Инженерная защита территорий

Рекомендации по количественному анализу оползневых рисков. Часть 5

Авторы
КОРОМИНАС Х. Факультет геотехники и наук о Земле Технического университета Каталонии, г. Барселона, Испания

ВАН ВЕСТЕН К.

Факультет геоинформатики и наблюдений за Землей Университета Твенте, г. Энсхеде, Нидерланды

ФРАТТИНИ П.

Факультет наук о Земле и окружающей среде Миланского университета Бикокка, г. Милан, Италия

КАШИНИ Л.

Факультет гражданского строительства Университета Салерно, г. Салерно, Италия

МАЛЕ Ж.-П.

Национальный центр научных исследований при Страсбургском институте физики Земли, г. Страсбург, Франция

ФОТОПУЛУ С.

Отделение по исследованиям геотехнической сейсмостойкости и динамики грунтов факультета гражданского строительства Университета Аристотеля в Салониках, г. Салоники, Греция

КАТАНИ Ф.

Факультет наук о Земле Флорентийского университета, г. Флоренция, Италия

ВАН ДЕН ЭКХАУТ М.

Институт окружающей среды и устойчивого развития Объединенного исследовательского центра Европейской комиссии, г. Испра, Италия

МАВРОУЛИ О.

Факультет геотехники и наук о Земле Технического университета Каталонии, г. Барселона, Испания

АЛЬЯРДИ Ф.

Факультет наук о Земле и окружающей среде Миланского университета Бикокка, г. Милан, Италия

ПИТИЛАКИС К.

Отделение по исследованиям геотехнической сейсмостойкости и динамики грунтов факультета гражданского строительства Университета Аристотеля в Салониках, г. Салоники, Греция

ВИНТЕР М.Г.

Лаборатория транспортных исследований (TRL), г. Эдинбург, Великобритания

ПАСТОР М.

Институт инженеров путей сообщения Мадридского политехнического университета, г. Мадрид, Испания

ФЕРЛИЗИ С.

Факультет гражданского строительства Университета Салерно, г. Салерно, Италия

ТОФАНИ В.

Факультет наук о Земле Флорентийского университета, г. Флоренция, Италия

ЭРВАС Й.

Институт окружающей среды и устойчивого развития Объединенного исследовательского центра Европейской комиссии, г. Испра, Италия

СМИТ Дж.Т.

Компания Golder Associates (ранее – TRL), г. Бурн-Энд, графство Бакингемшир, Великобритания


Представляем пятую часть немного сокращенного адаптированного перевода обзорной статьи международной группы авторов «Рекомендации по количественному анализу оползневых рисков» (Corominas et al., 2014), опубликованной в 2014 году в рецензируемом научном журнале Bulletin of Engineering Geology and the Environment («Бюллетень по инженерной геологии и окружающей среде»), который выпускается издательством Springer Science+Business Media от имени Международной ассоциации инженерной геологии и окружающей среды.

Сегодня приводим начало раздела по оценке оползневой опасности, где рассматриваются оценка возможного времени возникновения оползней и определение триггерных зависимостей между их величиной и частотой. Напомним, что в предыдущих, настоящей и последующих частях нумерация формул, рисунков и таблиц сквозная, а список литературы увеличивается по мере публикации продолжений.

Перевод статьи выполнен при поддержке ГК «ПЕТРОМОДЕЛИНГ» и Алексея Бершова.

 

 

ОЦЕНКА ОПОЛЗНЕВОЙ ОПАСНОСТИ

 

Оценка оползневой опасности направлена на определение пространственной и временнОй вероятности возникновения оползней в интересующей области, а также способа их распространения, размера и интенсивности. Полный анализ должен учитывать все возможные механизмы разрушения склонов, реактивизацию спящих и ускорение движения активных оползней.

Хорошо известное определение оползневой опасности относится к вероятности возникновения оползня заданной величины [205]. Величина – это мера размера оползня, которая обычно выражается либо через площадь, либо через объем. Однако величина оползня не является подходящим дескриптором опасности. Хотя и можно ожидать, что чем больше оползень, тем выше потенциальный ущерб, это не всегда так. Крупный оползень объемом в сотни миллионов кубических метров, ползущий со скоростью всего несколько миллиметров в год, нанесет лишь очень небольшой ущерб зданиям или другим объектам инфраструктуры и будет представлять незначительную угрозу для людей. Напротив, камнепад объемом в несколько сотен кубических метров, движущийся со скоростью в десятки метров в сеунду, способен нанести значительный ущерб зданиям и сооружениям и привести к человеческим жертвам.

Разрушительность оползней лучше всего определяется через их интенсивность [206]. Интенсивность выражается по-разному в зависимости от механизма распространения. Для оползней, которые оказывают локальные воздействия (таких как камнепады), можно использовать скорость в сочетании с объемом или кинетической энергией. Для медленно движущихся оползней применяют дифференциальное смещение или полное смещение (которое может привести к повреждению или смещению конструктивных элементов). Для характеристики интенсивности движения обломочного материала, подобного потоку, могут быть использованы толщина, максимальный расход материала на единицу ширины или давление при ударе.

Оценить интенсивность оползня непросто, поскольку она не является его неотъемлемой характеристикой. Она изменяется вдоль траектории и должна быть либо измерена, либо рассчитана с использованием динамических моделей, в которых в качестве входного параметра берется объем оползня. Для территорий, затронутых медленно движущимися оползнями, в качестве показателя интенсивности использовалась их величина [207]. Хотя концептуально это и не является правильным, но может быть практическим способом выбора между различными вариантами планирования землепользования.

Независимо от масштаба работ, оценка опасности должна определять временнЫе рамки возникновения оползней всех потенциальных типов и их интенсивность в любом рассматриваемом месте. Это наиболее сложная часть оценки, поскольку:

  1. разные типы оползней могут происходить в течение разных периодов времени;
  2. интересующий район может подвергнуться воздействию оползней, возникших в разных по расположению зонах зарождения;
  3. частота оползней, наблюдаемая в любой рассматриваемой местности или на любом участке, будет меняться с расстоянием от зоны зарождения.

Более подробно эти вопросы будут рассмотрены позже.

 

Время возникновения оползней

 

Время возникновения оползней обычно выражается через частоту, период повторяемости или вероятность превышения (exceedance probability).

Частота представляет собой количество событий за определенный промежуток времени (например, за год для годовой частоты). Ее можно легко оценить на основе эмпирических данных.

Период повторяемости – это величина, обратная годовой вероятности. Он относится к среднему интервалу времени, в течение которого ожидается событие определенной величины.

Вероятность превышения можно рассматривать как вероятность того, что одно или несколько событий произойдут в определенный период независимо от их величины [208]. Или же, если учитывать величину, ее можно рассматривать как вероятность того, что оползень размером, равным или превышающим определенное значение, произойдет в течение определенного периода. Вероятность превышения предпочтительна в качестве показателя возможного времени возникновения оползней для количественного вероятностного анализа опасности. Она может быть получена на основе частоты (или периода повторяемости) с использованием соответствующей вероятностной модели (биномиальной модели или модели Пуассона) [208] или с применением степенного распределения [209].

Частота оползней может быть абсолютной или относительной [42]. Абсолютная частота выражает количество наблюдаемых событий в единице рельефа (например, на склоне, конусе выноса, водоразделе и т.д.). Она может включать либо повторяющиеся первые разрушения склона, либо случаи реактивизации спящих оползней, либо эпизоды ускорения активных оползней (всплесков оползневой активности). Типичные оползневые события, которые рассматриваются как повторяющиеся, – это камнепады и обломочные потоки.

Относительная частота – это нормализованная частота. Обычно она выражается как отношение числа наблюдаемых оползней к единице площади (то есть как количество оползней на квадратный километр в год) или длины. Относительная частота уместна при работе с большими территориями и/или с небольшими масштабами карт, особенно при многократном возникновении региональных оползневых событий (MORLE – multiple occurrence of regional landslide events) [120]. Карты масштабов менее 1:25 000 не могут эффективно отражать частоту возникновения небольших оползней (до нескольких тысяч кубических метров), поскольку они слишком малы для того, чтобы данные о них можно было наносить на карту и обрабатывать по отдельности.

Теперь опишем подходы, традиционно применяемые для оценки вероятности возникновения оползней.

 

Эвристические методы (оценочный подход)

 

Эвристические методы основаны на экспертных оценках группы специалистов, мнения которых могут быть количественно оценены путем присвоения вероятностей.

Одним из способов систематизации эвристических оценок является использование деревьев событий. Анализ с помощью такого дерева – это графическое представление всех событий, которые могут произойти в системе. Используя логическую модель, можно определить и количественно оценить вероятности возможных последствий исходного события. По мере увеличения числа возможных последствий это изображение разрастается подобно ветвям дерева [210]. Чтобы количественно оценить вероятности различных альтернатив, необходимо определить вероятности узлов ветвления. Вероятность того, что тот или иной путь по дереву приведет к определенному последствию, такому как разрушение склона, является просто произведением соответствующих вероятностей узлов ветвления [27, 211, 212].

 

Рациональные методы (геомеханический подход)

 

Вероятность разрушения склона может быть определена с помощью анализа его устойчивости и численного моделирования. Важно отметить, что результаты этих методов могут быть реализованы на ГИС-платформах и использованы для подготовки карт, показывающих потенциальные вероятности возникновения оползней в зонах их зарождения на склонах. Однако эти результаты не предназначены для изображения путей движения оползней или зон их отложений.

Геомеханический подход предполагает, что разрушение склона зависит от пространства, времени и напряжений в грунте. Он позволяет рассчитать коэффициент устойчивости или вероятность разрушения склона. Принимается, что последняя представляет собой вероятность того, что коэффициент устойчивости будет меньше единицы. Для оценки этой вероятности было разработано несколько методов, таких как метод второго момента первого порядка (FOSM – First Order Second Moment), методы точечных оценок и моделирование методом Монте-Карло [213–215]. В них учитываются неопределенности во входных параметрах. Чтобы определить вероятность возникновения оползня, необходимо четко связать анализ устойчивости склона с триггерным фактором с помощью известной вероятности.

