การประเมินพื้นที่อ่อนไหวต่อการเกิดดินถล่มด้วยวิธีอัตราส่วนความถี่ : กรณีศึกษา หมู่บ้านสกาด ตำบลสกาด อำเภอปัว จังหวัดน่าน

Landslide Susceptibility Assessment Using Frequency Ratio Method: A Case study in Sakad village, Sakad Subdistrict, Pua District, Nan Province

Authors

  • จิรวัฒน์ สุขพินิจ
  • พลภัทร เหมวรรณ
  • อริศรา เจริญปัญญาเนตร

Keywords:

ดินถล่ม , อัตราส่วนความถี่ , การประเมินพื้นที่อ่อนไหว , ตำบลสกาด , อำเภอปัว, landslide, frequency ratio , susceptibility assessment , Sakad Subdistrict , Pua District

Abstract

การศึกษาครั้งนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อประยุกต์ใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) ร่วมกับเทคโนโลยีการสำรวจจากระยะไกล (Remote Sensing: RS) โดยใช้ปัจจัยทางกายภาพที่เกี่ยวข้องกับการเกิดดินถล่ม ได้แก่ ระดับความสูง ความลาดชัน ทิศด้านลาด ความโค้งของพื้นที่และดัชนีพืชพรรณความต่างแบบนอร์มัลไลซ์ (NDVI) ซึ่งเป็นข้อมูลที่ได้จากเทคโนโลยีการสำรวจจากระยะไกล ร่วมกับตำแหน่งของพื้นที่ที่เคยเกิดดินถล่มที่ได้จากการสำรวจเก็บข้อมูลภาคสนาม โดยการวิเคราะห์ด้วยวิธีอัตราส่วนความถี่ (frequency ratio: FR) สร้างเป็นแบบ จำลองการพยากรณ์ด้วยวิธีการของระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ สำหรับใช้วิเคราะห์พื้นที่อ่อนไหวต่อการเกิดดินถล่มของหมู่บ้านสกาด ตำบลสกาด อำเภอปัว จังหวัดน่าน ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้สามารถจำแนกพื้นที่ที่มีความอ่อนไหวต่อการเกิดดินถล่มออกเป็น 5 ระดับ พื้นที่ที่มีความอ่อนไหวมากที่สุดครอบคลุมพื้นที่ 197.36 ไร่ คิดเป็นร้อยละ 8.13 พื้นที่ที่มีความอ่อนไหวมากครอบคลุมพื้นที่ 465.23 ไร่ คิดเป็นร้อยละ 19.16 พื้นที่ที่มีความอ่อนไหวปานกลางครอบคลุมพื้นที่ 759.47 ไร่ คิดเป็นร้อยละ 31.27 พื้นที่ที่มีความอ่อนไหวน้อยครอบคลุมพื้นที่ 730.57 ไร่ คิดเป็นร้อยละ 30.08 และพื้นที่ที่มีความอ่อนไหวน้อยที่สุดครอบคลุมพื้นที่ 275.98 ไร่ คิดเป็นร้อยละ 11.36 โดยแบบ จำลองเพื่อประเมินพื้นที่อ่อนไหวต่อการเกิดดินถล่มในพื้นที่ศึกษานี้ มีความถูกต้องของการพยากรณ์เท่ากับร้อยละ 73.80 และการใช้อัตราส่วนความถี่สามารถพยากรณ์พื้นที่ดินถล่มได้ร้อยละ 73.40   The purpose of this study was to apply Geographic Information System (GIS) and Remote Sensing technology (RS). This research determines physical factors related to landslides such as elevation, slope, slope direction, curvature of area and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from Remote Sensing technology and field survey data of landslides. By analyzing the Frequency Ratio (FR) method, a forecast model was created by using a GIS method for analyzing areas of landslide susceptibility assessment of Sakad Village, Sakad Sub-district, Pua District, Nan. The susceptibility to landslides in areas can be classified into 5 levels. The highest level of landslide susceptibility covered an area of 197.36 rai (8.13%). The high landslide susceptibility covered an area of 465.23 rai (19.16%). The moderate landslide susceptibility covered an area of 759.47 rai (31.27%). The lower landslide susceptibility covered an area of 730.57 rai (30.08%), and the lowest landslide susceptibility covered an area of 275.98 rai (11.36%). The landslide susceptibility map in this study had a forecast accuracy of 73.80%, and the use of the frequency ratio was able to predict with an accuracy of 73.40%.

