Аравии. Его площадь составляет 380497,8 км2, а население составляет 6 777 146 человек (2010), что делает его второй по величине провинцией как по площади (после восточного региона), так и по численности населения (после региона Мекка). Он расположен в центре Аравийского полуострова (24° 38"северной широты и 46 °43' восточной долготы) на большом плато. Его рельеф колеблется от 200 до 1200 м над средним уровнем моря, являясь частью плато Неджд. Это плато простирается до гор Тувайк на его западном краю, до уступа Аванид на северном краю, до холма Хардж на его южном краю и до песчаного пояса Дахна на его восточном краю. Однако вся эта плоскогорье изрезана длинными выступающими скалами, которые образованы уступами разломов вблизи гор Аванид и уступом Хит между Эр-Риядом и Харджем. Его столицей является город Эр-Рияд, который также является национальной столицей. Недавно завершенные и продолжающиеся строительные работы могут похвастаться одними из самых амбициозных архитектурных проектов в королевстве. Например, станция метро Финансового района короля Абдаллы и несколько других предстоящих проектов. Эр-Рияд - столица и крупнейший город Саудовской Аравии. Это также столица провинции Эр-Рияд. Средняя высокая температура в июле составляет 42,6 °. Зимы теплые, с холодными, ветреными ночами. Среднемесячная относительная влажность воздуха колеблется от 15 % (летом) до 51 % (зимой). Среднегодовая относительная влажность воздуха составляет 32,5 %. Общий климат засушливый, и в городе ежегодно выпадает 41-230 мм осадков в год. Строительство 57 плотин в регионе для пополнения запасов грунтовых вод и сбора дождевой воды, увеличение потребления воды и расширение сельскохозяйственного сектора существенно повлияли на относительную влажность. Такие факторы могут вызвать микроклиматические изменения. Внезапные наводнения периодически происходят в провинции Эр-Рияд из-за нескольких факторов, включая сложный рельеф и геологические структуры. Северные районы провинции Эр-Рияд имеют самый высокий потенциальный риск возникновения наводнений, где зафиксированы крупные внезапные наводнения. Которые всегда вызывают пробки на дорогах и приостанавливают занятия в школах и университетах на день из-за их серьезного ущерба.

В исследовании показаны автомобили, проезжающие по затопленной улице в северной части Эр-Рияда 17 ноября 2013 года, после того, как ночью в столице Саудовской Аравии прошел сильный ливень, вызвавший наводнения и пробки на дорогах, что вынудило Министерство образования Саудовской Аравии приостановить занятия в школах и университетах на один день. По меньшей мере 15 человек погибли и еще восемь числятся пропавшими без вести в результате внезапных наводнений, вызванных проливными дождями в Эр-Рияде и других частях королевства в течение 24 часов. Департамент гражданской обороны сообщил, что после дождей они получили более 7000 звонков о помощи из разных регионов. “Мы спасли более 800 человек, оказавшихся в затруднительном положении, в то время как 450 транспортных средств были выведены из затопленных районов”, - говорится в заявлении. Департамент призвал общественность быть осторожными после прогнозов погоды о новых дождях. Сообщения о смертельных случаях в результате несчастных случаев, связанных с дождем, поступали по всему королевству в разных местах. Внезапные наводнения смыли все дорожное покрытие, и земля также провалилась, прежде чем грузовик попытался пересечь ее.

Материалы и методы

В настоящем исследовании мы использовали индексный подход и многокритериальные системы поддержки принятия решений для определения зон, подверженных наводнениям в провинции Эр-Рияд. Кроме того, надежность картирования подверженности наводнениям была проверена с использованием исторических записей о наводнениях. Методология, принятая для настоящего исследования, показана на рис. 2.

Выбор контролирующих факторов варьируется от одной области исследования к другой в зависимости от различных характеристик каждого места. Поскольку одна переменная может оказывать большое влияние на наводнения в определенной области, она может не оказывать никакого влияния в другом регионе ( ., 2012). В этом исследовании впервые были классифицированы различные факторы, связанные с наводнениями, на основе обзоров литературы, полевых исследований и исторических записей в Саудовской Аравии. В настоящем исследовании при составлении карты подверженности наводнениям использовались 10 контролирующих факторов: накопление стока, расстояние от дренажной сети, высота, , интенсивность осадков, геология, уклон, сток, тип почвы и плотность дренажа. Из-за различных шкал, в которых измерялись критерии, значения, содержащиеся в картах критериев, должны быть преобразованы в сопоставимые единицы измерения для . Поэтому карты критериев были переклассифицированы в пять сопоставимых единиц или классов восприимчивости: 5 (очень высокий), 4 (высокий), 3 (средний), 2 (низкий) и 1 (очень низкий). Затем классы восприимчивости были использованы в качестве основы для создания карты критериев.

