Ngận ngưỡng lượng mưa cho hoạt động lở đất tại Dazhou, tây nam Trung Quốc

Landslides - Tập 17 - Trang 61-77 - 2019
Hongjuan Yang1,2, Fangqiang Wei3, Zhenfeng Ma4, Haiyan Guo4, Pengcheng Su2, Shaojie Zhang2
1Key Laboratory of Mountain hazards and Earth Surface Process, Chinese Academy of Sciences, Chengdu, China
2Institute of Mountain Hazards and Environment, Chinese Academy of Sciences, Chengdu, China
3Institute of Green and Intelligent Technology, Chinese Academy of Sciences, Chongqing, China
4Sichuan Climate Center, Chengdu, China

Tóm tắt

Dazhou là một trong những khu vực dễ xảy ra lở đất ở tây nam Trung Quốc. Vì lượng mưa là yếu tố chủ yếu gây ra sự không ổn định của sườn dốc trong khu vực này, các ngưỡng mưa thực nghiệm có thể hiệu quả cho việc cảnh báo lở đất. Các ngưỡng sử dụng lượng mưa trong ngày và lượng mưa hiệu quả từ 7 ngày trước khi lở đất xảy ra đã được xác định cho khu vực này. Khu vực nghiên cứu được chia thành 6 vùng cảnh báo. Đối với mỗi vùng, dữ liệu lượng mưa hàng ngày và dữ liệu lở đất trong mùa mưa trong giai đoạn 2003-2010 đã được phân tích, và phương pháp hồi quy logistic được áp dụng để phù hợp với tập dữ liệu và cung cấp các ngưỡng xác suất đa dạng. Sau đó, ngưỡng tối ưu được xác định bằng phân tích đường đặc trưng nhận diện (ROC). Hơn nữa, hai loại tiêu chí và các chỉ số liên quan đã được sử dụng để xác định ba ngưỡng lượng mưa cho mô hình cảnh báo với bốn mức cảnh báo (tức là, không cảnh báo, cảnh báo vừa, cảnh báo cao, và cảnh báo rất cao). Cuối cùng, các ngưỡng này được xác thực bằng tập dữ liệu cho giai đoạn 2011-2015. Nghiên cứu cho thấy ngưỡng tối ưu được rút ra từ phân tích ROC, với xác suất từ 4 đến 10%, là phù hợp để phát hành cảnh báo vừa, trong khi xác suất tương ứng với các ngưỡng cho cảnh báo cao và cảnh báo rất cao nằm trong các khoảng 30-55% và 75-95%, tương ứng. Hiệu suất của các ngưỡng này trong giai đoạn 2011-2015 tương đương với giai đoạn 2003-2010, điều này cho thấy tính bền vững của chúng và tiềm năng ứng dụng thực tiễn.

