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災害履歴および複合災害を考慮できる斜面災害予測モデルの構築

建立考虑灾害历史和复杂灾害的边坡灾害预测模型

基本信息

批准号：
19F19075
负责人：
池田隆明
金额：
$ 1.47万
依托单位：
Nagaoka University of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-25 至 2021-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

過去に発生した地すべり被害データを用いて開発したアンサンブル機械学習モデルを用いて、2018年北海道胆振東部地震で発生した大規模地すべりの地震直前の降雨による影響を検討した。その結果、降雨による地すべりの発生に影響を与える主な要因は、短時間で激しい降雨、排水密度、岩質、および曲率であることを明らかにした。また、様々な地すべりインベントリマップを解釈し、ディープラーニング（DL）と伝統的なの方法人工ニューラルネットワーク（ANN）等を併用して正確なハザードマップを作成した。また、地滑りが発生しやすい地域をより正確に予測するために、物理ベースのモデルと統合された機械学習モデルを開発に取り組んだ。さらに、地震堆積物と乱れた斜面は、地震発生後の数年間、大雨または融雪によって再活性化または再流動化される傾向があるため、地震後の地すべり活動が地震前のレベルに戻る期間の予測精度向上に取り組んだ。これらの成果については国際学会（17WCEE）に投稿した。また、2004年新潟県中越地震で発生した斜面災害を対象に、UAVを用いてた地形データ取得を行いモデルの検証を行う予定であったが、新型コロナウイルス感染症対策のため予定していた調査ができず、地盤調査と分析を中心とした研究に変更し、得られた成果は学会に投稿・発表した。

In the past, the earthquake occurred in the east of Hokkaido in 2018, and the impact of rainfall before the earthquake was discussed. As a result, rainfall is the main reason for the occurrence of rainfall, drainage density, rock quality and curvature. The method of artificial neural network (ANN) is used to make the correct neural network. For example, if you want to make a prediction correctly, you can integrate it into a mechanical learning process. In addition, the prediction accuracy of earthquake accumulation, slope disorder, heavy rain, snow melt reactivation and re-mobility tendency in the years after earthquake and the period before earthquake shall be improved. The results of this research were submitted to the International Society (17WCEE). In 2004, the Niigata earthquake occurred in China, and the slope disaster occurred. The UAV was used to obtain the terrain data. The research was carried out to determine the new type of terrain data. The research was carried out to determine the investigation and analysis of the site data. The results were submitted to the Society.