Значения для каждой категории восприимчивости были масштабированы от 1 до 9 и основывались на критериях, предложенных в различных исследованиях ( , 2010; ., 2015; , 2015). Рейтинги восприимчивости к накоплению стока, удаленности от дренажной сети, высоте, , интенсивности осадков, геологии, уклона, стока, типа почвы и плотности дренажа приведены в таблице 1. Выбор этих параметров был теоретически основан на их отношении к опасности наводнений, как это задокументировано в литературе. Внезапные наводнения в крупных городах вызваны образованием поверхностного стока, усиленного высоким процентом непроницаемых городских поверхностей. Более низкие значения обычно связаны с горными районами или с низким потенциалом накопления воды, а также с более проницаемыми почвами ( ., 2014). Тип почвы является очень важным фактором в определении водоудерживающих и инфильтрационных характеристик местности, которые, в свою очередь, влияют на подверженность наводнениям (, 2002). Некоторые типы почв могут влиять на сток и, следовательно, на вероятность возникновения внезапных наводнений. Это связано с тем, что внезапные наводнения могут происходить и происходят в регионах с сухими почвами и засушливыми условиями ( ., 2010). Как правило, глинистые почвы могут приводить к большему поверхностному стоку, чем песчаные почвы. Более высокая интенсивность осадков может привести к увеличению стока, поскольку почва не может достаточно быстро впитывать воду. Хотя предварительное насыщение грунта увеличивает риск внезапных наводнений, многие внезапные наводнения происходят, когда грунт не насыщен. Растительный покров и землепользование являются другими существенными факторами, влияющими на внезапные наводнения ( ., 2014). Топографические элементы являются одним из наиболее эффективных элементов при естественных наводнениях. Уклон поверхности является надежным показателем подверженности наводнениям. Когда уклон увеличивается, скорость потока также увеличивается. Если дренажная сеть плотная на каком-либо участке, это указывает на высокий путь накопления стока и более высокую вероятность затопления. Районы, расположенные вблизи пути накопления стока, с большей вероятностью будут затоплены. Существует отрицательная взаимосвязь между возникновением наводнений и плотностью растительности. Дожди на голых землях выпадают быстрее по сравнению с сельскохозяйственными угодьями и лесными массивами. Это указывает на то, что городские районы с непроницаемыми поверхностями дают больше ливневого стока по сравнению с аналогичными районами, покрытыми массовой растительностью и лесным хозяйством.

Критериям были присвоены веса с применением методов попарного ранжирования и ранговой суммы. Окончательный расчет веса требует вычисления главного собственного вектора матрицы попарного сравнения для получения наиболее подходящего набора весов. Для этого расчета использовался ВЕСОВОЙ модуль в программном обеспечении . Процедура взвешивания основана на . Метод ожидаемого значения был использован для расчета веса,

Для вычисления веса использовался метод ранговой суммы,

Точность попарных сравнений оценивалась путем вычисления индекса согласованности (). Этот показатель определяет несоответствия в попарных суждениях и является мерой отклонения от согласованности на основе сравнительных матриц. Это выражается в виде

Где λ - среднее значение вектора согласованности, а - количество столбцов в матрице (Гарфи и др., 2009; Саати, 1990; Вахидния и др., 2008). Затем коэффициент консистенции () рассчитывали следующим образом:

Где - случайный индекс, который зависит от количества сравниваемых элементов (ì ., 2009). В таблице 2 представлены РИС матриц порядка 1-15, полученные Саати (1980).

Таблица 2. Случайные индексы () для= 1, 2... 15 (, 1980)

Процедура попарного оценивания имеет несколько преимуществ. Во-первых, оценки не зависят от какой-либо конкретной шкалы измерений. Во-вторых, процедура по самой своей природе поощряет обсуждение, приводящее к консенсусу относительно используемых весов. Кроме того, критерии, которые были опущены при первоначальном обсуждении, быстро выявляются в ходе обсуждений, сопровождающих эту процедуру. Чтобы обеспечить систематическую процедуру сравнения, была создана матрица попарного сравнения путем задания одной строки и одного столбца для каждого фактора в задаче (таблица 3). Затем рейтинг был рассчитан для каждой ячейки в матрице. Поскольку матрица симметрична, оценки задаются для половины матрицы, а затем выводятся для другой половины.

Коэффициент согласованности матрицы, который показывает степень согласованности, достигнутую при сравнении критериев, или вероятность того, что рейтинг матрицы был сгенерирован случайным образом, составил 0,06, что указывает на приемлемую согласованность (, 1977). Значения для различных тем приведены в таблице 4.

Таблица 4. Нормализованные факторы подверженности наводнениям: процесс аналитической иерархии

Тематические карты на рис. 3 проиллюстрируйте пространственное распределение факторов в исследуемой области, которое было проанализировано в разработанном методе.

ЦМР с разрешением 30 м (рис. 3 (а)), разработанная в , была использована для создания карты склонов для Эр-Рияда (рис. 3 (б)). Раковины и плоские участки были удалены, чтобы поддерживать непрерывность потока воды к водосборным отверстиям. Этот обусловливающий фактор и его производные играют важную роль в распознавании районов, подверженных возникновению наводнений (, 2009). В основном, районы, подверженные наводнениям, можно считать низкогорными и равнинными районами. Высота была разделена на пять категорий. Область с низкой высотой (0-250 м) относится к категории очень высоких, в то время как область на большой высоте была классифицирована как зона с очень низкой восприимчивостью. Точно так же более крутые склоны вызывают быстрые потоки, но наводнения, как правило, происходят на пологих склонах. Поэтому низкий уклон и низкий перепад высот получили самую высокую оценку. Склон был разделен на пять категорий. Районы с уклоном 0-2% попадают в категорию очень высоких из-за плоской местности и относительно высокой подверженности возникновению наводнений. Районы, имеющие 2-5%, были признаны высокими с точки зрения подверженности возникновению наводнений. Районы с уклоном в 5-15% приводят к относительно умеренному стоку и, следовательно, классифицируются как умеренные для возникновения наводнений. Участки с уклоном 15-35 % рассматривались как зона низкой восприимчивости. Участки с уклоном более 35 % были отнесены к категории зон с очень низкой восприимчивостью.

