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Learning more to predict landslides

Ein verbessertes Wissen zur Prognose von Hangrutschungen

  • Landslides are frequent natural hazards in rugged terrain, when the resisting frictional force of the surface of rupture yields to the gravitational force. These forces are functions of geological and morphological factors, such as angle of internal friction, local slope gradient or curvature, which remain static over hundreds of years; whereas more dynamic triggering events, such as rainfall and earthquakes, compromise the force balance by temporarily reducing resisting forces or adding transient loads. This thesis investigates landslide distribution and orientation due to landslide triggers (e.g. rainfall) at different scales (6-4∙10^5 km^2) and aims to link rainfall movement with the landslide distribution. It additionally explores the local impacts of the extreme rainstorms on landsliding and the role of precursory stability conditions that could be induced by an earlier trigger, such as an earthquake. Extreme rainfall is a common landslide trigger. Although several studies assessed rainfall intensity and duration to study theLandslides are frequent natural hazards in rugged terrain, when the resisting frictional force of the surface of rupture yields to the gravitational force. These forces are functions of geological and morphological factors, such as angle of internal friction, local slope gradient or curvature, which remain static over hundreds of years; whereas more dynamic triggering events, such as rainfall and earthquakes, compromise the force balance by temporarily reducing resisting forces or adding transient loads. This thesis investigates landslide distribution and orientation due to landslide triggers (e.g. rainfall) at different scales (6-4∙10^5 km^2) and aims to link rainfall movement with the landslide distribution. It additionally explores the local impacts of the extreme rainstorms on landsliding and the role of precursory stability conditions that could be induced by an earlier trigger, such as an earthquake. Extreme rainfall is a common landslide trigger. Although several studies assessed rainfall intensity and duration to study the distribution of thus triggered landslides, only a few case studies quantified spatial rainfall patterns (i.e. orographic effect). Quantifying the regional trajectories of extreme rainfall could aid predicting landslide prone regions in Japan. To this end, I combined a non-linear correlation metric, namely event synchronization, and radial statistics to assess the general pattern of extreme rainfall tracks over distances of hundreds of kilometers using satellite based rainfall estimates. Results showed that, although the increase in rainfall intensity and duration positively correlates with landslide occurrence, the trajectories of typhoons and frontal storms were insufficient to explain landslide distribution in Japan. Extreme rainfall trajectories inclined northwestwards and were concentrated along some certain locations, such as coastlines of southern Japan, which was unnoticed in the landslide distribution of about 5000 rainfall-triggered landslides. These landslides seemed to respond to the mean annual rainfall rates. Above mentioned findings suggest further investigation on a more local scale to better understand the mechanistic response of landscape to extreme rainfall in terms of landslides. On May 2016 intense rainfall struck southern Germany triggering high waters and landslides. The highest damage was reported at the Braunsbach, which is located on the tributary-mouth fan formed by the Orlacher Bach. Orlacher Bach is a ~3 km long creek that drains a catchment of about ~6 km^2. I visited this catchment in June 2016 and mapped 48 landslides along the creek. Such high landslide activity was not reported in the nearby catchments within ~3300 km^2, despite similar rainfall intensity and duration based on weather radar estimates. My hypothesis was that several landslides were triggered by rainfall-triggered flash floods that undercut hillslope toes along the Orlacher Bach. I found that morphometric features such as slope and curvature play an important role in landslide distribution on this micro scale study site (<10 km^2). In addition, the high number of landslides along the Orlacher Bach could also be boosted by accumulated damages on hillslopes due karst weathering