불포화지반 특성을 고려한 물리적 사면 모델 기반의 산사태 취약성 분석

Abstract

강우로 인해 유발되는 산사태는 강우침투로 인한 사면내 간극수압의 증가와 흙의 유효응력 및 전단강도의 감소로 인해 발생한다. 현재 광역적인 지역을 대상으로 산사태의 발생가능성을 분석하는데 주로 활용되고 있는 통계적 분석기법은 이러한 산사태 발생메커니즘을 고려할 수 없는 단점을 갖고 있다. 따라서 최근 들어 산사태의 발생메커니즘을 고려할 수 있는 물리적 사면모델이 산사태 취약성 분석을 수행하는데 많이 적용되고 있다. 그러나 사면 모델을 활용하는 기존의 연구는 강우의 침투로 발생하는 포화층 상부의 불포화층의 특성을 거의 고려하지 않고 포화층의 강도 특성만을 고려하여 분석을 수행하여 왔다. 따라서 본 연구에서는 포화층의 강도특성과 함께 불포화층의 강도 특성을 고려한 수정 전단강도 식을 활용하여 산사태 취약성 분석을 수행하고자 하였다. 또한 강우강도와 지반의 수리적 특성을 고려하여 지하수위 산정이 가능한 포화깊이비 계산식을 사면 모델과 결합하여 시간에 따른 지하수위 변화를 계산하고 이를 취약성 분석에 활용하였다. 본 연구에서는 실제 집중호우가 발생한 강원도 평창군 진부면 일대지역의 2006년 7월 14 ~ 16일의 강우강도를 이용하여 3일간의 안전율을 계산하여 산사태 취약성 분석을 수행하였으며 그 결과를 ROC 분석을 통해 실제 산사태 발생 위치와 비교하여 예측의 정확성을 분석하였다. Rainfall-induced landslides are caused by reduction of effective stress and shear strength due to rainfall infiltration. In order to analyze the susceptibility of landslides, the statistical analysis approach has been used widely but this approach has the limitation which cannot take into account of landslide triggering mechanism. Therefore, the physically based model which can consider the process of landslide occurrence was proposed and commonly used. However, the most previous physically based model analyses evaluate and consider the strength characteristics for saturated soil only in the susceptibility analysis. But the strength parameters for unsaturated soil such as matric suction should be considered with the strength parameters for saturated soil since the shear strength in unsaturated soil also plays important role in the stability of slope. Consequently this study suggested the modified physically based slope model which can evaluate strength characteristics for both of saturated and unsaturated soils. In addition, this study evaluated the thickness of saturated part in slope with rainfall intensity and hydraulic characteristics of slope on the basis of physically based model. In order to evaluate the feasibility, the proposed model was applied to practical example in Jinbu area, Gangwon-do, which was experienced large amount of landslides in July 2006. The ROC graph analysis was used to evaluate the validation of the model, and the analysis results were compared with the results of the previous analysis approach.