Прогнозування зсувної небезпеки та оцінка впливу на суспільство: головні підходи, принципи, методи
DOI:
https://doi.org/10.17721/1728-2713.100.01Ключові слова:
стійкість схилів, прогнозування, детерміноване моделювання, зсувна небезпекаАнотація
Проблема прогнозування зсувної небезпеки є пріоритетним напрямом досліджень у сфері оцінки георизиків та катастроф природного характеру, яка, незважаючи на вибір тих чи інших підходів щодо її розв'язання, вимагає всебічного поглибленого аналізу чинників формування зсувів, а також синтезу наукових та фондових матеріалів для повного розуміння проблеми зсувної небезпеки та комплексної оцінки її впливу на суспільство. Представлені у даній статті дослідження спрямовані на розробку, впровадження та апробацію комплексної методики прогнозування зсувної небезпеки та оцінки її впливу на функціонування природно-техногенних систем різного призначення в межах України. Дослідження проводились у рамках державних та міжнародних проєктів із залученням міжнародних партернів з університетів Франції, Австрії та Великої Британії. Методика регіонального прогнозування зсувної небезпеки в межах різноструктурних регіонів України базується на методах просторового моделювання та геоінформаційного аналізу з метою прогнозного картування, отримання оцінки ймовірного розвитку гравітаційних процесів, створення моделей багатофакторної просторової оцінки. У результаті комплексного аналізу чинників зсувної небезпеки та просторового моделювання створено інтегральні карти зсувної небезпеки, що дають можливість комплексно оцінити стан зсувонебезпеки для кожного регіону. Методики локального прогнозування зсувної небезпеки на основі застосування раціонального комплексу геологічних, геофізичних, дистанційних, термографічних досліджень, а також детермінованого моделювання дозволяють виявити головні ознаки та визначити ділянки потенційного розвитку зсувних процесів у межах окремих зсувонебезпечних ділянок та запропонувати комплекс превентивних заходів щодо мінімізації та уникнення їх негативної дії. Наведено приклади застосування комплексної методики прогнозування зсувної небезпеки в межах модельних ділянок Канівського та Київського Придніпров'я та запропоновано концепцію інформування населення щодо потенційних геонебезпек
Посилання
Abbaszadeh Shahri, A., Maghsoudi Moud, F. (2021). Landslide susceptibility mapping using hybridized block modular intelligence model. Bulletin of engineering geology and the environment, 80(1), 267–284. https://doi.org/ 10.1007/s10064-020-01922-8
Bagrii, I.D., Blipov, P.V., Gozhik, P.F., Kozhemyakin, V.P. (2004). Activation of hazard geological phenomena in Transcarpathia as result of extreme floods. Kiyv, 210 p. [in Ukrainian]
Biswakarma, P., Barman, B.K., Joshi, V., Rao, K.S. (2020). Landslide susceptibility mapping in east Sikkim region of Sikkim Himalaya using high resolution remote sensing data and GIS techniques. Appl. Ecol. Environ. Sci., 8(4), 143–153. http://dx.doi.org/10.12691/aees-8-4-1
Cees, J. Van Westen, (2000). The Modelling Of Landslide Hazards Using Gis. Surveys in Geophysics, 21, 2–3, 241–255. https://doi.org/10.1023/A:1006794127521
Daout, S., Parsons, B., Walker, R. (2021). Post‐Earthquake Fold Growth Imaged in the Qaidam basin, China, With InSAR. JGR: Solid Earth, 126, e2020JB021241. https://doi.org/10.1029/2020JB021241
Demchyshyn, M.G. (1992). Present slopes dynamics of Ukraine territory. Kyiv: Naukova Dumka, 256 p. [in Ukrainian]
Elmoulat, M., Debauche, O., Mahmoudi, S., Mahmoudi, S.A., Manneback, P., Lebeau, F. (2020). Edge Computing and Artificial Intelligence for Landslides Monitoring. Procedia Computer Science, 177, 480–487. https://doi.org/ 10.1016/j.procs.2020.10.066
Foster, C., Pennington, C.V.L., Culshaw, M.G., Lawrie, K. (2012). The national landslide database of Great Britain: development, evolution and applications. Environmental Earth Sciences, 66(3), 941–953. https://doi.org/10.1007/s12665-011-1304-5
Frodella, W., Ciampalini, A., Bardi, F. et al. (2018). A method for assessing and managing landslide residual hazard in urban areas. Landslides, 15, 183– 197. https://doi.org/10.1007/s10346-017-0875-y
Frodella, W., Morelli, S., Gigli, G., Casagli, N. (2014). Contribution of infrared thermography to the slope instability characterization. World Landslide Forum 3, 2–6 June, Beijing, China, 06/2014.
