Development of a Logistic Regression Model for Probabilistic Prediction of Debris Flow

In this study, a probabilistic prediction model for debris flow occurrence was developed using a logistic regression analysis. The model can be applicable to metamorphic rocks and granite area. order to develop the prediction model, detailed field survey and laboratory soil tests were conducted both in the northern and the southern Gyeonggi province and in Sangju, Gyeongbuk province, Korea. The seven landslide triggering factors were selected by a logistic regression analysis as well as several basic statistical analyses. The seven factors consist of two topographic factors and five geological and geotechnical factors. The model assigns a weight value to each selected factor. The verification results reveal that the model has 90.74% of prediction accuracy. Therefore, it is possible to predict landslide occurrence in a probabilistic and quantitative manner.

토석류 산사태 예측을 위한 로지스틱 회귀모형 개발

이 연구는 자연사면에서 발생하는 토석류(debris flow)산사태의 확률론적 예측을 위해 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)을 이용하여 변성 암 및 화강암 분포지에 적용할 수 있는 예측모델을 개발한 것이다. 산사태 예측모델을 개발하기 위해 경기 남ㆍ북부지역과 경북 상주지역에서 발생한 산사태 자료를 현장조사와 실내토질시험을 통해 직접 획득ㆍ분석하였다. 산사태 발생에 영향을 미치는 인자는 기초 통계분석은 물론 로지스틱 회귀분석을 실시하여 최종적으로 7개 영향인자를 선정하였다. 이들 7개 인자는 지형요소 2개와 지질 및 토질특성 요소 5개로 구성되어 있고, 각 인자별 가중치를 부여한 점이 큰 특징이다. 개발된 모델은 신뢰성 검증을 수행한 결과 90.74%의 예측율을 확보한 것으로 나타났다. 이 모델을 이용하여 산사태 발생가능성을 확률적ㆍ정량적으로 예측할 수 있게 되었다.