Development of a spatial decision support system for monitoring earthquake-induced landslides based on aerial photographs and the finite element method.

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1 Development of a spatial decision support system for monitoring earthquake-induced landslides based on aerial photographs and the finite element method Kuang-Tsung Chang, Shiuan Wan, Tsu-Chiang Lei 以空間決策支援系統來監測地震所引起的崩塌之發展－以航拍照片和有限元素法為例 林峻德 指導教授：張光宗 授課教師：謝平城 International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation Volume 12, Issue 6, December 2010, Pages 448–456

2 Outline 1 介紹 2 研究區域和數據 3 有限元素法與SDSS 4 結果與討論 5 結論

3 崩塌發生的原因 重力影響之地質過程。 現場地質條件。 開挖或削除現有邊坡。 強烈地震或大雨。 土壤或岩體逐漸瓦解可能引發崩塌。
2.如地形地貌，地質，水文條件等

4 評估崩塌潛勢 從以前的事件進行崩塌敏感性評估，下一個事件不一定適用。
由於地質條件複雜，一些邊坡崩塌後會可能出現持續的不穩定；崩塌碎裂部分與完整保存的部分可能會更加穩定。 為了更準確的預測邊坡破壞或移動，需要進行地質狀況和滑動機制的調查。 區域分析需要輔之以當地地震時地表震動量測、崩塌位移、與邊坡破壞地點之岩土參數。 因此，在一個特定的地點的現場數據，在評估未來的危害與了解崩塌事件的發生上地質力學模型可能優於統計模型。

5 1999年9月21日，在台灣中部發生的集集地震。這次地震所造成的破壞，帶來了許多問題和崩塌。其中紅菜坪是由地震引起之最大的崩塌之一。
以前的研究是單獨的使用地下的探勘或地表影像分析不能使崩塌機制完整(Lin et al., 2008; Lo et al.,2008年 ）。 研究崩塌的機制和位移的最佳方法就是發展預測，而不是對它們進行分析統計。 在這項研究中，我們整合了有限元素模型、航拍照片和現地調查，使用我們的空間決策支援系統(SDSS)作為預測評估在地震荷載作用下崩塌的模式和機制。 3.模型的校準是建立在以前的事件的基礎上，使下一個崩塌行為可以被合理地預測。

6 Outline 介紹 1 研究區域和數據 2 3 有限元素法與SDSS 4 結果與討論 5 結論

7 研究區域 紅菜坪地區位於南投縣中寮鄉烏溪上游之樟平溪流域內，滑移面積超過100公頃（介於北緯23°57‘10“、23°57’50”與
東經120°48‘25“、120°49'10“之間）。 1999 年9 月21 日集集地震（規模ML 7.3）紅菜坪地區距離震央12公里，其造成大範圍地滑，位移量最大約28 公尺 (Lee et al. [2]; Lo et al. [3])。

8 紅菜坪主要地滑區位於永祿溪之左岸(東南岸)，坡面約略朝西北方傾斜。
與東側數公里外之九份二山地滑地位於一背斜軸兩側，但其屬於複合型地滑機制，與九份二山劇變式快速順向坡滑動機制差異極大 (Lee et al. [2]; Chang et al., [4])。

9 紅菜坪地區於1900年以後規模大於6， 距離震央20公里內之地震
 紅菜坪地區於1900年以後規模大於6， 距離震央20公里內之地震 年份 日期 緯度 經度 深度 大小 1916 08/28 24.0 121.0 45 6.8 11/15 24.1 120.9 3 6.2 1917年 01/05 淺 1999年 9/21 23.85 120.82 8 7.3

10 區域地質圖 主要是中新世大規模頁岩 該地區被覆蓋厚厚的崩積層，分為三個區（圖1b）。
由測井和地球物理勘探測，崩積層厚度達到80m，據推測，一個大型古崩塌創造了厚厚的崩積層 Syncline 向斜層 Borehole 鑽探

