Abstract
Taounate region is known by a high density of mass movements which cause several human and economic losses. The goal of this paper is to assess the landslide susceptibility of Taounate using the Weight of Evidence method (WofE) and the Logistic Regression method (LR). Seven conditioning factors were used in this study: lithology, fault, drainage, slope, elevation, exposure and land use. Over the years, this site and its surroundings have experienced repeated landslides. For this reason, landslide susceptibility mapping is mandatory for risk prevention and land-use management. In this study, we have focused on recent large-scale mass movements. Finally, the ROC curves were established to evaluate the degree of fit of the model and to choose the best landslide susceptibility zonation. A total mass movements location were detected; 50% were randomly selected as input data for the entire process using the Spatial Data Model (SDM) and the remaining locations were used for validation purposes. The obtained WofE’s landslide susceptibility map shows that high to very high susceptibility zones contain 62% of the total of inventoried landslides, while the same zones contain only 47% of landslides in the map obtained by the LR method. This landslide susceptibility map obtained is a major contribution to various urban and regional development plans under the Taounate Region National Development Program.
Highlights
La susceptibilité aux mouvements de mass est une composante importante dans l’équation de ce type de risque, celui-ci étant défini comme la probabilité d’occurrence du phénomène dans un certain secteur
La cartographie de la susceptibilité aux glissements de terrain met en évidence la distribution spatiale des versants potentiellement instables, fondée sur l’analyse des paramètres favorables aux mouvements de mass, par la considération de la superposition spatio-temporelle des facteurs qui ont généré de tels processus dans le passé [2]
2.2.3.2 La régression Logistique L’analyse spatiale bivariée par régression logistique est un modèle non-linéaire, fondée sur une fonction (3) de répartition sigmoïdale entre la probabilité de présence d’un glissement de terrain (Vd) et différents facteurs de prédisposition (Vd), [4, 8]
Summary
La susceptibilité aux mouvements de mass est une composante importante dans l’équation de ce type de risque, celui-ci étant défini comme la probabilité d’occurrence du phénomène dans un certain secteur. La cartographie de la susceptibilité aux glissements de terrain met en évidence la distribution spatiale des versants potentiellement instables, fondée sur l’analyse des paramètres favorables aux mouvements de mass, par la considération de la superposition spatio-temporelle des facteurs qui ont généré de tels processus dans le passé [2]. A partir du principe « le passé et le présent représentent la clé de l’avenir », on peut formuler les hypothèses sur lesquelles est fondée l’estimation des risques de glissements de terrain : - la distribution actuelle des glissements reflète les conditions géologiques, géomorphologiques, hydrogéologiques, climatiques, le degré de recouvrement de la végétation, l’impact des activités humaines ; - les futurs glissements de terrain vont apparaître dans les mêmes conditions ;. Cet article propose ainsi une cartographie de la susceptibilité aux mouvements de mass dans la région de Taounate _ Ain Aicha, prenant en considération des différents aspects et limites méthodologiques. Après une brève présentation du secteur d’étude, la démarche méthodologique ainsi que les résultats seront présentés et discutés
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