Геомаркетинг » РЕГИОНАЛЬНАЯ ОЦЕНКА ОПОЛЗНЕВОЙ ОПАСНОСТИ МОДИФИЦИРОВАННЫМ МЕТОДОМ АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ В ГЕОИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ (НА ПРИМЕРЕ РАЙОНА ШАПА ПРОВИНЦИИ ЛАОКАЙ ВЬЕТНАМА)

DOI: 10.25296/1993-5056-2021-16-2-6-20

ПРИОБРЕСТИ ПОЛНУЮ ВЕРСИЮ за 250 руб.

“Инженерная геология”, Том XVI, № 2/2021

РЕГИОНАЛЬНАЯ ОЦЕНКА ОПОЛЗНЕВОЙ ОПАСНОСТИ МОДИФИЦИРОВАННЫМ МЕТОДОМ АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ В ГЕОИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ (НА ПРИМЕРЕ РАЙОНА ШАПА ПРОВИНЦИИ ЛАОКАЙ ВЬЕТНАМА)

Зыонг В.Б, Фоменко И.К., Ву Х.Д., Нгуен Т.Х., Сироткина О.Н.

Зыонг В.Б, Фоменко И.К., Ву Х.Д., Нгуен Т.Х., Сироткина О.Н., 2021. Региональная оценка оползневой опасности модифицированным методом анализа иерархий в геоинформационной системе (на примере района Шапа провинции Лаокай Вьетнама). Инженерная геология, Том ХVI, № 2, с. 6–20, https://doi.org/10.25296/1993-5056-2021-16-2-6-20.

Научно-обоснованный прогноз реакций литосферы на различные виды естественных и техногенных воздействий и составление на этой основе карты оползневой опасности дает возможность правильно спланировать мероприятия по управлению состоянием региональных, локальных и элементарных природно-технических систем (ПТС), создать инженерно-геологическую основу для обоснования плана народно-хозяйственного освоения территорий. За последние годы в разных странах и разными исследователями были разработаны новые методы комплексного анализа ПТС с целью прогнозирования развития оползней различного генезиса. Применение среды геоинформационных систем (ГИС) при изучении оползневых процессов позволяет подходить к рассматриваемой проблеме комплексно, оперировать большим количеством данных и применять различные методы анализа. Статья посвящена оценке оползневой опасности в районе Шапа модифицированным методом анализа иерархий в среде ГИС. Шапа — горный район на северо-западе вьетнамской провинции Лаокай площадью около 675,8 км², в котором каждый год фиксируется большое количество оползней. На основе опыта оценки оползневой опасности во Вьетнаме в качестве определяющих факторов были выбраны: 1) крутизна склонов; 2) состав грунтов; 3) расстояние от активных разломов;

4) вертикальное расчленение рельефа; 5) горизонтальное расчленение рельефа; 6) обводненность массивов; 7) количество осадков; 8) тип растительности. В результате анализа распределения совокупного индекса восприимчивости территории к оползневым процессам (S) составлены карты, позволившие разделить изучаемый район на три зоны по оползневой опасности. В зонах с высокой опасностью расположены следующие населенные пункты: коммуна Банкхоанг, район Шапа, города Хаутхао, Лаочи и Шупан. Высокая оползневая опасность связана с участками, в геологическом разрезе которых присутствуют обводненные глинистые сланцы, песчаники и алевролиты и которые находятся в зоне влияния активных разломов.

