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LANDSLIDE HAZARD ASSESSMENT, VULNERABILITY ESTIMATION AND RISK EVALUATION: AN EXAMPLE FROM THE COLLAZZONE AREA (CENTRAL UMBRIA, ITALY)

机译：滑坡危险性评估，脆弱性评估和风险评估：以协作区为例（意大利中部翁布里亚）

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Per l'area di Collazzone, in Umbria centrale, abbiamo valutato, per i diversi scenari, la pericolosità, la vulnerabilità ed il rischio da frana. Per determinare la pericolosità da frana, è stato utilizzato un modello probabilistico, che prevede la stima della probabilità temporale, della probabilità dimensionale, e della probabilità spaziale di occorrenza delle frane. A tale scopo, attraverso l'interpretazione di cinque voli di fotografie aeree associata a sopralluoghi di campagna, è stata preparata una carta inventario multi-temporale che copre il periodo 1941-2004 Utilizzando un modello digitale del terreno (DEM con una cella 10 m × 10 m), l'area di studio è stata suddivisa in 894 unità di versante (slope units), e per ogni unità di versante è stata calcolata la probabilità di occorrenza spaziale delle frane mediante l'analisi discriminante di variabili tematiche e territoriali. Per ogni unità di versante, adottando un modello di probabilità di Poisson, è stata determinata la probabilità temporale di occorrenza delle frane per diversi periodi di ritorno. Infine la probabilità dimensionale delle frane è stata ottenuta dall'analisi della distribuzione di frequenza delle aree in frana. Assumendo indipendenza tra le tre probabilità, è stata stimata la pericolosità da frana, come probabilità congiunta della probabilità dimensionale, temporale e spaziale.rnPer la regione dell'Umbria sono disponibili curve di vulnerabilità da frana. Le curve sono state calcolate utilizzando informazioni relative ai danni ad edifici e strade causate da frane di tipo scorrimento. Assumendo indipendenza tra la pericolosità e la vulnerabilità, e utilizzando (i) la carta inventario multi-temporale delle frane, (ii) la zonazione della pericolosità da frana, e (iii) le curve di vulnerabilità da frana, è stato stimato il rischio da frana per la rete stradale. I risultati dimostrano che il rischio da frana può essere definito quantitativamente per grandi aree, a condizione che vengano utilizzati adeguati modelli di previsione e siano disponibili dati tematici e informazioni sulla distribuzione delle frane.%For the Collazzone area, central Umbria, landslide hazard was ascertained, landslide vulnerability was determined, and landslide risk was evaluated, for different scenarios. To ascertain landslide hazard, a probabilistic model was adopted that predicts where landslides will occur, how frequently they will occur, and how large they will be in a given area. For the purpose, a multi-temporal landslide inventory map prepared through the interpretation of five sets of aerial photographs and field surveys covering the period from 1941 to 2004 was exploited. Using a 10 m × 10 m DEM, the study area was partitioned into 894 slope units, and the probability of spatial landslide occurrence was obtained through discriminant analysis of thematic and environmental variables. For each slope unit, the probability of experiencing one or more landslides in different periods was determined adopting a Poisson probability model for the temporal occurrence of landslides. The probability of landslide size was obtained by analyzing the frequency-area statistics of landslides. Assuming independence, landslide hazard was ascertained as the joint probability of landslide size, of landslide temporal occurrence, and of landslide spatial occurrence. For the Umbria region, landslide vulnerability curves exist. The curves were established exploiting information on landslide damage to buildings and roads caused by individual landslides of the slide type. Assuming independence of hazard and vulnerability, and exploiting (i) the multi-temporal landslide inventory map, (ii) the obtained landslide hazard assessment, and (iii) the available landslide vulnerability curves, landslide risk to the road network was evaluated, for different scenarios. Results indicate that landslide risk can be determined quantitatively over large areas, provided adequate forecasting models are adopted and reliable landslide and thematic information is available.
机译：对于翁布里亚中部的Collazzone地区，我们针对各种情况评估了灾害，脆弱性和滑坡风险。为了确定滑坡灾害，使用了概率模型，该模型提供了滑坡发生的时间概率，维数概率和空间概率的估计。为此，通过对与战役检查相关的五次航拍照片的解释，使用数字地形模型（DEM的10 m单元× 10 m），将研究区域划分为894个坡度单位，并通过区分主题和领土变量的分析，计算出每个坡度单位滑坡发生空间的概率。对于每个斜坡单元，通过采用泊松概率模型，确定了不同返回周期内滑坡发生的时间概率。最后，通过分析滑坡区域的频率分布来获得滑坡的维数概率。假设这三个概率之间具有独立性，则可以将滑坡灾害作为维，时，空概率的联合概率进行估算。翁布里亚地区存在滑坡易损性曲线。使用与滑坡引起的建筑物和道路破坏有关的信息来计算曲线。假设危险与脆弱性之间具有独立性，并使用（i）多时相滑坡清单图，（ii）滑坡危害分区和（iii）滑坡易损性曲线，道路网的滑坡。结果表明，只要使用了足够的预测模型并且可以获得关于滑坡分布的专题数据和信息，就可以对大面积的滑坡风险进行定量定义。％对于确定的翁布里亚中部Collazzone地区，确定了滑坡灾害，针对不同情况确定了滑坡脆弱性，并评估了滑坡风险。为了确定滑坡灾害，采用了概率模型来预测滑坡发生在何处，滑坡发生的频率以及在给定区域内滑坡的大小。为此目的，利用了通过解释五套航空照片和涵盖1941年至2004年期间的野外勘测准备的多时相滑坡清单图。使用10 m×10 m DEM，将研究区域划分为894个坡度单位，并通过判别分析主题和环境变量获得空间滑坡发生的可能性。对于每个坡度单位，通过采用滑坡时间发生的泊松概率模型来确定在不同时期经历一个或多个滑坡的概率。通过分析滑坡的频域统计，可以得出滑坡大小的概率。假设是独立的，则将滑坡灾害确定为滑坡大小，滑坡时间发生和滑坡空间发生的联合概率。对于翁布里亚地区，存在滑坡易损性曲线。利用有关滑坡类型的单个滑坡对建筑物和道路造成的滑坡破坏的信息来建立曲线。假设危害和脆弱性独立，并针对不同的情况开发（i）多时相滑坡清单图，（ii）获得的滑坡危害评估，以及（iii）可用的滑坡易损性曲线，评估了道路网的滑坡风险场景。结果表明，只要采用了适当的预测模型并且有了可靠的滑坡和专题信息，就可以定量确定大面积的滑坡风险。

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