Накопление потока (рис. 3(с)) показывает пути накопления и количество ячеек во всей исследуемой области, которые вносят вклад в поток на конкретной ячейке. Карта накопления стока может определить зону конвергенции поверхностного стока. Накопление потока считалось одним из наиболее важных факторов выравнивания в соответствующих исследованиях. Накопление стока представляет собой дренажную сеть и ее потенциал накопления воды. Таким образом, увеличение накопления стока отражает увеличение подверженности наводнениям и более высокую подверженность затоплению ( ., 2006). Значения накопления являются репрезентативными для всей провинции, и хотя они представлены в виде пространственно непрерывной сетки, диапазон значений очень широк, что делает небольшое значение визуально незаметным из-за их малых значений накопления потока. Здания и другая инфраструктура, сосредоточенные вокруг районов скопления стока, естественно, более уязвимы к наводнениям. На рис. 3 () вокруг синего и зеленого пикселей наблюдается высокая скорость накопления, в то время как задняя окружность обозначает низкую скорость накопления. Районы, где обнаружены скопления стока, обычно более уязвимы к наводнениям. Такие районы являются точками схождения поверхностного стока. В настоящем исследовании значения накопления потока варьируются в диапазоне 0-1510000. Пятна этих значений были разделены на пять зон от очень низких (0-250) до очень высоких (3430-151000). Высокие значения накопленного стока указывают на области сосредоточенного стока и, следовательно, на более высокую вероятность наводнения.

Плотность дренажа определяется как близость расстояния между каналами в пределах бассейна (Хортон, 1932). Это показатель проницаемости бассейна. Проницаемость почвы и тип подстилающих пород влияют на сток в водоразделе; непроницаемый грунт или обнаженная скальная порода приводят к увеличению поверхностного стока воды и, следовательно, к более частым штормовым явлениям ( , 2016, ). Регионы с высоким рельефом также будут иметь более высокую плотность дренажа, чем другие дренажные бассейны, если другие характеристики бассейна будут такими же. Более высокая плотность (также подразумеваемая высоким коэффициентом бифуркации) указывает на больший риск внезапных наводнений ( , 2016, ). Карта плотности дренажа (рис. 3()) была подготовлена с использованием инструмента анализа плотности в программном обеспечении . Это было сделано путем деления общей длины всех ручьев в дренажном бассейне на общую площадь дренажного бассейна. Область исследования была разделена на пять классов. Если дренажная сеть плотная на каком-либо заданном участке, это хороший показатель пути накопления большого стока, и данная область с большей вероятностью будет затоплена. Эти классы были классифицированы как “очень высокие” (1-1,83 км /км2), “высокие” (0,71–1 км /км2), “умеренные” (0,34–0,71 км /км2), “низкие” (0,25–0,34 км /км2) и “очень низкие” (0-0,25 км/км2) классы восприимчивости. Область с низкой плотностью дренажа вызывает большую инфильтрацию (Шривастава и Бхаттачарья, 2006) и более низкий поверхностный сток по сравнению с областью с высокой плотностью дренажа. Это означает, что районы с высокой плотностью населения с большей вероятностью будут затоплены из-за высокого поверхностного стока ( ., 2007).

Районы, расположенные вблизи дренажной сети и пути накопления стока, более подвержены затоплению (Ислам и Садо, 2000). Чтобы разграничить зоны, подверженные наводнениям, в соответствии с этим провинция Эр-Рияд была классифицирована на классы очень высокой, высокой, умеренной, низкой и очень низкой восприимчивости, используя буферное расстояние в качестве фактора (рис. 3 ()). Классы этого фактора были присвоены путем обработки записей исторических наводнений на всей исследуемой территории. Дренажная сеть была сначала буферизована на расстоянии 200 м, чтобы указать область вдоль исследуемой территории, которая очень сильно подвержена опасности наводнения, исходя из предыдущей интенсивности наводнения. Дренажная сеть была снова буферизована на расстоянии 500, 1000, 2000 и> 2000 м, чтобы указать области, которые являются зонами высокой, умеренно, низкой и очень низкой восприимчивости соответственно. Похоже, что районы вблизи речной сети (200 м) очень подвержены опасности наводнений, тогда как влияние этого параметра уменьшается на расстояниях> 2000 м. Этот вывод хорошо согласуется с данными . (2015).

Исследование, имеющее пространственное разрешение 30 м, было включено в собранные данные и в конечном итоге использовалось для классификации.

Обучающие образцы были собраны во время полевых исследований для создания спектральных сигнатур для контролируемой классификации. Карта была разделена на семь основных классов: орошаемые пахотные земли, леса, кустарники, разреженная растительность, застроенные территории, голая почва и водоемы. Точки привязки к местности с географической привязкой были собраны с помощью устройства и использовались для проверки карты . Валидационный анализ проводился с использованием индекса согласия Каппа (), где значение, превышающее 0,8, указывает на высокую эффективность классификации (, 2005). Общая статистика составила 0,946, что указывает на то, что классификация карты была точной. Классам были присвоены коэффициенты восприимчивости к наводнениям. Урбанизация может привести к увеличению объемов стока из-за увеличения доли непроницаемых поверхностей и уплотненных почв, а более быстрый сток может быть связан с дорожными сетями и сетями ливневой канализации. В результате, по сравнению с сельскими условиями, населенные пункты затопляются быстрее и чаще, поэтому им была присвоена очень высокая подверженность возникновению наводнений. На самом деле, в городских условиях наводнения могут возникать при гораздо меньшем количестве осадков, чем это необходимо для сельских условий.

