17.34. မြေပြိုမှုများခန့်မှန်းခြင်း (Predicting landslides)

မော်ဂျူးကို Paolo Cavallini - Faunalia မှ ပါဝင်ကူညီထားပါသည်။

Note

ဤသင်ခန်းစာတွင် မြေပြိုမှုများဖြစ်နိုင်ချေကို ခန့်မှန်းရန် အလွန်ရိုးရှင်းသော model တစ်ခုဖန်တီးနည်းကို လေ့လာရပါမည်။

ပထမဦးစွာ slope ကိုတွက်ချက်ပါသည် (စိတ်ဝင်စားပါက အမျိုးမျိုးသော backend များကိုရွေးချယ်ကြည့်ပြီး output များအကြား ခြားနားချက်ကို တွက်ချက်နိုင်ပါသည်)-

  • GRASS ► r.slope

  • SAGA ► Slope, Aspect, Curvature

  • GDAL Slope

ထို့နောက် မိုးရေချိန်တိုင်းတာသောစခန်းများ၌ရှိသော မိုးရေချိန်တန်ဖိုးများဖြင့် interpolation ပြုလုပ်ထားသော ခန့်မှန်းမိုးရေချိန် model တစ်ခုကို ဖန်တီးပါသည်-

  • GRASS ► v.surf.rst (resolution: 500 m)

မြေပြိုမှုဖြစ်နိုင်ချေသည် မိုးရေချိန်နှင့် slope နှစ်ခုစလုံးနှင့် အကြမ်းမျဉ်းအားဖြင့် ဆက်စပ်ပါလိမ့်မည် (တကယ့် model တွင် ပိုများသော layer များနှင့် သင့်လျော်သော parameter များကို အသုံးပြုပါလိမ့်မည်)၊ (rainfall * slope )/100 ဟုဆိုကြပါစို့-

  • SAGA ► Raster calculator rain ၊ slope: (a*b)/100 (သို့မဟုတ်- GRASS ► r.mapcalc)

  • ထို့နောက် ခန့်မှန်းမိုးရေချိန်အများဆုံးဖြစ်သော မြူနီစီပယ်များကို တွက်ချက်ပါမည်- SAGA ► Raster statistics with polygons (စိတ်ဝင်စားသော parameter များသည် Maximum နှင့် Mean တို့ဖြစ်ပါသည်)