1. Зыонг М.Х., Фоменко И.К., Пендин В.В., 2013. Региональный прогноз оползневой опасности для района Ха Лонг-Кам Фа на севере-востоке Вьетнама. Инженерная геология, № 1, с. 46–54.
2. Леонова А.В., Строкова Л.А., Никитенков А.Н., 2021. Оценка оползневых процессов на территории г. Томска c использованием ГИС-технологий. Вестник Воронежского государственного университета. Серия Геология, № 1, с. 94–103, https://doi.org/10.17308/geology.2021.1/3341.
3. Нгуен Ч.К., Фоменко И.К., Пендин В.В., Нгуен К.Т., 2017. Применение метода анализа иерархий при региональной оценке оползневой опасности (на примере района северо-западный Лаокай, Вьетнам). Геоинформатика, № 2, с. 53–66.
4. Пендин В.В., Фоменко И.К., 2015. Методология оценки и прогноза оползневой опасности. ЛЕНАНД, Москва.
5. Саати Т.Л., 1993. Принятие решений. Метод анализа иерархий, пер. с англ. А.Г. Вачнадзе. Радио и связь, Москва.
6. Тихвинский И.О. (ред.), 1984. Рекомендации по количественной оценке устойчивости оползневых склонов. Стройиздат, Москва.
7. Ха Ч.Т., 2013. Анализ взаимосвязи геоморфологических характеристик и оползни в провинции Лаокай (на вьетнамском языке). Vietnam National University Journal of Science: Natural Sciences and Technology, Том 29, № 3, с. 35–44.
8. Barredo J., Benavides A., Hervás J., Van Westen C.J., 2000. Comparing heuristic landslide hazard assessment techniques using GIS in the Tirajana basin, Gran Canaria Island, Spain. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Vol. 2, Issue 1,
pp. 9–23, https://doi.org/10.1016/S0303-2434(00)85022-9.
9. Chacón J., Irigaray C., Castillo T., Hamdouni R., 2006. Engineering geology maps: landslides and geographical information systems. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, Vol. 65, pp. 341–411, https://doi.org/10.1007/s10064-006-0064-z.
10. Chung C.-J., Fabbri A., 1999. Probabilistic prediction models for landslide hazard mapping. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol. 65, pp. 1389–1399.
11. Dai F.C., Lee C.F., Ngai Y.Y., 2002. Landslide risk assessment and management: an overview. Engineering Geology, Vol. 64, pp. 65–87, https://doi.org/10.1016/S0013-7952(01)00093-X.
12. Dang K.B., Burkhard B., Müller F., Dang V.B., 2018. Modelling and mapping natural hazard regulating ecosystem services in Sapa, Lao Cai province, Vietnam. Paddy and Water Environment, Vol. 16, Issue 4, pp. 767–781, https://doi.org/10.1007/s10333-018-0667-6.
13. Duc D.M., 2013. Rainfall-triggered large landslides on 15 December 2005 in Van Canh District, Binh Dinh Province, Vietnam. Landslides, Vol. 10, Issue 2, pp. 219–230, https://doi.org/10.1007/s10346-012-0362-4.
14. El Jazouli A., Barakat A., Khellouk R., 2019. GIS-multicriteria evaluation using AHP for landslide susceptibility mapping in Oum Er Rbia high basin (Morocco). Geoenvironmental Disasters, Vol. 6, Issue 1, Pepar 3, https://doi.org/10.1186/s40677-019-0119-7.
15. Gaprindashvili G., Guo J., Daorueang P., Xin T., Rahimy P., 2014. A new statistic approach towards landslide hazard risk assessment. International Journal of Geosciences, No. 5, pp. 38–49, http://dx.doi.org/10.4236/ijg.2014.51006.
16. Ghimire M., Timalsina N., 2020. Landslide distribution and processes in the hills of central Nepal: geomorphic and statistical approach to susceptibility assessment. Journal of Geoscience and Environment Protection, No. 8, pp. 276–302, https://doi.org/10.4236/gep.2020.812017.
17. Glade T., Anderson M., Crozier M., 2005. Landslide hazard and risk. John Wiley and Sons Ltd, Chichester, West Sussex, UK.
18. Hasekioğulları G.D., Ercanoglu M., 2012. A new approach to use AHP in landslide susceptibility mapping: a case study at Yenice (Karabuk, NW Turkey). Natural Hazards, Vol. 63, Issue 2, pp. 1157–1179, https://doi.org/10.1007/s11069-012-0218-1.
19. Iverson R.M., 1997. The physics of debris flows. Reviews of Geophysics, Vol. 35, pp. 245–296, https://doi.org/10.1029/97RG00426.
