A Prediction Model of Landslides in the Tertiary Sedimentary Rocks and Volcanic Rocks Area

제3기 퇴적암 및 화산암 분포지의 산사태 예측모델

  • Chae Byung-Gon (Geological and Environmental Hazards Div., Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources) ;
  • Kim Won-Young (Geological and Environmental Hazards Div., Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources) ;
  • Na Jong-Hwa (Dept. of Inform & Statistics & Institute for Basic Science Research, Chungbuk Nat'1 Univ.) ;
  • Cho Yong-Chan (Geological and Environmental Hazards Div., Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources) ;
  • Kim Kyeong-Su (Geological and Environmental Hazards Div., Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources) ;
  • Lee Choon-Oh (Geological and Environmental Hazards Div., Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources)
  • 채병곤 (한국지질자원연구원 지질환경재해연구부) ;
  • 김원영 (한국지질자원연구원 지질환경재해연구부) ;
  • 나종화 (충북대학교 정보통계학과 기초과학연구소) ;
  • 조용찬 (한국지질자원연구원 지질환경재해연구부) ;
  • 김경수 (한국지질자원연구원 지질환경재해연구부) ;
  • 이춘오 (한국지질자원연구원 지질환경재해연구부)
  • Published : 2004.12.01

Abstract

This study developed a prediction model of debris flow to predict a landslide probability on natural terrain composed of the Tertiary sedimentary and volcanic rocks using a logistic regression analysis. The landslides data were collected around Pohang, Gyeongbuk province where more than 100 landslides were occurred in 1998. Considered with basic characteristics of the logistic regression analysis, field survey and laboratory soil tests were performed for both slided points and not-slided points. The final iufluential factors on landslides were selected as six factors by the logistic regression analysis. The six factors are composed of two topographic factors and four geologic factors. The developed landslide prediction model has more than $90\%$ of prediction accuracy. Therefore, it is possible to make probabilistic and quantitative prediction of landslide occurrence using the developed model in this study area as well as the previously developed model for metamorphic and granitic rocks.

이 연구는 제3기 퇴적암과 화산암이 분포하는 지역의 자연사면에서 발생하는 토석류 산사태를 예측하고자 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)을 이용하여 예측모델을 개발한 것이다. 통계적 방법을 이용한 산사태 예측모델 개발을 위해 산사태 자료는 경북 포항지역에서 1998년 발생한 산사태를 대상으로 수집하였다. 로지스틱 회귀분석의 기본 특성을 고려하여 현장조사 및 실내토질시험은 산사태 발생지점 전체와 임의로 선택한 미발생 지점을 대상으로 실시하였다. 산사태 발생에 영향을 미치는 인자는 로지스틱 회귀분석을 실시하여 최종적으로 6개 영향인자를 선정하였다. 이들 6개 인자는 지형요소 2개와 지질요소 4개로 구성되어 있다. 개발된 모델은 신뢰성 검증을 수행한 결과 $90\%$ 이상의 예측률을 확보한 것으로 나타났다. 이 모델을 바탕으로 기존에 제시된 변성암 및 화강암 분포지에서의 산사태 예측모델과 함께 지질특성을 고려한 산사태 발생의 가능성을 확률적${\cdot}$정량적으로 예측할 수 있게 되었다.

Keywords

References

  1. 김원영, 채병곤, 김경수, 기원서, 조용찬, 최영섭, 이사로, 이봉주, 2000, 산사태 예측 및 방지기술 연구, 과학기술부, KR-00-(T)-09
  2. 김원영, 채병곤, 김경수, 조용찬, 최영섭, 이춘오, 이철우, 김구영, 2003, 산사태 예측 및 방지 기술 연구, 과학기술부, KR-03-(T)-03
  3. 채병곤, 김원영, 조용찬, 김경수, 이춘오, 최영섭, 2004, 토석류 산사태 예측을 위한 로지스틱 회귀모형 개발, 지질공학, p.211-222
  4. Dikau R., Brunsden, D., Schrott, L. and Ibsen, M.-L.,1996, Landslide Recognition, John Wiley and Sons, New York, pp.149-188
  5. Olivier, M. Bell, F. G. and Jemy, C. A, 1994, The effect of rainfall on slope failure, with examples from the Greater Durban area, Proceedings 7th intern. Congo. IAEG vol. 3, p.1629-1636
  6. 千木良雅弘, 1997, 風化と崩壞, 近未末社, 名古屋, p.49-87