Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 164 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
164
Dung lượng
10,78 MB
Nội dung
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN THANH DANH NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA MƯA ĐỐI VỚI TRƯỢT LỞ VÀ XÂY DỰNG BẢN ĐỒ TAI BIẾN TRƯỢT LỞ HUYỆN KHÁNH VĨNH, TỈNH KHÁNH HỊA LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH NĂM 2019 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN THANH DANH NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA MƯA ĐỐI VỚI TRƯỢT LỞ VÀ XÂY DỰNG BẢN ĐỒ TAI BIẾN TRƯỢT LỞ HUYỆN KHÁNH VĨNH, TỈNH KHÁNH HÒA Ngành: Kỹ thuật địa chất Mã số ngành: 62.52.05.01 Phản biện độc lập 1: PGS TS Hoàng Thị Thanh Thủy Phản biện độc lập 2: PGS TS Tạ Đức Thịnh Phản biện 1: PGS TS Vũ Chí Hiếu Phản biện 2: PGS TS Phạm Quý Nhân Phản biện 3: PGS TS Trần Văn Xuân NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS TS Đậu Văn Ngọ TS Tạ Quốc Dũng LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan cơng trình nghiên cứu thân tác giả Các kết nghiên cứu kết luận luận án trung thực không chép từ nguồn nào, hình thức Việc tham khảo nguồn tài liệu (nếu có) thực trích dẫn ghi nguồn tài liệu tham khảo quy định Tác giả luận án Nguyễn Thanh Danh i TÓM TẮT LUẬN ÁN Nghiên cứu trình bày kết nghiên cứu trượt lở đất mưa phương pháp thành lập đồ dự báo tai biến trượt lở Cơ sở nghiên cứu lý thuyết trình thấm nước hai chiều tiêu chuẩn phá hủy Mohr-Coulomb mở rộng mơi trường đất khơng bão hịa sử dụng để đánh giá ảnh hưởng mưa ổn định mái dốc Mưa xem yếu tố kích hoạt làm phá hủy mái dốc trượt tiềm Nước mưa ngấm vào mái dốc làm đất ẩm ướt, tăng áp lực nước lỗ rỗng âm, giảm độ hút dính sức chống cắt mặt phá hủy Vì vậy, mái dốc giảm tính ổn định dẫn đến phá hủy Ngoài ra, yếu tố cấu tạo hình học mái dốc, mực nước ngầm ban đầu xem yếu tố góp phần đáng kể ổn định mái dốc Một mơ hình số ghép đơi phân tích thấm-ổn định sử dụng để mô thấm ổn định mái dốc điều kiện môi trường đặc trưng tính thấm, cường độ mưa cấu tạo hình học mái dốc cho vùng nghiên cứu Phương pháp phần tử hữu hạn sử dụng phân tích thấm, kết thay đổi áp lực nước lỗ rỗng âm sử dụng phân tích ổn định mái dốc phương pháp cân giới hạn Morgenster-Price Những mối quan hệ hệ số an toàn mái dốc cường độ mưa, hệ số thấm, góc dốc, chiều cao mái dốc rút Kết phân tích cho thấy hệ số thấm có vai trị quan trọng ổn định mái dốc Khi thời gian mưa kéo dài ngày, hệ số an toàn thay đổi nhiều mái dốc cấu tạo đất có hệ số thấm nhỏ thay đổi mái dốc cấu tạo đất có hệ số thấm lớn Hệ số an tồn thay đổi theo thời gian cường độ mưa khác nhau, hệ số an toàn giảm cường độ mưa lớn Ngưỡng cường độ mưa mái dốc phá hủy phụ thuộc thời gian mưa Cường độ mưa đạt 10 mm/h, sau thời gian năm ngày mái dốc ổn định Ứng dụng phương pháp xác suất thống kê gồm tỷ số tần suất (FR), số thống kê (SI), trọng số chứng (WoE) hồi quy logistic (LR) tích hợp với GIS (Phần mềm Ilwis mã nguồn mở) để thành lập đồ dự báo tai biến trượt lở đất huyện Khánh Vĩnh, tỉnh Khánh Hòa ii Các điểm trượt lở xảy thu thập lập thành đồ phân bố không gian điểm trượt lở (231 điểm trượt lở) Các yếu tố ảnh hưởng đến trượt lở gồm (11 yếu tố): cao độ, góc dốc, hướng dốc, số ẩm ướt địa hình, độ uốn cong bề mặt mái dốc, thạch học, khoảng cách đến đường giao thông, khoảng cách đến sông suối, khoảng cách đến đứt gãy, số thực vật lượng mưa lớn năm Bản đồ trọng số yếu tố ảnh hưởng thành lập dựa vào mối liên quan không gian yếu tố ảnh hưởng phân bố điểm trượt lở theo phương pháp FR, SI, WoE LR Bản đồ dự báo tai biến trượt lở thành lập việc chồng lớp đồ trọng số yếu tố ảnh hưởng chuẩn hóa để có phân bố chuẩn gần phân bố chuẩn Áp dụng phương pháp độ lệch chuẩn (Standard Deviation Classification) chia đồ số tai biến trượt lở làm phân vùng với mức độ tai biến trượt lở khác nhau: thấp, thấp, trung bình, cao cao Sử dụng đường cong Success rate đánh mức độ phù hợp đường cong Prediction rate đánh giá độ xác phương pháp FR, SI, WoE LR Giá trị phần diện tích bên đường cong (Areas Under Curves - AUC) sử