20. Jadin I., Vanacker V., Hoang H.T.T., 2013. Drivers of forest cover dynamics in smallholder farming systems: the case of northwestern Vietnam. AMBIO, Vol. 42, Issue 3, pp. 344–356, https://doi.org/10.1007/s13280-012-0348-4.
21. Kayastha P., Dhital M.R., De Smedt F., 2013. Application of the analytical hierarchy process (AHP) for landslide susceptibility mapping: a case study from the Tinau watershed, West Nepal. Computers and Geosciences, Vol. 52, pp. 398–408,
https://doi.org/10.1016/ j.cageo.2012.11.003.
22. Komac M., 2006. A landslide susceptibility model using the analytical hierarchy process method and multivariate statistics in perialpine Slovenia. Geomorphology, Vol. 74, Issue 1, pp. 17–28, https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2005.07.005.
23. Le T., Kawagoe S., 2018. Impact of the landslide for a relationship between rainfall condition and land cover in North Vietnam. Journal of Geological Resource and Engineering, Vol. 6, pp. 239–250, https://doi.org/10.17265/2328-2193/2018.06.002.
24. Lee C.T., Huang C.C., Lee J.F., Pan K.L., Lin M.L., Dong J.J., 2008. Statistical approach to earthquake-induced landslide susceptibility. Engineering Geology, Vol. 100, pp. 43–58, https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2008.03.004.
25. Loi D.H., Quang L.H., Sassa K., Takara K., Dang K., Thanh N.K., Tien P.V., 2017. The 28 July 2015 rapid landslide at Ha Long City,
Quang Ninh, Vietnam. Landslides, Vol. 14, Issue 3, pp. 1207–1215, https://doi.org/10.1007/s10346-017-0814-y.
26. Mandal B., Mandal S., 2018. Analytical hierarchy process (AHP) based landslide susceptibility mapping of Lish river basin of eastern Darjeeling Himalaya, India. Advances in Space Research, Vol. 62, Issue 11, pp. 3114–3132, https://doi.org/10.1016/j.asr.2018.08.008.
27. Mandal S., Mondal S., 2019. Statistical approaches for landslide susceptibility assessment and prediction. Springer International Publishing, Switzerland.
28. Saaty T.L., 1977. A scaling method for priorities in hierarchical structures. Journal of Mathematical Psychology, Vol. 15, Issue 3,
pp. 234–281, https://doi.org/10.1016/0022-2496(77)90033-5.
29. Saaty T.L., 2005. Analytic hierarchy process, in encyclopedia of biostatistics. John Wiley and Sons Ltd, Hoboken, New Jersey, NJ, USA.
30. Saaty T.L., 2008. Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences, Vol. 1, No. 1,
pp. 83–98, https://doi.org/10.1504/IJSSCI.2008.017590.
31. Saaty T.L., Vargas L., 2001. Models, methods, concepts and applications of the analytic hierarchy process. International series in operations research and management science. Springer US, New York, NY, USA.
32. Sangchini E.K., Emami S.N., Tahmasebipour N., Pourghasemi H.R., Naghibi S.A., Arami S.A., Pradhan B., 2016. Assessment and
comparison of combined bivariate and AHP models with logistic regression for landslide susceptibility mapping in the Chaharmahal-e-Bakhtiari Province, Iran. Arabian Journal of Geosciences, Vol. 9, Issue 3, Article No. 201, https://doi.org/10.1007/s12517-015-2258-9.
33. Tien Bui D., Pradhan B., Lofman O., Revhaug I., Dick O.B., 2013. Regional prediction of landslide hazard using probability analysis of intense rainfall in the Hoa Binh province, Vietnam. Natural Hazards, Vol. 66, Issue 2, pp. 707–730, https://doi.org/10.1007/s11069-012-
0510-0.
34. Tien Bui D., Tuan T.A., Hoang N.-D., Thanh N.Q., Nguyen D.B., Van Liem N., Pradhan B., 2017. Spatial prediction of rainfall-induced landslides for the Lao Cai area (Vietnam) using a hybrid intelligent approach of least squares support vector machines inference model and artificial bee colony optimization. Landslides, Vol. 14, Issue 2, pp. 447–458, https://doi.org/10.1007/s10346-016-0711-9.
35. Williams R.B.G., 1984. Introduction to statistics for geographers and earth scientists. Palgrave, London, UK.
36. Wu W.M., Sidle R., 1995. A Distributed slope stability model for steep forested basins. Water Resources Research, Vol. 31, Issue 8, pp. 2097–2110, https://doi.org/10.1029/95WR01136.
37. Yamagishi H., Bhandary N. (eds), 2017. GIS landslide. Springer Japan, Tokyo, Japan.