Устойчивость склона можно связать с гидрогеологическими моделями для моделирования влияния дождей на стабильность грунтов. Для отдельных оползней местного или регионального масштаба могут применяться динамические гидрогеологические 2D модели (моделирующие неустановившееся движение подземных вод) либо 3D конечноэлементные или конечноразностные модели [216–219 ]. Для неглубоких оползней можно провести анализ в региональном масштабе, используя упрощенные гидрогеологические методы, которые могут быть реализованы в рамках ГИС-анализа пространственного распределения [84, 101, 143, 220–222].

 

Эмпирическая вероятность

 

Вероятностные модели могут быть разработаны на основе наблюдаемой частоты прошлых оползневых событий. Этот подход реализуется сходно с гидрогеологическим анализом и позволяет получить годовые вероятности возникновения оползней. В этом случае оползни считаются повторяющимися событиями, которые происходят случайным образом и независимо. Эти допущения не полностью справедливы, в частности в том, что эти события являются независимыми и что внешние (например, климатические) условия являются статичными. Однако такие допущения можно принять в качестве подхода первого порядка – и довольно часто анализ частот является единственным возможным методом оценки временнОй вероятности возникновения оползней.

Для получения вероятности схода оползня обычно используют биномиальное распределение или распределение Пуассона [208]. Биномиальное распределение может быть применено в случаях, когда рассматриваются дискретные интервалы времени и за каждый интервал (обычно за год) выполняется только одно наблюдение, как это обычно бывает при анализе частоты наводнений. Годовая вероятность оползневого события заданной величины, которое происходит в среднем один раз в T лет, определяется так:

 

где T – период повторяемости события; λ – ожидаемая частота будущих событий.

 

Распределение Пуассона получается как предельный случай биномиального распределения, когда приращения времени очень малы (стремятся к нулю). Поэтому его можно считать распределением с практически непрерывным временем. Годовая вероятность возникновения оползней n по пуассоновской модели определяется в соответствии с формулой:

 

где λ – ожидаемая частота будущих оползней.

 

С другой стороны, вероятность возникновения одного или нескольких оползней за t лет:

 

что в значительной степени зависит от величины оползня.

 

Следовательно, для количественной оценки оползневой опасности необходимо установить зависимости между величиной и частотой (выполнить анализ повторяемости «величина – частота»). Необходимо учитывать, что разные типы оползней происходят с разной периодичностью. Если одно и то же место потенциально подвержено воздействию различных типов оползней из разных источников, то вероятность оползневых событий там будет больше и необходимо рассчитать их совокупную частоту.

 

Непрямые (косвенные) подходы

 

В последние десятилетия стало вызывать большой интерес определение пороговых количеств осадков и сейсмических воздействий, вызывающих оползни. Если построить характерные для того или иного региона кривые «интенсивность – продолжительность» для атмосферных осадков и сопоставить их с наблюдаемыми оползневыми событиями, то можно определить соотношения интенсивности и длительности дождей, вызывающие неглубокие оползни и обломочные потоки [223, 224].

После определения критического количества осадков (или сейсмического воздействия) принимается, что период повторяемости оползней равен периоду повторяемости критического триггера. Такие типы зависимостей дают оценку того, как часто на исследуемой территории происходят оползни, но не того, какие склоны разрушатся, и не того, какими будут размеры разрушений. В этом случае вероятность дождей, вызывающих оползни, позволяет рассчитать относительную частоту оползневых событий (то есть количество оползней на квадратный километр в год), что полезно для регионального анализа по оползням сходных размеров [121].

Региональные события, вызывающие оползни, могут сосуществовать с другими региональными (например, с таянием снега) или локальными (например, с речной эрозией) триггерами. В этом случае период повторяемости, полученный на основе регионального триггера, является лишь минимальной оценкой частоты оползневых событий.

 

Зависимости между величиной и частотой оползней

 

Основой количественной оценки оползневой опасности является зависимость между величиной и частотой оползней.

Без обоснованной оценки вероятности возникновения оползней, выраженной в терминах ожидаемой годовой частоты оползневых событий заданной величины или превышающих пороговую величину, количественная оценка оползневой опасности невыполнима. В этом случае проблема может быть решена только в терминах предрасположенности участков к возникновению оползней (например, с определением пространственной вероятности [225]).

Определенные зависимости «величина – частота» наблюдались для разных опасных природных событий (например, для землетрясений, наводнений). Первая хорошо установленная зависимость «величина – частота» была предложена в сейсмологии – для связи между магнитудой землетрясения и совокупной частотой (общим числом землетрясений для заданного региона и определенного промежутка времени) по закону Гутенберга – Рихтера:

 

где N(m) – совокупное число землетрясений с магнитудой m, равной или большей, чем M; a, b – константы.

 

Функция плотности вероятности в соответствии с уравнением (6) может быть рассчитана как производная соответствующей совокупной функции плотности. На практике при моделировании землетрясений используются ограниченные версии зависимости Гутенберга – Рихтера, которые учитывают нижний предел для магнитуды землетрясения, а также ожидаемый верхний предел [226].

Ранее проводившиеся исследования [227, 228] показали, что зависимость между величиной и совокупной частотой оползневых событий не зависит от масштаба и что для широкого диапазона величин оползней эта зависимость следует степенному закону, который формально эквивалентен уравнению Гутенберга – Рихтера:

 

где NCL – совокупное количество оползней величиной, равной или большей, чем A; AL – величина оползня (обычно выражаемая в виде его объема или площади); C, α – константы.

 

Сходное распределение можно использовать для некумулятивного распределения оползней [184]:

 

где NL – несовокупное число оползней величиной, равной или большей, чем A; AL – величина оползня (обычно выражаемая в виде его объема или площади); C', β – константы.

 

Построение и интерпретация связей «величина – частота» обсуждались несколькими исследователями (например, [184, 229–232]). Степенные законы обычно можно скорректировать с учетом распределения частот событий в заданном классе величины выше определенной пороговой. Ниже этого порога может возникнуть характерный эффект «ролловера (перегиба)» (rollover), что приведет к отклонению от степенного закона и нереалистичной недооценке более мелких событий. В то же время некоторые исследователи считают, что эффект «ролловера» обычно не наблюдается в случае полной инвентаризации и что уполаживание кривых «величина – частота» в сторону малых значений величины связано с эффектами цензурирования (усечения) выборки [230, 233, 234 ]. Другие полагают, что эффект «ролловера» является результатом фактических физиографических (природоописательных) ограничений [228, 231] или удерживающего эффекта корневых систем (effect of root cohesion) [235].

 

Производные от зависимостей «величина  частота»

 

В зависимости от того, в региональном или локальном масштабе были получены соотношения «величина – частота», могут применяться разные подходы. В таблицах 10 и 11 приведены списки возможных работ по подготовке соотношений «величина – частота» с использованием различных подходов или наборов данных. Величина может быть выражена либо в терминах многократного возникновения региональных оползневых событий (MORLE – multiple occurrence of regional landslide events), либо в виде размера отдельного оползня.

 

Таблица 10. Действия, которые надо выполнить для получения пространственно не приуроченных зависимостей «величина – частота» для оползней

 

Таблица 11. Действия, которые надо выполнить для получения пространственно приуроченных зависимостей «величина – частота» для оползней

 

При анализе в региональном масштабе может быть установлена зависимость между интенсивностью триггерного воздействия (количеством атмосферных осадков, интенсивностью дождей, силой землетрясения) и величиной многократного возникновения региональных оползневых событий (MORLE – multiple occurrence of regional landslide events), которая определяется либо общим числом оползней, либо, предпочтительно, плотностью распределения оползней на рассматриваемой территории (то есть количеством оползней на квадратный километр) [255]. Такие зависимости были получены для некоторых задокументированных случаев сильных ливней [121] и землетрясений [105]. Зависимости «величина – частота» также могут быть установлены на основе анализа аэрофотоснимков или спутниковых изображений, полученных через известные промежутки времени. Эти зависимости могут быть справедливы на региональном уровне, но не для какого-либо конкретного склона или субрегиона. Важно отметить, что при анализе путем вышеупомянутых региональных подходов не учитывается дальность перемещения оползней (см. таблицу 10).

При анализе в локальном масштабе зависимость «величина – частота», рассчитанная для зоны зарождения, может существенно отличаться от зависимости, рассчитанной для зоны ниже по склону, поскольку объем оползня влияет на дальность его перемещения и на площадь, покрываемую оползневыми отложениями. Следовательно, частота оползней на любом участке местности обусловлена как возникновением разрушений склонов, так и вероятностью влияния соседних участков.

Таким образом, вероятность того, что данный участок склона будет затронут оползнем, зависит от частоты инициирования, которая должна быть масштабирована в соответствии с частотой дальности перемещения, в свою очередь зависящей от динамики оползня, описываемой подходящими моделями [256]. Для зонирования опасных мест такое масштабирование может рассматриваться как неважное для оползней с маленькой дальностью перемещения – и тогда опасность может оцениваться в зависимости от зоны зарождения. И наоборот, в случае оползней с большой дальностью перемещения в локальном или детальном (сайт-специфическом) масштабе зависимости «величина – частота», полученные для зоны зарождения, должны быть скомбинированы с моделями дальности перемещения для получения пространственно зависимых частот оползней разной величины (см. таблицы 10, 11).

 

Ограничения для зависимостей «величина  частота»

 

Кривые «величина – частота» должны применяться с осторожностью. Ограничения в отношении их достоверности и практической применимости включают статистическую надежность и степень, в которой процессы, используемые для их определения, отражают соответствующие реальные физические процессы.

На статистическую надежность этих кривых влияет то, что редко бывают доступны базы исторических данных и инвентаризации оползневых событий (предпочтительные источники информации для этих кривых), а также то, что в реальности может оказаться невыполнимым сбор детальных (сайт-специфических) данных для больших территорий или при бюджетных ограничениях.