Интенсивность осадков (рис. 3()) определяется с использованием модифицированного индекса Фурнье (). - это сумма среднемесячной интенсивности осадков на каждой дождемерной станции ( ., 2015). Подверженность внезапным наводнениям значительно возрастает с увеличением интенсивности осадков. В Эр-Рияде очень сухой климат, что делает летнюю жару переносимой. На количество осадков в Эр-Рияде влияет средиземноморская зима, которая является результатом движения фронтальной системы на восток вдоль Средиземного моря из Атлантического океана, которая затем перемещается вглубь страны, достигая плато Неджд ( , 2016). Одной из основных причин наводнений в исследуемом районе является выпадение чрезвычайно сильных осадков в течение короткого периода и низкая водопоглощающая способность типа почвы, что приводит к увеличению сухопутного стока. Этот избыточный сухопутный сток контролируется топографией и сходится в сети местных каналов, создавая паводковый поток. Поэтому, несмотря на то, что общее количество осадков в Саудовской Аравии относительно невелико, осадки могут быть очень интенсивными, вызывая проблемы наводнений. Записи гидрологической станции в Эр-Рияде показывают, что колебался в пределах 41-230 мм / год. Значения были разделены на пять классов в соответствии с их важностью при возникновении наводнений (таблица 1).

Геология

Геология провинции Эр-Рияд состоит из большой толщины континентальных и неглубоких морских отложений известняка ( , 2016). Исследуемый район характеризуется сложной геологической и структурной обстановкой. Геологические образования в этом районе (рис. 3 ()) состоят из семи геологических единиц: кайнозойские породы, мезозойско–юрские и меловые, мезозойско–триасовые, плутонические породы, докембрийские (архей + протерозой), четвертичные и верхнепалеозойские (, , ). Мезозойско–юрские и меловые образования занимают большую площадь в провинции Эр-Рияд (33,6 % от общей площади). Более того, это образование было отнесено к зонам умеренной восприимчивости. Однако мезозойско–триасовые и кайнозойские отложения занимали наименьшую площадь, что составляет около 5,7% и 10,8% от общей площади соответственно. Этим объектам была присвоена низкая восприимчивость к возникновению наводнений из-за их высокой проницаемости. Плутонические породы составляют 13,8 % от общей площади, и из-за их чрезвычайно низкой пористости им была присвоена очень высокая восприимчивость к возникновению наводнений. Докембрийские (архей + протерозой) породы фундамента занимают 15,6 % от общей площади. Они сильно подвержены атмосферным воздействиям и богаты глиной; поэтому проницаемость низкая, и эти районы очень подвержены наводнениям. Четвертичные породы являются самым последним геологическим периодом в истории Земли; они занимают 12,6 % исследуемой площади, и из-за их высокой пористости этим породам была присвоена умеренная подверженность наводнениям. Верхнепалеозойские (, , ) породы занимают 8 % от общей площади; они обладают высокой пористостью и проницаемостью. Поэтому их восприимчивость к наводнениям считалась очень низкой.

Тип почвы

Почвенная карта исследуемой территории (рис. 3()) была подготовлена на основе опубликованной почвенной карты, полученной от Министерства сельского хозяйства. Исследуемая территория охватывала шесть различных типов почв: аренозоли, литозоли, различные почвенные единицы, регозоли, солончаки и ермозоли. Ареносоль (1,4 % исследуемой площади) представляет собой песчаную почву с небольшим развитием профиля, которая характеризуется высокой проницаемостью. Таким образом, он был классифицирован как очень низкий уровень подверженности наводнениям из-за высокой скорости проникновения. Литозоли, которые занимают около 12,6 % от общей площади, обычно имеют грубую текстуру с очень низким содержанием глины и минимальным накоплением органических веществ на поверхности. Литозоли сильно кислые и имеют низкую влагоудерживающую способность из-за грубой текстуры, обильного содержания камней и небольшой глубины залегания. Однако уровень инфильтрации может быть высоким (Махмуд и Алазба, 2016). Этот тип почвы в основном встречается в центральной части исследуемой территории. Более того, районы с таким типом почвы были отнесены к категории с низкой восприимчивостью к наводнениям. Разное земельные участки состоят из дюн, солончаков и скальных обломков или обломков пустыни. Различные земельные участки расположены вдоль юго-восточной и северо-западной частей исследуемой территории. Эти объекты составляют 10,3 % от общей площади и классифицируются как зоны повышенной восприимчивости. Регозолы, которые составляют 62,6% от общей площади, имеют поверхностный слой каменистого материала, и их текстура в основном грубая. Эта почва была отнесена к зонам низкой восприимчивости из-за ее грубой текстуры и высокой скорости инфильтрации. Солончаки (соленая почва) и Ермосолы занимают 11,2 и 1,9 % от общей площади соответственно. Солончаки имеют умеренную скорость инфильтрации и, следовательно, были классифицированы как зоны умеренной восприимчивости. Скорость инфильтрации ермозолей умеренно низкая из-за содержания в них глины. Поэтому считалось, что эта почва представляет собой зоны очень высокой восприимчивости.