11 在這項研究中，我們蒐集地震前(1998年6月13日)後(1999年9月24日)的航拍照片和數值高程模型（DEM）。
每一張照片具有5100×5600像素，相當於714公頃的面積與1/5000比例。 在本研究中，從台灣林務局獲得的航空照片源自RMK-TOP/30的影像，圖像分辨率為50cm。 利用ERDAS正射，並生成DEM數據網格單元為50cm×50cm。 我們使用數值航空攝影數據，結合地理資訊系統評估道路和物體的位移，劃定的滑動面積約110公頃。

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13 Outline 介紹 1 2 研究區域和數據 有限元素法與SDSS 3 4 結果與討論 5 結論

14 PLAXIS PLAXIS是使用有限元素為基礎的大地工程分析軟體。 可以計算有關邊坡滑動、及路堤、基礎開挖的變形和穩定性問題。
可以分析地震荷載作用下的現場狀況，土壤結構交互作用和邊坡問題。

15 幾　何　模　型 (a)剖面AA'沿滑動方向N20°W 根據地震前獲得的DEM數據和地調所的地下勘探數據建立幾何模型 (簡化邊坡岩體為兩個岩層，其中基岩為頁岩和崩積層覆蓋) 邊坡大約寬2900m，高600m 兩個岩層的應力-應變行為是莫爾-庫侖模型排水條件。 邊坡的地下水位是參考鑽孔和在旱季監測的數據估計。 約地下10m為上部邊坡，在地下5-20m為中間坡，下邊坡並在最大深度為30m的崩積層 (b)該模型是分成211個三角網格，每個元素有15個節點，並且有模型中總共有1952個節點 更小的網格與更多的節點，可以產生更準確的解答，但計算時間會增加，因此，我們岩盤採用粗網格，細化崩積層網格。 在地震條件下，限制側邊界水平位移，只允許垂直位移。 在初始狀態下邊界被固定，然後施加地震荷載所得到的時間歷程的加速度。 地震荷載使用距離10公里，位於同一地質帶紅菜坪強震記錄。 (b2) E-W和N-S方向的加速度歷程的滑動方向上投影所得的沿滑動方向的加速度時程圖， 在其中的最大加速度是 cm/s2，最低為 cm/s2。 在第一階段中，我們計算出的坡體岩土的自重平衡的初始應力。在第二階段，我們計算出地下水的壓力。對於第三個階段，我們實行了在底部邊界90秒的水平地震荷載 與坡體的變形和位移的計算。

16 崩積層和頁岩的參數 崩積層 頁岩 Young’s modulus （E） 50,000kPa 1,000,000kPa
Poisson’s ratio （ν） 0.3 Cohesion（Ç） 0.1kPa 700kPa Friction angle（ψ） 34° 27° Unit weight 23.0kN/m3 26.0kN/m3 Saturated unit weight 24.0kN/m3 27.0kN/m3 進行地質調查，作為我們簡化崩積層和頁岩的參數，包括地形分析、實地踏勘、鑽探、地球物理勘探和實驗室試驗。 在表所示，由Hoek&Brown破壞準則估計地層參數。 在野外觀測到崩積層與頁岩間滑動的摩擦角比預期要低，因為它是各種材料之間的邊界，通常由於浸泡在地下水中，減弱了強度。 崩積層，計算地表二十幾公尺的位移以符合在數值航空攝影數據，預計將有凝聚力可以忽略不計，其摩擦角調整。

17 SDSS的組成 地理資訊系統，包括數值航空攝影數據和DEM數據。 精確的模型，可以用來預測可能的結果。
需要一個幫助電腦系統圖形化的介面，協助分析結果。 在分析中所示，代表部分的變形和位移。

18 SDSS的使用程序 實地調查和地下勘探獲得的相關數據存儲在系統中。 地震發生前後的航空照片，顯示地滑區、位移方向和位移的程度。
地層參數的確定 最佳化模型可以表示的邊坡地貌，地質和水文條件，從而有助於了解地下變形、位移。 這種方法將使得有可能在未來預測崩塌和評估補救措施。 1.實地調查和地下勘探幫助找到地下水位、特徵和岩土分層的幾何模型。 3.地層參數的確定是一個難題，由於地質材料的複雜性和尺寸效應，往往難以從實驗室試驗估計的邊坡質量。 因此，從數值航空攝影計算出表層位移進行比較。待定強度參數進行調整，直到有限元建模的位移和目標位移一致。， 這樣地質力學模型被認為是最佳化的。 4.地質力學模型的優勢之一是，通過數值實驗，我們可以評估一下不同的因素或參數，無論是固有的或觸發的，影響邊坡穩定