over longer time scales. Precursory damages on hillslopes could also be induced by past triggering events that effect landscape evolution, but this interaction is hard to assess independently from the latest trigger. For example, an earthquake might influence the evolution of a landscape decades long, besides its direct impacts, such as landslides that follow the earthquake. Here I studied the consequences of the 2016 Kumamoto Earthquake (MW 7.1) that triggered some 1500 landslides in an area of ~4000 km^2 in central Kyushu, Japan. Topography, i.e. local slope and curvature, both amplified and attenuated seismic waves, thus controlling the failure mechanism of those landslides (e.g. progressive). I found that topography fails in explaining the distribution and the preferred orientation of the landslides after the earthquake; instead the landslides were concentrated around the northeast of the rupture area and faced mostly normal to the rupture plane. This preferred location of the landslides was dominated mainly by the directivity effect of the strike-slip earthquake, which is the propagation of wave energy along the fault in the rupture direction; whereas amplitude variations of the seismic radiation altered the preferred orientation. I suspect that the earthquake directivity and the asymmetry of seismic radiation damaged hillslopes at those preferred locations increasing landslide susceptibility. Hence a future weak triggering event, e.g. scattered rainfall, could further trigger landslides at those damaged hillslopes.show moreshow less
  • Hangrutschungen treten häufig in steilem Gelände auf, wenn die Erdanziehungskraft die Scherkräfte an der Oberfläche übersteigt. Diese Kräfte beinhalten geologische und geomorphologische Faktoren wie den Reibungswinkel oder die Neigung und Krümmung von Hängen, die über Jahrhunderte statisch bleiben können. Dynamische Ereignisse wie Regenfälle und Erdbeben können hingegen das Kräftegleichgewicht beeinträchtigen, indem sie Widerstandskräfte vorübergehend reduzieren oder Lasten temporär hinzufügen. Diese Arbeit untersucht die Verteilung und Orientierung von Hangrutschungen in Abhängigkeit von Auslösern (z.B. Niederschlag) auf verschiedenen Skalenebenen (6-4∙10^5 km^2) und verknüpft die Bewegung des Niederschlagssystems mit der Hangrutschungsverteilung. Zudem werden lokale Auswirkungen von extremen Gewittern auf Hangrutschungen untersucht, sowie vorausgehende Stabilitätsbedingungen, die durch ein früheres Ereignis, beispielsweise ein Erdbeben, verändert werden können. Extremer Niederschlag ist ein weithin bekannter Auslöser fürHangrutschungen treten häufig in steilem Gelände auf, wenn die Erdanziehungskraft die Scherkräfte an der Oberfläche übersteigt. Diese Kräfte beinhalten geologische und geomorphologische Faktoren wie den Reibungswinkel oder die Neigung und Krümmung von Hängen, die über Jahrhunderte statisch bleiben können. Dynamische Ereignisse wie Regenfälle und Erdbeben können hingegen das Kräftegleichgewicht beeinträchtigen, indem sie Widerstandskräfte vorübergehend reduzieren oder Lasten temporär hinzufügen. Diese Arbeit untersucht die Verteilung und Orientierung von Hangrutschungen in Abhängigkeit von Auslösern (z.B. Niederschlag) auf verschiedenen Skalenebenen (6-4∙10^5 km^2) und verknüpft die Bewegung des Niederschlagssystems mit der Hangrutschungsverteilung. Zudem werden lokale Auswirkungen von extremen Gewittern auf Hangrutschungen untersucht, sowie vorausgehende Stabilitätsbedingungen, die durch ein früheres Ereignis, beispielsweise ein Erdbeben, verändert werden können. Extremer Niederschlag ist ein weithin bekannter Auslöser für Hangrutschungen. Obwohl mehrere Studien die Verteilung von Hangrutschungen mit der Niederschlagsintensität und -dauer verglichen haben, beachteten nur wenige Fallstudien das räumliche Bewegungsmuster des Niederschlags, i.e. den orographischen Effekt. Eine solche Quantifizierung könnte die Vorhersage von hangrutschungsgefährdete Regionen in Japan verbessern. Hierfür habe ich ein nicht-lineares Korrelationsmaß (event synchronization) auf regionale Sturmbahnen in Japan angewendet, um deren räumliche Verteilung durch satellitengestützen Regenschätzungen nachzuvollziehen. Die durchgeführten Untersuchungen zeigten, dass sich die Verteilung von Hangrutschungen nur unzureichend mit den Zugbahnen von Taifunen und Sturmtiefen erklären lässt. Die Stabilität von Hängen scheint mehr durch mittlere