dụng thông số định lượng để kiểm chứng phương pháp Kết cho thấy phương pháp có mức độ phù hợp độ xác cao (AUC = 0,8~0,9) Thuật tốn mơ hình trung bình Bayesian (BMA) phần mềm thống kê R áp dụng để xác định yếu tố ảnh hưởng mơ hình tối ưu tổ hợp yếu tố ảnh hưởng trượt lở Kết quả: Tám yếu tố ảnh hưởng liên quan đến trượt lở: cao độ, khoảng cách đến đường giao thông, lượng mưa lớn năm, góc dốc, thạch học, khoảng cách đến đứt gãy, khoảng cách đến sông suối hướng dốc Bốn yếu tố ảnh hưởng quan trọng nhất: cao độ, khoảng cách đến đường giao thông, lượng mưa lớn năm góc dốc Năm mơ hình tối ưu tổ hợp yếu tố ảnh hưởng: Mơ hình 1: cao độ, khoảng cách đến đường giao thông, lượng mưa lớn năm góc dốc iii Mơ hình 2: cao độ, khoảng cách đến đường giao thông, lượng mưa lớn năm, góc dốc, thạch học Mơ hình 3: cao độ, khoảng cách đến đường giao thông, lượng mưa lớn năm, góc dốc, thạch học, khoảng cách đến đứt gãy Mơ hình 4: cao độ, khoảng cách đến đường giao thơng, lượng mưa lớn năm, góc dốc, khoảng cách đến đứt gãy Mơ hình 5: cao độ, khoảng cách đến đường giao thơng, lượng mưa lớn năm, góc dốc, khoảng cách đến sơng suối Trong mơ hình tối ưu, đánh giá theo hiệu dự báo mơ hình mơ hình phù hợp sử dụng yếu tố ảnh hưởng để dự báo (4 yếu tố), đánh giá theo độ xác dự báo mơ hình mơ hình phù hợp tốt Phương pháp WoE phương pháp dự báo tốt có độ xác cao nhất, tiếp đến phương pháp FR, SI LR Phương pháp FR SI có độ xác thấp đơn giản tính tốn nên cần xem xét để áp dụng iv ABSTRACT This study presents the results of studies related to landslide by rain and methods of landslide hazard maps The theories of two-dimensional permeability and the extended Mohr-Coulomb failure criterion for unsaturated soil were used to study the effects of rainwater on slope stability Rainfall is supposed as a main trigger caused failure of the potential sliding slopes Rainwater into the slope due to infiltration caused an increase in moisture content and negative pore water pressure; a decrease in matric suction and in shear strength on the failure surface Therefore, slopes are reduced stability and can be failed In addition, the initial water table location and slope geometry also contribute significantly A numerical model of analysis coupled seepage-stability used to simulate the seepage and slope stability under conditions of specific environment such as soil permeability, rainfall intensity, water table location and slope geometry in the study area Finite element method used in seepage analysis, results of change of negative pore water pressure then used in the slope stability analysis to calculate the safety factor by the application of the limit equilibrium Morgenstern and Price slope stability method The relationships between safety factor and rainfall intensity, soil permeability, angle slope, high slope were identified Result in analysis suggesting coefficient of permeability have an important role for the stability of the slope When the rainy period is more than days, the factor of safety will change much if the slope formed by soil having small coefficient of permeability and little change when the slope formed by soil having large coefficient of permeability The factor of safety decreases more as the greater rainfall intensity Threshold of rainfall intensity cause the failure of the slopes depending on the rainy period At the rainfall intensity of 10 mm/h, after a period of time more than five days, the slope will be destabilized Applying statistical probability approaches, including frequency ratio (FR), statistical index (SI), weights of evidence (WoE) and logistic regression (LR) methods integrated with GIS analytical tools to produce landslide hazard maps in Khanh Vinh district, Khanh Hoa province v A landslide inventory map identifies the definite and probable areas of existing landslides (231 landslides), and is the most basic requirement for a landslide hazard assessment The product of a landslide inventory map is a spatial distribution of landslides as points or to scale Landslides-related