Более того, размеры оползней, представленные в базах исторических данных, могут быть неполными или оценочными [252] – с точностью до порядка их величины [233]. Данные могут быть неполными как в пространственном (если выборка данных производилась только в определенных подобластях), так и во временнОм (если данные регистрировались только для определенных промежутков времени) отношении.

Недостаточность выборки для оползней малой величины может быть связана с наличием порога обнаружения (например, при камнепадах со склонов вдоль дорог очень маленькие упавшие блоки могут не считаться оползнями или, даже если они считаются таковыми, их могут не регистрировать, о них могут не сообщать) или с «системной цензурой» из-за факторов, влияющих на физические процессы, связанные с оползнем (например, эффективных контрмер, принятых выше по склону от границы территории сбора данных).

Не следует использовать кривые «величина – частота», полученные на основе одного аэрофотоснимка или спутникового изображения или в ходе одной полевой кампании. Инвентаризации такого типа не отражают фактические частоты возникновения оползней разной величины, поскольку многие небольшие оползни исчезли из-за эрозии, и поскольку они неадекватно учитывают случаи реактивизации крупных оползней [42].

Ключевой вопрос – можно ли экстраполировать частоту возникновения небольших оползней в регионе на прогнозирование частоты возникновения крупных оползней, и наоборот. Ответ на этот вопрос не является очевидным. Как указали авторы работы [257], основываясь на анализе обломочных потоков и обломочных лавин, кривая «величина – частота», полученная для региона, занижала бы реальные размеры, если бы применялась к меньшему субрегиону с относительно высокими склонами, и завышала бы их, если бы применялась к соседнему субрегиону с более низкими склонами. Еще бОльшая ошибка может возникнуть, если попытаться оценить вероятность схода оползней определенной величины на определенном участке склона известной высоты.

 

Перевод статьи выполнен при поддержке ГК «ПЕТРОМОДЕЛИНГ» и Алексея Бершова.

-

Продолжение раздела по оценке оползневой опасности и остальной части статьи следует.

 


ИСТОЧНИК ДЛЯ ПЕРЕВОДА

Corominas J., Van Westen C., Frattini P., Cascini L., Malet J.-P., Fotopoulou S., Catani F., Van Den Eeckhaut M., Mavrouli O., Agliardi F., Pitilakis K., Winter M.G., Pastor M., Ferlisi S., Tofani V., Hervas J., Smith J.T. Recommendations for the quantitative analysis of landslide risk // Bulletin of Engineering Geology and the Environment. 2014. Vol. 73. № 2. P. 209–263. DOI:10.1007/s10064-013-0538-8. URL: https://www.researchgate.net/publication/259032330_Recommendations_for_the_quantitative_analysis_of_landslide_risk.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ, ИСПОЛЬЗОВАННОЙ АВТОРАМИ ПЕРЕВЕДЕННОЙ СТАТЬИ

