At a time when climate change is increasing the frequency and severity of extreme weather events, disasters will continue to be significant impediments to sustainable development worldwide. Therefore, investing in disaster risk reduction is a precondition for developing a sustainable environment, intelligent urban systems, resilient infrastructure, and energy infra-system in a changing climate. This doctoral dissertation centers on natural and anthropogenic disasters, providing a rigorous understanding of where and when ground instabilities mobilize and supplies invaluable information on triggers and the spatiotemporal extent of an impending disaster. The hydro-geomechanical responses of wildfire-affected soils are assessed by performing a series of index tests, saturated direct shear strength tests, and saturated hydraulic conductivity tests on field soil samples. The results show that the continuous deterioration of roots highly depends on the soil burn severity. The root’s deterioration reduces the soil’s cohesion intercept, with the friction angle unaffected. One month and four months post-wildfire, the hydraulic conductivity of burned soils is lower than the unburned soil. However, six months post-wildfire, the hydraulic conductivity of burned soils increases by approximately twice that of unburned soils. The increased hydraulic conductivity is due to macropore flow paths formed by impoverished roots. The shear strength reduction and increased hydraulic conductivity of burned soils led to exploring free-to-use data and monitoring tools for the potentially unstable burned slopes. Pre- and post-landslide analyses are performed using Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (S1 SAR) data. Specifically, the Persistent Scatterer Interferometric SAR (PS-InSAR) and Small Baseline Subset (SBAS) techniques are applied to monitor precursory slope movements. The monitoring effort extends to applying the inverse velocity (IV) method for time-of-failure (TOF) prediction. The measure of S1 SAR amplitude change is used to delineate the landslide extent. Results show that the PS-InSAR and SBAS techniques map the accelerating ground surfaces of the investigated slopes. Accordingly, the PS-InSAR technique tracks the temporal evolution of the progressive accelerations of the monitored sites before the landslide. However, the SBAS technique underestimates the areas’ line-of-sight (LOS) velocity compared to the PS-InSAR results. The IV method predicts the TOF, with ±1–4 days precision, where accelerating trends occur. The measure of S1 SAR amplitude changes also reasonably delineates the post-landslide area. Likewise, the PS-InSAR technique based on S1 SAR data investigates uneven subsidence due to tunneling. The PS-InSAR results are compared to leveling data. The LOS velocity map of the study site reveals a localized subsidence trough associated with the tunnel construction. The LOS displacement time series derived from the PS-InSAR analysis and modeled by Gompertz’s function successfully track the spatiotemporal progression of subsidence related to the phases of tunnel construction. The maximum subsidence rate in the radar LOS direction exceeds 40 mm/yr, with maximum subsidence of 200 mm. The results clearly show that dewatering during tunneling aggravated the subsidence phenomenon. The consequent compaction and consolidation of the compressible soil layers due to the lowered groundwater table are the leading causes of subsidence. Overall, the synergistic use of field and satellite data, together with other layers of spatiotemporal information, offers the potential implementation of an operational monitoring system for the early detection of ground instabilities, leading to robust geotechnical modeling, timely forecasting, and adequate early warning.
기후변화가 극한 기상현상의 빈도와 심각성을 증가시킴에 따라 재난은 전 세계적으로 지속가능한 발전에 큰 방해 요인이 될 것이다. 따라서, 기후 변화 속에서 지속 가능한 환경, 지능형 도시 시스템, 레질리언트(resilient) 사회기반시설 및 에너지 사회기반 시스템 구축을 위해서는 재해 위험 저감 기술의 개발이 전제되어야 한다. 본 박사 학위 논문은 자연 재해와 인위적 재해를 중심으로 언제 어디서 지반 불안정성이 발생하는지에 대한 엄밀한 이해와 재해의 시공간적 규모 및 재해 유발 요인에 대한 가치 있는 정보를 제공한다. 본 연구에서는 현장 시료에 대한 일련의 지수 시험, 포화 직접 전단 강도 시험 및 포화 투수계수 시험을 통해 산불의 영향을 받은 흙의 수리지구화학적 반응을 평가하였다. 그 결과, 식생뿌리의 소실 정도는 토양의 산불 심각도(soil burn severity)에 크게 의존하는 것으로 분석되었다. 또한 식생뿌리의 소실로 인해 흙의 점착력은 감소하나 내부 마찰각에 미치는 영향은 없는 것을 확인하였다. 산불 발생 1달 후와 4달 후의 산화지 흙은 비산화지 흙보다 낮은 투수계수 값을 가졌다. 하지만, 6개월 후에는 산화지 흙의 투수계수는 비산화지 흙의 투수계수의 약 2배까지 증가하였으며 이는 식생뿌리의 소실로 인해 대공극 유로가 형성되었기 때문이다. 산화지 흙의 전단강도 감소 및 투수계수 증가를 확인함에 따라 Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar(S1 SAR) 데이터를 활용하여 산사태 발생 전후의 산불 현장에 대한 모니터링을 수행하였다. 특히, 고정 산란체 SAR 간섭기법(Persistent Scatterer Interferometric SAR, PS-InSAR)과 Small Baseline Subset(SBAS) 기법을 적용하여 산사태 전조현상(사면 붕괴)을 모니터링하였으며 inverse velocity(IV) 기법을 활용하여 붕괴 시각을 추정하였다. 또한 S1 SAR 진폭 변화 측정을 통해 산사태 규모를 결정하였다. PS-InSAR 기법을 이용해 산사태 발생 전 모니터링 현장의 점진적 가속도의 시간적 변화를 추적하였다. 하지만, SBAS 기법을 활용하였을 때에는 line-of-sight(LOS) 속도가 PS-InSAR 결과에 비해 과소평가 되었다. IV 기법은 가속화 경향이 발생한 위치에 대한 붕괴 발생 시각을 ±1–4 일의 정확도로 추정하였으며 산사태 영향 범위는 S1 SAR 진폭 변화 측정을 통해 합리적으로 추정되었다. 본 연구에서는 S1 SAR 데이터를 기반으로 한 PS-InSAR 기법을 통해 터널 굴착으로 인한 지반침하에 대한 분석을 수행하였다. PS-InSAR 결과는 수준측량과의 비교를 통해 검증되었으며 현장의 LOS 속도 지도를 통해 국부적 지반침하와 터널 시공과의 관련성을 확인하였다. PS-InSAR 분석으로부터 도출되고 Gompertz 함수로 모델링된 LOS 시계열 변위는 터널 시공 단계와 관련된 침하의 시공간적 진행 양상을 성공적으로 추적하였다. 레이더 LOS 방향의 최대 침하 속도는 40mm/yr 보다 높은 값을 가졌으며 최대 침하량은 200mm로 추정되었다. 터널 시공 중 지하수위저하 공법이 지반침하를 유발하였으며 지하수위가 저하됨에 따라 발생한 압축성 토층 내의 다짐과 압밀현상이 주요원인이다. 본 연구에서는 시공간 정보와 현장 및 위성 데이터의 시너지적 사용을 통해 지반 불안정성을 분석하였으며 조기 감지를 위한 모니터링 시스템을 잠재적으로 구현하였으며 이는 지반공학적 모델링, 적시 예측 및 적절한 예∙경보에 큰 기여를 할 수 있을 것이다.