factors chosen primarily upon available data and experiences of experts to the study area In this study, there are eleven landslide-related factors were chosen: elevation, slope angle, slope direction, topographical wetness index, slope shape, lithology, distance from road, distance from drainage, distance from fault, normalized difference vegetation index and maximum precipitation in year The weight maps of the influence factors were established based on the spatial relationship between the influencing factors and the distribution of existing landslides by FR, SI, WoE and LR methods Landslide hazard maps were established upon the combination of the weight maps of the influence factors The landslide hazard index before dividing the landslide hazard zones should be standardized for histograms having normal distribution or near normal distribution Standard Deviation method is used to divide the landslide hazard map into different landslide hazard zones In this study, there are levels of landslide hazard zone: very low, low, moderate, high and very high Using the success rate curve and prediction rate curve assess the fit and accuracy of FR, SI, WoE and LR approaches The value of the area under these rate curves (AUC) was used as a quantitative parameter to validate the method The results show that these approaches has the goodness of fit and the high accuracy (AUC = 0.8 ~ 0.9) Bayesian Model Average (BMA) of the R statistical software was applied to identify the most influential factors and the combinatorial optimization models of landslide-related factors There are eight landslide-related factors: elevation, distance from road, maximum precipitation in year, slope angle, lithology, distance from fault, distance from drainage and slope direction There are four the most important landslide-related factors: elevation, distance from road, maximum precipitation in year and slope angle vi There are five combinatorial optimization models of landslide-related factors: Model 1: elevation, distance from road, maximum precipitation in year and slope angle Model 2: elevation, distance from road, maximum precipitation in year, slope angle and lithology Model 3: elevation, distance from road, maximum precipitation in year, slope angle, lithology and distance from fault Model 4: elevation, distance from road, maximum precipitation in year, slope angle and distance from fault Model 5: elevation, distance from road, maximum precipitation in year, slope angle and distance from drainage In five the optimal models, evaluated according to the level of forecasting efficiency, model is the most optimization model due to using the least landslide-related factor (four factors); evaluated according to the level of forecasting accuracy, model is the best optimization model WoE method is the best forecasting method for highest accuracy, followed by FR, SI and LR FR and SI methods have slightly lower accuracy but the calculation is simple Therefore, FR and SI methods should be considered for application in landslide hazard prediction vii LỜI CÁM ƠN Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy PGS.TS Đậu Văn Ngọ, thầy TS Tạ Quốc Dũng quan tâm giúp đỡ, tận tình hướng dẫn cung cấp tài liệu tham khảo giúp tác giả hoàn thành luận án tiến sĩ Tác giả xin trân trọng cảm ơn quý thầy cô giảng viên Bộ môn Địa kỹ thuật, Khoa Địa chất Dầu khí nhiệt tình giảng dạy giúp đỡ tác giả thời gian làm luận án tiến sĩ Chân thành cảm ơn Trường Đại học Bách khoa Tp.HCM, Phòng Đào tạo sau đại học, Khoa Kỹ thuật Địa chất Dầu khí, Bộ mơn Địa kỹ thuật, Phịng thí nghiệm Địa kỹ thuật tạo điều kiện thuận lợi cho tác giả hoàn thành nhiệm vụ viii [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] R T Pack, D G Tarboton, and C N Goodwin, "The SINMAP approach to terrain stability mapping," Proceedings of 8th Congress of the International Association of Engineering Geology, Vancouver, British Columbia, Canada vol 21-25, pp 1157-1165, 1998 Trung tâm tư liệu khí tượng thủy văn Dữ liệu mưa 172 trạm