Los deslizamientos de tierra superficiales inducidos por la lluvia representan una amenaza significativa para la vida y la propiedad humana. La advertencia temprana y la evaluación de riesgos de estos deslizamientos son requisitos críticos para el control de ingeniería y la reducción de pérdidas por desastres. El modelo conjunto Transient Rainfall Infiltration and Grid-Based Regional Slope-Stability Model (TRIGRS)-Three-dimensional Slope Stability Analysis Tool (Scoops 3D) puede superar las deficiencias de utilizar un solo modelo TRIGRS para el análisis hidrológico y un solo modelo Scoops 3D para el análisis de estabilidad de pendientes. La evaluación del riesgo de deslizamiento de tierra basada en la pérdida económica esperada, por otro lado, puede superar el problema de mantener el nivel de riesgo y clasificarlo al mismo nivel. En este documento, las presiones en cabeza del modelo TRIGRS se introdujeron en el modelo Scoops 3D, con el sureste de Fangta, un pueblo en la provincia de Shaanxi, China, como área de estudio. Se certificó la relación entre el gradiente de la pendiente y el número de cuadrículas en cada grado estable. Los umbrales de lluvia para deslizamientos de tierra, basados tanto en la intensidad de la lluvia como en la duración de la lluvia, se obtuvieron al volver a ejecutar el modelo conjunto TRIGRS-Scoops 3D. El rango de deslizamiento de tierra y los usos del suelo de cada pendiente peligrosa se determinaron mediante clasificación de máxima verosimilitud, y luego se calculó la pérdida económica esperada. Para verificar la fiabilidad del modelo conjunto TRIGRS-Scoops 3D, las pendientes peligrosas identificadas se compararon con los resultados de un mapeo de susceptibilidad a deslizamientos de tierra. Los resultados muestran que las cuadrículas inestables se concentran dentro de un gradiente de pendiente de 30° a 35° y los niveles de advertencia temprana de deslizamientos de tierra se dividen en Avisos de Nivel 3, Nivel 2 y Nivel 1. La ocurrencia de deslizamientos de tierra superficiales de loess se ve afectada tanto por la intensidad de la lluvia como por la duración de la lluvia, y el efecto combinado debe tenerse en cuenta en la advertencia temprana. La distribución de cuadrículas extremadamente susceptibles y de alta susceptibilidad a lo largo de las 23 pendientes peligrosas demuestra la razonabilidad del modelo conjunto TRIGRS-Scoops 3D. La probabilidad de susceptibilidad a deslizamientos de tierra dentro de algunas pendientes peligrosas exhibe variabilidad espacial. La relación de mapeo entre el gradiente de la pendiente y los deslizamientos de tierra de loess es extremadamente compleja. Este documento puede proporcionar una base teórica para la advertencia temprana y la gestión de riesgos de deslizamientos de tierra superficiales inducidos por lluvia; el método propuesto también es aplicable a otras regiones con condiciones geológicas y meteorológicas similares.
Gao et al. (2026) estudiaron esta cuestión.
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