Comparison of GIS-based methodologies for the landslide susceptibility assessment

Magliulo, Paolo; Lisio, Antonio Di; Russo, Filippo

doi:10.1007/s10707-008-0063-2

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“…Los distintos factores que alteran la estabilidad de las laderas, provocando fallas y deslizamientos, son llevados a su forma cartográfica para el análisis. De acuerdo con distintos autores [9,13,18,19,20,21,22], la susceptibilidad del suelo a desplazarse está mayormente relacionado con la topografía del terreno, el tipo de suelo, cuerpos de agua presentes y el uso de suelo (figura 5). Los parámetros seleccionados en este estudio son:…”

Section: Mapas De Parámetrosunclassified

“…El mapa de proximidad a ríos, drenajes o cualquier tipo de cuerpo de agua es un parámetro comúnmente utilizado por diversos autores [18,19,20] debido a que el agua es el agente que contribuye con mayor peso a la modificación de las condiciones de estabilidad de una ladera. El mapa de proximidad a los ríos (figura 11) se elabora basados en el inventario de deslizamientos y un archivo SHP de la base de datos de la Contraloría General de la Republica, que contiene toda la información de los cuerpos de agua presentes en el distrito.…”

Section: Mapa De Proximidad a Ríosunclassified

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Mapa de susceptibilidad a deslizamientos en el distrito de San Miguelito, Panamá, incorporando herramientas de sistema de información geográfica

Díaz¹,

Acosta²

2019

I+D Tecnológico

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Se elaboró un mapa de susceptibilidad a deslizamientos de tierra del distrito de San Miguelito (Panamá), mediante el análisis yvalidación de un modelo estadístico bivariable, incorporando herramientas del Sistema de Información Geográfica (SIG). Como datos de entradase utilizaron un mapa inventario de deslizamientos y los mapas de parámetros. Para este propósito, se inició definiendo los conceptos de gestión deriesgo y la relación correspondiente con los parámetros que influyen en la inestabilidad de laderas, los cuales en materia de susceptibilidad seconfeccionaron los mapas de elevación, pendiente, curvatura y orientación del terreno; mapas de proximidad a carreteras y ríos, mapa geotécnicode San Miguelito. Utilizando los registros de desastres naturales documentados en Desinventar (2018), se confeccionaron dos mapas de inventariode deslizamientos: un inventario preciso, para correr el modelo; y un inventario aproximado, para el proceso de validación. Con los datos de entradagenerados, se desarrolló el étodo estadístico de relación de frecuencia para derivar el mapa de susceptibilidad a deslizamientos en la zona de estudio,clasificado en siete niveles de probabilidad a que ocurra un deslizamiento. Los resultados de esta investigación concluyen que un 68.2% del áreatotal de San Miguelito presenta una susceptibilidad de moderada a muy alta a los deslizamientos de tierra, siendo el corregimiento de Arnulfo Arias,el más susceptible. De acuerdo con la validación del modelo, el mapa de susceptibilidad predice en un 88% la existencia de una zona de altasusceptibilidad en el área de estudio.

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Section: Mapas De Parámetrosunclassified

Section: Mapa De Proximidad a Ríosunclassified

Mapa de susceptibilidad a deslizamientos en el distrito de San Miguelito, Panamá, incorporando herramientas de sistema de información geográfica

Díaz¹,

Acosta²

2019

I+D Tecnológico

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“…Pemetaan kerentanan bencana merupakan satu medium penting yang dapat menyumbang maklumat berdasarkan keadaan persekitaran tempatan yang cenderung mengalami bencana di samping dapat memberi indikasi am bencana pada masa hadapan (Magliulo et al 2009;McDonald et al 2004;Nuriah et al 2013). Kerentanan dijelaskan sebagai kecenderungan sesuatu kawasan untuk berlakunya bencana (Santangelo et al 2011).…”

Section: Pengenalanunclassified

Keperluan Peta Kerentanan Bencana sebagai Input dalam Pengurusan Guna Tanah: Kajian Kes Universiti Kebangsaan Malaysia

Muhamad¹,

Lim²,

Reza³

et al. 2019

JSM

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Limpahan pesat aktiviti tepu bina di UKM Bangi untuk memenuhi kehendak dan juga keperluan warganya menjadikan ia setara fungsi satu pekan kecil. Di samping pembangunan yang pesat, UKM turut mengalami insiden kegagalan cerun, tanah runtuh dan banjir kecil di beberapa kawasan dalam kampus. Kajian ini direka untuk menyepadukan maklumat pelbagai dimensi untuk menyokong membuat keputusan dalam pengurusan guna tanah untuk menangani isu bencana di kampus ini. Objektif kajian adalah untuk: mengenal pasti maklumat pelbagai dimensi yang menyumbang kepada bencana di UKM dan membangunkan satu peta kerentanan tanah runtuh dan banjir untuk menyokong dalam membuat keputusan secara termaklum. Melalui pendekatan heuristik, tiga kaedah utama telah digunakan untuk menghasilkan peta kerentanan tanah runtuh dan banjir iaitu: analisis kandungan untuk mengenal pasti kriteria yang menyumbang kepada tanah runtuh dan banjir; elisitasi pakar untuk memberi nilai pemberat terhadap kriteria; dan analisis tindan-lapis untuk memproses dan menjana peta tematik. Kriteria yang menyumbang kepada tanah runtuh dan banjir dikategorikan kepada faktor hujan, topografi, struktur geologi dan ciri-ciri geomorfologi yang seterusnya diberi nilai pemberat. Peta kerentanan tanah runtuh yang terhasil menunjukkan kelas kerentanan tinggi merupakan kelas terbesar di UKM dengan keluasan sebanyak 6.10 km 2 bersamaan 51.91% daripada jumlah keluasan asal kampus. Analisis terhadap lokasi insiden lepas mendapati kesemua taburan tanah runtuh berlaku pada kelas kerentanan sederhana, tinggi dan sangat tinggi. Hampir separuh daripada jumlah taburan tanah runtuh berlaku pada kelas kerentanan tinggi iaitu 57.14% yang merupakan peratusan terbesar. Peta kerentanan banjir menunjukkan UKM turut terdedah kepada banjir. Majoriti kawasan kampus didominasi oleh kelas kerentanan sederhana dengan keluasan sebanyak 6.5 km 2 kira-kira hampir 56% daripada keluasan asal. Aset penting universiti dan laluan utama kampus ini yang bersebelahan dengan saliran sungai terletak di dalam kawasan berkerentanan tinggi. Situasi ini agak membimbangkan kerana terdapat infrastruktur penting di sekitar kawasan ini. Input berguna yang diperoleh melalui kajian ini telah menunjukkan keupayaan peta kerentanan tanah runtuh dan banjir sebagai medium yang bermaklumat dalam perancangan guna tanah sebelum menjalankan sebarang aktiviti pembangunan di sesuatu kawasan. Kata kunci: GIS; pengurangan risiko bencana; perancangan guna tanah; peta kerentanan bahaya; UKM

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“…In this context, most recent research on landslide susceptibility model sensitivity usually comprises a comparison of different models of the same study area. Examples of such correlations can be found in numerous publications (see CHANG & KIM, 2004;OH et al, 2009;MAGLIULO et al, 2009;ROZOS et al, 2010;MARJA-NOVIĆ, 2010;CONSTANTIN et al, 2011;AKGUN, 2012;DEVKOTA et al, 2013;LEOPOLD et al, 2013;KAVZOGLU et al, 2014;DEMIR et al, 2015;RAMESH & ANBAZHAGAN, 2015;WANG et al, 2016), to name a few. In some studies, for example in LEE et al, (2012), relatively complex algorithms are being engaged to check the sensitivity of a landslide susceptibility model.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 96%

Preliminary regional landslide susceptibility assessment using limited data

et al. 2019

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In this paper a heuristic approach for preliminary regional landslide susceptibility assessment using limited amount of data is presented. It is called arbitrary polynomial method and takes into account 5 landslide conditioning parameters: lithology, slope inclination, average annual rainfall, land use and maximum expected seismic intensity. According to the method, in the first stage, a gradation is performed for each of the carefully selected conditioning parameters by assigning so called rating points to the grid cells on which the region is divided. Values of the rating points vary from 0 to 3 and depend on the parameter's character and importance for landslide development within the region of interest. A so called Total Landslide Susceptibility Rating (TLSR) model is obtained by summing the individual rating points of each parameter and dividing the region into five susceptibility zones according to Jenks natural breaks classification. Verification of the TLSR model is then performed by overlaying the landslide inventory map of the selected region over the prepared susceptibility map. The sensitivity of the model can be additionally tested by multiplying the conditioning parameter's rating points by sensitivity coefficients. In this way, additional landslide susceptibility models are obtained, named Weighted Total Landslide Susceptibility Rating (WTLSR) models. As a practical example of the method, two TLSR models are presented here for the Polog region in Republic of Macedonia, for return periods of maximum expected seismic intensity for 100 and 500 years. With over 74% of mapped landslides falling in zones of high and very high susceptibility, the results are considered satisfactory for regional scale landslide modelling and are comparable with more advanced quantitative methods. Additional WTLSR models were prepared, and their correlation identified the best model. The presented approach is considered to be very convenient for conducting preliminary regional landslide susceptibility assessments with the ability to fine-tune the results. Due to its simplicity, it can be applied to additional landslide conditioning parameters other than the one presented in the paper, depending on the region of interest and available data sources. It is especially practical for use in developing countries, where various organizational, technical and economic constraints prevent application of more advanced data driven methods. Limitations and restrictions of the approach are also discussed.

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Comparison of GIS-based methodologies for the landslide susceptibility assessment

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Mapa de susceptibilidad a deslizamientos en el distrito de San Miguelito, Panamá, incorporando herramientas de sistema de información geográfica

Mapa de susceptibilidad a deslizamientos en el distrito de San Miguelito, Panamá, incorporando herramientas de sistema de información geográfica

Keperluan Peta Kerentanan Bencana sebagai Input dalam Pengurusan Guna Tanah: Kajian Kes Universiti Kebangsaan Malaysia

Preliminary regional landslide susceptibility assessment using limited data

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