khí tượng thủy văn từ năm 1977đến 2016 Available: http://www.hymetdata.gov.vn/ V D Lomtadze, Địa chất công trình: Địa chất động lực công trình, Phạm Xuân ed Nhà xuất đại học trung học chuyên nghiệp: Hà Nội, 1982 USGS (2004) US Geological Survey, 107 National Center, Reston, VA 20192 Available: http://pubs.usgs.gov/fs/2004/3072/fs-2004-3072.html D M Curden and D J Varnes, Landslide Types and Processes Transportation Research Board Special Report 247, National Research Council, Wasington, D.C National Academy Press, 1996 D J Varnes, Landslide hazard zonation: A review of principles and practice Technicalreport, UNESCO, 1984 D J Varnes, Slope movements, types and processes Landslide analysis and control, National Academy Sciences, Washington DC, 1978 D G Fredlund, H Rahardjo, and M D Fredlund, Unsaturated Soil Mechanics in Engineering Practice Canada: John Wiley & Sons, Inc, 2012 D G Fredlund and H Rahardjo, Soil Mechanics for Unsaturated Soils Canada: John Wiley & Sons, Inc, 1993 G.-S I Ltd, Seepage Modeling with SEEP/W 2007, An Engineering Methodology, Third Edition, User’s guide Calgary, Alberta, Canada, 2008 H Rahardjo, T T Lim, M F Chang, and D G Fredlund, "Shear-strength characteristics of a residual soil," Can Geotch J, vol 32, pp 60-77, 1995 S K Vanapalli, D G Fredlund, D E Pufahl, and A W Clifton, "Model for the prediction of shear strength with respect to soil suction," Can Geotch J, vol 33, pp 379-392 1996 Bộ Tài ngun Mơi trường - Viện Khoa học khí tượng thủy văn môi trường, "Thông báo dự báo khí hậu tháng 1, 2, năm 2011," Hà Nội 2010 Q 2008/BXD, "Quy chuẩn xây dựng Việt Nam - Số liệu điều kiện tự nhiên dùng xây dựng (Phần I)," ed Hà Nội, 2008 G.-S I Ltd, "Stability Modeling with SLOPE/W 2007, An Engineering Methodology, Third Edition, User’s guide," ed Calgary, Alta., Canada, 2008 Tiêu chuẩn Việt Nam, "TCVN 4054 : 2005 Đường ô tô - Yêu cầu thiết kế," vol TCVN 4054 : 2005, ed Hà Nội, 2005 Tiêu chuẩn Việt Nam, "TCVN 10396 : 2015 Công trình thủy lợi - đập hỗn hợp đất đá đầm nén - Yêu cầu thiết kế," vol TCVN 10396 : 2015, ed Hà Nội, 2015 C W W Ng and Q Shi, "A numerical investigation of the stability of unsaturated soil slopes subjected to transient seepage," Computers and Geotechnics, vol 22, pp 1-28, 1998 C J V Westen, Statisticall and slide hazard analysis ILWIS 2.1 for Windows Application guide Enschede: ITC Publication, 1997 130 [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] E Pimiento, "Shallow landslide susceptibility modelling and validation," Earth and Ecosystem Sciences Lund University 2010 N Đ Lý and N Thanh, "Các yếu tố ảnh hưởng đến trình trượt lở đất đá sườn dốc đường giao thông miền núi tỉnh Quảng Bình," Tạp chí Khoa học, Đại học Huế, vol 59, pp 73-79, 2010 R Sidle and H Ochiai, Landslides: processes, prediction, and landuse vol 18 American Geophysical Union, Washington, D.C Water Resources Monograph, 2006 D J Varnes and I A o E G C o L a O M M o Slopes, Landslide hazard zonation: A review of principles and practice UNESCO, Paris, 1984 R T Pack, D G Tarboton, and C N Goodwin (2005) Sinmap 2: A stability index approach to terrain stability hazard mapping Available: http://www.engineering.usu.edu/dtarb/sinmap.html R L Ray and F D Smedt, "Slope stability analysis on a regional scale using GIS: a case study from Dhading, Nepal," Environmental Geology, vol 57, pp 1603-1611, 2009 G Acharya, F D Smedt, and N T Long, "Assessing landslide hazard in GIS: a case study from Rasuwa, Nepal," Bull Eng Geol Environ, vol 65, pp 99-107, 2006 R Soeters and C J V Westen, Landslides: Investigation and Mitigation Chapter 8: Slope Instability Recognition, Analysis, and Zonation, 1996 E K Sangchini, M R Nowjavan, and A Arami, "Landslide susceptibility mapping using logistic statistical regression in Babaheydar Watershed, Chaharmahal Va Bakhtiari Province, Iran " Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University, vol 65, pp 30-40, 2015 L Ayalew and H Yamagishi, "The application of GIS-based logistic regression for landslide susceptibility mapping in the Kakuda-Yahiko Mountains, Central Japan," Geomorphology, vol 65, pp 15-31, 2005 M S W, Applied logistic regression analysis: SAGE, Thousand Oaks, 1995 C.