  1. Fell R., Corominas J., Bonnard Ch., Cascini L., Leroi E., Savage W.Z. Guidelines for landslide susceptibility, hazard and risk zoning for land use planning (on behalf of the JTC-1 Joint Technical Committee on Landslides and Engineered Slopes) // Eng. Geol. 2008. Vol. 102. P. 85–98.
  2. TC32 – Technical Committee 32 (Engineering Practice of Risk Assessment and Management) of the International Society of Soil Mechanics and Geotechnical Engineering (ISSMGE). Risk assessment – glossary of terms. 2004. URL: http://www.engmath.dal.ca/tc32/2004Glossary_Draft1.pdf.
  3. Terminology of disaster risk reduction. Geneva: United Nations International Strategy for Disaster Reduction (UN-ISDR). 2004. URL: http://www.unisdr.org/eng/library/lib-terminology-eng%20home.htm.
  4. Cruden D.M., Varnes D.J. Landslide types and processes // Landslides – investigation and mitigation: Transportation Research Board Special Report № 247 (ed. by A.T. Turner, R.L. Schuster). Washington, DC: National Academy Press, 1996. P. 36–75.
  5. Hungr O., Evans S.G., Bovis M.J., Hutchinson J.N. A review of the classification of landslides of the flow type // Environ. Eng. Geosci. 2001. Vol. VII. № 3. P. 221–238.
  6. Hungr O., Leroueil S., Picarelli L. Varnes classification of landslide types, an update // Eberhardt E., Froesse C., Turner A.K., Leroueil S. (eds). Landslides and engineered slopes: protecting society through improved understanding. Boca Raton: CRC Press, 2012. Vol. 1. P. 47–58.
  7. IAEG Commission on Landslides. Suggested nomenclature for landslides // Bull. Int. Assoc. Eng. Geol. 1990. Vol. 41. P. 13–16.
  8. Petley D.N. Landslides and engineered slopes: protecting society through improved understanding // Eberhardt E., Froese C., Turner A.K., Leroueil S. (eds). Landslides and engineered slopes. London: CRC, 2012. Vol. 1. P. 3–13.
  9. OFAT, OFEE, OFEFP. Recommandations 1997: prise en compte des dangers dus aux mouvements de terrain dans le cadre des activites de l’amenagement du territoire. Berne: OCFIM, 1997. 42 p.
  10. Assessment of landslide risk in natural hillsides in Hong Kong: Report № 191. Hong Kong: Hong Kong Geotechnical Engineering Office (GEO), 2006. 117 p.
  11. Guidelines for landslide susceptibility, hazard and risk zoning for land use management // Aust. Geomech. Australian Geomechanics Society (AGS) Landslide Taskforce Landslide Zoning Working Group, 2007. Vol. 42. № 1. P. 13–36.
  12. Fell R., Corominas J., Bonnard Ch., Cascini L., Leroi E., Savage  W.Z. Guidelines for landslide susceptibility, hazard and risk zoning for land-use planning (on behalf of the JTC-1 Joint Technical Committee on Landslides and Engineered Slopes) // Comment. Eng. Geol. 2008. Vol. 102. P. 99–111.
  13. Corominas J. et al. (eds) SafeLand Deliverable D2.1: overview of landslide hazard and risk assessment practices. 2010. URL: http://www.safeland-fp7.eu/.
  14. Lee E.M., Jones D.K.C. Landslide risk assessment. London: Thomas Telford, 2004. 454 p.
  15. Glade T., Anderson M., Crozier M.J. Landslide hazard and risk. Chichester: Wiley, 2005. 802 p.
  16. Smith K., Petley D.N. Environmental hazards: assessing risk and reducing disaster. London: Taylor & Francis, 2008.
  17. Van Westen C.J., Van Asch T.W.J., Soeters R. Landslide hazard and risk zonation: why is it still so difficult? // Bull. Eng. Geol. Environ. 2005. Vol. 65. P. 167–184.
  18. IUGS Working Group on Landslides, Committee on Risk Assessment. Quantitative risk assessment for slopes and landslides – the state of the art // Cruden D., Fell R. (eds). Landslide risk assessment. Amsterdam: A.A. Balkema, 1997. P. 3–12.
  19. Brabb E.E., Pampeyan E.H., Bonilla M.G. Landslide susceptibility in San Mateo County, California // Misc. Field Studies, map MF-360 (scale 1:62500). Reston: US Geological Survey, 1972.
  20. Humbert M. Les mouvements de terrains // Principes de realisation d’une carte previsionnelle dans les Alpes // Bull. du BRGM. Sect. III. 1972. Vol. 1. P. 13–28.
  21. Kienholz H. Map of geomorphology and natural hazards of Grindelwald, Switzerland, scale 1:10000 // Artic Alp. Res. 1978. Vol. 10. P. 169–184.
  22. Brand E.W. Special lecture: landslide risk assessment in Hong Kong // Proceedings of the V International Symposium on Landslides, Lausanne, Switzerland. Amsterdam: A.A. Balkema, 1988. Vol. 2. P. 1059–1074.
  23. Wong H.N., Chen Y.M., Lam K.C. Factual report on the November 1993 natural terrain landslides in three study areas on Lantau Island: GEO Report № 61. Hong Kong: Geotechnical Engineering Office (GEO), 1997. 42 p.
  24. Hardingham A.D., Ho K.K.S., Smallwood A.R.H., Ditchfield C.S. Quantitative risk assessment of landslides – a case history from Hong Kong // Proceedings of the seminar on geotechnical risk management. Geotechnical Division, Hong Kong, 1998. Hong Kong: Hong Kong Institution of Engineers, 1998. P. 145–152.
  25. Wong H.N., Ho K.K.S. Overview of risk of old man-made slopes and retaining walls in Hong Kong // Proceedings of the Seminar on Slope Engineering in Hong Kong, Hong Kong, 1998. Hong Kong: A.A. Balkema, 1998. P. 193–200.
  26. Ho K.K.S,, Leroi E., Roberds B. Quantitative risk assessment – application, myths and future direction // Proceedings of the International Conference on Geotechnical and Geological Engineering (GeoEng2000), Melbourne, Australia, 9–24 November 2000. Vol. 1. P. 269–312.
  27. Wong H.N. Landslide risk assessment for individual facilities – state of the art report // Hungr O., Fell R., Couture R., Eberhardt E. (eds.) Proceedings of the International Conference on Landslide Risk Management. London: Taylor & Francis, 2005. P. 237–296.
  28. Landslide risk management concepts and guidelines // Aust. Geomech. Australian Geomechanics Society (AGS), 2000. Vol. 35. № 1. P. 49–92.
  29. Cascini L. Applicability of landslide susceptibility and hazard zoning at different scales // Eng, Geol, 2008. Vol. 102. P. 164–177.
  30. Cascini L., Bonnard Ch., Corominas J., Jibson R., Montero-Olarte J. Landslide hazard and risk zoning for urban planning and development – state of the art report // Hungr O., Fell R., Couture R., Eberhardt E. (eds). Landslide risk management. Amsterdam: A.A. Balkema, 2005. P. 199–235.
  31. Nadim F., Kjeksta O. Assessment of global high-risk landslide disaster hotspots // Sassa K., Canuti P. (eds). Landslides – disaster risk reduction. Berlin: Springer, 2009. P. 213–221.
  32. Nadim F., Kjekstad O., Peduzzi P., Herold C., Jaedicke C. Global landslide and avalanche hotspots // Landslides. 2006. Vol. 3. № 2. P. 159–174.
  33. Fell R., Ho K.K.S., Lacasse S., Leroi E. A framework for landslide risk assessment and management // Hungr O., Fell R., Couture R., Eberhardt E. (eds). Landslide risk management. London: Taylor and Francis, 2005. P. 3–26.
  34. Soeters R., Van Westen C.J. Slope instability recognition, analysis and zonation // Turner A.K., Schuster R.L. (eds). Landslides investigation and mitigation: TRB Special Report 247. Washington, DC: National Academy Press, 1996. P. 129–177.
  35. Leroi E., Bonnard Ch., Fell R., McInnes R. Risk assessment and management – state of the art report // Hungr O., Fell R., Couture R., Eberhardt E. (eds). Landslide risk management. Amsterdam: A.A. Balkema, 2005. P. 159–198.
  36. Van Westen C.J., Castellanos Abella E.A., Sekha L.K. Spatial data for landslide susceptibility, hazards and vulnerability assessment: an overview// Eng. Geol. 2008. Vol. 102. № 3–4. P. 112–131.
  37. Crosta G.B., Agliardi F., Frattini P., Sosoi R. (eds). SafeLand Deliverable 1.1: landslide triggering mechanisms in Europe – overview and state of the art. Identification of mechanisms and triggers. 2012. URL: http://www.safeland-fp7.eu/.
  38. Glade T., Crozier M.J. A review of scale dependency in landslide hazard and risk analysis // Glade T., Anderson M., Crozier M.J. (eds). Landslide hazard and risk. London: Wiley, 2005. P. 75–138.
  39. Turner A.K., Schuster L.R. (eds). Landslides, investigation and mitigation: Transportation Research Board Special Report 247. Washington, DC: National Research Council, National Academy Press, 1996. 673 p.
  40. Springman S., Seward L., Casini F., Askerinejad A., Malet J.-P., Spickerman A., Travelletti J. (eds). SafeLand Deliverable D1.3: analysis of the results of laboratory experiments and of monitoring in test sites for assessment of the slope response to precipitation and validation of prediction models. 2011. URL: http://www.safeland-fp7.eu/.
  41. Jongmans D., Garambois S. Geophysical investigation of landslides: a review // Bull. Soc. Geol. France. 2007. Vol. 178. P. 101–112.
  42. Corominas J., Moya J. A review of assessing landslide frequency for hazard zoning purposes // Eng. Geol. 2008. Vol. 102. P. 193–213.
  43. Cepeda J., Colonnelli S., Meyer N.K., Kronholm K. SafeLand Deliverable D1.5: statistical and empirical models for prediction of precipitation-induced landslides. 2012. URL: http://www. safeland-fp7.eu/.
  44. Pitilakis K., Fotopoulou S. et al. (eds.). SafeLand Deliverable D2.5: physical vulnerability of elements at risk to landslides: methodology for evaluation, fragility curves and damage states for buildings and lifelines. 2011. URL: http://www.safeland-fp7.eu/.
  45. Metternicht G., Hurni L., Gogu R. Remote sensing of landslides: an analysis of the potential contribution to geo-spatial systems for hazard assessment in mountainous environments // Remote Sens. Environ. 2005. Vol. 98. № 23. P. 284–303.
  46. Singhroy V. Remote sensing of landslides // Glade T., Anderson M., Crozier M.J. (eds.). Landslide hazard and risk. Chichester: Wiley, 2005. P. 469–492.
  47. Kaab A. Photogrammetry for early recognition of high mountain hazards: new techniques and applications // Phys. Chem. Earth. Part B. 2010. Vol. 25. № 9. P. 765–770.
  48. Michoud C., Abellan A., Derron M.H., Jaboyedoff M. (eds.). SafeLand Deliverable D4.1: review of techniques for landslide detection, fast characterization, rapid mapping and long-term monitoring. 2010. URL: Available at http://www.safeland-fp7.eu/.
