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Challenges and solutions of modelling landslide susceptibility in heterogeneous regions
preparing maps for spatial planning in Lower Austria
Helene Petschko
Art der Arbeit
Dissertation
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Geowissenschaften, Geographie und Astronomie
Betreuer*in
Thomas Glade
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Alle Rechte vorbehalten / All rights reserved
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29373.11144.149855-1
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Abstracts

Abstract
(Deutsch)
Die Berücksichtigung gravitativer Massenbewegungen, insbesondere Rutschungen, stellt eine besondere Herausforderung in der Raumordnung dar. In diesem Kontext wurden Gefahrenhinweiskarten für gravitative Massenbewegungen als hilfreiche Grundlage identifiziert, welche den Planungsprozess in der örtlichen Raumplanung unterstützen kann. Diese Gefahrenhinweiskarten weisen flächendeckend drei unterschiedliche Klassen aus. Jede Klasse entspricht einer Empfehlung zu Maßnahmen, welche im Fall einer Widmung, bzw. vor einem Bauvorhaben seitens der Gemeinde getätigt werden können. Diese Maßnahmen sollen dazu beitragen unerwünschte Entwicklungsarten (Widmungsarten) zu vermeiden, bzw. möglichen Schäden durch gravitative Massenbewegungen vorzubeugen. Vor allem in Fällen wo Gefahrenhinweiskarten in der örtlichen Raumplanung zur Anwendung kommen, ist eine Aussage über ihre Qualität und deren zulässigen Interpretation unabkömmlich. Die Qualität einer Gefahrenhinweiskarte wird maßgeblich durch die Eingangsdaten, allen voran dem Inventar zu gravitativen Massenbewegungen, beeinflusst. In der vorliegenden Dissertation wurden verschiedene Aspekte der Qualität (Modellgüte, thematische Übereinstimmung verschiedener Modellläufe, Übertragbarkeit des Modells auf andere Gebiete) einer Gefahrenhinweiskarte vor allem mit quantitativen Methoden, wie der wiederholten mehrfachen Kreuzvalidierung, untersucht. Speziell bei der Bearbeitung von sehr großen und heterogenen Gebieten entstehen Herausforderungen bezüglich Datenverfügbarkeit, beschränkter Ressourcen zur Kartierung und der Vergleichbarkeit der Gefährdung in allen Bereichen des Untersuchungsgebietes. Diesen Herausforderungen wurde mit Überlegungen zur größtmöglichen Effektivität bei der Kartierung von Rutschungen und einem neuen Forschungsdesign zur statistischen Modellierung der Rutschungsanfälligkeit eines Gebietes begegnet. Die Kartierung erfolgte auf Basis von Schummerungen eines hochauflösenden digitalen Geländemodells. Die Modellierung der Gefährdung wurde innerhalb geotechnisch und topographisch homogener Teilgebiete durchgeführt. Die Vollständigkeit des Inventars und der menschliche Einfluss auf die Auslösung von Rutschungen wurden mittels einer Persistenzanalyse der Morphologie der Rutschung und der Abschätzung des Einflusses von alten Weganalagen auf das Einzugsgebiet einer Rutschung beurteilt. Zusätzlich wurden Unsicherheiten in der „Vorhersage“ der Rutschungsgefährdung durch die Analyse ihrer Konfidenzintervalle bestimmt. Die Überlappung von Gefährdungsklassen der Gefahrenhinweiskarten der vorhergesagten Auftretens-Wahrscheinlichkeit von Rutschungen und der Konfidenzintervalle der Vorhersage wurde ermittelt. Diese Überlappungen entsprechen den räumlichen Unsicherheiten, welche auf einer Karte visualisiert wurden. Diese Visualisierung soll die Kommunikation über Unsicherheiten in der Gefährdungsmodellierung mit den Anwendern der Gefahrenhinweiskarte erleichtern bzw. eine Diskussion zum zulässigen Ausmaß von Unsicherheiten ankurbeln. Im Rahmen dieser Forschungsarbeit konnte eine effektive Methode zur Kartierung von Rutschungen auf Basis des hochaufgelösten digitalen Geländemodells erarbeitet werden. Das resultierende Inventar ist besonders auf die Anforderungen der statistischen Gefährdungsmodellierung von heterogenen Gebieten abgestimmt. Die Ergebnisse bestätigen die Entscheidung für das neue Forschungsdesign, da in jedem homogenen Teilgebiet eine unterschiedliche Variablenauswahl zur besten Charakterisierung der Rutschungsanfälligkeit geführt hat. Des Weiteren konnten Unterschiede bezüglich der Modellgüte, je nach Größe der verwendeten Stichprobe zum Modellieren festgestellt werden. Teilgebiete mit sehr großen Stichproben zeigten eine geringere Spannweite der Validierungsmaße auf als Teilgebiete mit kleinen Stichprobengrößen. Die Darstellung der Überlappung von verschiedenen Gefährdungsklassen, welche durch Berechnung der Konfidenzintervalle der Vorhersage ermittelt wurden, mit der ursprünglichen Gefahrenhinweiskarte zeigen deutlich Bereiche mit sehr großen Unsicherheiten aber auch mit sehr kleinen Unsicherheiten auf. Die Bearbeitung der Fortpflanzung von Unsicherheiten der Eingangsdaten zu Unsicherheiten der Modellierung ist eine der Perspektiven dieser Forschungsarbeit.
Abstract
(Englisch)
Landslide susceptibility maps have been identified as powerful tool for the identification of areas susceptible to landslides. As they provide spatial information on the level of susceptibility these maps are very valuable for spatial planning strategies. The scope of this thesis was the statistical modelling of landslide susceptibility of a large and heterogeneous area, including the preparation of an inventory with high positional accuracy and the evaluation of different aspects of quality of the landslide susceptibility map. Landslides of the type earth and debris slides were visually mapped on the basis of high resolution LiDAR DTM derivatives. Assessing the effectiveness of mapping landslides for statistical susceptibility modelling the mapping of polygons and points was compared according to resources needed for the mapping and the potential output. Furthermore, the persistence and relative age of the landslide forms was assessed to estimate the incompleteness of the inventory mapped solely using LiDAR DTM derivatives and the sustainability of using land cover as explanatory variables. The landslide susceptibility modelling was performed using generalized additive models. Information on their quality is of high importance, as the final landslide susceptibility maps may be implemented in spatial planning practices. The model performance was assessed applying a repeated k-fold cross-validation, once with random subsampling and once with spatial subsampling. This was done to estimate the range of performance measures using different samples for the modelling and to assess the transferability of the model. Furthermore, a good susceptibility model can be described by a high thematic consistency, which selects similar sets of input variables within each model run. As the study area was very large and heterogeneous, as defined by a large range of lithological units and geotechnical characteristics present in the area, a new study design had to be developed. This was done to characterize the landslide susceptibility of the study area in its best possible way and to allow for the comparison of the susceptibility throughout the study area. The new study design included modelling within homogeneous modelling domains. The uncertainty of the modelling result was visualized using the 95% confidence intervals of the predicted probability of landslide susceptibility. These maps were compared with the map of the predicted probability and overlaps of different susceptibility classes were derived. The visualization of these class overlaps might aid stakeholders in the interpretation of the uncertainties of a modelling result and start the discussion about acceptable uncertainty levels. With the applied methods it was possible to identify an effective landslide inventory mapping method optimized for statistical landslide susceptibility modelling mapping points in the main scarp. Furthermore, the quality of the landslide susceptibility map was assessed quantitatively showing a different transferability and thematic consistency depending on the modelling domain size and the sample size used within the analysis. The visualization of the spatially varying prediction uncertainties was successful showing areas of high uncertainty and of low uncertainty. This allows the identification of hot spots for future slope stability analysis with more detailed, maybe physically based models.

