Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.214-214
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2015
Rainfall induced landslides is one of the most devastating natural disasters acting on mountainous areas. In Korea, landslide damage areas increase significantly from 1990s to 2000s due to the increase of both rainfall intensity and rainy days in addition with haphazard land development. This study was carried out based on the application of TRIGRS unsaturated (Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slope stability analysis), a Fortran coded, physically based, and numerical model that can predict landslides for areas where are prone to shallow precipitation. Using TRIGRS combining with the geographic information system (GIS) framework, the landslide incident happened on 27th, July 2011 in Mt. Umyeon in Seoul was modeled. The predicted results which were raster maps showed values of the factors of safety on every pixel at different time steps show a strong agreement with to the observed actual landslide scars in both time and locations. Although some limitations of the program are still needed to be further improved, some soil data as well as landslide information are lack; TRIGRS is proved to be a powerful tool for shallow landslide susceptibility zonation especially in great areas where the input geotechnical and hydraulic data for simulation is not fully available.
In this study, a predictive analysis was conducted on sediment disaster hazard area by selecting six research areas (Chuncheon, Seongnam, Sejong, Daejeon, Miryang and Busan) among the urban sediment disaster preliminary focus management area. The models that were used in the analysis were the existing models (SINMAP and TRIGRS) that are commonly used in predicting sediment disasters as well as the program developed through this study (LSMAP). A comparative analysis was carried out on the results as a means to review the applicability of the developed model. The parameters used in the predictions of sediment disaster hazard area were largely classified into topographic, soil, forest physiognomy and rainfall characteristics. A predictive analysis was carried out using each of the models, and it was found that the analysis using SINMAP, compared to LSMAP and TRIGRS, resulted in a prediction of a wider hazard zone. These results are considered to be due to the difference in analysis parameters applied to each model. In addition, a comparison between LSMAP, where the forest physiognomy characteristics were taken into account, and TRIGRS showed that similar tendencies were observed within a range of -0.04~2.72% for the predicted hazard area. This suggests that the forest physiognomy characteristics of mountain areas have diverse impacts on the stability of slopes, and serve as an important parameter in predicting sediment disaster hazard area.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.260-260
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2017
This study aims to compare the performance of TRIGRS (Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slope-stability model) and TiVaSS (Time-variant Slope Stability model) in the prediction of rainfall-induced shallow landslides. TRIGRS employs one-dimensional (1-D) subsurface flow to simulate the infiltration rate, whereas a three-dimensional (3-D) model is utilized in TiVaSS. The former has been widely used in landslide modeling, while the latter was developed only recently. Both programs are used for the spatiotemporal prediction of shallow landslides caused by rainfall. The present study uses the July 2011 landslide event that occurred in Mt. Umyeon, Seoul, Korea, for validation. The performance of the two programs is evaluated by comparison with data of the actual landslides in both location and timing by using a landslide ratio for each factor of safety class ( index), which was developed for addressing point-like landslide locations. In addition, the influence of surface flow on landslide initiation is assessed. The results show that the shallow landslides predicted by the two models have characteristics that are highly consistent with those of the observed sliding sites, although the performance of TiVaSS is slightly better. Overland flow affects the buildup of the pressure head and reduces the slope stability, although this influence was not significant in this case. A slight increase in the predicted unstable area from 19.30% to 19.93% was recorded when the overland flow was considered. It is concluded that both models are suitable for application in the study area. However, although it is a well-established model requiring less input data and shorter run times, TRIGRS produces less accurate results.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.22
no.1
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pp.33-45
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2019
Compound disaster is the type that increases the impact affected by two or more hazard events, and attention to compound disaster and multi-hazards risk is growing due to potential damages which are difficult to predict. The objective of this study is to analyze the possible impacts of post-fire landslide scenario quantitatively by using TRIGRS (Transient Rainfall Infiltration and Grid-Based Regional Slope-Stability Analysis), a physics-based landslide model. In the case of wildfire, soil organic material and density are altered, and saturated hydraulic conductivity decrease because of soil exposed to high temperature. We have included the change of soil saturated hydraulic conductivity into the TRIGRS model through literature review. For a case study, we selected the area of $8km^2$ in Pyeongchang County. The landslide modeling process was calibrated before simulate the post-wildfire impact based on landslide inventory data to reduce uncertainty. As a result, the mean of the total factor of safety values in the case of landslide was 2.641 when rainfall duration is 1 hour with rainfall intensity of 100mm per day, while the mean value for the case of post-wildfire landslide was lower to 2.579, showing potential landslide occurrence areas appear more quickly in the compound disaster scenario. This study can be used to prevent potential losses caused by the compound disaster such as post-wildfire debris flow or landslides.