      Сток

Махмуд и Алазба (2016) определили потенциальный коэффициент стока () для провинции Эр-Рияд. Согласно их исследованию, самый высокий коэффициент стока наблюдается в юго–восточной и юго-западной частях столицы, где расположены очень важные объекты инфраструктуры, такие как аэропорты и административные учреждения, с диапазоном значений стока от 0,4 до 1. На севере и востоке коэффициент стока намного ниже, чем в других местах, из-за преобладания сельскохозяйственных угодий и структуры сбора стока. На основе этого коэффициента были определены пространственные и количественные распределения глубины стока (рис.3()) в Эр-Рияде и его окрестностях с использованием коэффициента стока Эр-Рияда и избыточного количества осадков ( , 2016). Поверхностный сток в Эр-Рияде колеблется от 9 до 179 мм/год. Его ценность имеет тенденцию к увеличению в городских районах из-за свойств почвы и почвенного покрова, которые приводят к периодическим внезапным наводнениям в провинции Эр-Рияд, Саудовская Аравия. Эти внезапные наводнения также можно объяснить несколькими факторами, включая пересеченный рельеф, сильные осадки и геологические структуры. Каждый год это наносит большой ущерб жизни и имуществу людей. Наибольшая глубина стока была зафиксирована в юго-восточной и юго-западной частях столицы, где расположены очень важные объекты инфраструктуры, такие как аэропорты и административные учреждения, при этом величина поверхностного стока колеблется от 71 до 179 мм/год. На севере и востоке объем стока намного ниже, чем в других местах, потому что они заняты сельскохозяйственными угодьями и имеют структуру сбора стока. Однако недавно в этих районах произошли непредвиденные внезапные наводнения, которые нанесли огромный ущерб инфраструктуре и основным дорогам. Вероятность риска наводнения возрастает по мере увеличения объема стока в определенном месте. Поэтому карта глубины стока была разделена на пять классов. Эти классы были классифицированы как “очень высокая восприимчивость” (144-179 мм / год), “высокая восприимчивость” (74-144 мм / год), “умеренная восприимчивость” (47-74 мм / год), “низкая восприимчивость” (25-47 мм / год) и “очень низкая восприимчивость” (0-25 мм/год).

Зоны, подверженные наводнениям в провинции Эр-Рияд (крупномасштабные)

Модель восприимчивости была разработана в построителе моделей 10.2. Модель пригодности генерирует карту подверженности наводнениям на основе интеграции 10 тематических карт: накопление стока, расстояние от дренажной сети, высота, , интенсивность осадков, геология, уклон, сток, тип почвы и плотность дренажа с использованием процесса взвешенного наложения () с использованием как векторных, так и растровых баз данных. Используя взвешенную линейную комбинацию, критерии были объединены путем применения веса к каждому фактору с последующим суммированием результатов для получения карты пригодности. Это было сделано с использованием весового модуля программного обеспечения , используемого для этого расчета, и окончательный вес представлен в таблице 5.

Таблица 5. Вес (процент влияния)

На основе анализа с учетом 10 тематических карт были определены пространственные границы зон, подверженных наводнениям, с использованием . Различные инструменты пространственного анализа были использованы в модели для решения пространственных проблем в процессе определения потенциальных областей. Модель восприимчивости создала карту восприимчивости к наводнениям (рис. 4) с пятью классами уязвимости: очень высокая, высокая, умеренная, низкая и очень низкая.  Согласно их средним значениям (таблица 6), 3,4 % (13033,6км2) и 14,4 % (54658,6км2) исследуемой территории были классифицированы как зоны с очень высокой и высокой восприимчивостью соответственно, в то время как 27,9 % (106277,7км2), 36,5 % (138784,3км2) и 17,8 % (67743,7км2) территории были классифицированы как зоны умеренной, низкой и очень низкой восприимчивости соответственно. Большинство районов с очень высокой или высокой подверженностью наводнениям имели уклоны от 0 до 5% и находились в застроенных районах, кустарниковых зарослях и орошаемых пахотных землях. Основным типом почвы в зонах от очень высокой до высокой восприимчивости были различные земельные единицы и Ермозоли. Интенсивность осадков колебалась от 120 до 230 мм/год. Основные геологические структуры включают плутонические и докембрийские (архей + протерозой) породы. Кроме того, они имеют плотность дренажа в диапазоне от 0,71 до 1,83 км /км2, а также в районах, расположенных вблизи дренажной сети и пути накопления стока (расстояние 200-500).

Можно видеть, что большинство зон очень высокой и высокой восприимчивости в основном расположены в северной, северо-восточной и северо-западной частях провинции Эр-Рияд на обширной территории в результате сочетания низменностей с уклонами менее 5% и наличия скопления плотного стока, высокой интенсивности осадков, накопленных площади и высокая глубина стока. В этом районе за последние несколько лет местные власти сообщили о нескольких районах с рекордными наводнениями. Глубина поверхностного стока в этих районах колеблется от 110 до 179 мм/год. Огромное количество, которое может повредить типу почвы, делает слои почвы неустойчивыми. Примером этого может служить долина Вади-Нимар, которая окружена крутыми берегами и поэтому может внезапно наполниться водой в случае осадков. Частые внезапные наводнения в Эр-Рияде в течение последних нескольких лет приводили к отключению электроэнергии в некоторых районах города. Кроме того, были затоплены магазины и рынки. С другой стороны, зоны очень низкой и низкой восприимчивости расположены в западных районах провинции Эр-Рияд. В центральных частях провинции есть несколько зон с высокой или умеренной температурой с зарегистрированными наводнениями. Записи исторических событий, связанных с наводнениями, поддерживают разработанную карту подверженности наводнениям, поскольку большое количество зарегистрированных событий, связанных с наводнениями, приходится на особо уязвимые районы. Это дополнительный показатель точности. Кроме того, результаты показали, что Вади-Ханифа и Вади-Ниса имеют умеренную уязвимость к наводнениям, при этом высокая уязвимость ограничивается северо-восточной частью провинции Эр-Рияд.