References

Anna Roccati, Guido Paliaga, Fabio Luino, Francesco Faccini and Laura Turconi. (2021). GIS-Based Landslide Susceptibility Mapping for Land Use Planning and Risk Assessment. Retrieved November 8, 2021, from https://www.mdpi.com/2073-445X/10/2/162/htm

Biswajeet Pradhan. (2010). Remote sensing and GIS-based landslide hazard analysis and cross-validation using multivariate logistic regression model on three test areas in Malaysia. Advances in Space Research, 45, 1244 – 1256.

Biswajeet Pradhan & Saro Lee. (2009). Delineation of landslide hazard areas using frequency ratio, logistic regression and artificial neural network model at Peneang Island, Malaysia. Environmental Earth Sciences, 60, 1037 – 1054.

Dymphna Nolasco Javier & Lalit Kumar. (2019). Frequency ratio landslide susceptibility estimation in a tropical mountain region. Retrieved November 19, 2021, from https://pdfs.semanticscholar.org/677f/82e21e640f9e4dfba9596481e72b7ae7c9be.pdf

Department of Disaster Prevention and Mitigation. (2017). Learn – surveillance – prevent landslides, disaster in rainy season. Retrieved December 10, 2020, from http://www.oic.go.th/FILEWEB/CABINFOCENTER11/DRAWER060/GENERAL/DATA0000/00000042.PDF (in Thai)

Department of Mineral Resources. (2011). Disaster Impact Reduction Guide. Bangkok: Department of Mineral Resources, Ministry of Natural Resources and Environment. (in Thai)

Department of Mineral Resources. (2013). Landslide risk map at community level, Sakad Subdistrict, Pua District, Nan Province. Bangkok: Department of Mineral Resources, Ministry of Natural Resources and Environment. (in Thai)

Disaster Prevention and Mitigation Division Nan Province. (2020). Contingency plans for floods, storms, and flash floods and landslides in Nan Province, 2020. Retrieved December 10, 2020, from http://direct.disaster.go.th/site9/cms-download_content.php?did=33613 (in Thai)

Florence Elfriede Sinthauli Silalahi, Pamela, Yukni Arifianti and Fahrul Hidayat. (2019). Landslide susceptibility assessment using frequency ratio model in Bogor, West Java, Indonesia. Geoscience Letters, 6, 10.

Halil Akinci & Ayse Yavuz Ozalp. (2021). Landslide susceptibility mapping and hazard assessment in Artvin (Turkey) using frequency ratio and modified information value model. Acta Geophysica, 69, 725-745.

Hawas Khan, Muhammad Shafique, Muhammad Ali Khan, Mian Ali Bacha, Safeer Ullah Shah and Chiara Calligaris. (2018). Landslide susceptibility assessment using Frequency Ratio, a case study of northern Pakistan. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences, 22, 11 – 24.

Javad Mirnazari, Baharin Ahmad, Barat Mojaradi and Farshid Sattari. (2014). Using Frequency Ratio Method for Spatial Landslide Prediction. Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology, 7(15), 3174 – 3180.

Karim Solaimani, Seyedeh Zohreh Mousavi and Ataollah Kavian. (2012). Landslide susceptibility mapping based on freaquency ratio and logistic regression models. Arabian Journal of Geosciences, 6, 2557 - 2569.

