オーストリア・アルプスのツィルタール地域における地すべり感受性モデリングとインフラ曝露の評価

地すべりはアルプス地域における主要な脅威であり、急峻な地形、複雑な地質、局所的に集中するインフラが、地すべり災害に対する社会的な曝露を高める。本研究は、オーストリア（チロル州）のツィルタール（Zillertal）を対象として、ランダムフォレストによるモデリング手法を用い、地すべり感受性モデルを構築する。7つの地形計測学的、地質学的、構造的な条件因子を用いて高解像度の地すべり感受性マップを作成した。地すべりインベントリの位置精度は変動するものの、モデルは良好な性能と予測能力（AUC = 0.874）を達成した。実用性を高めるため、感受性クラスを交通インフラおよび市街地と重ね合わせた。その結果、高感受性ゾーン内において道路、鉄道、集落への曝露が顕著であることが示された。さらに、周辺地域における潜在的な曝露を評価するために500 mのバッファを適用し、流下（ランアウト）の可能性を暫定的に考慮した。総じて、本研究は、地すべりインベントリの位置精度が変動する状況でも、機械学習に基づく感受性モデリングが堅牢で計画に資する結果を生み得ることを示し、データ制約のあるアルプス環境におけるハザード評価への可能性を強調する。

https://doi.org/10.31223/x5q79r