  49. Stumpf A., Malet J.-P. Kerle N. SafeLand Deliverable D4.3: creation and updating of landslide inventory maps, landslide deformation maps and hazard maps as inputs for QRA using remote-sensing technology. 2011. URL: http://www.safeland- fp7.eu/.
  50. WP/WLI. A suggested method for describing the activity of a landslide // Bull. Int. Assoc. Eng. Geol. 1993. Vol. 47. P. 53–57.
  51. Guzzetti F., Mondini A.S., Cardinali M., Fiorucci F., Santangelo M., Chan K.T. Landslide inventory maps: new tools for an old problem // Earth. Sci. Rev. 2012. Vol. 112. P. 42–66.
  52. Cardinali M. A geomorphological approach to the estimation of landslide hazards and risk in Umbria, Central Italy // Nat. Hazards Earth. Syst. Sci. 2002. Vol. 2. P. 57–72.
  53. Haugerud R.A., Harding D.J., Johnson S.Y., Harless J.L., Weaver C.S., Sherrod B.L. High-resolution LiDAR topography of the Puget Lowland. Washington – a bonanza for earth science // GSA Today. 2003. Vol. 13. P. 4–10.
  54. Ardizzone F., Cardinali M., Galli M., Guzzetti F., Reichenbach P. Identification and mapping of recent rainfall-induced landslides using elevation data collected by airborne Lidar // Nat. Hazards Earth. Syst. Sci. 2007. Vol. 7. P. 637–650.
  55. Van Den Eeckhaut M., Reichenbach P., Guzzetti F., Rossi M., Poesen J. Combined landslide inventory and susceptibility assessment based on different mapping units: an example from the Flemish Ardennes, Belgium // Nat. Hazards Earth. Syst. Sci. 2009. Vol. 9. № 2. P. 507–521.
  56. Razak K.A., Straatsma M.W., van Westen C.J., Malet J.-P., de Jong S.M. Airborne laser scanning of forested landslides characterization: terrain model quality and visualization // Geomorphology. 2011. Vol. 126. P. 186–200.
  57. Hervas J., Barredo J.I., Rosin P.L., Pasuto A., Mantovani F., Silvano S. Monitoring landslides from optical remotely sensed imagery: the case history of Tessina landslide, Italy // Geomorphology. 2003. Vol. 54. P. 63–75.
  58. Borghuis A.M., Chang K., Lee H.Y. Comparison between automated and manual mapping of typhoon-triggered landslides from SPOT-5 imagery // Int. J. Remote. Sens. 2007. Vol. 28. P. 1843–1856.
  59. Mondini A.C., Guzzetti F., Reichenbach P., Rossi M., Cardinali M., Ardizzone M. Semiautomatic recognition and mapping of rainfall induced shallow landslides using optical satellite images // Remote Sens. Environ. 2011. Vol. 115 . № 7 . P. 1743–1757.
  60. Martha T.R., Kerle N., Jetten V., van Westen C.J., Kumar K.V. Characterising spectral, spatial and morphometric properties of landslides for semi-automatic detection using object-oriented methods // Geomorphology. 2010. Vol. 116. № 1–2. P. 24–36.
  61. Lu P., Stumpf A., Kerle N., Casagli N. Object-oriented change detection for landslide rapid mapping // IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2011. Vol. 99. P. 701–705.
  62. Travelletti J., Malet J.-P., Schmittbuhl J., Toussaint R., Delacourt C., Stumpf A. A multi-temporal image correlation method to characterize landslide displacements // Ber. Geol. B.-A. 2010. Vol. 82. P. 50–57.
  63. Niethammer U., James M.R., Rothmund S., Travelletti J., Joswig M. UAV-based remote sensing of the Super-Sauze landslide: evaluation and results // Eng. Geol. 2012. Vol. 128. P. 2–11. DOI: 10.1016/j.enggeo.2011.03.012.
  64. Martha T.R., Kerle N., Jetten V., van Westen C.J., Vinod Kumar K. Landslide volumetric analysis using Cartosat-1-derived DEMs // Geosci. Remote Sens. Lett. IEEE, 2010. Vol. 7. № 3. P. 582–586.
  65. Jaboyedoff M., Oppikofer T., Abellan A., Derron M.-H., Loye A., Metzger R., Pedrazzini A. Use of LIDAR in landslide investigations: a review // Nat. Hazards. 2012. Vol. 61. № 1. P. 5–28.
  66. Ferretti A., Prati C., Rocca F. Permanent scatterers in SAR interferometry // Trans. Geosci. Remote Sens. IEEE, 2001. Vol. 39. № 1. P. 8–20.
  67. Berardino P., Fornaro G., Lanari R., Sansosti E. A new algorithm for surface deformation monitoring based on small baseline differential interferograms // Trans. Geosci. Remote Sens. IEEE, 2002. Vol. 40. № 11. P. 2375–2383.
  68. Farina P., Colombo D., Fumagalli A., Marks F., Moretti S. Permanent scatters for landslide investigations: outcomes from the ESA-SLAM project // Eng. Geol. 2006. Vol. 88. P. 200–217.
  69. Farr T.G., Rosen P.A., Caro E., Crippen R., Duren R., Hensley S., Kobrick M., Paller M., Rodriguez E., Roth L., Seal D., Shaffer S., Shimada J., Umland J., Werner M., Oskin M., Burbank D., Alsdorf D. The Shuttle Radar Topography Mission // Rev. Geophys. 2007. Vol. 45. Issue RG2004. DOI:101029/2005RG000183.
  70. METI/NASA. ASTER Global Digital Elevation Model. Tokyo, Washington, DC: Ministry of Economy, Trade and Industry of Japan (METI), National Aeronautics and Space Administration (NASA), 2009. URL: http://asterweb.jpl.nasa.gov/gdem.asp; http://www.gdem.ersdac.jspacesystems.or.jp.
  71. Nelson A., Reute H.I., Gessler P. Chapter 3: DEM production methods and sources // Hengl T., Reute H.I. (eds.) Developments in soil science, vol. 33. Amsterdam: Elsevier, 2009. P. 65–85.
  72. Smith M.J., Pain C.F. Applications of remote sensing in geomorphology // Prog. Phys. Geogr. 2009. Vol. 33. № 4. P. 568–582.
  73. Aleotti P., Chowdhury R. Landslide hazard assessment: summary review and new perspectives // Bull. Eng. Geol. Environ. 1999. Vol. 58. P. 21–44.
  74. Dai F.C., Lee C.F., Ngai Y.Y. Landslide risk assessment and management: an overview // Eng. Geol. 2002 . Vol. 64. P. 65–87.
  75. Chacon J., Irigaray C., Fernandez T., El Hamdouni R. Engineering geology maps: landslides and geographical information systems // Bull. Eng. Geol. Environ. 2006. Vol. 65. P. 341–411.
  76. Dobbs M.R., Culshaw M.G., Northmore K.J., Reeves H.J., Entwisle D.C. Methodology for creating national engineering geological maps of the UK // Q. J. Eng. Geol. Hydrogeol. 2012 . Vol. 45. № 3. P. 335–347.
  77. Xie M, Tetsuro E, Zhou G., Mitani Y. Geographic Information Systems-based three-dimensional critical slope stability analysis and landslide hazard assessment // J. Geotech Geoenviron. Eng. 2003. Vol. 129. № 12. P. 1109–1118.
  78. Culshaw M.G. From concept towards reality: developing the attributed 3D geological model of the shallow subsurface // Q. J. Eng. Geol. Hydrogeol. 2005. Vol. 38. P. 231–284.
  79. Ghosh S., Gunther A., Carranza E.J.M., van Westen C.J., Jetten V.G. Rock slope instability assessment using spatially distributed structural orientation data in Darjeeling Himalaya (India) // Earth Surf. Proc. Land. 2010. Vol. 35. № 15. P. 1773–1792.
  80. Guimaraes R.F., Montgomery D.R., Greenberg H.M., Fernandes N.F., Trancoso Gomes R.A., de Carvalho J., Osmar A. Parameterization of soil properties for a model of topographic controls on shallow landsliding: application to Rio de Janeiro // Eng. Geol. 2003. Vol. 69. № 1–2. P. 99–108.
  81. Bakker M.M., Govers G., Kosmas C., Vanacker V., van Oost K., Rounsevell M. Soil erosion as a driver of land-use change // Agric. Ecosyst. Environ. 2005. Vol. 105. № 3. P. 467–481.
  82. Bathurst J.C., Moretti G., El-Hames A., Begueria S., Garcia-Ruiz J.M. Modelling the impact of forest loss on shallow landslide sediment yield, Ijuez river catchment, Spanish Pyrenees // Hydrol. Earth. Syst. Sci. 2007 . Vol. 11. № 1. P. 569–583.
  83. Talebi A., Troch P.A., Uijlenhoet R. A steady-state analytical slope stability model for complex hillslopes // Hydrol. Process. 2008. Vol. 22. № 4. P. 546–553.
  84. Montgomery D.R., Dietrich W.E. A physically based model for the topographic control on shallow landsliding // Water Resour .Res. 1994. Vol. 30. № 4. P. 1153–1171.
  85. Santacana N., Baeza B., Corominas J., De Paz A., Marturia J. A GIS-based multivariate statistical analysis for shallow landslide susceptibility mapping in La Pobla de Lillet area (Eastern Pyrenees, Spain) // Nat. Hazards. 2003. Vol. 30. P. 281–295.
  86. Dietrich W.E., Reiss R., Hsu M.L., Montgomery D.R. A process-based model for colluvial soil depth and shallow landsliding using digital elevation data // Hydrol. Process. 1995. Vol. 9. P. 383–400.
  87. D’Odorico P. A possible bistable evolution of soil thickness //. J. Geophys. Res. 2000. Vol. 105. № B11. P. 25927–25935.
  88. Tsai C.C., Chen Z.S., Duh C.T., Horng F.W. Prediction of soil depth using a soil-landscape regression model: a case study on forest soils in southern Taiwan // Natl. Sci. Counc. Repub. China. Part B. Life. Sci. 2001. Vol. 25. № 1. P. 34–39.
  89. Van Beek L.H. Assessment of the influence of changes in landuse and climate on landslide activity in a Mediterranean environment: Ph.D. thesis. Utrecht: University of Utrecht, 2002. 363 p.
  90. Penizek V., Boruvka L. Soil depth prediction supported by primary terrain attributes: a comparison of methods // Plant. Soil Environ. 2006. Vol. 52. № 9. P. 424–430.
  91. Catani F., Segoni S., Falorni G. Accurate basin scale soil depth modelling and its impact on shallow landslides prediction. European Geosciences Union General Assembly 2007, Vienna, Austria // Geophys. Res. Abstr. 2007. Vol. 9. P. 10828.
  92. Hengl T., Heuvelink G.B.M., Stein A. A generic framework for spatial prediction of soil variables based on regression-kriging // Geoderma. 2004. Vol. 120. № 1–2. P. 75–93.
  93. Kuriakose S.L., Devkota S., Rossiter D.G., Jetten V.J. Prediction of soil depth using environmental variables in an anthropogenic landscape, a case study in the Western Ghats of Kerala, India // Catena. 2009. Vol. 79. № 1. P. 27–38.
  94. Gustavsson M., Kolstrup E., Seijmonsbergen A.C. A new symbol-and-GIS-based detailed geomorphological mapping system: renewal of a scientific discipline for understanding landscape development // Geomorphology. 2006. Vol. 77. № 1-2. P. 90–111.
  95. Pike R.J. Geomorphometry – diversity in quantitative surface analysis // Prog. Phys. Geogr. 2000. Vol. 24 . № 1. P. 1–20.
  96. Asselen S.V., Seijmonsbergen A.C. Expert-driven semi-automated geomorphological mapping for a mountainous area using a laser DTM // Geomorphology. 2006. Vol. 78. № 3–4. P. 309–320.
