In response to the sharp increase in gravity-induced geological disasters in Korea resulting from localized extreme rainfall events, this research proposes a landslide early warning methodology. The method is based on the sequential application of statistical and physically based hazard evaluation approaches and was devised by combining the strengths of the two mutually complementary approaches. Following a decision algorithm for the five phases of warning levels, a statistical evaluation stage in which two different rainfall thresholds and one fixed geo-property (landslide susceptibility) threshold are used determines a preliminary conservative warning level. In order to assess whether higher warning levels with higher certainties should be assigned, a physically based evaluation stage is applied on the precondition of the preliminary warning stage. This stage was accomplished by using the critical continuous rainfall that triggers slope instability derived from an advanced analysis for the physical modeling of landslide-triggering mechanisms. Having been developed with the conceptual motivation that the total rainfall amount that triggers failure upon being permeated and temporarily retained in a slope is constant regardless of rainfall intensity, critical continuous rainfall exhibited good performance as an index that forecasts shallow landslides on natural terrain. As a result of scripting the decision algorithm for warning levels in combination with the input parameter data, a landslide early warning simulation model based on the sequential evaluation approach was developed. With the establishment of a historical landslide database through an indirect field check method, the validity of the system was examined through discriminative and temporal performance analyses, which simulated the progress of warning levels over eight years (2009-2016). The performance analysis results provided quantitative information on various features of the warning capabilities of the proposed methodology. A citywide landslide early warning system using the proposed methodology in Busan, South Korea, exhibited several advantages in both spatial and temporal performance.
극한강우에 따른 지반 사면 재해의 급격한 증가에 대응하기 위해, 본 연구에서는 하나의 산사태 예·경보 방법론을 제안하였다. 본 방법론은 두 가지 산사태 위험성 평가 접근법들을 단계적으로 적용하는 것을 기반으로 하는데, 이는 두 접근법들의 서로 상호 보완적인 장점들을 결합시키기 위해 고안되었다. 다섯 개 수준의 예·경보 레벨 결정 알고리즘에 따라, 두 개의 강우 규준들과 하나의 고정된 지반물성 규준을 사용하는 통계적 평가 단계에서는 예비 수준의 보수적인 초기 예·경보 레벨을 결정한다. 더 높은 확실성을 가진 더 높은 예·경보 레벨들이 부여되어야 하는지 평가하기 위해, 물리 기반 평가 단계가 시작된다. 이는 산사태 유발 메커니즘의 물리 모델링을 위한 발전된 분석 과정으로부터 도출된, 사면 불안정 유발 임계 연속강우량을 사용함으로써 수행되었다. 특정 사면의 파괴를 유발하기 위해 지반 내에 침투하여 일시적으로 저류되어야 하는 강우의 총량은 강우 강도에 관계없이 일정하다는 개념적 구상으로부터 개발된 임계 연속강우량은, 자연지형에서 발생하는 천층 산사태의 위험성을 예측하는 지표로서 우수한 성능을 보였다. 한편, 입력인자 자료와 연계한 예·경보 레벨 결정 알고리즘을 스크립트화한 결과, 단계적 접근법을 기반으로 한 산사태 예·경보 시뮬레이션 모델이 개발되었다. 간접적 현장 확인 방법을 통한 과거 산사태 발생이력 데이터베이스 구축과 함께, 8년(2009-2016) 간의 예·경보 레벨의 변화를 모의한 분별 및 시간 성능 분석을 통해 시스템의 유효성을 시험하였다. 제안된 방법론을 사용하는 도시형(대한민국 부산) 산사태 예·경보 시스템은 공간 및 시간적 산사태 예·경보 성능 모두에서의 여러 장점들을 보였다.
