Most of slope failures have taken place between June and September in Korea, which cause a considerable damage to society. Rainfall intensity and duration are very significant triggering factors for landslide. In this paper, landslide-triggering rainfall threshold consisting of rainfall intensity-duration (I-D) was proposed. For this study, total 255 landslides were collected in landslide inventory during 1999 to 2012 from NDMI (National Disaster Management Institute), various reports, newspapers and field survey. And most of the required rainfall data were collected from KMA (Korea Meteorological Administration). The collected landslides were classified into three categories: debris flow, shallow landslide and unconfirmed. A rainfall threshold was proposed based on landslide type using statistical method such as quantile-regression method. Its validation was carried out based on 2013 landslide database. The proposed rainfall threshold was also compared with previous rainfall thresholds. The proposed landslide-triggering rainfall thresholds could be used in landslide early warning system in Korea.
Kim, Ki Heung;Jung, Hea Reyn;Park, Jae Hyeon;Ma, Ho Seop
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.14
no.2
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pp.33-45
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2011
The purpose of this study to analyze landslide-triggering factors using the 38 landslide cases occurred by typhoon, Rusa in 2002, Maemi in 2003 and Ewiniar in 2006 and geospatial characteristics in Hamyang and Geochang County. where two day's heavy rainfall was concentrated on. The rainfalls factors to trigger landslides were accumulative rainfall (>230mm) and rainfall intensity(>30-75mm). The highest landslide frequency was concentrated on the areas of 400-900m in height and on the slopes of $25-40^{\circ}$ in degree. The frequency of landslide was high exceedingly above 80% of a slope attitude, while the frequency is very low below 70%. Granite was more susceptible as much as 9 times than metamorphic rocks. In areas mixed soil with gravels and rock blocks, the frequency of landslide was 73%.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2005.03a
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pp.185-190
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2005
In this study, a probabilistic prediction model for debris flow occurrence was developed using a logistic regression analysis. The model can be applicable to metamorphic rocks and granite area. In order to develop the prediction model, detailed field survey and laboratory soil tests were conducted both in the northern and the southern Gyeonggi province and in Sangju, Gyeongbuk province, Korea. The six landslide triggering factors were selected by a logistic regression analysis as well as several basic statistical analyses. The six factors consist of two topographic factors and four geological and geotechnical factors. The model assigns a weight value to each selected factor. The verification results reveal that the model has 86.5% of prediction accuracy. Therefore, it is possible to predict landslide occurrence in a probabilistic and quantitative manner.
Park, Jin Woo;Choi, Byoung Koo;Kim, Myung Hwan;Cha, Du Song
Journal of Forest and Environmental Science
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v.33
no.2
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pp.130-135
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2017
In temperate monsoon regions, extensive shallow landslides triggered by heavy rainfall are recurrent phenomena in mountainous areas. 1,357 landslides over Jinbu area, Korea that totaled 127 km2 were identified from aerial photographs and field survey. We examined characteristics of rainfall-induced shallow landslides and casual factors affecting landslide distribution with respect to topographic and forest settings, and land use. Most landslides occurred in the study area were the results of a complex combination of precondition, preparatory factors and triggering factors. Cumulative rainfall and high intensity rainfall during short period of time made the study area very sensitive to landslides and played as catalysts to enable other factors including topographic and forest settings, and land use to act more effectively. In addition, some landslides at lower elevation involved channel incision or bank erosion influenced by land use changes such as deforestation and intensification of agriculture surrounding riparian forests or hillslopes. The results suggest that most of landslide were triggered by heavy rainstorms while topographic, forest settings, and land use affected landslide distribution occurred in the study area.
At present, there has been a wide range of studies on debris flow in Korea, more specifically, on rainfall characteristics that trigger debris flow including rainfall intensity, rainfall duration, and preceding rainfall. the prediction of landslide / debris flow relies on the criteria for landslide watch and warning by the Korea Forest Service (KFS, 2012). Despite this, it has been found that most incidents of debris flow were caused by rainfall above the level of landslide watch, maximum hourly rainfall, extensive damage was caused even under the watch level. Under these circumstances, we calculated a rainfall triggering index (RTI) using the main factors that trigger debris flow-rainfall, rainfall intensity, and cumulative rainfall-to design a more sophisticated watch / warning criteria than those by the KFS. The RTI was classified into attention, caution, alert, and evacuation, and was assessed through the application of two debris flow incidents that occurred in Umyeon Mountain, Seoul, and Cheongju, Inje, causing serious damage and casualties. Moreover, we reviewed the feasibility of the RTI by comparing it with the KFS's landslide watch / warning criteria (KFS, 2012).