  97. Matthews J.A., Brunsden D., Frenzel B, Glaser B., Weiss M.M. (eds.) Rapid mass movement as a source of climatic evidence for the Holocene // Palaeoclimate Res. 1997 . Vol. 19. 444 p.
  98. Van Beek L.P.H., Van Asch T.W.J. Regional assessment of the effects of land-use change and landslide hazard by means of physically based modelling // Nat. Hazards. 2004. Vol. 30. № 3. P. 289–304.
  99. Glade T. Landslide occurrence as a response to land use change: a review of evidence from New Zealand // Catena. 2003. Vol. 51. № 3–4. P. 297–314.
  100. Kuriakose S.L. Physically-based dynamic modelling of the effect of land use changes on shallow landslide initiation in the Western Ghats of Kerala, India: Ph.D. thesis. Utrecht: University of Utrecht, 2010. ISBN 978-90-6164-298-5.
  101. Crosta G.B., Frattini P. Distributed modelling of shallow landslides triggered by intense rainfall // Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2003. Vol. 3. № 1–2. P. 81–93.
  102. Collison A., Wade J., Griths S., Dehn M. Modelling the impact of predicted climate change on landslide frequency and magnitude in SE England // Eng. Geol. 2000. Vol. 55. P. 205–218.
  103. Melchiorre C., Frattini P. Modelling probability of rainfall-induced shallow landslides in a changing climate, Otta, Central Norway // Clim. Chang. 2012. Vol. 113. № 2. P. 413–436.
  104. Comegna L., Picarelli L., Bucchignani E., Mercogliano P. Potential effects of incoming climate changes on the behaviour of slow active landslides in clay // Landslides. 2012. Vol. 10. № 4. P. 373–391. DOI:101007/s10346-012-0339-3.
  105. Keefer D.K. Investigating landslides caused by earthquakes – a historical review // Surv. Geophys. 2002. Vol. 23. P. 473–510.
  106. Meunier P., Hovius N., Haines A.J. Regional patterns of earthquake-triggered landslides and their relation to ground motion // Geophys. Res. Lett. 2007. Vol. 34. № 20. Paper L20408.
  107. Gorum T., Fan X., van Westen C.J., Huang R.Q., Xu Q., Tang C., Wang G. Distribution pattern of earthquake-induced landslides triggered by the 12 May 2008 Wenchuan earthquake // Geomorphology. 2011 . Vol. 133. № 3–4. P. 152–167.
  108. Miles S.B., Keefer D.K. Evaluation of CAMEL – comprehensive areal model of earthquake-induced landslides // Eng. Geol. 2009. Vol. 104. P. 1–15.
  109. Alexander E.D. Vulnerability to landslides // Landslide risk assessment (ed. by T. Glade, M.G. Anderson, M.J. Crozier). London: Wiley, 2005. P. 175–198.
  110. Brenner C. Building reconstruction from images and laser scanning // Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 2005. Vol. 6. № 3–4. P. 187–198.
  111. Chen K., McAneney J., Blong R., Leigh R., Hunter L., Magill C. Defining area at risk and its effect in catastrophe loss estimation: a dasymetric mapping approach // Appl. Geogr. 2004. Vol. 24 . P. 97–117.
  112. Heuvelink G.B.M. Error propagation in environmental modelling with GIS. London: Taylor & Francis, 1998. 150 p.
  113. Fisher P.F., Tate N.J. Causes and consequences of error in digital elevation models // Prog. Phys. Geogr. 2006. Vol. 30. P. 467–489.
  114. Wechsler S.P. Uncertainties associated with digital elevation models for hydrologic applications: a review // Hydrol. Earth Syst. Sci. 2007. Vol. 11. P. 1481–1500.
  115. Ardizzone F., Cardinali M., Carrara A., Guzzetti F., Reichenbach P. Impact of mapping errors on the reliability of landslide hazard maps // Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2002. Vol. 2. P. 3–14.
  116. Van Den Eeckhaut M., Hervas J. State of the art of national landslide databases in Europe and their potential for assessing landslide susceptibility, hazard and risk // Geomorphology. 2012. Vol. 139-140. P. 545–558.
  117. Carrara A., Guzzetti F., Cardinali M., Reichenbach P. Use of GIS technology in the prediction and monitoring of landslide hazard // Nat. Hazards. 1999. Vol. 20. № 2–3. P. 117–135.
  118. Guzzetti F., Carrara A., Cardinali M., Reichenbach P. Landslide hazard evaluation: a review of current techniques and their application in a multi-scale study // Central Italy Geomorphol. 1999. Vol. 31. № 1–4. P. 181 –216.
  119. Wieczorek G.F. Preparing a detailed landslide-inventory map for hazard evaluation and reduction // Bull. Assoc. Eng. Geol. 1984. Vol. 21. № 3. P. 337–342.
  120. Crozier M.J. Multiple occurrence regional landslide events in New Zealand: hazard management issues // Landslides. 2005. Vol. 2. P. 247–256.
  121. Reid L.M., Page M.J. Magnitude and frequency of landsliding in a large New Zealand catchment // Geomorphology. 2003. Vol. 49. P. 71–88.
  122. Guzzetti F., Cardinali M., Reichenbach P., Carrara A. Comparing landslide maps: a case study in the upper Tiber River Basin, central Italy // Environ. Manage. 2000. Vol. 25. № 3. P. 247–363.
  123. Jaiswal P., van Westen C.J. Estimating temporal probability for landslide initiation along transportation routes based on rainfall thresholds // Geomorphology. 2009. Vol. 112. P. 96–105.
  124. Squarzoni C., Delacourt C., Allemand P. Nine years of spatial and temporal evolution of the La Vallette landslide observed by SAR interferometry // Eng. Geol. 2003. Vol. 68. P. 53–66.
  125. Colesanti C., Wasowski J. Investigating landslides with space-borne Synthetic Aperture Radar (SAR) interferometry // Eng. Geol. 2006. Vol. 88. P. 173–199.
  126. Coe J.A., Michael J.A., Crovelli R.A., Savage W.A. Preliminary map showing landslides densities, mean recurrence intervals, and exceedance probabilities as determined from historic records: open-file report 00-303. Seattle: USGS, 2000.
  127. Bulut F., Boynukalin S., Tarhan F., Ataoglu E. Reliability of isopleth maps // Bull. Eng. Geol. Environ. 2000. Vol. 58 . P. 95–98.
  128. Valadao P., Gaspar J.L., Queiroz G., Ferreira T. Landslides density map of S. Miguel Island, Azores Archipelago // Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2002. Vol. 2. P. 51–56.
  129. Lee S. Application of logistic regression model and its validation for landslide susceptibility mapping using GIS and remote sensing data // Int. J. Remote Sens. 2005. Vol. 26. № 7. P. 1477–1491.
  130. Yin K.J., Yan T.Z. Statistical prediction model for slope instability of metamorphosed rocks // Proc. 5th Int. Symp. on Landslides, Lausanne, Switzerland, 10–15 July 1988. Vol. 2. P. 1269–1272.
  131. Van Westen C.J. Application of geographic information systems to landslide hazard zonation: Ph.D. dissertation, ITC publ. № 15. Enschede: ITC, 1993. 245 p.
  132. Bonham-Carter G.F. Geographic information system for geoscientists: modelling with GIS. Oxford: Pergamon, 1994. 398 p.
  133. Suzen M.L., Doyuran V. Data driven bivariate landslide susceptibility assessment using geographical information systems: a method and application to Asarsuyu catchment // Turk. Eng. Geol. 2004. Vol. 71. P. 303–321.
  134. Chung C.F., Fabbri A.G. Representation of geoscience data for information integration // J. Non-Renew. Resour. 1993. Vol. 2. № 2. P. 122–139.
  135. Luzi L. Application of favourability modelling to zoning of landslide hazard in the Fabriano Area, Central Italy // Proc. First Joint Eur. Conf. & Exhibition on Geographical Information, The Hague, Netherlands, 26–31 March 1995. P. 398–402.
  136. Carrara A. Multivariate models for landslide hazard evolution // Math. Geol. 1983. Vol. 15. P. 403–427.
  137. Gorsevski P.V., Gessler P., Foltz R.B. Spatial prediction of landslide hazard using discriminant analysis and GIS // GIS in the Rockies 2000: Conference and Workshop: Applications for the 21st Century, Denver, CO, USA, 25–27 September 2000. URL; https://studylib.net/doc/12343493/gis-in-the-rockies-2000-conference-and-workshop.
  138. Ohlmacher G.C., Davis J.C. Using multiple logistic regression and GIS technology to predict landslide hazard in northeast Kansas // USA Eng. Geol. 2003. Vol. 69. № 33 . P. 331–343.
  139. Gorsevski P.V., Gessler P.E., Foltz R.B., Elliot W.J. Spatial prediction of landslide hazard using logistic regression and ROC analysis // Trans. GIS. 2006. Vol. 10. № 3. P. 395–415.
  140. Lee S., Ryu J.-H., Won J.-S., Park H.-J. Determination and application of the weights for landslide susceptibility mapping using an artificial neural network // Eng. Geol. 2004. Vol. 71 . № 3–4. P. 289–302.
  141. Ermini L., Catani F., Casagli N. Artificial neural networks applied to landslide susceptibility assessment // Geomorphology. 2005. Vol. 66. P. 327–343.
  142. Kanungo D.P., Arora M.K., Sarkar S., Gupta R.P. A comparative study of conventional, ANN black box, fuzzy and combined neural and fuzzy weighting procedures for landslide susceptibility zonation in Darjeeling Himalayas // Eng. Geol. 2006. Vol. 85. № 3–4 . P. 347–366.
  143. Pack R.T., Tarboton D.G., Goodwin C.N. The SINMAP approach to terrain stability mapping // 8th Congr. Int. Assoc. Eng. Geol., Vancouver, Canada, 21–25 September 1998.
  144. Baum R.L., Savage W.Z., Godt J.W. TRIGRS - a FORTRAN program for transient rainfall infiltration and grid-based regional slope stability analysis: US Geological Survey Open-File Report 02-0424. 2002. URL: http://pubs.usgs.gov/of/2002/ofr-02-424/.
  145. Casadei M., Dietrich W.E., Mille N.L. Testing a model for predicting the timing and location of shallow landslide initiation on soil mantled landscapes // Earth Surf. Proc. Land. 2003. Vol. 28. № 9. P. 925–950.
  146. Simoni S., Zanotti F., Bertoldi G., Rigon R. Modelling the probability of occurrence of shallow landslides and channelized debris flows using GEOtop-FS // Hydrol. Process. 2008. Vol. 22. P. 532–545.
  147. Jibson R.W., Harp E.L., Michael J.A. A method for producing digital probabilistic seismic landslide hazard maps: an example from the Los Angeles, California, area: open file report. Reston, USA: US Geological Survey, 1998. P. 98–113.
  148. Wang K.L., Lin M.I. Development of shallow seismic landslide potential map based on Newmark’s displacement: the case study of Chi-Chi earthquake, Taiwan // Environ. Earth Sci. 2010. Vol. 60. P. 775–785.
