Faculty of Mining, Geology and Petroleum Engineering University of Zagreb
Doi
Abstract
A catastrophic Palu earthquake on September 28th, 2018 with Mw 7.5 triggered countless slope failures, generating numerous landslides. This paper presents a practical method for susceptibility assessment of earthquake-induced landslides in the Palu region and the surrounding area. The statistical weight of evidence (WoE) model was used to assess the relationship between landslides induced by seismic motion and its causative factors to determine the susceptibility level and derive an earthquake-induced landslide susceptibility map of this study area. The 1273 landslides were classified into two data series, training data for modelling (70%) and test data for validation (30%). The six selected thematic maps as landslide causative factors are lithology, land use, peak ground acceleration (PGA), and slope (gradient, aspect, elevation). The selection of causative factors considerably influences the frequency of landslides in the area. The result is satisfactory because the AUC value of the chosen model excelled the minimum limit, which is 0.6 (60%). The estimated success rate of the model is 85.7%, which shows that the relevancy of the model is good with the occurrence of landslides. The prediction rate of 84.6% indicates that the applied model is very good at predicting new landslides.Katastrofalni potres koji se dogodio u Paluu 28. rujna 2018. godine, magnitude 7,5 Mw, izazvao je brojne nestabilnosti na padinama, uključujući nastanak velikoga broja klizišta. Ovaj rad predstavlja praktičnu metodu za definiranje procjene podložnosti na klizišta izazvana potresom u regiji Palu i okolnom području. Metoda Weight of Evidence (WoE) korištena je za procjenu odnosa između klizišta izazvanih seizmičkim kretanjem i preduvjeta kako bi se odredila razina podložnosti i izradila karta podložnosti na klizišta izazvana potresom u istraživanom području. 1273 klizišta podijeljena su u dvije serije podataka: podatci za treniranje modela (70 %) i podatci za validaciju modela (30 %). Korišteno je šest odabranih tematskih karata kao faktora koji utječu na pojavu klizišta: litologija, korištenje zemljišta, vršno ubrzanje tla (PGA), nagib padine, orijentacija padine i nadmorska visina. Odabir uzročnih faktora znatno utječe na učestalost klizišta na tom području. Rezultat modela zadovoljavajući je jer je vrijednost AUC odabranoga modela premašila minimalnu granicu koja iznosi 0,6 (60 %). Procijenjena uspješnost modela iznosi 85,7 %, što pokazuje relevantnost modela kod pojave klizišta. Stopa predviđanja od 84,6 % upućuje na to da je primijenjeni model vrlo dobar u predviđanju novih klizišta
