Susceptibility assessment of shallow landslides at the regional scale using physically-based models and probabilistic approaches

Abstract

(English) This thesis focuses on the evaluation of shallow landslide susceptibility in mountainous areas induced by rainfall or seismic events. The primary aim is to efficiently assess regional-scale landslide susceptibility based on physical modelling within a probabilistic framework while accounting for uncertainties arising from complex geological conditions and challenges related to data collection.

The study proposes an innovative framework for probabilistic landslide susceptibility assessment by introducing the first-order reliability method (FORM) in the platform of geographic information system (GIS), called “"GIS-FORM”". This method effectively addresses the challenge of considering uncertainty in geotechnical parameters methods at the regional scale. In response to the challenge of inefficient computation and low prediction accuracy in regional-scale shallow landslide susceptibility assessment caused by transient rainfall-induced, a simplified instantaneous rainfall infiltration model was proposed based on integrating the GIS-FORM method. The model simulates the variation of the wetting front depth due to the vertical infiltration of rainfall and surface run-off. Subsequently, a general software program was developed for Windows platforms. The results show that the coefficient of variation (COV) of random parameters, statistical correlation, and non-normal distribution have a significant impact on the landslide probability assessment. A rapid assessment framework for the probabilistic susceptibility evaluation of shallow landslides at the regional scale is proposed by integrating the “code "Fast Shallow Landslide Assessment Model" (FSLAM) and GIS-FORM. The study reveals that hydrological conditions can significantly influence the spatial distribution of landslides, particularly under the combined impacts of antecedent rainfall and event rainfall. The extent of the high susceptibility area is observed to increase considerably when the event rainfall is between 77 and 107 mm. To further improve the accuracy of susceptibility assessments, this study proposes an innovative clustering method by utilising image processing techniques. This approach effectively simplifies the raster outcome and markedly enhances the prediction accuracy of susceptibility assessment as well.

(Català) Aquesta tesi se centra en l'avaluació de la susceptibilitat de l'esllavissades superficials en zones muntanyoses induïdes per precipitació o esdeveniments sísmics. L'objectiu principal és avaluar de manera eficient la susceptibilitat d'esllavissades a escala regional basant-se en la modelització física dins d'un marc probabilístic alhora que es té en compte les incerteses derivades de condicions geològiques complexes i els reptes relacionats amb la recollida de dades de camp. L'estudi proposa un marc innovador per a l'avaluació probabilística de la susceptibilitat a esllavissades mitjançant la introducció del mètode de fiabilitat de primer ordre (FORM) a la plataforma de sistema d'informació geogràfica (GIS), anomenada "GISFORM". Aquest mètode aborda eficaçment el repte de considerar la incertesa en els mètodes de paràmetres geotècnics a escala regional. Per avaluar correctament i eficientment la susceptibilitat a esllavissades superficials a escala regional causada per la precipitació, es va proposar un model d'infiltració de pluja instantània simplificat basat en la integració del mètode GIS-FORM. El model simula la variació de la profunditat del front saturat a causa de la infiltració vertical de la pluja i l'escorrentia superficial. Posteriorment, es va desenvolupar un programari general per a la plataforma Windows. Els resultats mostren que el coeficient de variació (COV) dels paràmetres aleatoris, la correlació estadística i la distribució no normal tenen un impacte significatiu en l'avaluació de la probabilitat de les esllavissades. Es proposa un marc d'anàlisi ràpida per a l'avaluació probabilística de la susceptibilitat de les esllavissades poc profunds a escala regional integrant el model "Fast Shallow Landslide Assessment Model" (FSLAM) i el GIS-FORM. L'estudi revela que les condicions hidrològiques poden influir significativament en la distribució espacial dels lliscaments de terra, especialment sota els impactes combinats de les pluges antecedents i les precipitacions desencadenants. S'observa que l'extensió de la zona d'alta susceptibilitat augmenta considerablement quan la precipitació desencadenant està entre 77 i 107 mm. Per millorar encara més la precisió de les avaluacions de susceptibilitat, aquest estudi proposa un mètode innovador d'agrupació mitjançant tècniques de processament d'imatges. Aquest enfocament simplifica eficaçment el resultat del ràster i també millora notablement la precisió de predicció de l'avaluació de la susceptibilitat.

(Español) Esta tesis se centra en la evaluación de la susceptibilidad de deslizamientos superficiales en zonas montañosas inducidas por precipitación o eventos sísmicos. El objetivo principal es evaluar de forma eficiente la susceptibilidad de deslizamientos a escala regional basándose en la modelización física dentro de un marco probabilístico a la vez que se tiene en cuenta las incertidumbres derivadas de condiciones geológicas complejas y los retos relacionados con la recogida de datos de campo. El estudio propone un marco innovador para la evaluación probabilística de la susceptibilidad a deslizamientos mediante la introducción del método de fiabilidad de primer orden (FORM) en la plataforma de sistema de información geográfica (GIS), llamada "GIS-FORM" . Este método aborda eficazmente el reto de considerar la incertidumbre en los métodos de parámetros geotécnicos a nivel regional. Para evaluar correctamente y eficientemente la susceptibilidad a deslizamientos superficiales a escala regional causada por la precipitación, se propuso un modelo de infiltración de lluvia instantánea simplificado basado en la integración del método GIS-FORM. El modelo simula la variación de la profundidad del frente saturado debido a la infiltración vertical de la lluvia y la escorrentía superficial. Posteriormente se desarrolló un software general para la plataforma Windows. Los resultados muestran que el coeficiente de variación (COV) de los parámetros aleatorios, la correlación estadística y la distribución no normal tienen un impacto significativo en la evaluación de la probabilidad de los deslizamientos. Se propone un marco de análisis rápido para la evaluación probabilística de la susceptibilidad de los deslizamientos poco profundos a nivel regional integrando el modelo "Fast Shallow Landslide Assessment Model" (FSLAM) y el GIS-FORM. El estudio revela que las condiciones hidrológicas pueden influir significativamente en la distribución espacial de los deslizamientos, especialmente bajo los impactos combinados de las lluvias antecedentes y las precipitaciones desencadenantes. Se observa que la extensión de la zona de alta susceptibilidad aumenta considerablemente cuando la precipitación desencadenante está entre 77 y 107 mm. Para mejorar la precisión de las evaluaciones de susceptibilidad, este estudio propone un método innovador de agrupación mediante técnicas de procesamiento de imágenes. Este enfoque simplifica eficazmente el resultado del ráster y mejora notablemente la precisión de predicción de la evaluación de la susceptibilidad.