  149. Gunther A. SLOPEMAP: programs for automated mapping of geometrical and kinematical properties of hard rock hill slopes // Comput. Geosci. 2003. Vol. 29. P. 865–875.
  150. GEO-SLOPE. SLOPE/W. Calgary, Canada: GEO-SLOPE International, 2011. URL: http://www.geo-slope.com.
  151. Hungr O. A model for the run out analysis of rapid flow slides, debris flows and avalanches // Can. Geotech. J. 1995. Vol. 32. P. 610–623.
  152. Gitirana Jr.G., Santos M., Fredlund M. Three-dimensional slope stability model using finite element stress analysis // GeoCongress 2008, NewOrleans, LA, USA, 9–12 March 2008. P. 191–198.
  153. Hoek E., Grabinsky M.W., Diederichs M.S. Numerical modelling for underground excavations // Trans. Inst. Min. Metall. Sect. A. 1993. Vol. 100. P. A22–A30.
  154. Stead D., Eberhardt E., Coggan J., Benko B. Advanced numerical techniques in rock slope stability analysis: applications and limitations // LANDSLIDES – Causes, Impacts and Countermeasures, Davos, Switzerland, 17–21 June 2001. P. 615–624.
  155. Hart R.D. An introduction to distinct element modelling for rock engineering // Hudson J.A. (ed). Comprehensive rock engineering. Oxford: Pergamon, 1993.
  156. Horton P., Jaboyedoff M., Bardou E. Debris flow susceptibility mapping at a regional scale // Proceedings of the 4th Canadian Conference on Geohazards: From Causes to Management. Quebec, Canada: Presse de l’Universite Laval, 2008. P. 399–406.
  157. Hungr O., Corominas J., Eberhardt E. Estimating landslide motion mechanism, travel distance and velocity: state of the art report // Hungr O., Fell R., Couture R., Eberhardt E. (eds.). Landslide risk management. Amsterdam: A.A. Balkema, 2005. P. 99–128.
  158. Hoblitt R.P., Walder J.S., Driedger C.L., Scott K.M., Pringle P.T., Vallance J.W. Volcano hazards from Mount Rainier, Washington: revised open-file report 98-428. Reston: USGS, 1998.
  159. Corominas J., Copons R., Vilaplana J.M., Altimir J., Amigo J. Integrated landslide susceptibility analysis and hazard assessment in the principality of Andorra // Nat Hazards. 2003. Vol. 30 . P. 421–435.
  160. Ayala F.J., Cubillo S., Alvarez A., Dominguez M.J., Lain L., Lain R., Ortiz G. Large scale rockfall reach susceptibility maps in La Cabrera Sierra (Madrid) performed with GIS and dynamic analysis at 1:5000 // Nat Hazards. 2003. Vol. 30. P. 325–340.
  161. Jaboyedoff M. Conefall v.10: a program to estimate propagation zones of rockfall, based on cone method. Lausanne: Quanterra, 2003. URL: http://www.quanterra.com.
  162. Jaboyedoff M., Labiouse V. Preliminary assessment of rockfall hazard based on GIS data // ISRM 2003 «Technology Roadmap for Rock Mechanics», Gauteng, South Africa, 8–12 September 2003. P. 575–578.
  163. Prochaska A.B., Santi P.M., Higgins J.D., Cannon S.H. Debris-flow runout predictions based on the average channel slope (ACS) // Eng. Geol. 2008. Vol. 98. P. 29–40.
  164. Copons R., Vilaplana J.M. Rockfall susceptibility zoning at a large scale: from geomorphological inventory to preliminary land use planning // Eng. Geol. 2008. Vol. 102. P. 142–151.
  165. Li T. A mathematical model for predicting the extent of a major rockfall // Z. Geomorphol. 1983. Vol. 24. P. 473–482.
  166. Iverson R.M., Schilling S.P., Vallance J.W. Objective delineation of lahar-inundation hazard zones // Geol. Soc. Am. Bull. 1998. Vol. 110 . № 8. P. 972–984.
  167. Rickenmann D. Empirical relationships for debris flows // Nat. Hazards. 1999. Vol. 19. P. 47–77.
  168. Berti M., Simoni A. Prediction of debris flow inundation areas using empirical mobility relationships // Geomorphology. 2007. Vol. 90. P. 144–161.
  169. Fannin R.J., Wise M.P. An empirical-statistical model for debris flow travel distance // Can. Geotech. J. 2001. Vol. 38. P. 982–994.
  170. Domaas U. Geometrical methods of calculating rockfall range: report 585910-1. Oslo: Norwegian Geotechnical Institute, 1994.
  171. Hsu K.J. Catastrophic debris stream (sturzstroms) generated by rockfalls // Geol. Soc. Am. Bull. 1975. Vol. 86 . P. 129–140.
  172. Evans S.G., Hungr O. The assessment of rockfall hazard at the base of talus slopes // Can. Geotech. J. 1993. Vol. 30. P. 620–636.
  173. Scheidegger A. On the prediction of the reach and velocity of catastrophic landslides // Rock Mech. 1973. Vol. 5. P. 231–236.
  174. Finlay P.J., Mostyn G.R., Fell R. Landslide risk assessment: prediction of travel distance // Can. Geotech. J. 1999. Vol. 36. P. 556–562.
  175. Copons R., Vilaplana J.M., Linares R. Rockfall travel distance analysis by using empirical models (Sola d’Andorra la Vella, Central Pyrenees) // Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2009. Vol. 9. P. 2107–2118.
  176. Hungr O., Evans S.G. Engineering evaluation of fragmental rockfall hazards // Proceedings of the 5th International Symposium on Landslides. Lausanne: A.A. Balkema, 1988. Vol. 1. P. 685–690.
  177. Rickenmann D. Runout prediction methods // Jakob M., Hungr O. (eds.). Debris-flow hazards and related phenomena. Chichester: Praxis, 2005. P. 305–324.
  178. Crosta G.B., Cucchiaro S., Frattini P. Validation of semi-empirical relationships for the definition of debris-flow behaviour in granular materials // Proceedings of the 3rd International Conference on Debris-Flow Hazards Mitigation: Mechanics, Prediction and Assessment, Davos, Switzerland, 2003. Rotterdam: Millpress, 2003. P. 821–831.
  179. Jaboyedoff M., Dudt J.P., Labiouse V. An attempt to refine rockfall hazard zoning based on the kinetic energy, frequency and fragmentation degree // Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2005. Vol. 5. P. 621–632.
  180. Scheidl C., Rickenmann D. Empirical prediction of debris-flow mobility and deposition on fans // Earth Surf. Process. Landf. 2010. Vol. 35. P. 157–173.
  181. Piteau D.R., Clayton R. Computer rockfall model // Proc. Meeting on Rockfall Dynamics and Protective Work Effectiveness, ISMES, Bergamo, Italy, 20–21 May 1976. P. 123–125.
  182. Stevens W. RocFall: a tool for probabilistic analysis, design of remedial measures and prediction of rockfalls: MaSc thesis. Toronto: University of Toronto, 1998.
  183. Guzzetti F., Crosta G., Detti R., Agliardi F. STONE: a computer program for the three-dimensional simulation of rock-falls // Comput. Geosci. 2002. Vol. 28. P. 1081–1095.
  184. Guzzetti F., Malamud B.D., Turcotte D.L., Reichenbach P. Power-law correlations of landslide areas in central Italy // Earth Planet. Sci. Lett. 2002. Vol. 195. P. 169–183.
  185. Pfeiffer T.J., Bowen T.D. Computer simulations of rockfalls // Bull. Assoc. Eng. Geol. 1989 . Vol. 26. P. 135–146.
  186. Jones C.L., Higgins J.D., Andrew R.D. Colorado Rock Fall Simulation Program, version 40. Denver: Colorado Department of Transportation, Colorado Geological Survey, 2000.
  187. Crosta G.B., Agliardi F., Frattini P., Imposimato S. A three-dimensional hybrid numerical model for rockfall simulation // Geophys. Res. Abstr. 2004. Vol. 6. P. 04502.
  188. Bozzolo D., Pamini R. Simulation of rock falls down a valley side // Acta Mech. 1986. Vol. 63. P. 113–130.
  189. Azzoni A., La Barbera G., Zaninetti A. Analysis and prediction of rock falls using a mathematical model // Int. J. Rock Mech. Min. Sci. Geomech. Abstr. 1995. Vol. 32. P. 709–724.
  190. Calvetti F., Crosta G., Tatarella M. Numerical simulation of dry granular flows: from the reproduction of small-scale experiments to the prediction of rock avalanches // Rivista Italiana di Geotecnica. 2000. Vol. 2000. P. 21–38.
  191. Agliardi F., Crosta G.B. High resolution three-dimensional numerical modelling of rockfalls // Int. J. Rock Mech. Min. Sci. 2003. Vol. 40. P. 455–471.
  192. Dorren L.K.A., Seijmonsbergen A.C. Comparison of three GIS-based models for predicting rockfall runout zones at a regional scale // Geomorphology. 2003. Vol. 56. P. 49–64.
  193. Hutchinson J.N. A sliding-consolidation model for flow slides // Can. Geotech. J. 1986. Vol. 23. P. 115–126.
  194. Alonso E.E., Pinyol N.M. Criteria for rapid sliding I: a review of the Vaiont case // Eng. Geol. 2010. Vol. 114. P. 198–210.
  195. Pinyol N.M., Alonso E.E. Criteria for rapid sliding II: thermo-hydro-mechanical and scale effects in Vaiont case // Eng. Geol. 2010. Vol. 114. P. 211–227.
  196. Savage S.B., Hutter K. The dynamics of avalanches of granular materials from initiation to runout. Part I: Analysis // Acta Mech. 1991. Vol. 86. № 1–4 . P. 201–223.
  197. McDougall S., Hungr O. A model for the analysis of rapid landslide run out motion across three dimensional terrain // Can. Geotech. J. 2004. Vol. 41. P. 1084–1097.
  198. Pastor M., Haddad B., Sorbino G., Cuomo S., Drempetic V. A depth-integrated, coupled SPH model for flow-like landslides and related phenomena // Int. J. Numer. Anal. Meth. Geomech. 2009. Vol. 33. P. 143–172.
  199. Iverson R.I., Denlinger R.P. Flow of variably fluidized granular masses across three dimensional terrain. Coulomb mixture theory // J. Geophys. Res. 2001. Vol. 106. № B1. P. 537–552.
  200. Sosio R., Crosta G.B., Hungr O. Complete dynamic modelling calibration for the Thurwieser rock avalanche (Italian Central Alps) // Eng. Geol. 2008. Vol. 100. P. 11–26.
  201. Quecedo M., Pastor M., Herreros M.I., Fernandez Merodo J.A. Numerical modelling of the propagation of fast landslides using the finite element method // Int. J. Numer. Meth. Eng. 2004 . Vol. 59 . № 6. P. 755–794.
  202. Crosta G.B., Imposimato S., Roddeman D.G. Numerical modelling of entrainment/deposition in rock and debris-avalanches // Eng. Geol. 2008. Vol. 109. № 1–2. P. 135–145.
  203. Pastor M., Quecedo M., Fernandez Merodo J.A., Herreros M.I., Gonzalez E., Mira P. Modelling tailing dams and mine waste dumps failures // Geotechnique. 2002. Vol. LII. № 8. P. 579–592.
  204. Laigle D., Coussot P. Numerical modelling of mudflows // J. Hydraul. Eng. ASCE, 1997. Vol. 123. № 7. P. 617–623.
  205. Varnes D.J. Landslide hazard zonation: a review of principles and practice // Natural Hazard Series. UNESCO, Paris, 1984 . Vol. 3.