Поверхностный сток в Эр-Рияде колеблется от 9 до 179 мм/год. Его ценность имеет тенденцию к увеличению в городских районах из-за свойств почвы и почвенного покрова, которые приводят к внезапным наводнениям, которые периодически происходят в Эр-Рияде из-за нескольких факторов, включая пересеченный рельеф, сильные осадки и геологические структуры. Каждый год это наносит большой ущерб жизни и имуществу людей. В юго-восточных частях преобладают зоны умеренной и низкой восприимчивости. Это объясняется различиями в пространственной изменчивости факторов, важных для определения зон подверженности наводнениям, включая различные типы почв, интенсивность осадков (ниже 100 мм/год) и низкую высоту. Юго-западные районы Эр-Рияда попадают в зоны низкой и очень низкой восприимчивости из-за большой высоты и других факторов. Согласно разработанной карте подверженности наводнениям (рис. 4), город Эр-Рияд и его окрестности попадают в зоны очень высокой, высокой и умеренной восприимчивости. Этот вывод согласуется с историческими записями о наводнениях. Примером таких записей является событие наводнения 16 ноября 2013 года в городе Эр-Рияд. Улицы были затоплены на севере Эр-Рияда, а 17 ноября 2013 года после сильных дождей в столице Саудовской Аравии наводнения и пробки на дорогах вынудили Министерство образования Саудовской Аравии приостановить работу школ и университетов на один день. По меньшей мере 15 человек погибли и еще восемь числятся пропавшими без вести в результате внезапных наводнений, вызванных проливными дождями в Эр-Рияде и других частях королевства. Сообщения о смертельных случаях в результате несчастных случаев, связанных с дождем, поступали по всему королевству в разных местах. Внезапные наводнения смыли все дорожное покрытие, и земля также провалилась, прежде чем грузовик попытался пересечь ее.

Адаптированная методология была повторно применена в городе Эр-Рияд, который представляет собой ограниченную часть провинции Эр-Рияд. Была разработана модель подверженности городов наводнениям и составлена карта подверженности наводнениям на основе интеграции 10 тематических карт с использованием процесса взвешенного наложения (). Модель восприимчивости сформировала карту восприимчивости к наводнениям (рис. 5) с тремя классами уязвимости: очень высокой, высокой и умеренной. Исходя из их средних значений (таблица 6), 29,6% (4718,5км2) и 29,5% (4704,3км2) города Эр-Рияд были классифицированы как зоны очень высокой и высокой восприимчивости соответственно, в то время как 40,9% (9037,5км2) города Эр-Рияд были классифицированы как зоны умеренной восприимчивости. Большинство районов с очень высокой или высокой восприимчивостью к наводнениям находились в застроенных районах.

Эта карта очень полезна для Управления гражданской обороны Саудовской Аравии, где она используется в спасательных операциях во время внезапных наводнений. Юго-восточная и юго-западная части столицы, в которых расположены очень важные объекты инфраструктуры, такие как аэропорты и административные учреждения, различаются по степени подверженности наводнениям от очень высокой до высокой. Этот вывод согласуется с результатом первой подверженности наводнениям в провинции Эр-Рияд. Однако к западу от Эр-Рияда распространены зоны высокой и средней подверженности наводнениям. Эти участки включают Вади Ханифа и Вади Ниса. Вади-Ханифа - самая значительная природная достопримечательность в регионе, которая дает начало его бассейну и притокам. Уникальный экологический регион протяженностью 120 км простирается от склона Тувайк до открытой пустыни к юго-востоку от Эр-Рияда (рис. 5). Глубина долинного ручья колеблется от 10 до 100 м, а его ширина колеблется приблизительно от 100 до 1000 м. Кроме того, Вади-Ханифа состоит из густонаселенных городских поселений и является густонаселенным районом. Он расположен в зоне от умеренной до высокой подверженности наводнениям, в то время как Вади-Ниса охватывает зону низкой подверженности наводнениям. Вади Ханифа представляет собой естественный водораздел для паводков и дождевых вод, занимающий площадь 4000м2, и имеет более 40 притоков. Наиболее важными притоками Вади являются Аль-Обайта, Аль-Имария, Сафар, Аль-Махдия, Бейр, Лаван, Намар, Аль-Аусат и Лаха на западе, а также Аль-Айсан и Аль-Батаа на востоке. Объем воды, вылитой в Вади-Ханифа, составляет около 700000 м3. Вади Ханифа состоит из пяти участков, включая русло, пойму, горизонтальные аллювиальные террасы, долины и ответвления. Множество маленьких и больших деревень разбросано по берегам долины. В целом, результаты показывают, что Вади-Ханифа и Вади-Ниса имеют умеренную уязвимость к наводнениям, с высокой уязвимостью в северо-восточной части провинции Эр-Рияд.

