TRIGRS

なにげなく目に留まった文献の Highlights。

Influence of digital elevation models on the simulation of rainfall-induced landslides in the hillslopes of Guwahati, India
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0013795219309603

•Influence of digital elevation model (DEM) on prediction of rainfall-induced landslides.
•Application of TRIGRS, a physically based GIS model.
•Prediction of rainfall-induced landslides for various rainfall events.
•Use of receiver operating characteristics (ROC) to judge suitability of DEMs.
•Higher resolution DEM may not lead to accurate prediction of landslide scenarios.
•Success of ALOS-3D DEM in predicting rainfall-induced landslides in Guwahati city.

ALOS の DEM が選択肢に入るんだなあという点と、 TRIGRS っていうのは何？GIS ベースって簡単そう、といった点に引っ掛かりました。

TRIGRS、調べてみると簡単でした。
document: https://pubs.usgs.gov/of/2008/1159/
code: https://code.usgs.gov/usgs/landslides-trigrs
document: https://pubs.usgs.gov/of/2008/1159/
parallel:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364815216300822?via%3Dihub

準備物は以下の grid のみでOK。GIS で用意するので手軽です。
8の雨量を grid で用意するとなると、東北地方全域のような広域だとやや面倒。5次メッシュか6次メッシュから3次メッシュコードを追加後に grib2 とマージすれば良いでしょうか。そうなると、データ数からして GIS でなく GeoPandas の出番ですね。いえ、そこまで広域に対応させるようなモデルでもないか。

1．DEM grid： dem.asc
2．slope direction index grid:directions.asc (Spatial Analyst, 流向ラスターの作成 (Flow Direction))
3．slope angle grid: slope.asc
4．property zone grid: zones.asc
5．depth grid: zmax.asc
6．initial depth of water table grid: depthwt.asc
7．initial infiltration rate grid: rizero.asc
8．List of file name(s) of rainfall intensity for each period: ri1.asc, ri2.asc

残念ながら、地表流の扱いは以下の通り。モデル化の際に留意すべき点です。

Overland flow between adjacent cells is assumed to occur instantaneously; we have made no attempts to model the rate of overland flow. Consequently, individual storm periods should be long enough to allow surface water to flow to adjacent cells. The routing method enforces mass balance for each time step through the storm; the total precipitation at all the cells must equal the water that infiltrates at all the cells and the water that flows to edges of the problem domain (or any closed depressions) without infiltrating. Thus, excess precipitation that cannot infiltrate at its cell of origin has the opportunity to infiltrate at some point down slope. However, TRIGRS does not carry runoff over from one time step to the next, nor does it track water that enters storm drains. In other words, water that runs off a cell during any given time step will either infiltrate at another cell or reach the edge of the model (or some other sink) within that time step.

Git のコミットを見ると MPI で Parallel 化済み。バイナリは Cygwin 経由だったので、古い2.0のバイナリを起動。テストデータを見ると動きました。簡単。


降雨浸透により地下水が上昇し、斜面崩壊にかかわる安全率が下がる。
昔から言われていますが、地下水の上昇と安定計算の連成、しかも広域の表流水と地下水の収支をチェックしている例をあまり見ません。広域だと表層土砂の層厚分布が不均一なのはもちろんですし、力学・透水パラメータが多様で計算結果を合わせづらくしている点、それらをある一定の精度で把握する術を持っていませんので粗い計算になならざるを得ない点などが理由でしょう。（地すべりなど、単一ブロックを対象にした小さなモデルは容易に作れますので、そちらの方向に行きがちになるのでしょう。）

ただ、粗くても広域を把握する手法があれば、使い道はあります。上記のような計算ではないですが、土壌雨量指数や CL などがその方向性の代表ですし、リスクの顕在化を把握する一つの指標として有用です。
タイムステップの取り方等を工夫し、表流水と疑似三次元、安定計算を組み合わせ Web GIS に集約している地域もあるようです。

残念ながら、私はこの手の計算を実施したことがありませんでした。そもそも、表流水と地下水を連成させるのが GSFLOW まででしたし、それも十分ではありません。
TRIGRS はいくつか問題点もありますが、それを補うツールになり得ます（国内で積極的に使えるとは考えませんが）。

さらなる連成、広域と単一ブロックの中間程度のモデルに適したツールの作成が残る課題となりそうです。
ま、大きな前進ではありませんので、やるべきことはこれまでと同じでしょうか。