ЗЫОНГ В.Б*
Ханойский горно-геологический университет, г. Ханой, Вьетнам, dvbinh@yandex.com
Адрес: ул. Вьен, д. 18, г. Ханой, 100000, Вьетнам
Российский государственный геологоразведочный университет им. Серго Орджоникидзе (МГРИ), г. Москва, Россия
Адрес: ул. Миклухо-Маклая, д. 23, г. Москва, 117997, Россия
ФОМЕНКО И.К.
Российский государственный геологоразведочный университет им. Серго Орджоникидзе (МГРИ), г. Москва, Россия, ifolga@gmail.com ВУ Х.Д. Вьетнамский институт геонаук и минеральных ресурсов, г. Ханой, Вьетнам, hongdangbg@gmail.com
Адрес: ул. Тьентханг, д. 67, г. Ханой, 100000, Вьетнам
НГУЕН Т.Х.
Национальный строительный университет, г. Ханой, Вьетнам, nguyenthuhuyen2579@gmail.com
Адрес: ул. Зиайфонг, д. 55, г. Ханой, 100000, Вьетнам
СИРОТКИНА О.Н.
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, г. Москва, Россия, onsirotkina@gmail.com
Адрес: Ленинские горы, д. 1, г. Москва, 119991, Россия

Engineering Geology World Vol. XVI, No. 2/2021

REGIONAL ASSESSMENT OF LANDSLIDE HAZARD USING MODIFIED ANALYTIC HIERARCHIES PROCESS METHOD IN GEOINFORMATION SYSTEM (A STUDY OF THE SA PA DISTRICT, LAO CAI PROVINCE, VIETNAM)

Duong V.B., Fomenko I.K., Vu H.D., Nguyen T.H., Sirotkina O.N.

Duong V.B., Fomenko I.K., Vu H.D., Nguyen T.H., Sirotkina O.N., 2021. Regional assessment of landslide hazard using modified analytic hierarchies process method in geoinformation system (a study of the Sa Pa District, Lao Cai Province, Vietnam). Engineering Geology World, Vol. XVI, No. 2, pp. 6–20, https://doi.org/10.25296/1993-5056-2021-16-2-6-20

Scientifically grounded forecast of the lithospheric responses to various types of natural and technogenic impacts and development of landslide hazard map on this basis provides an opportunity to correctly plan measures to manage the state of regional, local and elementary natural-technical systems (NTS), to create an engineering-geological basis for justifying a plan for economic development of territories. In recent years, new methods of complex analysis of NTS have been developed in different countries and by different researchers in order to predict the landslides’ formation of different genesis. The use of geographical information systems (GIS) in landslide studies allows to consider the problem comprehensively, to operate with large quantity of data and to apply various methods of analysis. This paper is devoted to the assessment of landslide hazard in the Sa Pa District using a modified method of hierarchy analysis in a GIS environment. Sa Pa is a mountainous region in the northwestern part of the Vietnamese Lao Cai Province with an area of about 675.8 km², where a large number of landslides occurs every year. Based on the experience of landslide hazard assessment in Vietnam, the following factors were selected as determinants: 1) the steepness of the slopes; 2) soils’ composition; 3) distance from active faults; 4) vertical dissection of the relief; 5) horizontal dissection of the relief; 6) massif watercut; 7) the amount of precipitation; 8) vegetation type. As a result of analysis of the distribution of the cumulative index of susceptibility to landslide processes (S) maps were developed, which allowed to divide the study area into three landslide hazard zones. The following settlements are located in the high hazard zones: Ban Ho Commune, Sa Pa District, Houthao, Laochi, and Shupan cities. The high landslide hazard is associated with areas with waterlogged shales, sandstones, and siltstones in the geological cross-section and which are in the zone of influence of active faults.

landslide landslide hazard GIS modified analytic hierarchy process method landslide susceptibility Sa Pa Vietnam

