Original paper

Assessment of the Landslide Susceptibility at the Jurassic Escarpment of the Swabian Alb by Means of GIS-based Statistical-probabilistic Evaluation

Neuhäuser, Bettina; Terhorst, Birgit

Abstract

GIS-based model for the assessment of the landslide susceptibility in a selected area of the Jurassic escarpment in the Swabian Alb (SW-Germany) is described. The statistical-probabilistic method called "Weights-of-Evidence" - originally developed for the explorative mineralogy - is used for the assessment of the landslide hazard. A quantitative model is applied to the known landslides and their causative factors and is finally visualised in susceptibility maps. While previous research work in this area concentrated on large-scale investigations, the present study was carried out at a regional level with a target scale of 1:150,000. Potential susceptible areas can be delineated and landslide indicators can be identified from the available data set. The produced maps cover a distance of up to 12 km of the Jurassic escarpment, showing five classes of landslide susceptibility.

Kurzfassung

Ein GIS-gestütztes Modell zur Beurteilung der Rutschungsgefährdung in einem ausgewählten Gebiet an der Juraschichtstufe der Schwäbischen Alb (SW-Deutschland) wird beschrieben. Dabei kommt die statistisch-probabilistische Methode der Evidenzgewichtung, welche ursprünglich für die Exploration von Goldvorkommen entwickelt wurde, für die Gefährdungseinschätzung zur Anwendung. Das quantitative Modell wurde auf die Rutschungen und ihre Steuerungsfaktoren angewendet und Rutschungsgefährdungskarten visualisiert. Während sich bisherige Forschungsarbeiten in diesem Gebiet auf großmaßstäbige Untersuchungen konzentrierten, arbeitet die vorliegende Studie auf regionaler Ebene mit einem Zielmaßstab von 1:150.000. Potenziell gefährdete Gebiete konnten mit dieser Methode eingegrenzt und jene Steuerungsfaktoren aus dem Datenpool bestimmt werden, welche maßgeblich zu Rutschungen beitragen. Die erstellten Karten decken ein Gebiet von bis zu 12 km Länge ab und zeigen eine Klassifikation in fünf unterschiedliche Gefährdungsklassen.

Keywords

natural hazardsweights-of-evidencegeographical information systems (gis)landslide hazardsusceptibility