2025年5月8日木曜日

崩壊インベントリの質

国内の地震時崩壊のインベントリを複数扱っていると、それらの質に差異があることに、今更ながら気づきました。

当たり前なのですが、大規模災害が発生した際に限られた時間でポリゴンを作るので、対象領域、判読元になる空中写真や衛星写真の解像度や質、作り方、製作者による判断は異なります。土砂災害に携わっている方々が作ればある程度は質は揃うと思いますが、GISやCADのオペさんが作っているとバラバラです。
属性データを眺めていて「おかしいな」と思った箇所を後輩君に聞いてみると、堆積物の下に隠れている部分を崩壊域として扱っていなかったり、3つくらいの崩壊がくっついていたり。分析で地域差が出ても、インベントリの質の差ではないかと疑いが生じます。分析前にポリゴンの修正は必須です。奇麗なデータ、希望です。

今日読んでいた文献でも、似たようなことが書かれていました。メモ( ..)φ

6.3. Sources of uncertainty
・composition of the team mapping the co-seismic landslide inventories.
・the quality of the support data upon which the mapping is undertaken.
– spatial resolution. Is it fine enough to be able to map?
– temporal resolution. Is it sufficiently close to the earthquake occurrence or is it far and therefore potentially containing subsequent unrelated landslides?
– are the satellite scenes covered by clouds?
– is the extent of the satellite imagery comparable to the extent of the landslide-affected area?
・ the technique used for mapping
– the subjectiveness of the mapping itself in case of manually digitized inventories.
– the error in the automatic or semi-automatic mapping procedure.
・ minimum resolved landslide size.
・ the classification (or not) of each landslide according to its types.

一番問題なのが作成チームの差です。どの程度の大きさまで崩壊地を拾うかは、後で揃えることが可能です。

機械的なポリゴンの修正方法を示されているのがコチラ。QGISを利用した詳細はわかりませんでしたが、探せば見つかるかもしれません。
Global Patterns of coseismic landslide runout mobility differ from aseismic landslide trends - ScienceDirect

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20250508
文献の1. oriented minimum bounding box は動きましたが、2.  Nyberg et al. によるcenterline tool はエラーで動きませんでした。どこか、操作を誤っているのでしょう。


2025年5月6日火曜日

地震時崩壊と水位

地震時崩壊について調べ始めました。

これまで、降雨に伴う崩壊、地震後の降雨による崩壊などを扱ってきました。が、地震時崩壊は初心者です。データを眺めていますが、一つ誘因が加わるだけでこうも解きにくくなるのか、という印象です。

おそらくですが、1イベントのみなら比較的簡単でしょう。先行降雨はその地域でほぼ均一とみなせるでしょうし、無視しても大きな影響はないかもしれません。が、複数イベントを比較すると、無視できなくなります。先行降雨大+PGA小と、先行降雨小+PGA大では、どちらが危険でしょうか?

文献を調べてみましたが、国内では複数のイベントを比較したものが見当たりませんでした。数か月前の学会誌においても、土質力学ではなく文学?と思えるような作品を見かけましたので、この分野は進んでいないのでしょう。
海外では複数のイベントを使って検討している文献を見かけました。土質力学的なアプローチもあります。

気になったのはコチラ。
Enhanced Rainfall‐Induced Shallow Landslide Activity Following Seismic Disturbance—From Triggering to Healing - Leshchinsky - 2021 - Journal of Geophysical Research: Earth Surface - Wiley Online Library

https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/cms/asset/0dbb06c1-b36e-414d-8a02-822d550a221b/jgrf21289-fig-0005-m.jpg

地震後の降雨による崩壊ですが、先行降雨も同じことだと思います。
複数時間の累積雨量を確率年で整理して特徴量にする、PGAを特徴量にする、程度のシンプルなデータから着手すべきなのでしょう。


2025年5月4日日曜日

3次元と2次元の安全率 その3

3次元、2次元簡易Janbuでの、c固定、安全率1.0に設定した逆算φの分布です。
1万弱のブロックに対し計算した中から、以下の条件に合致したケースを抽出しています。

・逆算φが1~90°の範囲内
・3次元、2次元共に計算完了
・2次元での連続セル(スライス)>=3


c = 1kN/m2

c = 5kN/m2

c = 10kN/m2

c = 20kN/m2

cを過大に設定すると、φが1度以下になり安全率=1が成立しません(FS1を超過する値しか取れなくなります)。cを上げるたびに成立する数が減っていきます。
3次元では段階的にφの分布が小さくなるように見えます。これは理解しやすい。
2次元では小さいφから減っていくように見えます。これは3次元に比べ分布が広いので、同じようにφの分布が小さくなりつつも、成り立たない小さなφが消えて行くバランスからでしょうか。他に要因があるのかもしれませんね。
いずれにしても、分布のピークがc = 1kN/m2とそれ以外で逆転しているように見えるのが面白い。cの設定によって3次元が2次元よりも見かけ上安全とも危険ともなる結果は、逆算の危うさを示しています。逆算では、3次元でも過度な期待は禁物ということです。

