地滑り感受性マッピングのための客観的不在データサンプリング法

Aug 21, 2023

Scientific Reports volume 13、記事番号: 1740 (2023) この記事を引用

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地滑り感受性マップの精度と品質は、利用可能な地滑りの場所と、不在データ (地滑り以外の場所) のサンプリング戦略によって異なります。 この研究では、マハラノビス距離 (MD) に基づいて不在データをサンプリングするための臨界値を決定する客観的な方法を提案します。 我々は、バングラデシュのランガマティ地区の 3 つのサブディストリクト (ウパジラス) の地滑り感受性マップでこの方法を実証し、その結果を、斜面ベースの不在データ サンプリング法に基づいて作成された地滑り感受性マップと比較します。 傾斜、傾斜角、平面曲率などの 15 の地滑り原因因子を使用して、まず 14 自由度のカイ二乗分布に基づいて臨界値 23.69 を決定します。 次に、この臨界値を使用して、261 個のランダムな不在データのサンプリング空間が決定されました。 比較として、3°未満の傾き閾値に基づいて別の欠席データセットを選択しました。 次に、ランダム フォレスト モデルを使用して地滑り感受性マップが生成されました。 精度評価には受信者動作特性 (ROC) 曲線とカッパ指数が使用され、一貫性評価にはシード セル面積指数 (SCAI) が使用されました。 提案手法を使用して作成された地滑り感受性マップは、比較的高いモデル フィッティング (0.87)、予測値 (0.85)、およびカッパ値 (0.77) を持っています。 斜面ベースのサンプリングによって作成された地滑り感受性マップも比較的高い精度を持っていますが、SCAI 値は一貫性が低いことを示唆しています。 さらに、傾きに基づくサンプリングは非常に主観的です。 したがって、地滑り感受性マッピングには MD ベースの不在データ サンプリングを使用することをお勧めします。

地滑りとは、斜面材料にかかるせん断応力がせん断強度2を超えたときに、斜面1に沿って岩石、土壌、土が移動することです2。 世界中でインフラに損害が発生し、人命が失われています3、4、5。 地滑りの目録と地滑りの影響のマッピングは、地滑りによって引き起こされる損失を軽減するために重要です2、6、7、8、9。 地滑り目録文書では、以前に地滑りが発生しました 10 が、地滑り感受性は、地域全体で地滑りが発生する確率を表します 11。 地滑りは、傾斜、曲率、土地利用/土地被覆、地質、標高などのさまざまな原因要因の影響を受けます7、12、13。 地滑りの目録とそのさまざまな原因要因との関係を使用して、地滑りの感受性マップを導き出すことができます14。

地滑り感受性マッピングには、ロジスティック回帰、サポート ベクター マシン、ランダム フォレスト、勾配ブースティングなどのさまざまな統計手法が使用されています15、16、17。 これらの統計手法では、地すべりの原因要因を独立変数とし、地すべりの発生箇所（存在データ）と非地すべり箇所（非発生データ）を従属変数として使用します4。 存在データは主に地滑り目録からのものです。 対照的に、データが存在しない場合は通常は利用できないため、地滑りの可能性が低い場所をサンプリングするには特別な戦略が必要です7,18。 地滑り感受性マップの品質と精度は、原因要因と存在データの品質だけでなく、不在データのサンプリング方法にも依存し、場合によっては、精度はこのサンプリングの実施方法に依存します18。

ランダム サンプリングは、不在データに対する最も一般的なアプローチです。 記録された地滑り以外のすべての場所を不在データとして考慮します19,20。 この方法では、エリア全体の代表的な地滑り目録が必要です21。 これは、比較的狭い地域での地滑りの危険性をマッピングするのに適していますが、広い地域または地域規模では課題に直面します12。 ランダムサンプリングに基づく地滑り感受性マップの精度は一般に低く、既知の地滑り位置に偏っています21。 地滑り感受性マッピングの精度と品質を向上させるために、事前データの探索的分析、バッファ制御されたサンプリング、カーネル密度推定、ユークリッド距離、1 つのクラスまたは存在などの距離と密度に基づく測定など、さまざまな不在データ サンプリング方法が提案されています。唯一の分類方法、および Bioclim のような種密度分布モデリング 7、8、12、21。