[논문]산사태 모니터링 오탐지율 개선을 위한 토양수분자료 활용에 관한 연구

오승철; 정재환; 최민하; 윤홍식

doi:10.3741/jkwra.2021.54.12.1205

산사태 모니터링 오탐지율 개선을 위한 토양수분자료 활용에 관한 연구
A study of applying soil moisture for improving false alarm rates in monitoring landslides 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.54 no.12, 2021년, pp.1205 - 1214

오승철 (성균관대학교 건설환경시스템공학과) , 정재환 (성균관대학교 건설환경연구소) , 최민하 (성균관대학교 수자원학과) , 윤홍식 (성균관대학교 건설환경시스템공학과)

초록
AI-Helper

강수는 공극수압의 상승에 관여해 토양 강도 및 응력의 변동을 발생시켜 산사태의 주요 원인 인자 중 하나로 지목된다. 따라서 강수는 산사태 발생 임계값 산정에 빈번히 사용되나, 지반 안정성을 직접적으로 산정하고 예측하기에는 무리가 있어 오탐지 사건에 대한 분석에는 한계가 있다. 한편 토양수분은 공극수압의 변동에 보다 직접적인 연관성을 지니므로, 다수의 연구에서 지반 안정성의 정량적인 평가에 활용된 바 있다. 이에 본 연구에서는 산사태 발생에 대한 임계값 산정에 있어 토양수분 인자 활용의 적정성을 평가하고자 하였다. 먼저 두 수문 인자의 거동 분석을 통해 강수에 대한 토양 포화도의 반응성을 파악하고, 선행 강수지수(Antecedent Precipitation Index)를 활용해 산사태 발생 임계값을 산정하였다. 이후 토양 포화도를 활용하여 산사태 발생 임계값을 산정했으며, 분할표를 활용해 두 임계값을 정성적으로 평가하였다. 그 결과, 일 강수량(P_daily)을 단일 인자로 사용해 결정된 산사태 발생 임계값 대비 괴산읍에서는 각각 75% (API), 42% (SM)의 향상을 보였고 창수면에서는 각각 33% (API), 44% (SM)의 향상을 보였다. 따라서 토양수분과 선행 강수지수 모두 임계성공지수(Critical Success Index)를 효과적으로 향상시켰으며 오탐지율을 감소시켰다. 추후 토양 포화도를 통해 산사태 발생에 요구되는 강우 강도를 산정하는 연구와 토양 포화도 수준에 따른 강우 저항성을 산정하는 연구 등 토양수분 자료를 다각적으로 접목한 연구가 수행된다면 산사태 예측 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper

Precipitation is one of a major causes of landslides by rising of pore water pressure, which leads to fluctuations of soil strength and stress. For this reason, precipitation is the most frequently used to determine the landslide thresholds. However, using only precipitation has limitations in predicting and estimating slope stability quantitatively for reducing false alarm events. On the other hand, Soil Moisture (SM) has been used for calculating slope stability in many studies since it is directly related to pore water pressure than precipitation. Therefore, this study attempted to evaluate the appropriateness of applying soil moisture in determining the landslide threshold. First, the reactivity of soil saturation level to precipitation was identified through time-series analysis. The precipitation threshold was calculated using daily precipitation (Pdaily) and the Antecedent Precipitation Index (API), and the hydrological threshold was calculated using daily precipitation and soil saturation level. Using a contingency table, these two thresholds were assessed qualitatively. In results, compared to Pdaily only threshold, Goesan showed an improvement of 75% (Pdaily + API) and 42% (Pdaily + SM) and Changsu showed an improvement of 33% (Pdaily + API) and 44% (Pdaily + SM), respectively. Both API and SM effectively enhanced the Critical Success Index (CSI) and reduced the False Alarm Rate (FAR). In the future, studies such as calculating rainfall intensity required to cause/trigger landslides through soil saturation level or estimating rainfall resistance according to the soil saturation level are expected to contribute to improving landslide prediction accuracy.

주제어

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. Location of study area (a) Goesan and (b) Changsu
그림 Fig. 2. Time series of GLDAS surface soil moisture (0–10 cm) based soil saturation level and GPM IMERG-Final run daily precipitation with landslide events
표 Table 1. Landslide detection contingency tables
그림 Fig. 3. Thresholds (THR) of each landslide event with probability density function (PDF) of daily precipitation in (a) Goesan (b) Changsu
그림 Fig. 4. Precipitation thresholds with each landslide event in (a) Goesan (b) Changsu
그림 Fig. 5. Thresholds (THR) of each landslide event with probability density function (PDF) of soil saturation level in (a) Goesan (b) Changsu
그림 Fig. 6. Hydrological thresholds with each landslide event in (a) Goesan (b) Changsu
표 Table 2. Accuracy assessment of thresholds capability in detecting landslides

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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