Карта подверженности наводнениям может оказать большую помощь планировщикам и инженерам в составлении краткого списка подходящих мест для реализации необходимых разработок в Эр-Рияде и его окрестностях. Карта подверженности наводнениям может быть использована в качестве базовых данных для облегчения смягчения последствий наводнений и планирования землепользования. Было доказано, что методы, использованные в исследовании, пригодны для обобщенных целей планирования и оценки, поскольку они не зависят от масштаба конкретного участка. Карта глубины стока в районе Эр-Рияда и вокруг него (рис. 6) была разработана с использованием той же процедуры, что и при разработке карты глубины стока для всей провинции, чтобы предоставить необходимую информацию о количестве стока в зонах, подверженных наводнениям. Как показано на рис. 6, поверхностный сток в Эр-Рияде и его окрестностях колеблется от всего лишь 57 мм/год до максимума 120 мм/год. Его значение колеблется от 57 до 100 мм / год в зонах с очень высокой и высокой подверженностью наводнениям, которые в основном находятся в населенных пунктах, и, следовательно, приводят к внезапным наводнениям, которые периодически происходят в прилегающих районах. Это также подтверждается количеством исторических наводнений, которые произошли в зонах очень высокой и высокой подверженности наводнениям (рис. 6). Значения стока в нижних частях Вади-Ханифа (100-120 мм / год) означают, что несколько дорог, вероятно, будут затоплены во время наводнений. Причина, по которой наводнения представляют собой серьезную угрозу, многогранна. Дождей в этом районе было относительно мало, и это привело к недостаточному развитию надлежащей дренажной системы в регионе. Когда в исследуемом районе выпадают осадки, вода течет по долинам в направлении городов. При плохих дренажных системах непрерывный поток воды может легко привести к внезапному наводнению.

С 1964 года в результате внезапных наводнений в королевстве погибло более 319 человек (таблица 7). Примером таких крупных наводнений является наводнение в Эр-Рияде в 2005 году, когда на регион Эр-Рияда обрушились проливные дожди. В результате наводнения погибли семь человек. Другой пример - наводнение в Эр-Рияде в 2010 году, произошедшее 3 мая 2010 года. В Эр-Рияде прошли сильные осадки, сопровождавшиеся слабым порывистым ветром со скоростью до 24 км /час, что в конечном итоге привело к наводнениям и автомобильным авариям по всему городу. Это привело к примерно 275 автомобильным авариям. Несмотря на то, что международный аэропорт имени короля Халида не пострадал из-за высокой подверженности наводнениям, как показано на рис. 5, многие люди пропустили свои запланированные рейсы из-за плохих дорожных условий.

Проверка достоверности карт подверженности наводнениям

Чтобы проверить точность модели подверженности наводнениям, исторические события наводнения были сверены с построенной картой зон подверженности наводнениям. Эти результаты проверки показали базу данных и методологию, используемые для составления карт подверженности наводнениям. Это включает в себя рейтинг факторов и весовые коэффициенты относительной важности факторов для получения точных результатов. Установлено, что карта подверженности наводнениям хорошо согласуется с историческими событиями наводнения. Это также подтверждается количеством исторических наводнений, которые произошли в районах с высокой и очень высокой степенью опасности наводнений. В общей сложности 68 наводнений произошло в зонах очень высокой подверженности наводнениям провинции Эр-Рияд по сравнению с 33 историческими наводнениями в зонах очень высокой подверженности. Кроме того, в зонах средней восприимчивости произошло 28 наводнений, а в зонах низкой восприимчивости - только 9. Это говорит о том, что разработанный индекс восприимчивости к наводнениям успешно прогнозирует вероятность затопления района. В Эр-Рияде и его окрестностях эти результаты проверки показали аналогичную точность. В общей сложности 17 наводнений произошли в зонах очень высокой и высокой подверженности наводнениям, а восемь наводнений произошли в зонах средней подверженности. Чтобы количественно оценить эффект масштаба, результаты двух моделей были сопоставлены с историческими событиями наводнения и восприимчивостью к наводнениям. Эр-Рияд и прилегающие к нему районы были расположены в зонах очень высокой, высокой и средней подверженности наводнениям в двух моделях. Таким образом, вклад шкалы в адаптированную методологию может быть упущен из виду.

Заключение и рекомендации

Основной целью настоящего исследования является внедрение методологии для определения зон, подверженных наводнениям, в провинции Эр-Рияд, Саудовская Аравия. Это важно и очень полезно для Управления гражданской обороны Саудовской Аравии, где оно может быть использовано в спасательных операциях во время внезапных наводнений. Карта подверженности наводнениям может оказать большую помощь проектировщикам и инженерам в выборе подходящих мест для реализации проектов в провинции Эр-Рияд и ее окрестностях. Он также может быть использован в качестве базовых данных для смягчения последствий наводнений и планирования землепользования. Методы, использованные в исследовании, оказались пригодными для обобщенных целей планирования и оценки, поскольку они не были разработаны в масштабе конкретного объекта. Таким образом, был разработан подход, основанный на индексах, и многокритериальные системы поддержки принятия решений. Методология была применена в провинции Эр-Рияд, которая является центральной частью Королевства Саудовской Аравии, где периодически происходили наводнения. Более того, методология была повторно применена в городе Эр-Рияд и его окрестностях, чтобы проверить эффект масштаба в адаптированной методологии. Основываясь на обзорах литературы, полевых исследованиях и исторических записях, при составлении карт подверженности наводнениям использовались 10 факторов, определяющих вероятность наводнений: накопление стока, расстояние от дренажной сети, высота, , интенсивность осадков, геология, уклон, сток, тип почвы и плотность дренажа. Из-за различных шкал, в которых измерялись критерии, значения, содержащиеся в картах критериев, были преобразованы в сопоставимые единицы измерения для . Поэтому карты критериев были переклассифицированы в пять сопоставимых единиц или классов восприимчивости: 5 (“очень высокий”), 4 (“высокий”), 3 (“средний”), 2 (“низкий”) и 1 (“очень низкий”). Затем классы восприимчивости были использованы в качестве основы для создания карты критериев. Коэффициентам были присвоены веса путем применения попарного ранжирования и методов ранговой суммы. Окончательный расчет веса требует вычисления главного собственного вектора матрицы попарного сравнения.

