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초기 산사태 위험도 구축을 위한 지형요소의 활용

Application of Geomorphological Features for Establishing the Preliminary Landslide Hazard

  • 차아름 (국립재난안전연구원, 한양대학교 건설환경공학과) ;
  • 김태훈 (국립재난안전연구원) ;
  • 강석구 (한양대학교 건설환경공학과)
  • Cha, A Reum (National Disaster Management Institute, Department of Civil and Environmental Engineering, Hanyang University) ;
  • Kim, Tai Hoon (National Disaster Management Institute) ;
  • Gang, Seok Koo (Department of Civil and Environmental Engineering, Hanyang University)
  • 투고 : 2015.06.02
  • 심사 : 2015.08.04
  • 발행 : 2015.09.30

초록

토석류를 포함하는 산사태 재해는 빠른 이동속도로 인한 대응 및 대피가 어려운 특성으로 인해 발생 초기에 그 위험성을 파악, 예방대책을 수립하는 것이 무엇보다 필요하다 할 수 있다. 하지만 현재까지 다양한 방법들이 초기 산사태 재해의 발생 및 위험도를 파악하기 위해 활용되었으나, 분석과정과 입력변수의 복잡함, 그리고 이로 인한 모델의 단순화로 인해 산정된 산사태 위험도의 정확성에는 많은 의문이 제기되고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 산사태 재해예방을 목적으로 실제 지형의 특성을 파악, 이를 초기 산사태 위험도 평가에 적용하는 방안에 대해 알아보고자 하였다. 지형특성 분석을 위해 방향성 벡터의 통계적 방법을 이용한 벡터분산(vector dispersion)과 평면도(planarity) 기법을 이용, 지형특성과 산사태 위험도간의 상관관계를 규명하고자 하였다. 분석결과는 제안한 두 방법 모두 초기 산사태 위험도 분석에 있어 매우 효과적인 것으로 나타났다. 결국, 지형특성은 산사태 위험도에 영향을 미치고 있으며, 보다 객관적인 산사태 위험성 평가를 수행하기 위해서는 개별 모형보다는 다수의 모형을 이용, 각각의 장점을 극대화할 필요가 있다. 이는 결국 산사태의 발생이 단순한 특정 요소만으로 결정되는 것이 아니며, 내 외부적인 요인들간의 상호작용에 의해 유발되는 복합적인 자연현상임을 인지하고 보다 다양한 방법들을 통해 산사태 발생 메커니즘에 대한 추가적인 연구가 수행되어야 할 것이다.

Due to the characteristics of landslide disasters including debris flow, the rapid speed to downward and difficulty to respond or evacuate from them, it is imperative to identify their potential hazards and prepare the reduction plans. However, the current landslide hazards generated by a variety of methods has been raised its accuracy because of the complexity of input data and their analyses, and the simplification of the landslide model. The main objective of this study is, therefore, to evaluate the preliminary landslide hazard based on the identification of geomorphological features. Especially, two methodologies based on the statistics of the directional data, Vector dispersion and Planarity analyses, are used to find some relationships between geomorphological characteristics and the landslide hazard. Results show that both methods well discriminate geomorphological features between stable and unstable domains in the landslide areas. Geomorphological features are closely related to the landslide hazard and it is imperative to maximize their characteristics by adapting multiple models rather than individual model only. In conclusions, the mechanism of landslide is not determined solely by a simple cause but the complex natural phenomenon caused by the interactions of the numerous factors and it is of primary importance to require additional researches for the outbreaking mechanism that are based on various methodologies.

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참고문헌

  1. National Emergency Management Agency, 2012, 2012 Annual disaster report, National Emergency Management Agency, pp. 1226-1242.
  2. Cha, A. R., Kim, T. H. and Jung, M. S., 2013, Preliminary risk assessment for landslides using directional vectors, Proc. of KGS Fall National Conference, pp. 1041-1046.
  3. Cha, A. R., 2014, A comparative study on the identification of landslide hazard using geomorphological characteristics, Journal of Korean Geo-Environmental Society, Vol. 15, No. 6, pp. 67-73. https://doi.org/10.14481/JKGES.2014.15.6.67
  4. Hobson, R. D., 1972, Surface roughness in topography: quantitative approach, Spatial Analysis in Geomorphology, Methuen & Co Ltd., London, Great Britain, pp. 221-245.
  5. Kasai, M., Ikeda, M., Asahina, T. and Fujisawa, K., 2009, LiDAR-derived DEM evaluation of deep-seated landslides in a steep and rocky region of Japan, Geomorphology, Vol. 113, No. 1-2, pp. 57-69. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2009.06.004
  6. Kim, T. H., Cruden, D. M. and Martin, C. D., 2012, Identification of geomorphological features of landslides using airborne laser altimetry, Proc. of 11th International Symposium on Landslides and 2nd North American Symposium on Landslides, Banff, Alberta, Canada, pp. 567-573.
  7. Mark, D. M., 1974, On the interpretation of till fabrics, Geology, Vol. 2, No. 2, pp. 101-104. https://doi.org/10.1130/0091-7613(1974)2<101:OTIOTF>2.0.CO;2
  8. McKean, J. and Roering, J., 2004, Objective landslide detection and surface morphology mapping using high-resolution airborne laser altimetry, Geomorphology, Vol. 57, pp. 331-351. https://doi.org/10.1016/S0169-555X(03)00164-8
  9. National Disaster Management Institute, 2011, Establishment of collapse warning & evacuation criteria for steep slopes, Developments of the GIS based steep slope collapse determination system (I), Primary Research Report, NDMI-PR-2011-14-01, p. 154.
  10. VanDine, D. F., 1996, Debris flow control structures for forest engineering, Research Branch, B.C. Ministry of Forests, Victoria, B.C., Working Paper No. 8, pp. 4-6.
  11. Varnes, D. J. and International Association of Engineering Geology(IAEG) Commission on Landslides and other Mass Movement on Slopes, 1984, Landslide hazard zonation: a review of principles and practices, UNESCO, Paris, pp. 11-15.
  12. Watson, G. S., 1966, Statistics of orientation data, Journal of Geology, Vol. 74, No. 5, pp. 786-797. https://doi.org/10.1086/627211
  13. Woodcock, N. H., 1977, Specification of fabric shapes using an eigenvalue method, Geological Society of America Bulletin, Vol. 88 No. 9, pp. 1231-1236. https://doi.org/10.1130/0016-7606(1977)88<1231:SOFSUA>2.0.CO;2
  14. Woodcock, N. H. and Naylor, M. A., 1983, Randomness testing in 3-dimensional orientation data, Journal of Structural Geology, Vol. 5, No. 5, pp. 539-548. https://doi.org/10.1016/0191-8141(83)90058-5