Từ khóa

#lở đất #cảnh báo lở đất #ngưỡng lượng mưa #hồi quy logistic #phân tích ROC

Tài liệu tham khảo

Aleotti P (2004) A warning system for rainfall-induced shallow failures. Eng Geol 73:247–265 Baum RL, Godt JW (2010) Early warning of rainfall-induced shallow landslides and debris flows in the USA. Landslides 7:259–272 Bezak N, Šraj M, Mikoš M (2016) Copula-based IDF curves and empirical rainfall thresholds for flash floods and rainfall-induced landslides. J Hydrol 541:272–284 Bruce JP, Clark RH (1966) Introduction to hydrometeorology. Pergamon, Oxford Bui DT, Pradhan B, Lofman O, Revhaug I, Dick ØB (2013) Regional prediction of landslide hazard using probability analysis of intense rainfall in the Hoa Binh province, Vietnam. Nat Hazards 66:707–730 Calvello M, Piciullo L (2016) Assesing the performance of regional landslide early warning models: the EDuMaP method. Nat Hazards Earth Syst Sci 16:103–122 Chang KT, Chiang SH, Lei F (2008) Analysing the relationship between typhoon-triggered landslides and critical rainfall conditions. Earth Surf Proc Land 33:1261–1271 Chung MC, Tan CH, Chen CH (2017) Local rainfall thresholds for forecasting landslide occurrence: Taipingshan landslide triggered by typhoon Saola. Landslides 14:19–33 Crozier MJ, Eyles RJ (1980) Assessing the probability of rapid mass movement. In: The New Zealand Institution of Engineers—Proceedings of Technical Groups (ed) Proceedings of the 3rd Australia–New Zealand Conference on Geomechanics, Wellington, Vol 2, pp 47–51 Elias GU (2016) Establishing rainfall frequency contour lines as thresholds for rainfall-induced landslides in Tegucigalpa, Honduras, 1980–2005. Nat Hazards 82:2107–2132 Frattini P, Crosta G, Sosio R (2009) Approaches for defining thresholds and return periods for rainfall-triggered shallow landslides. Hydrol Process 23(10):1444–1460 Gao L, Zhang LM, Cheung RWM (2018) Relationships between natural terrain landslide magnitudes and triggering rainfall based on a large landslide inventory in Hong Kong. Landslides 15:727–740 Gariano SL, Brunetti MT, Iovine G, Melillo M, Peruccacci S, Terranova O, Vennari C, Guzzetti F (2015) Calibration and validation of rainfall thresholds for shallow landslide forecasting in Sicily, southern Italy. Geomorphology 228:653–665 Giannecchini R, Galanti Y, Avanzi GD, Barsanti M (2016) Probabilistic rainfall thresholds for triggering debris flows in a human-modified landscape. Geomorphology 257:94–107 Glade T, Nadim F (2014) Early warning systems for natural hazards and risks. Nat Hazards 70:1669–1671 Glade T, Crozier M, Smith P (2000) Applying probability determination to refine landslide-triggering rainfall thresholds using an empirical “Antecedent Daily Rainfall Model”. Pure Appl Geophys 157:1059–1079 Guzzetti F, Peruccacci S, Rossi M, Stark CP (2007) Rainfall thresholds for the initiation of landslides in central and southern Europe. Meteorog Atmos Phys 98:239–267 Guzzetti F, Peruccacci S, Rossi M, Stark CP (2008) The rainfall intensity–duration control of shallow landslides and debris flows: an update. Landslides 5:3–17 Hanssen AW, Kuipers WJA (1965) On the relationship between the frequency of rain and various meteorological parameters. Koninklijk Nederlands Meteorologisch Institut Meded Verh 81:2–15 Huang J, Ju NP, Liao YJ, Liu DD (2015) Determination of rainfall thresholds for shallow landslides by a probabilistic and empirical method. Nat Hazards Earth Syst Sci 15:2715–2723 Kanjanakul C, Chub-uppakarn T, Chalermyanont T (2016) Rainfall thresholds for landslide early warning system in Nakhon Si Thammarat. Arab J Geosci 9:584 Kanungo DP, Sharma S (2014) Rainfall thresholds for prediction of shallow landslides around Chamoli-Joshimath region, Garhwal Himalayas, India. Landslides 11:629–638 Keefer DK, Wilson RC, Mark RK, Brabb EE, Brown WM, Ellen SD, Harp EL, Wieczorek GF, Alger CS, Zatkin RS (1987) Real-time landslide warning during heavy rainfall. Science 238:921–925 Lagomarsino D, Segoni S, Rosi A, Rossi G, Battistini A, Catani F, Casagli N (2015) Quantitative comparison between two different methodologies to define rainfall thresholds for landslide forecasting. Nat Hazards Earth