[논문]Quantitative Prediction of Landslide Probability in Gyeonggi Province, Korea

김원영; 김경수; 채병곤; 조용찬

Quantitative Prediction of Landslide Probability in Gyeonggi Province, Korea
경기지역 산사태 발생가능성의 정량적 예측 원문보기

김원영 (한국지질자원연구원 환경지질연구부) , 김경수 (한국지질자원연구원 환경지질연구부) , 채병곤 (한국지질자원연구원 환경지질연구부) , 조용찬 (한국지질자원연구원 환경지질연구부)

경기지역에 발생한 약 1,600개의 산사태를 1:50,000 지형도와 1:5,000 지형도를 이용해 정밀 조사하였다. 대부분의 산사태는 토석류(debris flow)로 분류되지만, 산사태 시작부는 전이형(translational) 사태의 성격을 띤다. 강우 이외에 산사태를 발생시키는 지질학적 요인을 찾고자 하루동안 250-300mm의 강우량을 가진 6개 지역을 세부연구지역으로 선정하였다. 이 지역 내 198개의 산사태를 대상으로 현장정밀 조사와 실내실험을 실시한 후, 이를 바탕으로 지구통계학 기법을 이용해 사태발생 원인을 선정하였고, 이에 대한 정량적 가중치를 각각 결정하였다. 분석결과에 의하면 7개 요소가 산사태 발생원인으로 선정되었고, 원인별 정량적 가중치를 부여한 산사태 발생확률을 계산식을 도출했다. 이를 통해 일부지역의 산사태 발생 확률을 구한 후, 실제 발생기록과 비교한 결과 90.74%의 정확성을 나타냈다.

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문제 정의

the world. The ultimate goal of these studies was to predict and mitigate landslide hazards. Since landslides are caused by many complex factors, it is not a simple problem to solve.

제안 방법

A detailed field survey was carried out to identify the influential factors on the landslides. The field surveys were conducted at two scales, 1 -50, 000 and E5, 000.
correctness. For further studies, the method needs to be modified to include more various geologic conditions such as volcanic rocks and sedimentary rocks as well as rainfall effect. Moreover, a representative logit equation to cover Korean peninsula has to be developed.
As mentioned above, rainfall is the key factor producing landslides. However, the authors tried to discover important geological factors in addition to rainfall. Although there is similar quantity of rainfall in some areas, the features and frequencies of landslides are different.
In particular, many landslide susceptibility maps were made w辻h a relative index of susceptibility, not with a quantitative one. In this study, the authors tried to determine theinducing factors of landslides and to develop a quantitative probability index of landslide occurrence using statistical methods.
The probabilistic map of landslides, the final product of this study, was made using GIS tools on the basis on the statistical analysis. Two maps were made in northern Gyeonggi area at the 1:5, 000 scale (Fig.
Factors with high correlation were selected based on the results of correlation analysis. The selected factors were then analyzed to determine the weighting value of the factors using logistic regression analysis.

대상 데이터

The gneisses contain the highest frequency of slides per unit area at 45 %, and landslide frequencies in the schists and granites are 32 % and 23 %, respectively. In order to investigate soil properties, 81 samples of landslide material and 64 samples of non-landslide material were taken from lithologically different areas. Laboratory tests for eight items per sample made it possible to compare physical properties of landslide material with that of non-landslide material.
The study area is the Gyeonggi province, in the central part of Korea, where many severe landslides occurred after heavy rainfall. More than 1, 600 landslides were surveyed. Among these landslides, detailed investigations were carried out at over 800.
The detailed studies mentioned above have been performed in Korea. The study area is the Gyeonggi province, in the central part of Korea, where many severe landslides occurred after heavy rainfall. More than 1, 600 landslides were surveyed.
To exclude effect of rainfall, six sites of equal amounts of rainfall precipitation were selected. Fig.

데이터처리

The data obtained from the field survey were treated with analysis of correlation. 116 samples, 79 samples of landslide points and 37 samples of non-landslide points, were used for statistical analyses.

이론/모형

Then, the principal analysis and logistic regression analysis were performed using these factors. Logistic regression analysis was used to develop a model equation to calculate the probability of landslide occurrence (Eq. 1).
Moreover, areas composed of different lithologies have been selected to identify factors of landslides. The detailed survey of the pilot sites was performed at the l:5, 000 scale.

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