  206. Hungr O. Some methods of landslide hazard intensity mapping // Cruden D., Fell R. (eds.). Landslide risk assessment. Rotterdam: A.A. Balkema, 1997. P. 215–226.
  207. Guzzetti F., Galli M., Reichenbach P., Ardizzone F., Cardinali M. Landslide hazard assessment in the Collazzone area, Umbria, Central Italy // Nat. Hazards Earth. Syst. Sci. 2005. Vol. 6. P. 115–131.
  208. Crovelli R.A. Probabilistic models for estimation of number and cost of landslides: open file report 00-249. Reston: US Geological Survey, 2000. 23 p. URL: http://pubs.usgs.gov/of/2002/ofr-02-424/.
  209. Dussauge-Peisser C., Helmstetter A., Grasso J.-R., Hantz D., Desvarreux P., Jeannin M., Giraud A. Probabilistic approach to rock fall hazard assessment: potential of historical data analysis // Nat .Hazards Earth Syst. Sci. 2002 . Vol. 2. P. 15–26.
  210. Wong H.N., Ho K.K.S., Chan Y.C. Assessment of consequence of landslides // Cruden D., Fell R. (eds.). Landslide risk assessment. Rotterdam: A.A. Balkema, 1997. P. 111–149.
  211. Lee E.M., Brunsden D., Sellwood M. Quantitative risk assessment of coastal landslide problems // Bromhead E., Dixon N., Ibsen M.-L. (eds.). Landslides in Research Theory and Practice: proceedings of the 8th International Symposium on Landslides. London: Thomas Telford, 2000. Vol. 2. P. 899–904.
  212. Budetta P.B. Risk assessment from debris flows in pyroclastic deposits along a motorway, Italy // Bull. Eng. Geol. Environ. 2002. Vol. 61. № 4. P. 293–301.
  213. Wu T.H., Tang W.H., Einstein H.H. Landslide hazard and risk assessment // Turner A.T., Schuster R.L. (eds.). Landslides – investigation and mitigation: Transportation Research Board Special Report № 247. Washington, DC: National Academy Press, 1996. P. 106–118.
  214. Haneberg W.C. A rational probabilistic method for spatially distributed landslide hazard assessment // Environ. Eng. Geosci. 2004. Vol. X. P. 27–43.
  215. Wu T.H., Abdel-Latif M.A. Prediction and mapping of landslide hazard // Can. Geotech. J. 2000. Vol. 37. P. 781–795.
  216. Miller D.J., Sias J. Deciphering large landslides: linking hydrological groundwater and stability models through GIS // Hydrol. Process. 1998. Vol. 12. P. 923–941.
  217. Tacher L., Bonnard C., Laloui L., Parriaux A. Modelling the behaviour of a large landslide with respect to hydrogeological and geomechanical parameter heterogeneity // Landslides. 2005. Vol. 2. P. 3–14.
  218. Malet J.-P., van Asch Th.W.J., van Beek R., Maquaire O. Forecasting the behaviour of complex landslides with a spatially distributed hydrological model // Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2005 . Vol. 5. № 1. P. 71–85.
  219. Shrestha H.K., Yatabe R., Bhandary N.P. Groundwater flow modelling for effective implementation of landslide stability enhancement measures // Landslides. 2008. Vol. 5. P. 281–290.
  220. Iverson R.M. Landslide triggering by rain infiltration // Water Resour. Res. 2000. Vol. 36. P. 1897–1910.
  221. Baum R., Coe J.A., Godt J.W., Harp E.L., Reid M.E., Savage W.Z., Schulz W.H., Brien D.L., Chleborad A.F., McKenna J.P., Michael J.A. Regional landslide-hazard assessment for Seattle, Washington, USA // Landslides. 2005 . Vol. 2. P. 266–279.
  222. Godt J.W., Baum R.L., Savage W.Z., Salciarini D., Schulz W.H., Harp E.L. Transient deterministic shallow landside modelling: requirements for susceptibility and hazard assessment in a GIS framework // Eng. Geol. 2008. Vol. 102. P. 214–226.
  223. Guzzetti F., Peruccaci S., Rossi M., Stark C. Rainfall thresholds for the initiation of landslides in central and southern Europe. Meteorol Atmos Phys // 2007. Vol. 98. № 3. P. 239–267.
  224. Guzzetti F., Peruccaci S., Rossi M., Stark C. The rainfall intensity-duration control of shallow landslides and debris flows: an update // Landslides. 2008. Vol. 5. P. 3–17.
  225. Brabb E.E. Innovative approaches to landslide hazard mapping // Proceedings of the 4th International Symposium. on Landslides, Toronto, Canada, 16–21 September 1984 . Vol. 1. P. 307–324.
  226. Kramer S.L. Geotechnical earthquake engineering. Englewood Cliffs, NJ, USA: Prentice-Hall, 1996.
  227. Hovius N., Stark C.P., Allen P.A. Sediment flux from a mountain belt derived by landslide mapping // Geology. 1997. Vol. 25. P. 231–234.
  228. Pelletier J.D., Malamud B.D., Blodgett T., Turcotte D.L. Scale-invariance of soil moisture variability and its implications for the frequency-size distribution of landslides // Eng. Geol. 1997. Vol. 48. P. 255–268.
  229. Brardinoni F., Church M. Representing the landslide magnitude-frequency relation, Capilano River Basin, British Columbia // Earth Surf. Proc. Land. 2004. Vol. 29. P. 115–124.
  230. Malamud B.D., Turcotte D.L., Guzzetti F., Reichenbach P. Landslide inventories and their statistical properties // Earth Surf. Proc. Land. 2004. Vol. 29. P. 687–711.
  231. Guthrie R.H., Deadman P.J., Raymond Cabrera A., Evans S.G. Exploring the magnitude-frequency distribution: a cellular automata model for landslides // Landslides. 2008. Vol. 5. P. 151–159.
  232. Brunetti M.T., Guzzetti F., Rossi M. Probability distributions of landslide volumes // Nonlinear Process. Geophys. 2009. Vol. 16. P. 179–188.
  233. Hungr O., Evans S.G., Hazzard J. Magnitude and frequency of rock falls and rock slides along the main transportation corridors of south-western British Columbia // Can. Geotech. J. 1999. Vol. 36. P. 224–238.
  234. Stark C.P., Hovius N. The characterization of the landslide size distributions // Geophys. Res. Lett. 2001. Vol. 28. P. 1091–1094.
  235. Van Den Eeckhaut M., Poesen J., Govers G., Verstraeten G., Demoulin A. Characteristics of the size distribution of recent and historical landslides in a populated hilly region // Earth Planet. Sci. Lett. 2007. Vol. 256 . P. 588–603.
  236. Salciarini D., Godt J.W., Savage W.Z., Baum R.L., Conversini P. Modelling landslide recurrence in Seattle, Washington, USA // Eng. Geol. 2008. Vol. 102. № 3–4. P. 227–237.
  237. Guthrie R.H., Evans S.G. Analysis of landslide frequencies and characteristics in a natural system // Coast British Columbia Earth Surf. Process. Landf. 2004. Vol. 29. P. 1321–1339.
  238. Schuster R.L., Logan R.L., Pringle P.T. Prehistoric rock avalanches in the Olympic Mountains // Wash. Sci. 1992. Vol. 258. P. 1620–1621.
  239. Bull W.B., King J., Kong F., Moutoux T., Philips W.M. Lichen dating of coseismic landslide hazards in alpine mountains // Geomorphology. 1994. Vol. 10. P. 253–264.
  240. Bull W.B,. Brandon M.T. Lichen dating of earthquake-generated regional rockfall events, Southern Alps, New Zealand // GSA Bull. 1998. Vol. 110. P. 60–84.
  241. Van Steijn H. Debris-flow magnitude frequency relationships for mountainous regions of Central and Northern Europe // Geomorphology. 1996. Vol. 15. P. 259–273.
  242. Agliardi F., Crosta G.B., Zanchi A., Ravazzi C. Onset and timing of deep-seated gravitational slope deformations in the eastern Alps, Italy // Geomorphology. 2009. Vol. 103. P. 113–129.
  243. Lee E.M., Meadowcroft I.C., Hall J.W., Walkden M. Coastal landslide activity: a probabilistic simulation model // Bull. Eng. Geol. Environ. 2002. Vol. 61. P. 347–355.
  244. Bunce C.M., Cruden D.M., Morgenstern N.R. Assessment of the hazard from rock fall on a highway // Can. Geotech. J. 1997 . Vol. 34. P. 344–356.
  245. Chau K.T., Wong R.H.C., Liu J., Lee C.F. Rockfall hazard analysis for Hong Kong based on rockfall inventory // Rock Mech. Rock Eng. 2003. Vol. 36. P. 383–408.
  246. Jakob M., Friele P. Frequency and magnitude of debris flows on Cheekye River, British Columbia // Geomorphology. 2010. Vol. 114. P. 382–395.
  247. Stoffel M. Magnitude-frequency relationships of debris-flows – a case study based on field surveys and tree-ring records // Geomorphology. 2010. Vol. 116. P. 67–76.
  248. Corominas J., Moya J. Contribution of dendrochronology to the determination of magnitude-frequency relationships for landslides // Geomorphology. 2010. Vol. 124. P. 137–149. DOI:101016/jgeomorph 201009001.
  249. Lopez Saez J., Corona C., Stoffel M., Schoeneich P., Berger F. Probability maps of landslide reactivation derived from tree-ring records: Pra Bellon landslide, southern French Alps // Geomorphology. 2012. Vol. 138. P. 189–202.
  250. Van Dine D.F., Rodman R.F., Jordan P., Dupas J. Kuskonook Creek, an example of a debris flow analysis // Landslides. 2005. Vol. 2. № 4. P. 257–265. DOI:101007/s10346-005-0017.
  251. Jakob M. Morphometric and geotechnical controls of debris-flow frequency and magnitude in southwestern British Columbia: Ph.D. thesis. Vancouver: Geography Department, the University of British Columbia, 1996.
  252. Jakob M. The fallacy of frequency. Statistical techniques for debris flow frequency magnitude analysis // Proceedings of the International Landslide Conference, Banff, Canada, 2–8 June 2012. Vol. 1 . P. 741–750.
  253. Corominas J., Copons R., Moya J., Vilaplana J.M., Altimir J., Amigo J. Quantitative assessment of the residual risk in a rockfall protected area // Landslides. 2005. Vol. 2. P. 343–357.
  254. Agliardi F., Crosta G.B., Frattini P. Integrating rockfall risk assessment and countermeasure design by 3D modelling techniques // Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2009. Vol. 9. P. 1059–1073.
  255. Frattini P., Crosta G.B., Sosio R. Approaches for defining thresholds and return periods for rainfall-triggered shallow landslides // Hydrol. Process. 2009 . Vol. 23. № 10. P. 1444–1460.
  256. Crosta G.B., Agliardi F. A methodology for physically-based rockfall hazard assessment // Nat. Hazards. Earth Syst. Sci. 2003. Vol. 3. P. 407–422.
  257. Hungr O., McDougall S., Wise M., Cullen M. Magnitude-frequency relationships of debris flows and debris avalanches in relation to slope relief // Geomorphology. 2008. Vol. 96. P. 355–365.
 

 


Журнал остается бесплатным и продолжает развиваться.
Нам очень нужна поддержка читателей.

Поддержите нас один раз за год

Поддерживайте нас каждый месяц