19 SDSS for landslide

20 Outline 介紹 1 2 研究區域和數據 3 有限元素法與SDSS 結果與討論 4 5 結論

21 (a)地震荷種90秒的位移分佈---顏色不同的區域表現出不同的位移，不同區域的邊界表示滑動面。最大位移所示紅色
山坡中部和下部的位移略大於上部邊坡 (b)可見兩個選定點和剖面圖 (c)可以顯示特定地點的地面運動的時間歷程圖 --- 在點A處的位移在開始時是大於在點B處，但之後則小於 點A和B都分別超過19m與25m d.e 結合的位移有關的各種深度 (d) Section A顯示在上斜坡的位移主要歸因於滑動界面崩積層與岩床 (e) Section B顯示下邊坡的位移是由於崩積層與岩床間的滑動以及崩積層的變形或內部滑動 由於簡化的地層的地質條件和行為機制，計算結果可能不會顯示那些從數字航空攝影數據獲得相同的分佈和程度的地表位移。

22 SDSS的使用成果 從航空照片提供形態、地質和土地利用狀態，以幫助確定如何邊坡破壞。 集集地震前後的道路，我們繪製的地面位移，測量位移向量。
一個有效的的SDSS崩塌至少包括（1）廣泛的空間數據、來自GIS技術和實地調查（2）成熟的地質力學模型，以計算崩塌災害成果。

23 討論 在地震發生後，由數值航空攝影數據，邊坡的地表位移之最大值為31m。
數值航空攝影數據中的誤差主要來自航空照片，在這項研究中所使用的航空照片的辨識率為50cm。 最大的位移超過20m及有限元素法建模的誤差，我們認為，該分析是足夠反映了1999年紅菜坪的地表位移。

24 討論 在天然的邊坡的數值模擬上，簡化數據是不可避免的。 根據廣泛調查取得模型參數，不確定性仍然存在。
從數值航空攝影數據獲得的位移，對模型進行校準。 參數的調整主要是對崩積層的摩擦角。 由於有限元素模型的限制，PLAXIS中不考慮超額孔隙水壓，如果地震期間發生了超孔隙水壓，將在崩積層模型中使用較高的摩擦角，以保持地表位移有相同的標準。 模型是模擬一個大區域，可能有不同的地質條件，建議在上部邊坡鑽孔，調查地下條件，從而進行上邊坡有限元素建模。

25 Outline 介紹 1 2 研究區域和數據 3 有限元素法與SDSS 4 結果與討論 結論 5

26 結論 本研究利用SDSS，闡明紅菜坪地滑的機制，並解釋它在1999年集集地震是如何崩塌。
為了減少崩塌災害，預警系統的發展和崩塌潛勢圖是需要的，且必須理解崩塌發生的模式和機制。 使用數值航空攝影數據建立有限元素模型的校準。 地表位移是由於地震期間二十多公尺的崩積層與岩盤和崩積層內的剪力變形和滑移之間所造成的滑動，特別是在下邊坡。

27 本研究SDSS的優勢 地質力學模型的岩土參數有代表性。 我們的SDSS闡明發生強烈地震造成的崩塌之模式和機制。
先前事件的參數一旦確定或校準後，就可使用邊坡特性模型來預測後續地震事件。 航拍照片和地質力學模型的整合提高了崩塌災害的認識和估算。 1.岩土參數的測定通常是模擬複雜多樣的地下條件，特別是一個大區域中的天然邊坡問題。

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