1. Duong M.H., Fomenko I.K., Pendin V.V., 2013. Regional forecast of landslide hazard in the region of the Halong and Cam Pha cities in the North-East of Vietnam. Inzhenernaya geologiya, No. 1, pp. 46–54. (in Russian)
2. Leonova A.V., Strokova L.A., Nikitenkov A.N., 2021. Assessment of landslide processes on the territory of Tomsk by using GIS
technologies. Bulletin of Voronezh State University. Series Geology, No. 1, pp. 94–103. (in Russian)
3. Nguyen T.K., Fomenko I.K., Pendin V.V., Nguyen Q.T., 2017. Application of the method of analysis hierarchies (AHP) under the regional landslide hazard assessment (for example area North-West of Laocai in Vietnam). Geoinformatics, No. 2, pp. 53–66. (in Russian)
4. Pendin V.V., Fomenko I.K., 2015. Methodology for landslide hazard assessment and prediction. LENAND, Moscow. (in Russian)
5. Saaty T.L., 1993. Decision making. Hierarchy analysis method, translated from English by A.G. Vachnadze. Radio and Сommunication, Moscow. (in Russian)
6. Tikhvinsky I.O. (ed.), 1984. Recommendations for the quantitative assessment of landslide slope stability. Stroyizdat, Moscow. (in Russian)
7. Ha T.T., 2013. An analysis of the relationship between geomorphological characteristics and landslides in Lao Cai Province. Vietnam National University Journal of Science: Natural Sciences and Technology, Vol. 29, No. 3, pp. 35–44. (in Vietnamese)
8. Barredo J., Benavides A., Hervás J., Van Westen C.J., 2000. Comparing heuristic landslide hazard assessment techniques using GIS in the Tirajana basin, Gran Canaria Island, Spain. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Vol. 2, Issue 1,