-J F Chung and A G Fabbri, "Validation of spatial prediction models for landslide hazard mapping," Natural Hazards, vol 30, pp 451-472, 2003 C.-J F Chung and A G Fabbri, "Probabilistic prediction models for landslide hazard mapping," Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, vol 65, pp 1389-1399, 1999 H R Pourghasemi, B Pradhan, C Gokceoglu, M Mohammadi, and H R Moradi, "Application of weights-of-evidence and certainty factor models and their comparison in landslide susceptibility mapping at Haraz watershed, Iran," Arab J Geosci, vol 6, pp 2351-2365, 2013 N V Tuấn, Phân tích số liệu và biểu đồ R Garvan Institute of Medical Research Sydney, Australia 2006 J A Hoeting, D Madigan, A E Raftery, and C T Volinsky, "Bayesian Model Averaging: ATutorial," Statistical Science, vol 14, pp 382-417, 1999 131 PHỤ LỤC Phụ lục 1: Tọa độ điểm trượt lở ghi nhận vùng nghiên cứu STT Ký hiệu 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 LG3 LG4 LG6 LG7 LG9 LG11 LG12 LG13 LG14 LG15 LG16 LG17 LG18 LG19 LG20 LG21 LG22 LG24 LG25 LG26 LG29 LG30 LG31 LG32 LG35 LG36 LG37 LG38 LG40 LG41 LG43 LG44 LG47 LG48 LG49 LG50 LG51 LG52 LG53 LG55 LG57 LG58 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 Tọa độ (VN 2000) X Y 550911,07 1348222,61 550996,21 1348198,79 551129,79 1348297,49 551170,29 1348462,99 551401,51 1348407,50 551211,17 1348026,40 551177,47 1347899,13 552172,15 1346955,52 552088,26 1347012,71 552155,55 1347047,99 552164,88 1347218,29 552101,62 1347307,60 552229,76 1347260,60 552219,90 1347462,84 552081,97 1347798,85 552128,16 1347798,98 552205,93 1348351,87 552820,04 1348903,55 553131,00 1349149,54 553221,75 1349018,13 553334,82 1349449,05 553131,18 1349493,21 553615,84 1349674,63 553706,82 1349831,12 554319,36 1350852,73 554043,50 1349786,75 554564,02 1350377,00 554846,41 1350690,51 554918,76 1351357,20 555204,31 1351510,80 555579,97 1351700,56 555862,24 1351739,90 556253,91 1352689,11 556348,26 1353032,05 556991,94 1353415,37 557278,06 1353854,50 557609,08 1352494,32 557606,86 1352356,02 557985,47 1352083,27 557071,08 1351443,47 558137,34 1352337,75 559114,59 1352735,74 STT Ký hiệu 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 KD3 KD5 KD6 SC3 SC4 KT1 KT2 KT4 KT6 KT7 KT8 KT9 KT11 LS2 LS3 LS5 LS6 LS7 LG62 LG64 LG66 LG69 LG70 LG71 LG72 LG73 LG75 LG79 LG81 LG84 LG85 LG86 LG87 LG89 LG91 LG92 LG95 LG96 LG97 LG98 LG99 LG100 132 Tọa độ (VN 2000) X Y 586889,60 1369518,14 580213,66 1369503,40 583149,89 1369243,67 572094,14 1352608,51 570813,04 1352254,55 567153,41 1353190,08 567632,76 1354125,73 570731,17 1352931,57 568307,42 1354534,49 567572,45 1355923,65 568259,87 1347998,65 566097,03 1347249,92 565570,26 1348522,23 563360,68 1348148,93 563177,10 1347520,25 562513,75 1345698,05 562589,72 1347179,38 562319,65 1346108,96 552229,93 1349074,68 552986,88 1350627,80 552770,60 1351056,44 554795,20 1351909,72 553689,17 1352049,42 552758,96 1353675,36 553285,46 1354196,54 553970,20 1353313,83 555221,78 1354294,24 556404,32 1356555,52 556452,45 1357519,68 555505,10 1356410,39 555050,82 1357236,47 554000,18 1357139,77 553870,26 1357822,21 553266,09 1356783,41 552666,35 1357170,15 557434,36 1357693,66 552099,40 1362464,41 551761,25 1360440,68 550465,79 1359849,66 550807,83 1361786,42 551788,54 1362462,22 551197,89 1358443,67 STT Ký hiệu 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 LG101 LG102 LG103 LG104 LG105 LG106 LG109 LG110 LG112 LG113 LG114 LG116 LG117 LG118 LG119 LG121 LG122 LG123 LG125 LG126 LG127 LG128 LG129 LG131 LG132 VS277 VS289 VS345 VS349 VS46 VS97 VS98 VS25 VS26 VS27 SL2 SL3 SL4 SL5 SL11 SL12 SL19 SL20 SL26 SL27 SL33 SL34 Tọa độ (VN 2000) X Y 549857,34 1356784,61 549678,96 1357514,50 557793,31 1364133,22 558601,96 1364335,45 558323,72 1367579,54 558879,17 1367226,38 560126,52 1362870,55 556532,17 1366523,47 564758,39 1361188,50 561702,22 1364510,22 560163,68 