На основе анализа с учетом 10 тематических слоев были определены пространственные протяженности зон, подверженных наводнениям, с использованием . Различные инструменты пространственного анализа были использованы в модели для решения пространственных проблем в процессе определения потенциальных областей. Модель восприимчивости создала карту восприимчивости к наводнениям с пятью классами уязвимости: очень высокая, высокая, умеренная, низкая и очень низкая. Согласно их средним данным, 3,4 % (13033,6км2) и 14,4% (54658,6км2) исследуемой территории были классифицированы как очень высокие и высокие, соответственно, в то время как 27,9 % (106277,7км2), 36,5 % (138784,3км2) и 17,8 % (67743,7км2) эта область была классифицирована как зоны умеренной, низкой и очень низкой восприимчивости соответственно. Зоны очень высокой и высокой восприимчивости в основном расположены в северной, северо-восточной и северо-западной частях провинции Эр-Рияд на обширной территории из-за сочетания низменностей с уклонами менее 5%, а также из-за плотного скопления стока, высокой интенсивности осадков, застроенных территорий и высокой глубины стока. За последние несколько лет местные власти сообщили о нескольких наводнениях. Напротив, зоны очень низкой и низкой восприимчивости расположены в западной части провинции Эр-Рияд. Записи исторических событий наводнения поддерживают разработанную карту подверженности наводнениям, поскольку большое количество событий наводнения было зарегистрировано в районах с высокой чувствительностью. Это дополнительный показатель точности. Согласно разработанной карте подверженности наводнениям, город Эр-Рияд и прилегающие к нему районы относятся к зонам очень высокой, высокой и умеренной восприимчивости. Надежность адаптированной методологии была проверена с использованием исторических записей о наводнениях. Было обнаружено, что карта подверженности наводнениям очень хорошо согласуется с историческими событиями наводнения. Это также подтверждается количеством исторических наводнений, которые произошли в районах с высокой и очень высокой восприимчивостью к опасности наводнений. Это говорит о том, что разработанный индекс восприимчивости к наводнениям успешно определяет районы, которые могут быть затоплены. Результаты двух моделей были сопоставлены с историческими событиями наводнений и восприимчивостью к наводнениям. Эр-Рияд и прилегающие к нему районы были помещены в зоны очень высокой, высокой и средней подверженности наводнениям в двух моделях. Таким образом, вклад шкалы в адаптированную методологию может быть упущен из виду.

Ссылки

Ан, К. Х. и Мервейд, В.: Роль геоморфологических характеристик водораздела в наводнениях в Индиане, США, Журнал гидрологической инженерии, 21, 05015021, 2015.

Алексакис, Д. Д., Гриллакис, М. Г., Кутрулис, А. Г., Агапиу, А., Фемистоклеус, К., Цанис, И. К., Михаэлидис, С., Пашиардис, С., Деметриу, С., Аристиду, К., Реталис, А., Тимвиос, Ф. и Хаджимитсис, Д. Г.: ГИС и удаленные методы зондирования для оценки влияния изменений в землепользовании на гидрологию наводнений: тематическое исследование бассейна Ялиас на Кипре, нац. Опасности системы наук о Земле, 14, 413-426, 2014.

Амири, М. Дж., Махини, А. С., Хоссейни, С. М., Джалали, С. Г., Эзадхасты, З. и Карами, С.: Анализ для оценки экологических возможностей в водоразделах, Международный журнал экологических исследований, 7, 241-254, 2012.

Баджабаа С., Масуд М. и Аль-Амри Н.: Картографирование опасности внезапных наводнений на основе количественной гидрологии, геоморфологии и ГИС-методов (тематическое исследование Вади-Аль-Лит, Саудовская Аравия), Арабский журнал наук о земле, 7, 2469-2481, 2014.

Бронстерт А.: Наводнения и изменение климата: взаимодействие и воздействие, Анализ рисков., 23, 545-557, 2003.

, . ., , . . и , .: Комплексное применение процесса аналитической иерархии и географической информационной системы для оценки риска наводнений и управления поймой на Тайване, Природные опасности, 59, 1261-1276, 2011.

Кристенсен, Дж. Х. и Кристенсен, О. Б.: Моделирование климата: сильное летнее наводнение в Европе, Природа, 421, 805-806, 2003.

Дай, Ф. К., Ли, К. Ф. и Чжан, Х. Х.: Геоэкологическая оценка на основе ГИС для планирования городского землепользования: тематическое исследование, Инженерная геология, 61, 257-271, 2001.

Данг Н., Бабель М. и Луонг Х.: Оценка параметров пищевого риска в зоне отвода дневного паводка, дельта Красной реки, Вьетнам, Стихийные бедствия, 56, 169-194, 2011

, . ., , . и , .: Методы оценки нематериальных потерь от наводнений и их интеграция в анализ риска наводнений, Журнал прибрежной инженерии, 57, 1540007, 2015.

Давод, Г. М., Мирза, М. Н. и Аль-Гамди, К. А.: Оценка нескольких методологий оценки наводнений в столичном регионе Мекки, Саудовская Аравия, Арабский журнал наук о земле, 6, 985-993, 2013.

Доневска, К. Р., Горсевский, П. В., Йовановски, М. и Пешевский, И.: Региональный неопасный выбор места захоронения отходов путем интеграции нечеткой логики, и географических информационных систем, Экологические науки о Земле, 67, 121-131, 2012.

Донг Дж., Чжуан Д., Сюй Х. и Ин Л.: Комплексная оценка пригодности городского развития на основе методов дистанционного зондирования и ГИС – тематическое исследование в районе Цзинцзиньцзи, Китай, , 8, 5975-5986, 2008.