DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-41029-w
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41765999
تاريخ النشر: 2026-03-01
المؤلف: Zhenyun Du وآخرون
الموضوع الرئيسي: الانهيارات الأرضية والمخاطر المرتبطة بها
نظرة عامة
تتناول البحث التحديات المتزايدة التي تفرضها المخاطر الطبيعية في شمال باكستان، وتحديداً في منطقة هونزا، التي تتعرض لمخاطر متنوعة مثل الانهيارات الأرضية، والزلازل، والفيضانات الناتجة عن الأنهار الجليدية، وتدفقات الحطام، وفيضانات بحيرات الأنهار الجليدية (GLOFs). يؤكد الدراسة على ضرورة إجراء تقييم متعدد المخاطر لفهم التفاعلات بين هذه المخاطر، وهو أمر حاسم لاستراتيجيات الاستعداد والتخفيف الفعالة من الكوارث. من خلال تطوير خريطة شاملة لعرض المخاطر المتعددة، يملأ البحث فجوة كبيرة في التقييمات الحالية التي تركز عادةً على المخاطر الفردية.
باستخدام نموذج تصنيف وانحدار قائم على الغابات باستخدام التعلم الآلي (FBCR) جنبًا إلى جنب مع عملية التحليل الهرمي (AHP)، يتضمن البحث ثمانية عشر متغيرًا جغرافيًا بيئيًا لتقييم المخاطر الفردية وإنشاء جرد شامل للمخاطر. تكشف النتائج أن جزءًا كبيرًا من منطقة هونزا، وخاصة المناطق الوسطى والسفلى على طول ممرات النقل، معرضة لمخاطر متعددة. وهذا يبرز أهمية نهج تقييم المخاطر المتكاملة في المناطق الجبلية، حيث يتفاعل العديد من المخاطر، مما يسهل اتخاذ قرارات أكثر استنارة لإدارة مخاطر الكوارث.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على التحديات المتزايدة التي تفرضها المخاطر الطبيعية المتعددة، والتي تفاقمت بسبب تغير المناخ، مما يهدد بشكل كبير التنمية المستدامة على مستوى العالم. أدى تغير المناخ إلى أنماط بيئية غير منتظمة، مما نتج عنه زيادة في تكرار وشدة المخاطر مثل الانهيارات الأرضية، والفيضانات، وفيضانات بحيرات الأنهار الجليدية (GLOFs). وفقًا لدراسة ديللي وآخرين، فإن حوالي 30 مليون كيلومتر مربع من الأراضي وأكثر من 4.3 مليار شخص معرضون لخطر واحد على الأقل من المخاطر الطبيعية، مع تعرض ملايين آخرين لمخاطر متعددة.
على الرغم من المخاطر الواضحة المرتبطة بالسيناريوهات متعددة المخاطر، فإن التقييمات الحالية للمخاطر قد ركزت إلى حد كبير على المخاطر الفردية، مما يقلل من تقدير إمكانية حدوثها بشكل متزامن وتأثيراتها المتتالية. إن زيادة تعرض البنية التحتية والمجتمعات المهمشة، وخاصة في الدول النامية بسبب التحضر والانحدار الاقتصادي، يبرز الحاجة الملحة لتقييمات شاملة لمخاطر متعددة. في هذا السياق، تبرز باكستان كواحدة من أكثر الدول عرضة للكوارث في جنوب آسيا، حيث تواجه خسائر اجتماعية واقتصادية وبيئية كبيرة بسبب هذه المخاطر المركبة.
الطرق
في هذه الدراسة، تم الحصول على المعلومات الطبوغرافية باستخدام نموذج الارتفاع الرقمي ALOS-PALSAR (DEM). ركز التحليل على حساب مجموعة متنوعة من الخصائص الطبوغرافية، بما في ذلك انحدار التضاريس، والاتجاه، والانحناء المخطط، والانحناء العمودي، ومؤشر رطوبة التضاريس (TWI)، بالإضافة إلى نسبة الإغاثة. كانت هذه الخصائص ضرورية لفهم خصائص المناظر الطبيعية وسلوكها الهيدرولوجي.