Leulalem Shano, Tarun Kumar Raghuvanshi and Matebie Meten. (2021). Landslide susceptibility mapping using frequency ratio model: the case of Gamo highland, South Ethiopia. Arabian Journal of Geosciences, 14, 623.

Narumon Intarawichian & Songkot Dasananda. (2010). Analytical hierarchy process for landslide susceptibility mapping in lower Mae Chaem watershed, northern Thailand. Retrieved March 10, 2021, from https://www.thaiscience.info/Journals/ Article/SJST/10890515.pdf

Phatararin Sophitthumkul. (2017). Landslide susceptibility area analysis of Satun - Geopark Based on Frequency Ratio method. Retrieved September 19, 2020, from http://library.dmr.go.th/ elib/cgi-bin/opacexe.exe?op=mmvw&db=Main&sid =&skin=s&usid=&mmid=4038&bid=40361 lang=1(in Thai)

Prem Rangsiwanichpong & Chaiwat Ekkawatpanit. (2019). Assessment landslide hazard map in Nan River Basin. Retrieved December 10, 2020, from https://www.researchgate.net/publication /334446495_Assessment_landslide_hazard_map_in _Nan_River_Basin (in Thai)

Sansor Raj Meena, Omid Ghorbanzadeh and Thomas Blaschke. (2019). A Comparative Study of Statistics-Based Landslide Susceptibility Models: A Case Study of the Region Affected by the Gorkha Earthquake in Napal. International Journal of Geo-Information, 8(2), 94.

Saro Lee. (2005). Application of logistic regression model and its validation for landslide susceptibility mapping using GIS and remote sensing data. International Journal of Remote Sensing, 26(7), 1477-1491.

Saro Lee & Biswajeet Pradhan. (2006). Probabilistic landslide hazards and risk mapping on Penang Island, Malaysia. Journal of Earth System Science, 115(6), 661-672.

Sasithon Chatsudarat, Nattapon Mahavik, Sarintip Tantanee, Charatdao Kongmuang, Polpreecha Chidburee, Kamonchat Seejata and Aphittha Yodying. (2021). Landslide susceptibility using Analytic Hierarchical Process in northern Thailand. Retrieved December 25, 2021, from https://www.researchgate.net/profile/Sasithon-Chatsudarat/publication/354600001_ Landslide_susceptibility_using_Analytic_Hierarchical_Process_in_northern_Thailand/links/6141ba8c97d4d76020766ae3/Landslide-susceptibility-using-Analytic-Hierarchical-Process-in-northern-Thailand.pdf? origin=publication_detail

Sirikorn Duangpiboon. (2018). Modeling and Spatial Database for Flood and Landslide Risk Assessment : A Case Study of the Lang Suan Watershed, Southern Thailand. Songkhla: Prince of Songkla University. (in Thai)

Supattra Pomthong & Duangduen Asavasuthirakul. (2017). Analysis of landslide Risk Area in Phetchabun Province. Retrieved December 20, 2021, from http://ojslib3.buu.in.th/index.php/jgt/article/download/4905/2107 (in Thai)

Thongley Thongley & Chaiwiwat Vansarochana. (2021). Landslide susceptibility assessment using frequency ratio model at Ossey watershed area in Bhutan. Engineering and Applied Science Research 2021, 48(1), 56 – 64.

Wei Chen, Limin Fan, Cheng Li and Binh Thai Pham. (2019). Spatial Prediction of Landslides Using Hybrid Integration of Artificial Intelligence Algorithms with Frequency Ratio and Index of Entropy in Nanzheng County, China. Retrieved December 10, 2020, from https://www.mdpi.com/2076-3417/10/1/29/htm

Yi-xing Zhang, Heng-xing Lan, Lang-ping Li, Yu-ming Wu, Jun-hui Chen and Nai-man Tian (2020). Optimizing the frequency ratio method for landslide susceptibility assessment: A case study of the Caiyuan Basin in the southeast mountainous area of China. Journal of Mountain Science, 17, 340–357.

Downloads

Published

2022-12-07