Jahresniederschlagsmengen beeinflusst zu werden. Erzielte Ergebnisse zeigen, dass weitere Untersuchungen auf lokaler Ebene nötig sind, um die unmittelbare Auswirkungen von Extremniederschlägen auf Hangstabilität und -rutschungen besser zu verstehen. Im Mai 2016 kam es in Süddeutschland zu einem heftigen Gewitter, das Hochwasser und Hangrutschungen ausgelöst hat. Der höchste Schaden wurde in Braunsbach, dessen Zentrum sich am Zufluss des Orlacher Bachs befindet, gemeldet. Der Orlacher Bach ist ~3 lang und hat ein Einzugsgebiet von etwa ~6 km^2. Ich habe dieses Einzugsgebiet im Juni 2016 besucht und 48 Hangrutschungen entlang des Baches kartiert. Ich vermutete, dass mehrere Hangrutschungen durch Sturzfluten ausgelöst wurden, welche die Hänge entlang des Orlacher Baches unterspülten. Ich stellte fest, dass morphometrische Merkmale wie die lokale Hangneigung und -krümmung eine wichtige Rolle bei der Hangrutschungsverteilung auf dieser Mikroskala spielen (<10 km^2). Darüber hinaus könnte die hohe Anzahl von Hangrutschungen am Orlacher Bach auch durch Karstverwitterung über längere Zeiträume verstärkt werden. Zahlreiche in der Vergangenheit liegende Ereignisse können die Stabilität eines Hanges beeinflussen. Der Einfluss solcher Ereignisse ist nur sehr schwer unabhängig voneinander abschätzbar. Beispielseise könnte ein Erdbeben die Entwicklung einer Landschaft über Jahrzehnte hin beeinflussen. Hier erforsche ich die Folgen des Kumamoto-Erdbebens 2016 (MW 7.1) das im Zentrum von Kyushu, Japan, ca. 1500 Hangrutschungen in einem Gebiet von ~4000 km^2 ausgelöst hat. Die Topographie (Hangneigung und -krümmung) verstärkte schwächte seismische Wellen gleichermaßen ab, wodurch der Auslösemechanismus dieser Hangrutschungen (z.B. progressiv) gesteuert wird. Ich konnte belegen, dass die Topographie die Verteilung und die bevorzugte Ausrichtung der Hangrutsche nach dem Erdbeben nicht erklären kann; stattdessen waren die Hangrutschungen um den Nordosten des Bruchgebiets herum konzentriert und standen meist senkrecht zur Bruchfläche. Diese bevorzugte Lage der Erdrutsche wurde hauptsächlich durch den Richtwirkungseffekt des Blattverschiebung-Erdbebens dominiert. Bei diesem handelt es sich um die Ausbreitung der Wellenenergie entlang des Bruches in Bruchrichtung, während Amplitudenvariationen der seismischen Strahlung die bevorzugte Orientierung ändern. Ich vermute, dass die Richtwirkung des Erdbebens und die Asymmetrie der seismischen Strahlung die Hangneigung an diesen bevorzugten Stellen schädigten und die Anfälligkeit für Hangrutschungen erhöhten. Daher könnte ein zukünftiges schwaches Ereignis wie z.B. ein unbedeutender Niederschlag an diesen beschädigten Hängen weitere Hangrutschungen auslösen.show moreshow less

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Metadaten
Author:Ugur ÖztürkORCiD
URN:urn:nbn:de:kobv:517-opus4-426439
DOI:https://doi.org/10.25932/publishup-42643
Advisor:Oliver Korup, Jürgen Kurths
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Year of Completion:2018
Publishing Institution:Universität Potsdam
Granting Institution:Universität Potsdam
Date of final exam:2019/02/21
Release Date:2019/03/28
Tag:Braunsbach Sturzflut; Hangrutschungen; Kumamoto Erdbeben; Synchronisation von Ereignissen; Taifune; komplexes Netzwerk
Braunsbach flash flood; Kumamoto earthquake; complex networks; event synchronization; landslides; typhoons
Pagenumber:xxi, 104
RVK - Regensburg Classification:RR 73259, SK 955
Organizational units:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Erd- und Umweltwissenschaften
CCS Classification:J. Computer Applications / J.2 PHYSICAL SCIENCES AND ENGINEERING / Earth and atmospheric sciences
Dewey Decimal Classification:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 55 Geowissenschaften, Geologie / 550 Geowissenschaften
MSC Classification:37-XX DYNAMICAL SYSTEMS AND ERGODIC THEORY [See also 26A18, 28Dxx, 34Cxx, 34Dxx, 35Bxx, 46Lxx, 58Jxx, 70-XX] / 37Fxx Complex dynamical systems [See also 30D05, 32H50] / 37F99 None of the above, but in this section
62-XX STATISTICS / 62-07 Data analysis
86-XX GEOPHYSICS [See also 76U05, 76V05] / 86-08 Computational methods
PACS Classification:90.00.00 GEOPHYSICS, ASTRONOMY, AND ASTROPHYSICS (for more detailed headings, see the Geophysics Appendix) / 91.00.00 Solid Earth physics / 91.90.+p Other topics in solid Earth physics (restricted to new topics in section 91)
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