pp. 9–23, https://doi.org/10.1016/S0303-2434(00)85022-9.
9. Chacón J., Irigaray C., Castillo T., Hamdouni R., 2006. Engineering geology maps: landslides and geographical information systems. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, Vol. 65, pp. 341–411, https://doi.org/10.1007/s10064-006-0064-z.
10. Chung C.-J., Fabbri A., 1999. Probabilistic prediction models for landslide hazard mapping. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol. 65, pp. 1389–1399.
11. Dai F.C., Lee C.F., Ngai Y.Y., 2002. Landslide risk assessment and management: an overview. Engineering Geology, Vol. 64, pp. 65–87, https://doi.org/10.1016/S0013-7952(01)00093-X.
12. Dang K.B., Burkhard B., Müller F., Dang V.B., 2018. Modelling and mapping natural hazard regulating ecosystem services in Sapa, Lao Cai province, Vietnam. Paddy and Water Environment, Vol. 16, Issue 4, pp. 767–781, https://doi.org/10.1007/s10333-018-0667-6.
13. Duc D.M., 2013. Rainfall-triggered large landslides on 15 December 2005 in Van Canh District, Binh Dinh Province, Vietnam. Landslides, Vol. 10, Issue 2, pp. 219–230, https://doi.org/10.1007/s10346-012-0362-4.
14. El Jazouli A., Barakat A., Khellouk R., 2019. GIS-multicriteria evaluation using AHP for landslide susceptibility mapping in Oum Er Rbia high basin (Morocco). Geoenvironmental Disasters, Vol. 6, Issue 1, Pepar 3, https://doi.org/10.1186/s40677-019-0119-7.
15. Gaprindashvili G., Guo J., Daorueang P., Xin T., Rahimy P., 2014. A new statistic approach towards landslide hazard risk assessment. International Journal of Geosciences, No. 5, pp. 38–49, http://dx.doi.org/10.4236/ijg.2014.51006.
16. Ghimire M., Timalsina N., 2020. Landslide distribution and processes in the hills of central Nepal: geomorphic and statistical approach to susceptibility assessment. Journal of Geoscience and Environment Protection, No. 8, pp. 276–302, https://doi.org/10.4236/gep.2020.812017.
17. Glade T., Anderson M., Crozier M., 2005. Landslide hazard and risk. John Wiley and Sons Ltd, Chichester, West Sussex, UK.
18. Hasekioğulları G.D., Ercanoglu M., 2012. A new approach to use AHP in landslide susceptibility mapping: a case study at Yenice (Karabuk, NW Turkey). Natural Hazards, Vol. 63, Issue 2, pp. 1157–1179, https://doi.org/10.1007/s11069-012-0218-1.
19. Iverson R.M., 1997. The physics of debris flows. Reviews of Geophysics, Vol. 35, pp. 245–296, https://doi.org/10.1029/97RG00426.
20. Jadin I., Vanacker V., Hoang H.T.T., 2013. Drivers of forest cover dynamics in smallholder farming systems: the case of northwestern Vietnam. AMBIO, Vol. 42, Issue 3, pp. 344–356, https://doi.org/10.1007/s13280-012-0348-4.
21. Kayastha P., Dhital M.R., De Smedt F., 2013. Application of the analytical hierarchy process (AHP) for landslide susceptibility mapping: a case study from the Tinau watershed, West Nepal. Computers and Geosciences, Vol. 52, pp. 398–408, https://doi.org/10.1016/j.cageo.2012.11.003.
22. Komac M., 2006. A landslide susceptibility model using the analytical hierarchy process method and multivariate statistics in perialpine Slovenia. Geomorphology, Vol. 74, Issue 1, pp. 17–28, https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2005.07.005.
23. Le T., Kawagoe S., 2018. Impact of the landslide for a relationship between rainfall condition and land cover in North Vietnam. Journal of Geological Resource and Engineering, Vol. 6, pp. 239–250, https://doi.org/10.17265/2328-2193/2018.06.002.
24. Lee C.T., Huang C.C., Lee J.F., Pan K.L., Lin M.L., Dong J.J., 2008. Statistical approach to earthquake-induced landslide susceptibility.
25. Loi D.H., Quang L.H., Sassa K., Takara K., Dang K., Thanh N.K., Tien P.V., 2017. The 28 July 2015 rapid landslide at Ha Long City,
Quang Ninh, Vietnam. Landslides, Vol. 14, Issue 3, pp. 1207–1215, https://doi.org/10.1007/s10346-017-0814-y.
26. Mandal B., Mandal S., 2018. Analytical hierarchy process (AHP) based landslide susceptibility mapping of Lish river basin of eastern Darjeeling Himalaya, India. Advances in Space Research, Vol. 62, Issue 11, pp. 3114–3132, https://doi.org/10.1016/j.asr.2018.08.008.
27. Mandal S., Mondal S., 2019. Statistical approaches for landslide susceptibility assessment and prediction. Springer International Publishing, Switzerland.
28. Saaty T.L., 1977. A scaling method for priorities in hierarchical structures. Journal of Mathematical Psychology, Vol. 15, Issue 3,
pp. 234–281, https://doi.org/10.1016/0022-2496(77)90033-5.
29. Saaty T.L., 2005. Analytic hierarchy process, in encyclopedia of biostatistics. John Wiley and Sons Ltd, Hoboken, New Jersey, NJ, USA.
30. Saaty T.L., 2008. Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences, Vol. 1, No. 1,
pp. 83–98, https://doi.org/10.1504/IJSSCI.2008.017590.
31. Saaty T.L., Vargas L., 2001. Models, methods, concepts and applications of the analytic hierarchy process. International series in operations research and management science. Springer US, New York, NY, USA.
32. Sangchini E.K., Emami S.N., Tahmasebipour N., Pourghasemi H.R., Naghibi S.A., Arami S.A., Pradhan B., 2016. Assessment and
comparison of combined bivariate and AHP models with logistic regression for landslide susceptibility mapping in the Chaharmahal-e-Bakhtiari Province, Iran. Arabian Journal of Geosciences, Vol. 9, Issue 3, Article No. 201, https://doi.org/10.1007/s12517-015-2258-9.
33. Tien Bui D., Pradhan B., Lofman O., Revhaug I., Dick O.B., 2013. Regional prediction of landslide hazard using probability analysis of intense rainfall in the Hoa Binh province, Vietnam. Natural Hazards, Vol. 66, Issue 2, pp. 707–730, https://doi.org/10.1007/s11069-012-0510-0.
34. Tien Bui D., Tuan T.A., Hoang N.-D., Thanh N.Q., Nguyen D.B., Van Liem N., Pradhan B., 2017. Spatial prediction of rainfall-induced landslides for the Lao Cai area (Vietnam) using a hybrid intelligent approach of least squares support vector machines inference model and artificial bee colony optimization. Landslides, Vol. 14, Issue 2, pp. 447–458, https://doi.org/10.1007/s10346-016-0711-9.
35. Williams R.B.G., 1984. Introduction to statistics for geographers and earth scientists. Palgrave, London, UK.
36. Wu W.M., Sidle R., 1995. A Distributed slope stability model for steep forested basins. Water Resources Research, Vol. 31, Issue 8, pp. 2097–2110, https://doi.org/10.1029/95WR01136.
37. Yamagishi H., Bhandary N. (eds), 2017. GIS landslide. Springer Japan, Tokyo, Japan.

