Rainfall Threshold for Landslide Warning in the Southern Thailand – An Integrated Landslide Susceptibility Map with Rainfall Event – Duration Threshold
| 1 | Center of Excellence in Civil Engineering, School of Civil Engineering, Institute of Engineering, Suranaree University of Technology, 111 University Avenue, Muang, Nakhon Ratchasima 30000, Thailand |
| 2 | School of Civil Engineering, Rajamangala University of Technology Isan 744 Sura Narai Road, Muang District, Nakhon Ratchasima 30000, Thailand |
| 3 | Faculty of Civil Engineering, Hanoi University of Mining and Geology, North Tu Liem District, Hanoi City, Vietnam |
AUTOR DO KORESPONDENCJI
Avirut Chinkulkijniwat
Center of Excellence in Civil Engineering, School of Civil Engineering, Institute of Engineering, Suranaree University of Technology, 111 University Avenue, Muang, Nakhon Ratchasima 30000 THAILAND
Center of Excellence in Civil Engineering, School of Civil Engineering, Institute of Engineering, Suranaree University of Technology, 111 University Avenue, Muang, Nakhon Ratchasima 30000 THAILAND
Data publikacji: 01-12-2022
J. Ecol. Eng. 2022; 23(12):124–133
SŁOWA KLUCZOWE
DZIEDZINY
STRESZCZENIE
The Southern Thailand is one of hotspots for landslides. So far, rainfall triggered landslides in this region caused many sufferers and fatalities. Based on rainfall data that triggered 92 landslide events during 1988-2018 and the landslide susceptibility maps published by the Department of Mineral Resources (DMR), this study introduced rainfall event-duration (ED) thresholds, namely EDm and EDh thresholds, for the places classified as the modest and the huge susceptibility levels, respectively. The modest susceptibility is a combination of very low, low, and moderate landslide susceptibility levels indicated in the DMR maps. The huge susceptibility is a combination of high and very high landslide susceptibility levels indicated in the DMR maps. Indicated by an area under the receiver operating characteristic curve (AUC), the EDm and EDh thresholds yielded the significantly better predictability than the original threshold did. Furthermore, the EDm threshold yielded the perfect prediction with AUC of 1.00.
Udostępnij
Przetwarzamy dane osobowe zbierane podczas odwiedzania serwisu. Realizacja funkcji pozyskiwania informacji o użytkownikach i ich zachowaniu odbywa się poprzez dobrowolnie wprowadzone w formularzach informacje oraz zapisywanie w urządzeniach końcowych plików cookies (tzw. ciasteczka). Dane, w tym pliki cookies, wykorzystywane są w celu realizacji usług, zapewnienia wygodnego korzystania ze strony oraz w celu monitorowania ruchu zgodnie z Polityką prywatności. Dane są także zbierane i przetwarzane przez narzędzie Google Analytics (więcej).
Możesz zmienić ustawienia cookies w swojej przeglądarce. Ograniczenie stosowania plików cookies w konfiguracji przeglądarki może wpłynąć na niektóre funkcjonalności dostępne na stronie.
Możesz zmienić ustawienia cookies w swojej przeglądarce. Ograniczenie stosowania plików cookies w konfiguracji przeglądarki może wpłynąć na niektóre funkcjonalności dostępne na stronie.