1366359,85 566276,17 1360878,12 565653,39 1360676,80 560969,31 1361205,70 567136,99 1364093,11 566428,74 1368805,61 569544,50 1367296,03 568820,77 1369908,97 558946,75 1371828,61 559867,82 1371115,33 567178,48 1372014,50 566669,81 1375672,30 567552,89 1376126,32 569730,98 1376549,77 567538,37 1375210,41 564719,61 1375838,08 566437,27 1374183,28 564292,54 1367424,00 565999,34 1366327,83 559392,47 1354188,77 572147,77 1357843,89 572293,18 1357604,43 551717,03 1347309,13 551881,12 1347491,72 551996,93 1347703,82 565614,61 1356252,59 565075,29 1356787,94 559726,73 1354153,19 559582,56 1354076,73 557338,17 1351697,92 556868,09 1351546,85 554821,39 1350808,37 554387,61 1350798,67 553817,15 1350080,42 553462,41 1349539,11 551953,54 1347447,48 552013,17 1347383,10 STT Ký hiệu 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 SL35 SL36 SL38 SL43 SL44 SL45 SL46 VS290 VS342 VS355 VS356 VS13 VS38 VS40 VS30 VS42 SL1 SL8 SL10 SL14 SL15 SL17 SL23 SL24 SL25 SL30 SL31 SL40 SL41 SL42 LG1 LG2 LG5 LG8 LG10 LG23 LG27 LG28 LG33 LG34 LG39 LG42 LG45 LG46 LG54 LG56 LG59 133 Tọa độ (VN 2000) X Y 551684,19 1346868,40 551715,43 1347566,01 551154,12 1348110,11 550984,53 1348274,34 550843,13 1348023,00 558841,01 1352974,53 558758,51 1352927,71 566697,40 1374067,01 563611,69 1368204,77 567454,15 1364264,31 567837,97 1364272,25 570878,75 1357774,95 556995,44 1353875,45 557234,33 1352798,24 553179,09 1349616,12 557748,93 1351837,79 567246,14 1356648,14 558841,83 1352796,59 558099,06 1352305,20 557953,87 1352033,81 557756,38 1352088,78 557126,40 1352894,15 554147,10 1350564,61 554085,37 1350540,99 553878,45 1350151,30 552065,49 1348335,28 552086,91 1346899,87 551411,19 1348389,62 551296,67 1348642,36 551160,88 1348430,06 550825,71 1348038,91 550884,25 1348107,38 550970,02 1348329,84 551298,43 1348666,97 551488,08 1348430,57 552358,14 1348520,53 553170,31 1349133,10 553359,13 1349319,94 553973,18 1350192,40 554183,98 1350536,46 555099,95 1350920,02 555369,18 1351812,60 556186,72 1351834,99 556271,20 1352030,44 557752,04 1351905,72 558086,05 1351697,82 559772,02 1354116,51 STT Ký hiệu 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 LG60 LG61 KD1 KD2 KD4 SC1 SC2 KT3 KT5 KT10 LS1 LS4 LG63 LG65 LG67 LG68 LG74 LG76 LG77 LG78 LG80 LG82 LG83 LG88 LG90 LG93 LG94 Tọa độ (VN 2000) X Y 560074,07 1354313,37 560656,74 1354499,78 587713,64 1370573,51 582054,89 1371006,13 582558,04 1370013,47 571506,22 1352810,48 572754,95 1353399,06 570983,42 1354079,87 566488,18 1353623,20 565774,41 1349291,10 564743,08 1349351,61 563858,87 1346734,38 552012,35 1349731,22 551225,90 1350788,84 553049,52 1351153,24 553139,19 1351379,08 554674,75 1354904,45 556411,14 1355494,95 556060,69 1355746,29 556869,07 1355780,51 556993,48 1357009,37 556742,17 1357146,76 556196,56 1357224,17 554625,50 1357381,08 553160,47 1356258,52 557939,07 1357606,84 556044,70 1359465,86 STT Ký hiệu 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 LG107 LG108 LG111 LG115 LG120 LG124 LG130 VS347 VS353 VS354 VS45 SL6 SL13 SL18 SL21 SL22 SL28 SL32 SL37 VS219 VS35 SL7 SL9 SL16 SL29 SL39 134 Tọa độ (VN 2000) X Y 557647,28 1365698,20 561994,13 1362462,82 554905,67 1365069,26 566276,17 1360878,12 569590,14 1368788,16 557200,57 1372481,38 568921,48 1375939,53 565412,75 1367373,53 567262,31 1365033,16 567729,12 1364748,02 558837,86 1352891,52 559271,86 1354154,55 557004,31 1351530,32 556282,69 1353089,45 554238,06 1350861,43 554182,14 1350658,93 553015,84 1349072,52 552078,27 1347173,84 551171,40 1347885,38 579184,79 1368049,05 555168,54 1351863,53 558943,37 1352739,65 558287,85 1352615,02 557446,30 1352706,94 552820,22 1348950,13 551356,98 1348313,10 Phụ lục 2: Code đồ trọng số phương pháp FR, SI, WoE LR Ilwis //Tinh tong so pixel truot lo cua moi Class cross-table tabcalc %2 Npix_B_ls=IFF(LANDSLIDE="Co",Npix,0) //Tinh tong so pixel truot lo vung nghien cuu cross-table tabcalc %2 Npix_ls=AggSum(Npix_B_ls) //Tinh tong so pixel cua moi lop (Class) tabcalc %1 Npix_Cl=ColumnJoinSum(%2,NPix,%3,1) //Chuyen gia tri tong so pixel truot lo vung