Báo cáo

Phân tích tính nhạy cảm của Khu vực sạt lở đất sử dụng mô hình độ dốc vật lý và phương pháp xác suất

28/07/2021 GeoLink Thu Giang 0 Nhận xét

(English below)

Bài báo: Phân tích tính nhạy cảm của khu vực sạt lở đất ở Mt. Umyeon sử dụng mô hình độ dốc vật lý và phương pháp xác suất
Tác giả: Sunmin Lee, Jungyoon Jang, Yunjee Kim, Namwook Cho và Moung-Jin Lee


Tóm tắt:

Hàng năm, nhiều quốc gia thực hiện phân tích tính nhạy cảm của sạt lở đất để thiết lập và quản lý các biện pháp đối phó và giảm thiểu thiệt hại do sạt lở đất gây ra. Bởi vì sự gia tăng các khu vực sạt lở đất dẫn đến các vụ sạt lở đất mới, ngày càng có nhu cầu về dự báo sạt lở đất để giảm bớt thiệt hại đó.

Trong số các phương pháp khác nhau để phân tích tính nhạy cảm của trượt lở đất, các phương pháp thống kê yêu cầu thông tin về điểm xảy ra trượt đất. Trong khi đó, phân tích dựa trên mô hình độ dốc vật lý có thể ước tính độ ổn định bằng cách xem xét các đặc điểm độ dốc, có thể được áp dụng dựa trên thông tin về các vị trí sạt lở. Do đó, trong nghiên cứu này, một phương pháp xác suất dựa trên mô hình độ dốc vật lý đã được phát triển để phân tích tính nhạy cảm của trượt đất. Vì vậy, mô hình độ dốc vô hạn đã được sử dụng làm mô hình độ dốc vật lý và mô phỏng Monte Carlo được áp dụng dựa trên kiểm kê sạt lở đất bao gồm các vị trí sạt lở, độ cao, độ dốc dốc, diện tích lưu vực cụ thể (SCA), độ dày của đất, khối lượng đơn vị, lực dính, góc ma sát, độ dẫn thủy lực và cường độ mưa; phân tích xác định cũng được thực hiện để so sánh.

Khu vực Mt. Umyeon, một trường hợp điển hình về sạt lở đất ở đô thị ở Hàn Quốc, nơi đã xảy ra thiệt hại về người với quy mô lớn vào năm 2011, đã được chọn để làm nghiên cứu điển hình. Tỷ lệ dự đoán trượt đất và đường cong đặc tính vận hành máy thu (ROC) được sử dụng để ước tính độ chính xác của dự đoán để chúng tôi có thể so sánh cách tiếp cận của mình với phân tích xác định. Tỷ lệ dự đoán sạt lở đất của phân tích xác định là 81,55%; trong trường hợp mô phỏng Monte Carlo, khi xác suất thất bại được đặt thành 1%, 5% và 10%, tỷ lệ dự đoán trượt đất lần lượt là 95,15%, 91,26% và 90,29%, cao hơn tỷ lệ của phân tích xác định. Cuối cùng, theo diện tích dưới đường cong của đường cong ROC, độ chính xác dự đoán của mô hình xác suất là 73,32%, có thể là do sự biến thiên và không chắc chắn trong các biến đầu vào.

Link download:

https://drive.google.com/file/d/1oKJ7rDOqlX5SrIhmJWrouO7-apBn_2h1/view?usp=sharing

----

The article: Susceptibility Analysis of the Mt. Umyeon Landslide Area Using a Physical Slope Model and Probabilistic Method
Authors: Sunmin Lee, Jungyoon Jang, Yunjee Kim, Namwook Cho and Moung-Jin Lee 
Abstract
Every year, many countries carry out landslide susceptibility analyses to establish and manage countermeasures and reduce the damage caused by landslides. Because increases in the areas of landslides lead to new landslides, there is a growing need for landslide prediction to reduce such damage.

Among the various methods for landslide susceptibility analysis, statistical methods require information about the landslide occurrence point. Meanwhile, analysis based on physical slope models can estimate stability by considering the slope characteristics, which can be applied based on information about the locations of landslides. Therefore, in this study, a probabilistic method based on a physical slope model was developed to analyze landslide susceptibility. To this end, an infinite slope model was used as the physical slope model, and Monte Carlo simulation was applied based on landslide inventory including landslide locations, elevation, slope gradient, specific catchment area (SCA), soil thickness, unit weight, cohesion, friction angle, hydraulic conductivity, and rainfall intensity; deterministic analysis was also performed for the comparison.

The Mt. Umyeon area, a representative case for urban landslides in South Korea where large scale human damage occurred in 2011, was selected for a case study. The landslide prediction rate and receiver operating characteristic (ROC) curve were used to estimate the prediction accuracy so that we could compare our approach to the deterministic analysis. The landslide prediction rate of the deterministic analysis was 81.55%; in the case of the Monte Carlo simulation, when the failure probabilities were set to 1%, 5%, and 10%, the landslide prediction rates were 95.15%, 91.26%, and 90.29%, respectively, which were higher than the rate of the deterministic analysis. Finally, according to the area under the curve of the ROC curve, the prediction accuracy of the probabilistic model was 73.32%, likely due to the variability and uncertainty in the input variables.

Link download:

https://drive.google.com/file/d/1oKJ7rDOqlX5SrIhmJWrouO7-apBn_2h1/view?usp=sharing

Geolink tổng hợp từ MPDI

popup

Số lượng:

Tổng tiền: