Влияние разрешения цифровой модели рельефа на картирование предрасположенности территории к развитию оползней

Abstract

Актуальность. Оползни являются одним из наиболее опасных стихийных бедствий в мире. Во Вьетнаме оползни также приводили к значительным человеческим жертвам и материальным потерям. Системная оценка оползневой опасности является важнейшим компонентом стратегии Вьетнама по предотвращению стихийных бедствий. Целью исследования являлась оценка оползневой восприимчивости района Батсат провинции Лаокай (Вьетнам) с использованием четырех разрешений цифровой модели рельефа (10, 30, 40 и 60 м) и девяти факторов оползнеобразования: экспозиция склонов, высота над уровнем моря, крутизна склонов, расстояние до дорог, расстояние от разломов, расстояние до эрозионной сети, среднемесячное количество осадков, землепользование и тип коры выветривания. Объектом исследования является оползневая восприимчивость в районе Батхат провинции Лаокай Вьетнама. Качество имеющихся исходных данных играет важную роль в достоверности результатов моделирования оползневой восприимчивости территорий к оползневому процессу. Одним из наиболее значимых параметров для выполнения анализа является информация о рельефе местности, на основе которой строятся карты экспозиции и крутизны склонов, горизонтальной и вертикальной расчлененности рельефа и т. д. Качество цифровой модели рельефа может быть оценено на основе ее пространственного разрешения. Методы: метод фактора достоверности, фрактальный метод. Результаты. Выполненные исследования показали статистически значимую взаимосвязь между распределением оползней и факторами оползнеобразования в районе изучения. В результате территория была разделена на пять зон по восприимчивости к оползневому процессу: очень низкая, низкая, средняя, высокая и очень высокая. Зона с очень низкой оползневой восприимчивости составляет менее 10 % района исследования, в то время как зона с очень высокой восприимчивостью изменяется от 14,95 до 18,32 % в зависимости от пространственного разрешения цифровой модели рельефа. Анализ кривой ошибок показал, что все модели, вне зависимости от разрешения цифровой модели рельефа обладают хорошей эффективностью прогнозирования, площадь под кривой ошибок - AUC>70 %. Одновременно на основе результатов анализа с использованием метода кривой ошибок и фрактального метода было получено, что модель с пространственным разрешением 60 м имеет наибольшую достоверность. Этот нетривиальный вывод может быть объяснен тем фактом, что надежность результатов оценки оползневой восприимчивости зависит не столько от разрешения цифровой модели рельефа, сколько от соотношения разрешения цифровой модели рельефа и средней площади оползней в районе исследования. Этот вывод доказывает необходимость отображать на картах инвентаризации оползней не только их местоположения, но и подробные морфологические характеристики

The relevance. Landslides are one of the most hazardous natural disasters in the world. In Vietnam, landslides frequently caused considerable losses of life and property. The systematic evaluation of landslide hazards is a crucial component of Vietnam's disaster prevention strategy. The main aim of this study is to assess the landslide susceptibility of the Batxat district, Laocai province (Vietnam), using four digital elevation model resolutions (10, 30, 40, and 60 m) and nine landslide causative factors: slope aspect, elevation, slope, distance to roads, distance to faults, distance to drainage, average monthly precipitation, land use, and weathering crust. Object of the study is the landslide susceptibility in Batxat district, Laocai province, Vietnam. The quality of the available input data plays an important role in the reliability of the results of modeling the susceptibility of territories to the landslide process. Maps of slope aspect, slope, horizontal and relative relief, etc. are prepared based on information about the terrain, which is one of the most important parameters for conducting the analysis. The quality of a digital elevation model can be assessed based on its spatial resolution. Methods: Certainty Factor method, fractal method. Results. The performed analyses indicated a statistically significant relationship between the distribution of landslides and the landslide causative factors in the study area. As a result, the territory was divided into five zones according to its susceptibility to the landslide process: very low, low, moderate, high, and very high. The very low landslide susceptibility zone is less than 10 % of the study area, while the very high susceptibility zone varies from 14,95 to 18,32 %, depending on the digital elevation model spatial resolution. Analysis of the Receiver Operating Characteristics curve revealed that all models, independent of digital elevation model resolution, have good prediction efficiency, with the area under the receiver operating characteristic curve over 70 %. In addition, the Receiver operating characteristic and fractal analysis results indicated that the model with a digital elevation model spatial resolution of 60 m has the highest accuracy. This significant conclusion may be explained by the fact that the accuracy of the landslide susceptibility assessment result is dependent not only on the digital elevation model resolution but also on the ratio of the digital elevation model resolution and the average area of landslides in the study area. This conclusion proves that it is necessary to depict landslide locations and their detailed morphological characteristics on the landslide inventory maps