Landslides triggered by the combination of heavy precipitation and anthropological disturbance in hilly areas cause severe damage to human lives, properties, and infrastructure constructions. A comprehensive investigation of the influencing factors and failure mechanisms of landslides are significant for disaster mitigation and prevention. This paper utilized the combination of detailed geological investigation, physical experimental testing as well as numerical modelling to determine the failure mechanism, and proposed a countermeasures of the Lantian landslide occurred on 2, July 2017. The results reveal that the Lantian landslide is a catastrophic reactivated slide which occurred in an active tectonic region in Southwest China. Because of the unique geological settings, the fully to highly weathered basalts in the study area with well-developed fractures favored the rainwater infiltration, which is the beneficial to slide reactivation. Engineering excavation and heavy precipitation are the main triggering factors to activate the slide motion. Two failure stages have been identified in the landslide. The first phase involves a shallow mass collapse originated at the upper slopes, which extends from the road to platform at rear part, which is triggered by excavation in the landslide region. Subjected to the following prolonged rainfall from 19 June to 2 July, 2017, the pore water pressure of the slope continually increased, and the groundwater table successively rise, resulting in a significant decrease of soil strength which leads to successive large-scale deep slide. Thereinto, the shallow collapse played a significant role in the formation of the deep slide. Based on the formation mechanisms of the landslide, detailed engineering mitigation measures, involving slope cutting, anchor cable frame, shotcrete and anchorage, retaining wall and intercepting ditch were suggested to reduce the future failure risk of the landslide.
Nanehkaran, Yaser A.;Mao, Yimin;Azarafza, Mohammad;Kockar, Mustafa K.;Zhu, Hong-Hu
Geomechanics and Engineering
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v.24
no.5
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pp.407-418
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2021
Due to the complexity of the causes of the sliding mass instabilities, landslide susceptibility and hazard evaluation are difficult, but they can be more carefully considered and regionally evaluated by using new programming technologies to minimize the hazard. This study aims to evaluate the landslide hazard zonation in the Tabriz region, Iran. A fuzzy logic-based multi-criteria decision-making method was proposed for susceptibility analysis and preparing the hazard zonation maps implemented in MATLAB programming language and Geographic Information System (GIS) environment. In this study, five main factors have been identified as triggering including climate (i.e., precipitation, temperature), geomorphology (i.e., slope gradient, slope aspect, land cover), tectonic and seismic parameters (i.e., tectonic lineament congestion, distribution of earthquakes, the unsafe radius of main faults, seismicity), geological and hydrological conditions (i.e., drainage patterns, hydraulic gradient, groundwater table depth, weathered geo-materials), and human activities (i.e., distance to roads, distance to the municipal areas) in the study area. The results of analyses are presented as a landslide hazard map which is classified into 5 different sensitive categories (i.e., insignificant to very high potential). Then, landslide susceptibility maps were prepared for the Tabriz region, which is categorized in a high-sensitive area located in the northern parts of the area. Based on these maps, the Bozgoosh-Sahand mountainous belt, Misho-Miro Mountains and western highlands of Jolfa have been delineated as risk-able zones.
In this study, a probabilistic prediction model for debris flow occurrence was developed using a logistic regression analysis. The model can be applicable to metamorphic rocks and granite area. order to develop the prediction model, detailed field survey and laboratory soil tests were conducted both in the northern and the southern Gyeonggi province and in Sangju, Gyeongbuk province, Korea. The seven landslide triggering factors were selected by a logistic regression analysis as well as several basic statistical analyses. The seven factors consist of two topographic factors and five geological and geotechnical factors. The model assigns a weight value to each selected factor. The verification results reveal that the model has 90.74% of prediction accuracy. Therefore, it is possible to predict landslide occurrence in a probabilistic and quantitative manner.
Since the preexisting evaluation methods of landslide susceptibility take somehow long time to determine the slope stability based on the field survey and laboratory analysis, there are several problems to acquire immediate evaluation results in the field. In order to overcome the previously mentioned problems and incorrect evaluation results induced by some subjective evaluation criteria and methods, this study tried to develop a method of landslide susceptibility by a quantitative and objective evaluation approach based on the field survey. Therefore, this study developed an evaluation chart for landslide susceptibility on natural terrain using the AHP analysis method to predict landslide hazards on the field sites. The AHP analysis was performed by a questionnaire to several specialists who understands mechanism and influential factors of landslide. Based on the questionnaire, weighting values of criteria and alternatives to influence landslide triggering were determined by the AHP analysis. According to the scoring results of the analysed weighting values, slope angle is the most significant factor. Permeability, water contents, porosity, lithology, and elevation have the significance to the landslide susceptibility in a descending order. Based on the assigned scores of each criterion and alternatives of the criteria, an evaluation chart for landslide susceptibility was suggested. The evaluation chart makes it possible for a geologist to evaluate landslide susceptibility with a total score summed up each alternative score.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2005.10a
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pp.375-380
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2005
In Korea, most landslides are occurred during the rainy season from June to September and have a shallow failure plane parallel to the slope. For these types of rainfall-induced failures, the most important factors triggering slope unstability is not the increase of pore water pressure but the decrease of the matric suction of unsaturated soils by rainfall infiltration. So it is essential to landslide hazard assessment that defines the characteristics of infiltration in natural slopes. In this study, field measurements have been carried out in order to monitor in-situ volumetric water contents and ground water table, at several depths and locations on a natural slope. The results show that rainfall infiltration is correlated with antecedent water contents, rainfall intensity and total rainfall. The ground water table was varied sensitively by every rainfall event.
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