同様に、3次元で逆算した c, φ を用いて2次元順算した場合の、2次元安全率の分布です。

c = 1kN/m2

c = 5kN/m2

c = 10kN/m2

c = 20kN/m2

c = 1kN/m2の場合に半数以上で2次元安全率の方が高く、それ以外は逆に半数以上で3次元安全率の方が高くなりました。一見すると意外ですが、 逆算安全率に対しc(粘着力)の影響が強かったと解釈すべきなのでしょう。
思ったよりも2次元安全率が落ちなかったのは、側方部などを含めた平均的強度が3次元逆算で得られているにもかかわらず、それを2次元に適用したからかもしれません。

実務において地すべりで逆算を利用する場合、平均層厚や最大層厚を利用してcを設定する流儀が多いため、c=1kN/m2を使うことはないでしょう。2次元安全率の方が3次元に比べて小さいという過去の報告は、この設定方法によって支えられていた部分があるとも考えられます。土質試験を実施してφ材と評価されていると、逆の報告が多くなっていたのかもしれません。

地すべりは十分にゆっくりとせん断されるので、常時は排水状態と考えて試験でφ’rを測定し、順算すれば良いといった考え方もあります。その場合はc=0~1kN/m2を利用することがあるでしょう。そうなると3次元での順算結果を確かめたくなります。が、このアプローチを成立させるには、ブロック内部の複数箇所で試験結果が得られていることが前提です。2D逆算に依存した実務では、なかなかお目にかかれません(試験をするだけなのですが)。順算例を集めて上記のように整理するだけの簡単な作業なのですが、この流儀の堅持が数十年進歩のない大きな理由の一つになっています。

近年では「地すべりCIM」など、見た目を重視したデジタル化の取り組みも進んでいますが、3次元解析の本質的な活用がなされていなければ、単なる表層的な改善にとどまってしまいます。本気で3次元に取り組むなら、信頼できるデータの蓄積と、条件を明確にした3次元利用の深化が求められます。

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20250506
使用したコードをGitHubで公開しました。未完成ですが、ひとまずここまで。
Simplified_Janbu_Method_3D_2D


2025年5月2日金曜日

3次元と2次元の安全率 その2

一通りコードのチェックが終わったので、クロスチェック解析を実施しました。
2次元の安全率が高くなるケースを1つ選択して、市販ソフトと比較した結果がこちら。

3次元簡易Janbu
c=1kN/m2,Fs=1でφ逆算
・SSA3D(鵜飼ら,1988): 19.87° ※XYZがDEMの頂点
・MATLAB(Bunn,2020)⇒ Python:19.451° ※XYZがDEMの中心
・Python(鵜飼ら,1988):19.449° ※XYZがDEMの中心

2次元簡易Janbu
c=1kN/m2,Fs=1でφ逆算
・PowerSSA:16.83° ※XYZがDEMの頂点
・Python:16.64° ※XYZがDEMの中心

特に周辺部でDEMが完全に一致しないので、まあ良い結果だと解釈しましょう。少なくとも、このケースにて2次元の安全率が3次元より高くなる計算は誤っていなかったようです。

3次元は Python で2通り実装しました。参考文献を見ると同じ式になるので逆算のφはこのケース同様にほぼ一致するかと思ったのですが、100か所計算した結果、多くは0.01°以内の差異が生じていました。また、1か所だけすべり方向が異なっていたので新たに原因を調査しないといけなくなりました。

計算は正しそうですので、次のステップに進みましょう。

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Bunn, M., Leshchinsky, B., & Olsen, M. J. (2020). Geologic trends in shear strength properties inferred through three-dimensional back analysis of landslide inventories. Journal of Geophysical Research: Earth Surface, 125, https://github.com/benalesh/Landslide-Forensics

鵜飼恵三, 細堀建司(1988)簡易Bishop法,簡易Janbu法およびSpencer法の三次元への拡張, 土木学会論文集, 1988巻, 394号, p.21-26

参考:
Hungr, O., Salgado, F. M., & Byrne, P. M. (1989). Evaluation of a three-dimensional method of slope stability analysis. Canadian Geotechnical Journal, 26(4), 679–686.

O. Hungr(1987)An extension of Bishop's simplified method of slope stability analysis to three dimensions, Géotechnique, Volume 37, Issue 1, pp. 113-117