The probability of landslide hazards was predicted to natural terrain around the stone relics of Jinjeon-saji area, which is located in Yangyang, Kangwon Province. As the analysis results of field investigation, laboratory test and geology and geomorphology data, the effect factors of landslides occurrence were evaluated, and then the landslides prediction map was made up by use of prediction model considering the effect factors. The susceptibility of stone relics induced by landslides was investigated as the grading classification of occurrence probability using the landslides prediction map. In the landslides prediction map, the high probability area of landslides over 70% of occurrence probability was 3,489m3, which was 10.1% of total prediction area. If landslides are occurred at the high elevation area, the three stories stone pagoda of Jinjeon-saji (National treasure No.122) and the stone lantern of Jinjeon-saji (Treasure No.439) will be collapsed by debris flow.
중요 석조문화재가 위치하고 있는 강원도 양양군 소재 진전사지 주변지역에 대한 사면재해 가능성을 예측하였다. 연구지역에 대한 현장조사, 실내시험, 지질 및 지형자료 분석을 통해 산사태에 유의한 영향요소를 평가하고 그 자료들을 예측모델에 적용하여 산사태예측도를 작성하였다. 그리고 산사태예측도에 의해 발생확률을 등급별로 분류함으로써 산사태로 인한 석조문화재의 피해가능성을 검토하였다. 산사태예측도에 의하면, 발생확률 70% 이상으로 산사태가 발생될 가능성이 높은 지역은 대상면적의 10.1%인 $3,489m^2$정도로 비교적 넓은 면적비율을 나타내었다. 피해영향권에 속한 높은 고도의 산사면에서 산사태가 발생할 경우 국보 제122호인 진전사지삼층석탑과 보물 제439호인 진전사지부도에 사태물질로 인한 피해가능성이 예상된다.
Occurrence of landslides has been increasing due to extreme weather events(e.g. heavy rainfall, torrential rains) by climate change. Pyeongchang, Korea had seriously been damaged by landslides caused by a typhoon, Ewiniar in 2006. Moreover, the frequency and intensity of landslides are increasing in summer due to torrential rain. Therefore, risk assessment and adaptation measure is urgently needed to build resilience. To support landslide adaptation measures, this study predicted landslides occurrence using MaxEnt model and suggested susceptibility map of landslides. Precipitation data of RCP 8.5 Climate change scenarios were used to analyze an impact of increase in rainfall in the future. In 2050 and 2090, the probability of landslides occurrence was predicted to increase. These were due to an increase in heavy rainfall and cumulative rainfall. As a result of analysis, factors that has major impact on landslide appeared to be climate factors, prediction accuracy of the model was very high(92%). In the future Pyeongchang will have serious rainfall compare to 2006 and more intense landslides area expected to increase. This study will help to establish adaptation measure against landslides due to heavy rainfall.
The purpose of this study is to reveals spatial relationships between landslides and geospatial data set, map the landslide susceptibility using the relationships and verify the landslide susceptibility using the landslide occurrence data in Bosun area in 1998. Landslide locations were detected from aerial photography and field survey and topography, soil, forest, and land use data sets were constructed as a spatial database using GIS. As the landslide occurrence factors, slope, aspect, curvature and type of topography, texture, material, drainage and effective thickness of soil, type, age, diameter and density of wood and land use were used. Is extract the relationship between landslides and geospatial database, Bayesian probability methods, likelihood ratio and weight of evidence, were applied and the ratio and contrast value that is W$\^$+/- W$\^$-/ were calculated. The landslide susceptibility index was calculated by summation of the likelihood ratio and contrast value and the landslide susceptibility maps were generated using the index. As a result, it is expected that spatial relationships between landslides and geospatial database is helpful to explain the characteristics of landslide and the landslide susceptibility map is used to reduce associated hazards, and to plan land use and construction.
Kadirhodjaev, Azam;Kadavi, Prima Riza;Lee, Chang-Wook;Lee, Saro
Geosciences Journal
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제22권6호
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pp.1053-1067
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2018
This paper uses a probability-based approach to study the spatial relationships between landslides and their causative factors in the Mingchukur area, Bostanlik districts of Tashkent, Uzbekistan. The approach is based on digital databases and incorporates methods including probability analysis, spatial pattern analysis, and interactive mapping. First, an object-oriented conceptual model for describing landslide events is proposed, and a combined database of landslides and environmental factors is constructed by integrating various databases within a unifying conceptual framework. The frequency ratio probability model and landslide occurrence data are linked for interactive, spatial evaluation of the relationships between landslides and their causative factors. In total, 15 factors were analyzed, divided into topography, hydrology, and geology categories. All analyzed factors were also divided into numerical and categorical types. Numerical factors are continuous and were evaluated according to their $R^2$ values. A landslide susceptibility map was constructed based on conditioning factors and landslide occurrence data using the frequency ratio model. Finally, the map was validated and the accuracy showed the satisfactory value of 83.3%.
