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논문KCI 등재

중부권역의 산사태위험성 예측기법의 개발

Development of Prediction Technique of Landslide Hazard of Central Regions in Korea

마호섭|이성재
농업생명과학연구원 (Institute of Agriculture & Life Science, Gyeongsang National University)|2019|농업생명과학연구 (Journal of Agriculture & Life Science)|제53권 제3호|pp. 7-16|DOI https://doi.org/10.14397/jals.2019.53.3.7

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Landslide산사태수량화 이론예측기법Prediction criteriaQuantification theory위험 비탈면Dangerous slope

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본 연구는 중부권역에서 발생한 산사태를 중심으로 수량화이론을 이용하여 산림환경인자가 발생면적에 미치는 영향 분석을 통해 예방적인 측면에서 산사태 발생 위험성에 대한 예측기준을 작성하였다. 산사태 재해로 발생면적에 영향을 미치는 각 인자의 기여도는 토심(0.3606)이 가장 높았으며,다음으로 고도(0.2065), 종단사면(0.2065), 경사(0.1297), 사면방위 0.1154)순으로 높게 나타났다. 산사태 발생 위험 기여도가 높은 6개 인자의 category별 상대점수 범위는 0점에서 1.5122점 사이에분포하고 있었고 중앙값은 0.7561점이었다. 이 점수를 기준으로 산사태 발생 위험성을 4개 등급으로구분한 예측 판정표를 작성하였다. Ⅰ등급의 점수는 1.1343 이상, Ⅱ등급은 0.7562~1.1342, Ⅲ등급은 0.3782~0.7561, IV등급은 0.3781 이하로 나타나 1등급, 2등급, 3등급에서 산사태 발생 비율이96%로서 비교적 높은 적중률을 보였다. 따라서 본 판정표는 중부권역의 위험 비탈면에 있어서 산사태 발생 위험도 판정에 유용하게 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

Abstract

This study was carried out to analyze the impacts of each factors by using the quantificationtheory (I) for the prediction of landslide hazard areas of central regions in korea. The resultsobtained from this study are summarized as follows. According to the range by the stepwiseregression analysis, it was shown in order of soil depth (0.3606) was the highest. altitude(0.2065), vertical slope (0.2065), slope gradient (0.1297), aspect (0.1154). The extent of thenormalized score by category of 6 factors was 0 to 1.5122, and the middle score was 0.7561. The prediction criteria on landslide occurrence based on the normalized score divided into 4 grade. Itwas over 1.1343 for class I, class II was 0.7562 to 1.1342, class III 0.3782 to 0.7561 and classⅣ was below 0.3781. The prediction on landslide occurrence appeared relatively high accuracy rate as96% for class I, II and III. Therefore, this prediction criteria for landslide will be very useful forjudgement of dangerous slope.

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