For the purpose of the study, of the 76 areas subject to preliminary concentrated management on sediment disaster in the downtown area, 9 areas were selected as research areas. They were classified into three stratified rock areas (Gyeongsan City, Goheung-gun and Daegu Metropolitan City), three igneous rock areas (Daejeon City, Sejong Special Self-Governing City and Wonju City) and three metamorphic rock areas (Namyangju City, Uiwang City and Inje District) according to the characteristics of the bedrock in the research areas. As for the 9 areas, analyses were conducted based on tests required to calculate soil characteristics, a predictive model for root adhesive power, loading of trees and on-the-spot research. As for a rainfall scenario (rainfall intensity), the probability of rainfall was applied as offered by APEC Climate Center (APCC) in Busan. As for the prediction of landslide risks in the 9 areas, TRIGRS and LSMAP were applied. As a result of TRIGRIS prediction, the risk rate was recorded 30.45% in stratified rock areas, 41.03% in igneous rock areas and 45.04% in metamorphic rock areas on average. As a result of LSMAP prediction based on root cohesion and the weight of trees according to crown density, it turned out to a 1.34% risk rate in the stratified rock areas, 2.76% in the igneous rock areas and 1.64% in the metamorphic rock areas. Analysis through LSMAP was considered to be relatively local predictive rather than analysis using TRIGRS.
This study aims to assess the influence of rainfall patterns on shallow landslides initiation. Doing so, five typical rainfall patterns with the same cumulative amount and intensity components comprising Advanced (A1 and A2), Centralized (C), and Delayed (D1 and D2) were designed based on a historical rainstorm event in Jinbu. Mt area. Those patterns were incorporated as the hydrological conditions into the Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slope-stability Model (TRIGRS) to assess their influences on groundwater pressure and changes in the stability of the slope. The results revealed that not only the cumulative rainfall thresholds necessary to initiate landslides, but also the rate at which the factor of safety decreases and the time required to reach the critical state, are governed by rainfall patterns. The sooner the peak rainfall intensity, the smaller the cumulative rainfall threshold, and the shorter the time until landslide occurrence. Left-skewed patterns were found to have a greater effect on landslide initiation. Specifically, among five rainfalls, pattern (A1) produced the most critical state. The severity of response was followed by patterns A2, C, D1, and D2. Our conclusion is that rainfall patterns have a significant effect on the cumulative rainfall threshold, the build-up of groundwater pressure, and the occurrence of shallow landslides.
Many researchers have evaluated the influence of vegetation cover on slope stability. However, due to the extensive variety of site conditions and vegetation types, different studies have often provided inconsistent results, especially when evaluating in different regions. Therefore, additional studies need to be conducted to identify the positive impacts of vegetation cover for slope stabilization. This study used the Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slope-stability Model (TRIGRS) to predict the occurrence of landslides in a watershed in Jinbu-Myeon, Pyeongchang-gun, Korea. The influence of vegetation cover was assessed by spatially and temporally comparing the predicted landslides corresponding to multiple trials of cohesion values (which include the role of root cohesion) and real observed landslide scars to back-calculate the contribution of vegetation cover to slope stabilization. The lower bound of cohesion was defined based on the fact that there are no unstable cells in the raster stability map at initial conditions, and the modified success rate was used to evaluate the model performance. In the next step, the most reliable value representing the contribution of vegetation cover in the study area was applied for landslide assessment. The analyzed results showed that the role of vegetation cover could be replaced by increasing the soil cohesion by 3.8 kPa. Without considering the influence of vegetation cover, a large area of the studied watershed is unconditionally unstable in the initial condition. However, when tree root cohesion is taken into account, the model produces more realistic results with about 76.7% of observed unstable cells and 78.6% of observed stable cells being well predicted.
The safety factor of an infinite slope tends to be analyzed as lower when the effects of root cohesion are not considered into the equation. Thus, it is essential to consider regional characteristics such as root cohesion and crown density in order to obtain a reasonable safety factor value. In this study, The safety factor of the landslide model, both before and after considering crown density and root cohesion, was calculated and a comparative analysis was carried out. The safety factor is increased by the effect of roots cohesion of the analysis results, the amount of increase in safety factor along the inclination of the slope angle has been analyzed with various things, the effect of reinforcing the roots cohesion, slope of the lower angle it was found that the higher the safety factor increase.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.202-202
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2016
Despite the potentially major influence of rainstorm patterns on the prediction of shallow landslides, this relationship has not yet received significant attention. In this study, five typical temporal rainstorm patterns with the same cumulative amount and intensity components comprising Advanced (A1 and A2), Centralized (C), and Delayed (D1 and D2) were designed based on a historical rainstorm event occurred in 2006 in Mt. Jinbu area. The patterns were incorporated as the hydrological conditions into the Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slope-stability Model (TRIGRS), in order to assess their influences on pore pressure variation and changes in the stability of the covering soil layer in the study area. The results revealed that not only the cumulative rainfall thresholds necessary to initiate landslides, but also the rate at which the factor of safety (FS) decreases and the time required to reach the critical state, are governed by rainstorm pattern. The sooner the peak rainfall intensity occurs, the smaller the cumulative rainfall threshold, and the shorter the time until landslide occurrence. Left-skewed rainfall patterns were found to have a greater effect on landslide initiation. More specifically, among the five different patterns, the Advanced storm pattern (A1) produced the most critical state, as it resulted in the highest pore pressure across the entire area for the shortest duration; the severity of response was then followed by patterns A2, C, D1, and D2. Thus, it can be concluded that rainfall patterns have a significant effect on the cumulative rainfall threshold, the build-up of pore pressure, and the occurrence of shallow landslides, both in space and time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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