VAN B. DUONG*
Hanoi University of Mining and Geology; Hanoi, Vietnam; dvbinh@yandex.com
Address: Bld. 18, Vien St., Hanoi, 100000, Vietnam
Ordzhonikidzе Russian State Geological Prospecting University (MGRI); Moscow, Russia
Address: Bld. 23, Miklukho-Maclay St., 117997, Moscow, Russia
IGOR K. FOMENKO
Ordzhonikidzе Russian State Geological Prospecting University (MGRI); Moscow, Russia; ifolga@gmail.com
HONG D. VU
Vietnam Institute of Geosciences and Mineral Resources; Hanoi, Vietnam; hongdangbg@gmail.com
Address: Bld. 67, Chien Thang St., 100000, Hanoi, Vietnam
THU H. NGUYEN
National University of Civil Engineering; Hanoi, Vietnam; nguyenthuhuyen2579@gmail.com
Address: Bld. 55, Giai Phong St., 100000, Hanoi, Vietnam
OLGA N. SIROTKINA
Lomonosov Moscow State University; Moscow, Russia; onsirotkina@gmail.com
Address: Bld. 1, Leninskie Gory, 119991, Moscow, Russia

Статьи из журнала

РЕГИОНАЛЬНАЯ ОЦЕНКА ОПОЛЗНЕВОЙ ОПАСНОСТИ МОДИФИЦИРОВАННЫМ МЕТОДОМ АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ В ГЕОИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ (НА ПРИМЕРЕ РАЙОНА ШАПА ПРОВИНЦИИ ЛАОКАЙ ВЬЕТНАМА)

“Инженерная геология”, Том XVI, № 2/2021

Авторы: Зыонг В.Б, Фоменко И.К., Ву Х.Д., Нгуен Т.Х., Сироткина О.Н.

УСЛОВИЯ И ПРИЧИНЫ АКТИВИЗАЦИИ ОПАСНЫХ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ПРИ СТРОИТЕЛЬСТВЕ И ЭКСПЛУАТАЦИИ ОБЪЕКТОВ ИНФРАСТРУКТУРЫ В ПРЕДЕЛАХ СЕВЕРНОГО СИХОТЭ-АЛИНЯ

“Инженерная геология”, Том XVI, № 2/2021

Авторы: Квашук С.В., Богданов А.И.

В статье изложены результаты изучения экзогенных геологических процессов, существенно осложняющих эксплуатацию железнодорожной линии Комсомольск-на-Амуре — Советская Гавань на участке ст. Пивань — Косграмбо. Наибольшую опасность транспортным сооружениям представляют обвалы, осыпи, ...

К ВОПРОСУ О НЕОБХОДИМОСТИ ИЗУЧЕНИЯ ВЛИЯНИЯ БОЛОТ КАК БИОГЕОЦЕНОЗОВ НА ИЗМЕНЕНИЕ ИНЖЕНЕРНО-ГЕОЛОГИЧЕСКИХ УСЛОВИЙ

“Инженерная геология”, Том XVI, № 2/2021

Авторы: Дашко Р.Э., Карпенко А.Г.

В статье анализируются проблемы, связанные с негативным воздействием болотных отложений на подстилающие водонасыщенные песчано-глинистые грунты. Рассмотрены случаи аварийных ситуаций, которые развивались в процессе проведения работ по инженерной подготовке территории для ...

ВЛИЯНИЕ СОСТАВА СЛАНЦЕВЫХ ЗОЛ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ УКРЕПЛЕНИЯ ГЛИНИСТОГО ГРУНТА

“Инженерная геология”, Том XVI, № 2/2021

Автор: Ларионова Н.А.

Проблеме использования зол тепловых станций для укрепления грунтов в качестве самостоятельного вяжущего материала уделялось большое внимание в нашей стране и за рубежом. Она остается достаточно актуальной и в настоящее время, ...

ОПРЕДЕЛЕНИЕ НАПРЯЖЕНИЙ В МАССИВЕ ГОРНЫХ ПОРОД С ПОМОЩЬЮ АКУСТОЭМИССИОННОГО ЭФФЕКТА ПАМЯТИ

“Инженерная геология”, Том XVI, № 2/2021

Автор: Калинин Э.В.

Для изучения величин напряжений в массиве горных пород может быть применен акустоэмиссионный эффект памяти. Способность к сохранению и воспроизведению информации об испытанных природно-генетических и техногенных воздействиях является одной из наиболее ...