Garsia_Rodriguez, M.J., Malpica, J.A., Benito, B., Diaz, M. (2008). Susceptibility assessment of earthquake-triggered landslides in El Salvador using logistic regression. Geomorphology, 95, 172–191. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2007.06.001
Gorsevski, P.V., Gessler, P.E., Foltz, R.B., Elliot, W.J. (2006). Spatial Prediction of Landslide Hazard Using Logistic Regression and ROC Analysis. Transaction in GIS, 10, 395–415. http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-9671.2006.01004.x
Hack, R. (2000). Geophysics for slope stability. Surveys in Geophysics, 21(4), 423–448. https://doi.org/10.1023/A:1006797126800
Hungr, O, Leroueil, S, Picarelli, L. (2014). Varnes classification of landslide types, an update. Landslides, 11(2), 167–194. https://doi.org/10.1007/s10346-013-0436-y
Ivanik, O. (2015). Principles and methods of the regional landslide hazard assessment based on analysis of the rock mass stress-strain state. Proc. of the 14th EAGE International Conference on Geoinformatics: Theoretical and Applied Aspects. https://doi.org/10.3997/2214-4609.201412393
Ivanik, O., Fonseca, J., Shabatura, O., Khomenko, R., Hadiatska, K., Kravchenko, D. (2022). An integrated approach for landslide hazard assessment: A case study of the Middle Dnieper Basin, Ukraine. Journal of Water and Land Development, 52, 81–86. https://doi.org/10.24425/jwld.2021.139947
Ivanik, O., Menshov, O., Bondar, K., Vyzhva, S.,·Khomenko, R., Hadiatska, K., Kravchenko, D., Tustanovska, L. (2022). Integrated approach to modelling and assessing the landslide hazards at the regional and local scale in Kyiv urbanized area, Ukraine. Modeling Earth Systems and Environment, 8, 5479–5491. https://doi.org/10.1007/s40808-022-01447-x
Ivanik, O., Shabatura, O., Hadiatska, K., Chernov, A., Kravchenko, D., Khomenko, R. (2020). Application of geophysical methods for monitoring of landslide hazards: case study from lake Glynka (Kyiv, Ukraine). Proc. of the Second EAGE Workshop on assessment of landslide hazards and impact on communities, 8–11 September, 1–5. https://doi.org/10.3997/2214- 4609.202055004
Ivanik, O., Shabatura, O., Homenko, R., Hadiatska, K, Kravchenko, D. (2020). Local forecast of landslide hazards: case study from Kyiv region. Proc. of the Geoinformatics: Theoretical and Applied Aspects 2020, May 2020, Vol. 2020, 1–5. https://doi.org/10.3997/2214-4609.2020geo118
Ivanik, O.M. (2008). Spatiatial analysis and prediction assessment of water and gravitation processes in the Carpathians region based on GIS. Geoinformatics, 4, 52–58. [in Ukrainian]
Ivanik, O.M., Shevchuk, V.V., Lavrenyuk, M.V. (2020). Modelling of the influence of geological hazard processes on the functioning of natural and techno systems. Kyiv: Kyiv University Pablishing. [in Ukrainian]
Ivanik, O., Shevchuk, V., Kravchenko, D., Hadiatska, K. (2019). National database of landslide processes: principles of development, implementation and application for landslides hazard assessment on regional and local levels. Visnyk of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Geology, 3 (86), 70– 74. http://doi.org/10.17721/1728-2713.86.10 [in Ukrainian]
Khomenko, R., Bondar, K., Popov, S. (2013). A new low deep multielectrode device for measuring electrical resistance. Visnyk of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Geology, 2 (61), 36-41. [in Ukrainian]
Khomenko, R.V., Bondar, K.M., Popov, S.A. (2013). The shallow multielectrode device for electrical resistivity measurements. Description and test results. Proc. of the 12th International Conference on Geoinformatics: Theoretical and Applied Aspects. https://doi.org/10.3997/2214-4609.20142422
Koshlyakov, O.E., Ishchuk, O.O., Kryzska, N.M. (2003). Determination of potential landslide areas of the right bank of the Dnipro River in Kyiv by using GIS technology. Proc. of the IV International Scientific Conference "Geophysical monitoring of Geological Hazard Processes and Ecological Condition of the Environment", October 9–11, Kyiv, Ukraine. [in Ukrainian]
Kuzmenko, E.D. (Ed.), Bezsmertnyi, A.F., Vdovina, O.P., Kryvyuk, I.V., Cheban, V.D., Shtogrin, L.V. (2009). Study of landslide processes by geophysical methods. Ivano-Frankivsk: IFNTUOG Publishing. [in Ukrainian]
Kuzmenko, E.D., Blinov, P.V., Vdovina, O.P. et al. (Eds.). (2016). Prediction of landslides. Ivano-Frankivsk: IFNTUOG Publishing. [in Ukrainian]
Loke, M.H. (2009). RES2DINV, Rapid 2-D Resistivity & IP inversion using the least-squares method. Geoelectrical Imaging 2D & 3D Geotomo software.