nghien cuu tu cross-table sang table ket qua tabcalc %1 Npix_Ft=ColumnJoinMax(%2,NPix_ls,%3,1) //Chuyen gia tri tong so pixel truot lo cua moi lop tu cross-table sang table ket qua tabcalc %1 Npix_ClFt=ColumnJoinMax(%2,NPix_B_ls,%3,1) //Tinh tong so pixel cua vung nghien cuu tabcalc %1 Npix_total=ColumnAggregateSum(NPix_Cl,,1) //Tinh LS tabcalc %1 LS=(Npix_ClFt/Npix_Ft)*((Npix_total-Npix_Ft)/(Npix_Cl-Npix_ClFt)) //Tinh LN tabcalc %1 LN=((Npix_Ft-Npix_ClFt)/Npix_Ft)*((Npix_total-Npix_Ft)/(Npix_totalNpix_Cl-Npix_Ft+Npix_ClFt)) //Tinh W+ tabcalc %1 Wplus{dom=Value;vr=::0,001}=LN(IFF(LS=0,0,00001,LS)) //Tinh Wtabcalc %1 Wminus{dom=Value;vr=::0,001}=LN(LN) //Tinh Cw tabcalc %1 Cw{dom=Value;vr=::0,001}=Wplus-Wminus //Tinh Sum_Wminus tabcalc %1 Sum_Wminus{dom=Value;vr=::0,001}=ColumnAggregateSum(Wminus,,1) //Tinh Wmax tabcalc %1 Wmax{dom=Value;vr=::0,001}=IFF(stuC=max(stuC),Wplus,-100) //Tinh Wmin tabcalc %1 Wmin{dom=Value;vr=::0,001}=IFF(stuC=max(stuC),Wminus,100) //Tinh Wc tabcalc %1 Wc{dom=Value;vr=::0,001}=IFF(stuC=max(stuC),max(Wmax),min(Wmin)) //Tinh W_total tabcalc %1 W_total{dom=Value;vr=::0,001}=Wplus+Sum_Wminus-Wminus //Tinh FR tabcalc %1 FR{dom=Value;vr=::0,001}=(Npix_ClFt/Npix_Ft)/(Npix_Cl/Npix_total) //Tinh LnWi tabcalc %1 LnWi{dom=Value;vr=::0,001}=IFF(Npix_ClFt=0,ln((0,00001)/(Npix_Ft/Npix_total)),ln(( Npix_ClFt/Npix_Cl)/(Npix_Ft/Npix_total))) //Tinh Density tabcalc %1 Density{dom=Value;vr=::0,001}=(Npix_ClFt/Npix_Cl)/(Npix_Ft/Npix_total) //Ban đo so Wtotal_%4,mpr = MapAttribute(%4,%1,W_total) calc Wtotal_%4,mpr FR_%4,mpr = MapAttribute(%4,%1,FR) calc FR_%4,mpr LnWi_%4,mpr = MapAttribute(%4,%1,LnWi) calc LnWi_%4,mpr Density_%4,mpr = MapAttribute(%4,%1,Density) calc Density_%4,mpr 135 Phụ lục 3: Code tính AUC cho đường cong tỷ lệ thành công Ilwis //Script for Success Rate calculation del Success_%1,*-force Success_%1 = TableCross(%1,%2,IgnoreUndefs) //In the cross table, calculate calc Success_%1,tbt tabcalc Success_%1 Npixact = iff(Landslide="Co",Npix,0) tabcalc Success_%1 Npcumactive = ColumnCumulative(Npixact) tabcalc Success_%1 Totalslide = ColumnAggregateSum(Npixact,,1) tabcalc Success_%1 Totalarea = ColumnAggregateSum(Npix,,1) tabcalc Success_%1 Percentage = 100*(Npcumactive/Totalslide) tabcalc Success_%1 Percentlandslide_y = 100-Percentage tabcalc Success_%1 Npixcumul = Cum(NPix) tabcalc Success_%1 Reverse = Totalarea-Npixcumul 136 Phụ lục 4: Code tính AUC cho đường cong tỷ lệ dự báo Ilwis //Script for Prediction Rate calculation del Prediction_%1,*-force Prediction_%1 = TableCross(%1,%2,IgnoreUndefs) //In the cross table, calculate calc Prediction_%1,tbt tabcalc Prediction_%1 Npixact = iff(Landslide_val="Co",Npix,0) tabcalc Prediction_%1 Npcumactive = ColumnCumulative(Npixact) tabcalc Prediction_%1 Totalslide = ColumnAggregateSum(Npixact,,1) tabcalc Prediction_%1 Totalarea = ColumnAggregateSum(Npix,,1) tabcalc Prediction_%1 Percentage = 100*(Npcumactive/Totalslide) tabcalc Prediction_%1 Percentlandslide_y = 100-Percentage tabcalc Prediction_%1 Npixcumul = Cum(NPix) tabcalc Prediction_%1 Reverse = Totalarea-Npixcumul tabcalc Prediction_%1 Percentmap_x = 100*(Reverse/Totalarea) 137 Phụ lục 5: Code ma trận tương quan yếu tố ảnh hưởng R Xac dinh thu muc chua file du lieu coc file du lieu dang ,csv setwd("D:/chuyen de 2/R") data = read,csv("LR,csv", header = T) Kiem tra du lieu head(data) ## LANDSLIDE ASPECT CURVATURE DEM DFD DFF DFR LITHOLOGY NDVI MP ## 0 0,000 0,000 0,00 0,000 0,000 0,000 0,00 ## 0 0,000 0,000 0,00 0,000 0,000 0,000 0,00 ## 0 0,000 0,000 0,00 0,000 0,000 0,000 0,00 ## 0 1,269 0,378 0,87 0,478 0,579 1,126 0,48 ## 0 1,269 0,378 0,87 0,478 0,579 1,013 0,48 ## 0 1,269 0,378 0,87 0,478 0,579 1,013 0,48 ## SLOPE TWI ## 0 ## 0 ## 0 ## 0 ## 0 ## 0 attach(data) Tim ma tran tuong quan giua cac yeu to anh huong Cach library(psych) vars=cbind(ASPECT , CURVATURE , DEM, DFD, DFF, DFR, LITHOLOGY, NDVI, MP, SLOPE, TWI) corr,test(vars) ## Call:corr,test(x = vars) ## Correlation matrix ## ASPECT CURVATURE DEM DFD DFF DFR LITHOLOGY NDVI MP ## ASPECT 1,00 0,25 0,06 0,09 0,07 0,03 0,06 0,06 0,02 ## CURVATURE 0,25 1,00 0,15 0,14 0,10 -0,02 0,04 0,15 0,11 ## DEM 0,06 0,15 1,00 -0,01 -0,05 -0,55 0,35 0,26 0,04 ## DFD 0,09 0,14 -0,01 1,00 0,07 0,16 0,09 0,01 0,20 ## DFF 0,07 0,10 -0,05 0,07 1,00 0,12 -0,04 0,05 -0,08 ## DFR 0,03 -0,02 -0,55 0,16 0,12 1,00 -0,16 -0,15 0,06 ## LITHOLOGY 0,06 0,04 0,35 0,09 -0,04 -0,16 1,00 0,10 0,19 ## NDVI 0,06 0,15 0,26 0,01 0,05 -0,15 0,10 1,00 0,04 ## MP 0,02 0,11 0,04 0,20 -0,08 0,06 0,19 0,04 1,00 ## SLOPE 0,13 0,25 0,43 -0,03 -0,02 -0,29 0,20 0,16 0,10 ## TWI 0,26 0,53 0,28 0,08 0,08 -0,12 0,10 0,17 0,10 ## SLOPE TWI ## ASPECT 0,13 0,26 ## CURVATURE 0,25 0,53 ## DEM 0,43 0,28 ## DFD -0,03 0,08 ## DFF -0,02 0,08 ## DFR -0,29 -0,12 ## LITHOLOGY 0,20 0,10 ## NDVI 0,16 0,17 ## MP 0,10 0,10 138 ## SLOPE 1,00 0,46 ## TWI 0,46 1,00 ## Sample Size ## [1] 116625 ## Probability values (Entries above the diagonal are adjusted for multiple tests,) ## ASPECT CURVATURE DEM DFD DFF DFR LITHOLOGY NDVI MP SLOPE TWI ## ASPECT 0 0 0 0 0 ## CURVATURE 0 0 0 0 0 ## DEM 0 0 0 0 0 ## DFD 0 0 0 0 0 ## DFF 0 0 0 0 0 ## DFR 0 0 0 0 0 ## LITHOLOGY 0 0 0 0 0 ## NDVI 0 0 0 0 0 ## MP 0 0 0 0 0 ## SLOPE 0 0 0 0 0 ## TWI 0 0 0 0 0 ## ## To see confidence intervals of the correlations, print with the short=FALSE option Cach require(psych) pairs,panels(vars) 139 Phụ lục 6: Code kiểm tra ảnh hưởng đa cộng tuyến R Xac dinh thu muc chua file du lieu doc file du lieu dang ,csv setwd("D:/chuyen de 2/R") data = read,csv("LR,csv", header = T) attach(data) Kiem tra da cong tuyen giua cac yeu to anh huong library(car) VIF = vif(lm(LANDSLIDE ~ ASPECT + CURVATURE + DEM + DFD + DFF NDVI + MP + SLOPE + TWI, dat = data)) TOL = 1/VIF TOL ## ASPECT CURVATURE DEM DFD DFF DFR ## 0,9035361 0,6888768 0,5412599 0,9062827 0,9553453 0,6567258 ## NDVI MP SLOPE TWI ## 0,9119828 0,9033991 0,6713901 0,5854745 VIF ## ASPECT CURVATURE DEM DFD DFF DFR ## 1,106763 1,451638 1,847541 1,103408 1,046742 1,522705 ## NDVI MP SLOPE TWI ## 1,096512 1,106930 1,489447 1,708016 140 + DFR + LITHOLOGY + LITHOLOGY 0,8408428 LITHOLOGY 1,189283 Phụ lục 7: Code hệ số hồi quy phương pháp LR R Xac dinh thu muc chua file du lieu, doc file du lieu dang ,csv setwd("D:/chuyen de 2/R") data = read,csv("LR,csv", header = T) attach(data) Tinh cac he so hoi qui logistic Cach m1 = glm(LANDSLIDE ~ ,, family = "binomial", dat = data) m1 ## ## Call: glm(formula = LANDSLIDE ~ ,, family = "binomial", data = data) ## ## Coefficients: ## (Intercept) ASPECTD CURVATURE DEM DFD ## -14,8602 0,3593 0,5363 1,9863 0,4727 ## DFF DFR LITHOLOGY NDVI MP ## 0,9986 0,9332 0,1852 0,1912 0,5404 ## SLOPE TWI ## 0,8166 0,2035 ## ## Degrees of Freedom: 116624 Total (i,e, Null); 116613 Residual ## Null Deviance: 2363 ## Residual Deviance: 1892 AIC: 1916 Cach library(rms) ## Warning: package 'rms' was built under R version 3,3,3 ## Loading required package: Hmisc ## Warning: package 'Hmisc' was built under R version 3,3,3 ## Loading required package: lattice ## Loading required package: survival ## Warning: package 'survival' was built under R version 3,3,3 ## Loading required package: Formula ## Loading required package: ggplot2 ## ## Attaching package: 'Hmisc' ## The following objects are masked from 'package:base': ## ## format,pval, units ## Loading required package: SparseM ## Warning: package 'SparseM' was built under R version 3,3,3 ## ## Attaching package: 'SparseM' ## The following object is masked from 'package:base': ## ## backsolve dat = datadist(data) options(datadist = "dat") m2 = lrm(LANDSLIDE ~ DEM + SLOPE + ASPECTD + CURVATURE + TWI + LITHOLOGY + MP + DFD + DFR + DFF + NDVI ) m2 ## Logistic Regression Model ## ## lrm(formula = LANDSLIDE ~ DEM + SLOPE + ASPECTD + CURVATURE + ## TWI + LITHOLOGY + MP + DFD + DFR + DFF + NDVI) ## ## Model Likelihood Discrimination Rank Discrim, ## Ratio Test Indexes Indexes ## Obs 116625 LR chi2 471,38 R2 0,201 C 0,842 141 ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## 116470 155 max |deriv| 1e-09 d,f, 11 Pr(> chi2) |Z|)