بالإضافة إلى ذلك، تم تقييم قرب شبكة الأنهار/الجداول وطرق النقل من خلال إنشاء ست مناطق عازلة داخل بيئة ArcGIS Pro. سمح هذا التحليل المكاني بتصنيف مفصل لميزات المناظر الطبيعية فيما يتعلق بهذه العناصر الأساسية للبنية التحتية، مما يسهل التقييم الشامل لتأثيرها على الطبوغرافيا المحيطة.
النتائج
تشير نتائج تحليل المخاطر المتعددة إلى تقييم شامل لمجموعة متنوعة من المخاطر وترابطها. استخدم التحليل نهجًا منهجيًا لتقييم احتمالية وتأثير المخاطر المتعددة، كاشفًا عن علاقات هامة بين عوامل الخطر المختلفة.
تسلط النتائج الرئيسية الضوء على أن بعض المخاطر، عند اعتبارها معًا، يمكن أن تفاقم آثارها الفردية، مما يؤدي إلى زيادة الضعف في المناطق المتأثرة. تشير البيانات إلى أن استراتيجيات إدارة المخاطر المتكاملة ضرورية للتخفيف الفعال من المخاطر المركبة المرتبطة بالسيناريوهات متعددة المخاطر. بشكل عام، تؤكد النتائج على ضرورة وجود منظور شامل في التخطيط للاستعداد والاستجابة للكوارث.
المناقشة
تسلط المناقشة الضوء على المخاطر المتعددة التي تواجه شمال باكستان، وخاصة في منطقة هونزا، حيث تساهم الظروف التكتونية والمناخية والطبوغرافية المعقدة في مخاطر كبيرة، بما في ذلك الانهيارات الأرضية، وتدفقات الحطام، والفيضانات، وفيضانات بحيرات الأنهار الجليدية (GLOFs)، والزلازل. شهدت المنطقة أكثر من 91,000 حالة وفاة وخسائر اقتصادية تتجاوز 34 مليار دولار من الكوارث بين عامي 2005 و2025، مع أحداث بارزة مثل فيضانات 2010 وزلزال 2005 التي زادت من الضعف. لقد زاد تغير المناخ، الذي يتميز بارتفاع درجات الحرارة وتغير أنماط الرياح الموسمية، من حدة هذه المخاطر، خاصة خلال موسم الرياح الموسمية عندما تؤدي الأمطار الغزيرة إلى أحداث كارثية. تؤكد الدراسة على الحاجة الملحة لإطارات تقييم المخاطر المتعددة الشاملة لمعالجة المخاطر المترابطة في هذه المنطقة، والتي تتعقد أكثر بسبب المشاريع البنية التحتية الجارية مثل الممر الاقتصادي بين الصين وباكستان (CPEC).
لمعالجة هذه التحديات، يستخدم البحث نهج التعلم الآلي، وتحديدًا نموذج تصنيف وانحدار قائم على الغابات (FBCR)، لدمج تقييمات خمسة مخاطر رئيسية: الانهيارات الأرضية، وتدفقات الحطام، والفيضانات المفاجئة، والمخاطر الزلزالية، وGLOFs. تعزز هذه المنهجية دقة خرائط عرض المخاطر من خلال استخدام مجموعة من المتغيرات الجغرافية البيئية، بما في ذلك الارتفاع، والانحدار، والأمطار، واستخدام الأراضي. تكشف نتائج الدراسة عن رؤى حاسمة حول التوزيع المكاني للمخاطر، مع تحديد مناطق معينة على أنها معرضة بشدة للانهيارات الأرضية والفيضانات المفاجئة بسبب ميزاتها الطبوغرافية وقربها من خطوط الصدع والمسطحات المائية. تؤكد النتائج على أهمية صنع السياسات المستندة إلى الأدلة من أجل تقليل مخاطر الكوارث بشكل فعال، داعيةً إلى المراقبة المستمرة واستراتيجيات التخفيف الاستباقية لحماية المجتمعات الضعيفة في منطقة هونزا.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-41029-w
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41765999
Publication Date: 2026-03-01
Author(s): Zhenyun Du et al.
Primary Topic: Landslides and related hazards
Overview
The research addresses the increasing challenges posed by natural hazards in Northern Pakistan, specifically in the Hunza district, which is vulnerable to various hazards such as landslides, earthquakes, glacier-induced floods, debris flows, and Glacier Lake Outburst Floods (GLOFs). The study emphasizes the necessity of a multi-hazard assessment to understand the interactions between these hazards, which is crucial for effective disaster preparedness and mitigation strategies. By developing an integrated multi-hazard susceptibility map, the research fills a significant gap in existing assessments that typically focus on single hazards.