본 연구는 산사태의 발생 가능성을 평가하기 위하여 지형공간 정보를 활용하여 지형자료를 구축하고, 힘의 평형으로 유도된 무한사면 안정해석모델을 적용하여 산사태 가능성을 정량적인 안전지표로 평가하였다. 또한, 해석모델에 입력인자의 불확실성을 고려할 수 있는 확률변수 개념을 도입하여 신뢰성 이론에 근거를 둔 산사태의 확률론적 분석법을 연구하였다. 이러한 해석방법의 적용성을 검토하기 위하여 실제 현장자료로부터 지형정보와 토질 조건 등을 획득하고, 넓은 지역에 대한 개략적 평가를 위한 전체해석과 세밀한 결과 도출을 위한 상세해석을 실시하였다. 이를 통하여 전반적인 산사태 발생 가능성 경향, 산사태 가능성이 높은 상세해석 구간 선정 및 상세구간에서의 보다 높은 정도의 산사태발생 가능성을 안전율과 파괴확률의 안정지표로 분석할 수 있었다.
This paper deals with risk assessment of life in a landslide-prone area by a GIS-based modeling method. Landslide susceptibility maps can provide a probability of landslide prone areas to mitigate or proper control this problems and to take any development plan and disaster management. A landslide inventory map of the study area was prepared based on past historical information and aerial photography analysis. A total of 550 landslides have been counted at the whole study area. The extracted landslides were randomly selected and divided into two different groups, 50% of the landslides were used for model calibration and the other were used for validation purpose. Eleven causative factors (continuous and thematic) such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in hazard analysis. The correlation between landslides and these factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. Eventually, a landslide susceptibility map was constructed using a logistic regression model based on entire events. Moreover, the landslide susceptibility map was plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve and calculated the area under the curve (AUC) and tried to extract a success rate curve. Based on the results, logistic regression produced an 85.18% accuracy, so we believed that the model was reliable and acceptable for the landslide susceptibility analysis on the study area. In addition, for risk assessment, vulnerability scale were added for social thematic data layer. The study area predictive landslide affected pixels 2,000 and 5,000 were also calculated for making a probability table. In final calculation, the 2,000 predictive landslide affected pixels were assumed to run. The total population causalities were estimated as 7.75 person that was relatively close to the actual number published in Korean Annual Disaster Report, 2006.
본 연구에서는 지리정보시스템(GIS)을 기반으로 확률강우량과 인공신경망을 적용하여 2006년 태풍 에위니아에 의하여 발생한 강원도 인제 덕적리 지역의 산사태 취약성도 및 미래 위험도를 작성 및 검증하고자 한다. 산사태 취약성 및 위험도와 관련된 요인으로는 지질, 지형도(경사, 경사방향, 곡률도), 토양도(토양 지형, 토질, 토양 배수, 토양 모재 및 유효토심), 임상도(영급, 경급, 소밀도 및 수종) 등을 GIS 기반의 공간 데이터베이스로 구축하였다. 전체 산사태 발생 위치는 694개소이며 이중 50%는 인공신경망의 산사태 발생 지역으로 적용하였으며, 나머지 50%는 취약성도 및 위험도 검증에 활용하였다. 산사태 발생 강우량 임계치는 1일 202mm 및 3일 누적 449mm로 적용하였다. 확률강우량은 1973년부터 2006년까지의 실측 강우량을 정리하여 2106년까지 목표연도별(1년, 3년, 10년, 50년 및 100년) 산사태 취약성도를 작성하였다. 연구결과 연구지역은 강우량의 증가에 의하여 미래 산사태 가능성이 지속적으로 증가하였다. 향후 본 연구는 강우량의 변화에 의한 산사태 위험성 분석에 한 축을 차지 할 수 있다는 점에서 중요성이 있다고 하겠다.
우리나라의 자연재해는 기상학적 자연현상에 의해 주로 발생되고 있다. 자연재해는 태풍, 호우, 재설, 우박, 해일, 지진 등의 발생 원인에 의한 것이며, 발생빈도가 가장 높은 것은 강우에 의한 재해로 전체 재해발생 원인 중 약 80%를 차지하고 있다. 특히 산사태와 관련된 자연재해(사면붕괴, 옹벽붕괴, 매몰 등)는 최근 국지성 집중호우를 포함하여 호우의 집중강도가 높아지는 등 기상학적 원인에 의해 매년 발생하고 있다. 따라서 우리나라에서 발생되는 산사태의 특성을 강우특성에 따라 분석할 필요가 있으며, 이에 적합한 대책들이 더욱 필요하다. 이 연구에서는 지리정보시스템을 이용하여 강원지역을 대상으로 산사태 유발인자와 각 지역의 최대연속강우량을 고려한 산사태 잠재가능성을 평가하였고, 산사태 취약지역을 분석하여 지역적인 강우특성을 고려한 산사태 가능성지의 분포를 확인하였다.
본 연구에서는 Decision Tree model을 기반으로 개발된 산사태 예측프로그램 SHAPP ver 1.0을 이용하여 전라남도 무안군 ${\bigcirc}{\bigcirc}$지역의 호남선 철도 주변에 대한 산사태 발생예측을 실시하였다. 이를 위하여 먼저 대상지역의 총 8개소에서 토층시료를 채취하고, 이에 대한 토질시험을 실시하였다. 대상지역에 대한 토질시험결과를 토대로 투수계수와 간극비에 대한 주제도를 작성하고 수치지형도를 이용하여 지형의 경사분석을 실시하였다. 이를 이용하여 산사태 발생예측을 실시한 결과 총 15,552개의 해석셀 가운데 435개의 셀에서 산사태가 발생될 것으로 예측되었다. 이때 해석셀의 크기는 $10m{\times}10m$이므로 산사태 발생예상 면적은 $43,500m^2$으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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