Title Fenomenološki model gibanja klizišta Kostanjek na osnovi praćenja parametara klizanja : doktorski rad Title (english) A phenomenological model of the Kostanjek landslide movement based on the landslide monitoring parameters : doctoral thesis Author Martin Krkač Mentor Snježana Mihalić Arbanas (mentor)Committee member Kristijan Posavec (predsjednik povjerenstva)Committee member Snježana Mihalić Arbanas (član povjerenstva)Committee member Željko Arbanas (član povjerenstva)Committee member Ranko Žugaj (član povjerenstva)Committee member Josip Rubinić (član povjerenstva)Granter University of Zagreb Defense date and country 2015-07-17, Croatia Scientific / art field, TECHNICAL SCIENCES Universal decimal classificationUDC ) 55 - Geology. Meteorology. Hydrology Abstract U ovoj disertaciji prikazano je određivanje obrazaca gibanja klizišta i odnosa između gibanja i inicijatora klizišta Kostanjek, najvećeg klizišta u Republici Hrvatskoj, aktiviranog 1963. godine. Određivanje obrazaca gibanja i odnosa između gibanja i inicijatora klizanja omogućeno je na temelju kontinuiranog mjerenja parametara klizanja integriranim sustavom praćenja koji se naziva „Opservatorij za praćenje klizišta Kostanjek“, uspostavljenom u razdoblju od 2011. do 2013. godine. Opservatorij se
... More sastoji od 40- tak uređaja koji mjere gibanje klizišta, hidrološke uvjete te inicijatore klizanja. Odnosi između gibanja i inicijatora klizanja određeni su empirijski na temelju kontinuiranih nizova podataka te kao takvi predstavljaju fenomenološki model klizišta. Vremenski nizovi analiziranih podataka obuhvaća razdoblje praćenja od dvije godine, od siječnja 2013. do siječnja 2015. godine. Analizom gibanja određeno je da se na klizištu Kostanjek, koje je duboko translacijsko klizište koje se giba po potpuno razvijenoj kliznoj plohi, razlikuju obrazac bržeg i sporijeg gibanja, odnosno mirovanja. Početak i kraj svakog razdoblja bržeg i sporijeg gibanja određen je statističkom metodom analize točke promjene. Ukupno je izdvojeno pet razdoblja bržeg gibanja tijekom kojih se dogodilo preko 90% izmjerenih pomaka. Maksimalna izmjerena brzina u središnjem dijelu klizišta iznosi 4,8 mm/dan, dok su na rubovima klizišta brzine klizanja dva do tri puta manje. Ukupni kumulativni horizontalni pomak središnjeg dijela klizišta, izmjeren tijekom razdoblja praćenja, iznosi 426,09 mm. Statističkom analizom također je određeno da su razdoblja bržeg gibanja posljedica devet razdoblja podizanja razine podzemne vode, pri čemu su promjene razine podzemne vode iznosile od 0,19 m do 5,06 m. Razdoblja podizanja razine podzemne vode u piezometru na središnjem dijelu klizišta trajala su od šest do devet dana, a brzine promjene razine podzemne vode iznosile su do maksimalno 0,87 m/dan. Analizom je utvrđeno da brzina gibanja ovisi o razini podzemne vode, pri čemu njihov odnos nije linearan, već je opisan histerezom. Promjene razine podzemne vode, a time i razdoblja bržeg gibanja, posljedica su izrazito vlažnih razdoblja tijekom praćenja klizišta Kostanjek, što je određeno analizom povijesnih podataka o oborinama s meteorološke postaje Zagreb-Grič. Korelacijom između količine oborina za različita prethodna razdoblja i promjene razine podzemne vode utvrđeno je da oborine utječu na podizanje razine podzemne vode u razdoblju od prosječno sedam dana. Odnos između oborina i razine podzemne vode te razine podzemne vode i gibanja klizišta statistički su modelirani metodama višestruke linearne regresije i slučajnih šuma. Svrha uspostavljanja navedenih modela je predviđanje razine podzemne vode na temelju oborina te predviđanje gibanja klizišta na temelju razine podzemne vode. Pri izradi modela za predviđanje razine podzemne vode kao nezavisne varijable korištene su različite prethodne oborine, kumulativne oborine, efektivne oborine, modificirane oborine te utjecaji godišnjih doba. Modelima višestruke linearne regresije i slučajnih šuma određivan je izravan utjecaj oborina na dubinu do podzemne vode, ah i utjecaj na brzinu promjene razine podzemne vode. Nezavisne varijable koje imaju najveći utjecaj na razinu podzemne vode u spomenutim modelima su dugotrajne prethodne i efektivne oborine te vremenska razdoblja protekla od posljednje oborine u iznosu od 50 mm. Pri izradi modela za predviđanje