Lysychenko, G.V., Zabulonov, Yu.L., Khmil, G.A. (2008). Natural, manmade and environmental risks: analysis, assessment, management. Kyiv: Naukova Dumka. [in Ukrainian]
Ma, Z., Mei, G., Piccialli, F. (2021). Machine learning for landslides prevention: a survey. Neural Comput & Applic, 33, 10881–10907. https://doi.org/10.1007 /s00521-020-05529-8
Menshov, O., Kruglov, O., Vyzhva, S., Nazarok, P., Pereira, P., Pastushenko, T. (2018). Magnetic methods in tracing soil erosion, Kharkov Region, Ukraine. Studia Geophysica et Geodaetica, 62(4), 681–696. https://doi.org/10.1007/s11200-018-0803-1
Nohani, E., Moharrami, M., Sharafi, S., Khosravi, K., Pradhan, B., Pham, B.T., Lee, S., Melesse, A.M. (2019). Landslide Susceptibility Mapping Using Different GIS-Based Bivariate Models. Water, 11, 1402. https://doi.org/10.3390/w11071402
Pan, X., Nakamura, H., Nozaki, T. et al., (2008). A GIS-based landslide hazard assessment by multivariate analysis. Jornal of the Japan Landslide Society, 45, 3, 187–195.
Patella, D. (1997). Introduction to ground surface self-potential tomography. Geophysical Prospecting, 45, 653–681. doi:10.1046/j.1365-2478.1997.430277.x
Reynolds, J. M. (1997). An Introduction to Applied and Environmental Geophysics. Chichester: John Wiley and Sons Ltd, 796.
Saha, K., Arora, M.K., Gupta, R.P. et al. (2005). GIS-based route planning in landslide-prone areas. International Journal of Geographical Information Science, 19, 10, 1149–1175. http://dx.doi.org/10.1080/13658810500105887
Santoso, B., Hasanah, M.U., Setianto. (2019). Landslide investigation using self potential method and electrical resistivity tomography (Pasanggrahan, SouthSumedang, Indonesia). IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci, 1–9. doi:10.1088/1755-1315/311/1/012068
Shpak, V.I. (2020). National security of Ukraine in the challenges of recent history. Kyiv: DP "Express-Obiava". [in Ukrainian]
Telford, W.M., Geldart, L.P., Sheriff, R.E. (1990). Applied geophysics. Cambridge University Press, 522 p.
Vyzhva, S., Onyshchuk, V., Onyshchuk, I., Reva, M., Shabatura, O. (2020). Geophysical researches of the landslide territories of the right bank of the Dnieper River. Visnyk of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Geology, 3 (90), 17–20. http://doi.org/10.17721/1728-2713.90.05 [in Ukrainian]
Wei, Wu. (2015). Recent Advances in Modelling Landslides and Debris Flows. In: Springer Series in Geomechanics and Geoengineering. Springer Inern. Publishing, IX, 323. https://doi.org/10.1007/978-3-319-11053-0
Whiteley, J.S., Chambers, J.E., Uhlemann, S., Wilkinson, P.B., Kendall, J.M. (2019). Geophysical monitoring of moisture-induced landslides: A review. Reviews of Geophysics, 57, 106–145. https://doi.org/10.1029/2018RG000603
Zhou, X., Wen, H., Zhang, Y., Xu, J., Zhang, W. (2021). Landslide susceptibility mapping using hybrid random forest with GeoDetector and RFE for factor optimization. Geoscience Frontiers, 12(5), 101211. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2021.101211
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Геологія
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.uk
Ознайомтеся з політикою за посиланням:
