Detection and forecasting of shallow landslides: lessons from a natural laboratory
Detection and forecasting of shallow landslides: lessons from a natural laboratory
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浅层滑坡的检测和预报：自然实验室的经验教训
DOI：
10.1080/19475705.2022.2041108
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Bainbridge R
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bainbridge R
快速浅层滑坡是一种重要的山坡侵蚀机制，对其发生和发展的了解有限，导致对基础设施的持续风险。在这里，我们分析了苏格兰西部战略性A83 Rest和Be Rest公路上方的斜坡。对2003-2020年70个滑坡的调查表明，浅层滑坡、泥石流、蠕滑变形和泥石流福尔斯3种类型。泥石流占主导地位，占整个场地浅层滑坡源体积的5，350 m3（98%）。我们使用新型延时矢量跟踪来检测和量化斜坡不稳定性，而地震仪则展示了泥石流实时检测和定位的潜力。使用斜坡上的降雨数据，我们表明，浅层滑坡通常是由降雨趋势的突然变化引发的，其特征是高强度，长时间的暴雨，有时是较大的季节性降雨变化的一部分。我们得出经验的前期降水量（>62毫米）和强度持续时间（>10小时）的阈值超过浅层滑坡发生。分析表明，新的阈值在提高危险警报方面比目前的管理计划更有效。低成本的传感器提供危险增加、运动开始和最终故障的重要通知。这种方法提供了相当大的进步，可以支持受复杂斜坡灾害威胁的基础设施的运营决策。
Rapid shallow landslides are a significant hillslope erosion mechanism and limited understanding of their initiation and development results in persistent risk to infrastructure. Here, we analyse the slope above the strategic A83 Rest and be Thankful road in the west of Scotland. An inventory of 70 landslides (2003–2020) shows three types of shallow landslide, debris flows, creep deformation, and debris falls. Debris flows dominate and account for 5,350 m3(98%) of shallow-landslide source volume across the site. We use novel time-lapse vector tracking to detect and quantify slope instabilities, whilst seismometers demonstrate the potential for live detection and location of debris flows. Using on-slope rainfall data, we show that shallow-landslides are typically triggered by abrupt changes in the rainfall trend, characterised by high-intensity, long duration rainstorms, sometimes part of larger seasonal rainfall changes. We derive empirical antecedent precipitation (>62 mm) and intensity-duration (>10 h) thresholds over which shallow-landslides occur. Analysis shows the new thresholds are more effective at raising hazard alerts than the current management plan. The low-cost sensors provide vital notification of increasing hazard, the initiation of movement, and final failure. This approach offers considerable advances to support operational decision-making for infrastructure threatened by complex slope hazards.
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DOI：
10.1016/j.isprsjprs.2013.04.009
发表时间：
2013-08-01
影响因子：
12.7
作者：
Lague, Dimitri;Brodu, Nicolas;Leroux, Jerome
通讯作者：
Leroux, Jerome
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影响因子：
1.4
作者：
F. McMillan;Chris Holt
通讯作者：
Chris Holt
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影响因子：
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作者：
A. Burtin;N. Hovius;B. McArdell;J. Turowski;Jérôme Vergne
通讯作者：
Jérôme Vergne
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2.7
作者：
Florian Zimmermann;B. McArdell;C. Rickli;C. Scheidl
通讯作者：
C. Scheidl
影响因子：
6.7
作者：
M. Winter;N. Kinnear;S. Helman
通讯作者：
S. Helman