brzine gibanja klizišta kao zavisne varijable korištene su razine podzemne vode, brzine promjene razine podzemne vode za različita razdoblja, ubrzanje promjene razine podzemne vode te utjecaji godišnjih doba. Nezavisne varijable koje imaju najveći utjecaj na brzinu gibanja klizišta, u modelima višestruke linearne regresije i slučajnih šuma, su razina podzemne vode i 7-dnevna brzina promjene razine podzemne vode. Usporedbom modela, na temelju statističkih pokazatelja kao što su srednja kvadratna pogreška modela i koeficijent korelacije između modeliranih i izmjerenih vrijednosti te fc-strukom unakrsnom vahdacijom i vahdacijom, pokazano je da modeh slučajnih šuma imaju manju pogrešku nego modeh višestruke linearne regresije, kako za predviđanje razine podzemne vode tako i za predviđanje brzine gibanja klizišta. Verifikacija fenomenološkog modela provedena je za razdoblje od 10 do 90 posljednjih dana praćenja tako što su prvo predviđene razine podzemne vode na temelju izmjerenih oborina, a zatim su iz predviđenih razina podzemne vode predviđene brzine gibanja klizišta, iz kojih su izračunati kumulativni pomaci klizišta. Na temelju srednje kvadratne pogreške između predviđenih i izmjerenih kumulativnih pomaka određeno je da je pogreška predviđanja prihvatljiva za razdoblje od 10 do 30 dana. Relativna pogreška predviđenog kumulativnog pomaka ovisi o duljim razdoblja predviđanja, ah i o kumulativnom pomaku tijekom razdoblja predviđanja. Daljnji razvoj fenomenološkog modela koji je dobiven metodom slučajnih šuma potrebno je provesti uključivanjem dužih vremenskih nizova podataka praćenja klizišta Kostanjek, čime bi se povećala točnost predviđanja gibanja klizišta. S obzirom na to da postojeći podaci o klizištu Kostanjek nisu dostatni za uspostavu pouzdanog modela koji se temelji na fizičkim značajkama, fenomenološki (empirijski) model gibanja klizišta Kostanjek trenutno predstavlja odgovarajući model za predviđanje u svrhu uspostave sustava ranog upozoravanja. Less Abstract (english) The thesis deals with the determination of the movement patterns and the relation between landslide movement and landslide triggers for Kostanjek landslide. The Kostanjek landslide is the biggest landslide in the Republic of Croatia, activated in 1963. The determination of the landslide movement patterns and the relation between landslide movement and triggers was performed on data continuously measured by the Kostanjek landslide monitoring system. The integrated monitoring system consists of
... More about 40 sensors that measure the landslide movement, the hydrological conditions and the landslide triggers. The relation between landslide movement and landslide triggers, determined empirically on the basis of continuous data series, represents a phenomenological landslide model. The Kostanjek landslide phenomenological model is defined on the basis of data collected over a monitoring period of two years, from January 2013 to January 2015. The Kostanjek landslide movement, interpreted as translational sliding along a fully developed sliding surface, consists of periods of faster displacement and periods of slower displacement or periods of rest. The beginning and the end of every period of faster or slower displacement is determined by statistical method of change point analysis. In total, five periods of faster displacement were determined in which more than 90% of cumulative landslide displacement occurred. The maximum measured velocity in the central part of landslide was 4.8 mm/day, while in the area near the landslide border velocities were two to three times lower. The total cumulative horizontal displacement, measured in the central part of landslide during the monitoring period, was 426.09 mm. Periods of faster displacement are the result of nine groundwater level rising periods, during which water levels rose from 0.19 m to 5.06 m. Statistical analysis also showed that the periods of groundwater level rising, detected in the piezometer in the central part of landslide, lasted from six to nine days, while the daily groundwater level changes were up to 0.87 m. Analyses revealed that the sliding velocity depends on groundwater level and that this relationship can be described with hysteresis. The groundwater level changes as well as the periods