Schlagwörter

Schlagwörter
(Englisch)
landslide susceptibility map LiDAR derivatives landslide mapping visual interpretation human impact spatially varying prediction uncertainties
Schlagwörter
(Deutsch)
Gefahrenhinweiskarte LiDAR Kartierung visuelle Interpretation statistische Modellierung menschlicher Einfluss räumliche Unsicherheiten
Autor*innen
Helene Petschko
Haupttitel (Englisch)
Challenges and solutions of modelling landslide susceptibility in heterogeneous regions
Hauptuntertitel (Englisch)
preparing maps for spatial planning in Lower Austria
Paralleltitel (Deutsch)
Herausforderungen und Lösungen für die Modellierung der Gefährdung durch gravitative Massenbewegungen in heterogenen Gebieten ; Erstellen nutzerfreundlicher Karten für den Einsatz in der Raumord
Publikationsjahr
2014
Umfangsangabe
309 S. : Ill., graph. Darst., Kt.
Sprache
Englisch
Beurteiler*innen
Jean Poesen ,
Jose Luis Zezere
Klassifikationen
38 Geowissenschaften > 38.09 Physische Geographie ,
38 Geowissenschaften > 38.45 Geomorphologie
AC Nummer
AC12052251
Utheses ID
30472
Studienkennzahl
UA | 091 | 452 | |
Universität Wien, Universitätsbibliothek, 1010 Wien, Universitätsring 1