Syst Sci 15:2413–2423 Lainas S, Sabatakakis N, Koukis G (2016) Rainfall thresholds for possible landslide initiation in wildfire-affected areas of western Greece. Bull Eng Geol Environ 75:883–896 Liu D, Zhu C, Tian Y (2014) Spatial-temporal distribution of geohazards in Dazhou and cause analysis. Acta Geol Sichuan 34(Suppl):31–35 (In Simplified Chinese) Ma T, Li C, Lu Z, Wang B (2014) An effective antecedent precipitation model derived from the power-law relationship between landslide occurrence and rainfall level. Geomorphology 216:187–192 Ma T, Li C, Lu Z, Bao Q (2015) Rainfall intensity–duration thresholds for the initiation of landslides in Zhejiang Province, China. Geomorphology 245:193–206 Mathew J, Babu DG, Kundu S, Kumar KV, Pant CC (2014) Integrating intensity–duration-based rainfall threshold and antecedent rainfall-based probability estimate towards generating early warning for rainfall-induced landslides in parts of the Garhwal Himalaya, India. Landslides 11:575–588 Melillo M, Brunetti MT, Peruccacci S, Gariano SL, Guzzetti F (2016) Rainfall thresholds for the possible landslide occurrence in Sicily (southern Italy) based on the automatic reconstruction of rainfall events. Landslides 13:165–172 Peres DJ, Cancelliere A (2014) Derivation and evaluation of landslide-triggering thresholds by a Monte Carlo approach. Hydrol Earth Syst Sci 18:4913–4931 Piciullo L, Gariano SL, Melillo M, Brunetti MT, Peruccacci S, Guzzetti F, Calvello M (2017) Definition and performance of a threshold-based regional early warning model for rainfall-induced landslides. Landslides 14:995–1008 Posner AJ, Georgakakos KP (2015) Soil moisture and precipitation thresholds for real-time landslide prediction in El Salvador. Landslides 12:1179–1196 Rosi A, Peternel T, Jemec-Auflič M, Komac M, Segoni S, Casagli N (2016) Rainfall thresholds for rainfall-induced landslides in Slovenia. Landslides 13:1571–1577 Rossi M, Luciani S, Valigi D, Kirschbaum D, Brunetti MT, Peruccacci S, Guzzetti F (2017) Statistical approaches for the definition of landslide rainfall thresholds and their uncertainty using rain gauge and satellite data. Geomorphology 285:16–27 Segoni S, Rosi A, Rossi G, Catani F, Casagli N (2014) Analysing the relationship between rainfalls and landslides to define a mosaic of triggering thresholds for regional-scale warning systems. Nat Hazards Earth Syst Sci 14:2637–2648 Segoni S, Lagomarsino D, Fanti R, Moretti S, Casagli N (2015) Integration of rainfall thresholds and susceptibility maps in the Emilia Romagna (Italy) regional-scale landslide warning system. Landslides 12:773–785 Sepúlveda SA, Padilla C (2008) Rain-induced debris and mudflow triggering factors assessment in the Santiago cordilleran foothills, Central Chile. Nat Hazards 47:201–215 Staley DM, Kean JW, Cannon SH, Schmidt KM, Laber JL (2013) Objective definition of rainfall intensity–duration thresholds for the initiation of post-fire debris flows in southern California. Landslides 10:547–562 Tang XD, Ma WF, Yang QG, Zhang SZ (2010) The remote monitoring system of Dazhou geological disaster based on MAS. Comput. Tech and Its Appl (6):148–154 (In Simplified Chinese) Vallet A, Varron D, Bertrand C, Fabbri O (2016) A multi-dimensional statistical rainfall threshold for deep landslides based on groundwater recharge and support vector machines. Nat Hazards 84:821–849 Vennari C, Gariano SL, Antronico L, Brunetti MT, Iovine G, Peruccacci S, Terranova O, Guzzetti F (2014) Rainfall thresholds for shallow landslide occurrence in Calabria, southern Italy. Nat Hazards Earth Syst Sci 14:317–330 Wu Y, Lan H, Gao X, Li L, Yang Z (2015) A simplified physically based coupled rainfall threshold model for triggering landslides. Eng Geol 195:63–69 Xiang B (2015) Types, genesis and control of geo-hazards in Dachuan, Dazhou. J Geol Hazards Environ Pres 26(3):65–72 (In Simplified Chinese) Yu B, Wu Y, Chu S (2014) Preliminary study of the effect of earthquakes on the rainfall threshold of debris flows. Eng Geol 182:130–135 Zhuang J, Iqbal J, Peng J, Liu T (2014) Probability prediction model for landslide occurrences in Xi’an, Shaanxi Province, China. J Mt Sci 11(2):345–359