of faster displacement are result of extremely wet conditions during the monitoring period, which was determined according to historical data analysis from the meteorological station Zagreb-Grič. The result of correlation analysis between precipitation of different antecedent periods and groundwater level changes showed that precipitations usualy influence groundwater level over a seven days period. The relations between precipitation and groundwater level and groundwater level and landslide movement were statistically analyzed by multiple linear regression and random forest statistical methods. The purpose of development of these models is the prediction of groundwater level on the basis of precipitation data and the prediction of landslide movement based on the groundwater level data. In the process of the development of groundwater level prediction model, different types of precipitation parameters were used: different precipitation events, different anteceded precipitations, cumulative precipitations, effective precipitations, modified precipitations and influence of the season of the year. Modeling included influence of rainfall to groundwater level and influence of rainfall to groundwater level change rate. Independent variables, such as long lasting anteceded and effective precipitations and the time period from the last 50 mm precipitation have the greatest effect in all groundwater level prediction models. Groundwater level, groundwater level change rate for different periods, groundwater level change acceleration and the impact of the season of the year were used as independent variables for development of the landslide velocity prediction model. According to the analysis, independent variables such as groundwater level and seven-day groundwater level change rate have the greatest influence on the landslide movement prediction model. Model comparison, carried out on the basis of statistical indicators such as mean squared error of the model, correlation coefficient between measured and modeled values and the methods of k-fold cross validation and validation, demonstrated that the random forest model has a better prediction capability in both cases, i.e. for the groundwater level prediction and for the landslide velocity prediction. Verification of phenomenological model was performed for the period which encompasses the last 10 to 90 days of monitored period. Firstly, the groundwater levels were predicted from the precipitation data and secondly, the landslide velocities were predicted from the predicted groundwater levels, followed by calculation of cumulative landslide movements. Mean squared error and the difference between predicted and measured values of cumulative displacement showed that the error for the prediction period of 10 to 30 days is acceptable. Relative error of cumulative displacement prediction depends upon duration of the prediction period and on the cumulative displacement during the prediction period. It is possible to increase the prediction capability of landslide movement by further development of the phenomenological landslide model derived by random forest method, on the basis of longer time data series of the Kostanjek landslide monitoring. On the basis of the fact that there are no sufficient data for the development of a reliable physically based model of the Kostanjek landslide, the developed phenomenological model of the Kostanjek landslide movement is the most appropriate model for predictions for the purpose of establishing an early warning system. Less Keywords
klizište
sustav praćenja klizišta
parametri gibanja klizišta
pokretači klizanja
metoda slučajnih šuma
fenomenološki model
predviđanje klizišta
Keywords (english)
landslide
landslide monitoring system
landslide movement parameters
landslide triggering factors
random forest method
phenomenological model
landslide prediction
Language croatian URN:NBN urn:nbn:hr:169:969446 Promotion 2016-04-17 Study programme Title: Applied Geosciences, Mining and Petroleum Engineering Catalog URL http://katalog.nsk.hr/F/?func=direct&CON_LNG=ZAG&local_base=ZAG01_WEB&doc_number=000611070 Type of resource Text Extent XVII, 210 str. ; 30 cm File origin Born digital Access conditions Open access Terms of use Created on 2018-01-18 10:31:12