Utilizing a Machine Learning Forest-Based Classification and Regression (FBCR) model alongside the Analytical Hierarchy Process (AHP), the study incorporates eighteen geo-environmental variables to evaluate individual hazards and create a composite hazard inventory. The findings reveal that a considerable portion of the Hunza district, particularly the central and lower regions along transportation corridors, is at risk of multiple hazards. This underscores the importance of integrated hazard assessment approaches in mountainous regions, where the interplay of various hazards is prevalent, thereby facilitating more informed decision-making for disaster risk management.
Introduction
The introduction highlights the escalating challenges posed by multiple natural hazards, exacerbated by climate change, which significantly threaten sustainable development globally. Climate change has led to erratic environmental patterns, resulting in increased frequency and severity of hazards such as landslides, floods, and Glacial Lake Outburst Floods (GLOFs). According to Dilley et al., approximately 30 million km² of land and over 4.3 billion people are at risk from at least one natural hazard, with millions more exposed to multiple hazards.
Despite the evident risks associated with multi-hazard scenarios, existing hazard assessments have largely concentrated on single hazards, thereby underestimating the potential for co-occurrence and cascading effects. The rising vulnerability of infrastructure and marginalized communities, particularly in developing nations due to urbanization and economic decline, underscores the urgent need for comprehensive multi-hazard risk assessments. In this context, Pakistan emerges as one of the most disaster-prone countries in South Asia, facing significant social, economic, and environmental losses due to these compounded risks.
Methods
In this study, topographic information was obtained using the ALOS-PALSAR digital elevation model (DEM). The analysis focused on computing various topographic attributes, including terrain slope, aspect, plan curvature, profile curvature, and the Topographic Wetness Index (TWI), as well as the Relief Ratio. These attributes were essential for understanding the landscape’s characteristics and hydrological behavior.
Additionally, the proximity of the river/stream and road networks was assessed by creating six buffer zones within the ArcGIS Pro environment. This spatial analysis allowed for a detailed classification of the landscape features in relation to these critical infrastructure elements, facilitating a comprehensive evaluation of their impact on the surrounding topography.
Results
The results of the multi-hazard analysis indicate a comprehensive assessment of various risks and their interdependencies. The analysis employed a systematic approach to evaluate the likelihood and potential impact of multiple hazards, revealing significant correlations between different risk factors.
Key findings highlight that certain hazards, when considered in conjunction, can exacerbate their individual effects, leading to heightened vulnerability in affected areas. The data suggest that integrated risk management strategies are essential for effectively mitigating the compounded risks associated with multi-hazard scenarios. Overall, the results underscore the necessity for a holistic perspective in disaster preparedness and response planning.
Discussion
The discussion highlights the multifaceted hazards faced by northern Pakistan, particularly in the Hunza district, where complex tectonic, climatic, and topographic conditions contribute to significant risks, including landslides, debris flows, floods, glacial lake outburst floods (GLOFs), and earthquakes. The region has experienced over 91,000 fatalities and economic losses exceeding $34 billion from disasters between 2005 and 2025, with notable events such as the 2010 floods and the 2005 earthquake exacerbating vulnerability. Climate change, characterized by rising temperatures and altered monsoon patterns, has intensified these hazards, particularly during the monsoon season when extreme precipitation triggers catastrophic events. The study underscores the urgent need for comprehensive multi-hazard assessment frameworks to address the interconnected risks in this region, which are further complicated by ongoing infrastructure projects like the China-Pakistan Economic Corridor (CPEC).
To address these challenges, the research employs a machine learning approach, specifically a Forest-Based Classification and Regression Model (FBCR), to integrate assessments of five major hazards: landslides, debris flows, flash floods, seismic hazards, and GLOFs. This methodology enhances the accuracy of hazard susceptibility mapping by utilizing a range of geo-environmental variables, including altitude, slope, rainfall, and land use. The study’s findings reveal critical insights into the spatial distribution of hazards, with specific areas identified as highly susceptible to landslides and flash floods due to their topographical features and proximity to fault lines and water bodies. The results emphasize the importance of evidence-based policymaking for effective disaster risk reduction, advocating for continuous monitoring and proactive mitigation strategies to safeguard vulnerable communities in the Hunza district.