Influence of Shannon’s entropy on landslide-causing parameters for vulnerability study and zonation—a case study in Sikkim, India

Landslide is a common hazard in the hilly regions, which causes heavy losses to life and properties every year. Since 1980, various researches and analyses have been carried out in the geographic information systems (GIS) environment to identify factors responsible for causing landslides. The important conditioning factors identified by the researchers are slope, geological, geomorphologic structures, and land use coupled with triggering factors like rainfall and a few of the anthropogenic activities. Almost all landslides vulnerability studies carried out so far used parameters of landslide events of the past as essential inputs and advanced methods like information value, regression analysis, fuzzy logic, etc. The present research is an attempt to investigate the landslide vulnerabilities in different slope areas with simple and realistic method of assignments of weights to the parameters based on experts’ opinion and generic logic, without using the parameters of past landslide events as inputs. The identified factors were assigned appropriate weights based on experts’ opinion and these weights were further balanced with respect to the Shannon’s entropy of their occurrences within the study area. The study area was finally classified into three zones namely least vulnerable zone, moderately vulnerable zone, and most vulnerable zone. When compared with the actual landslide history of the past, it was found that Shannon’s entropy applied zonation model matched to real landslide events with higher value of landslide density as compared to the model developed without Shannon’s entropy.Abstractالانزلاقات هي خطر شائع من مناطق التلال والتي تسبب خسائر كبيرة في الاروح والممتلكات كل عام. تم تنفيذ العديد من الابحاث والتحليلات في بيئة الGIS لتحديد العناصر المسئولة عن إحداث الانزلاقات. العناصر الهامة المسببة التي حددها الباحثين هي الميل و الجيولوجية و التراكيب الجيوموفولوجية واستخدام الأرض مندمجة مع عوامل الإشعال (trigger) مثل هطول الأمطار وبعض الأنشطة البشرية المصطنعة. تقريبا كل دراسات الوهن التي تمت حتى الآن استخدمت معاملات من الانزلاقات اليت حدثت سابقا كمدخل رئيسي والطرق المتطورة مثل قيم المعلومات والتحليل التراجعي و الfuzzy logic وغيرها. البحث الحالي هو محاولة لبحث وهن الانزلاقات الأرضية في مختلف المناطق المائلة بطريقة سهلة وواقعية لتقييم ثقل المعاملات استناداً إلى أراء الخبراء والمنطق العام بدون استخدام معاملات احداث الإنزلاقات السابقة كمدخلات. العوامل التي تحدد ـاخذ ثقل مناسب استناداً على أراء الخبراء ثم تتوازن هذه الاثقال بالنسبة ل Shannon’s entropy حسب تواجدها خلال منطقة الدراسة. تم ، أخيرا ، تصنيف منطقة الدراسة إلى 3 مناطق هي منطقة أقل توهن ومنطقة متوسطة التوهن ومنطقة أكثر توهن, وعند مقارنتها مع تاريخ الانزلاقات الحقيقي في الماضي وجد أن Shannon’s entropy طبق نموذج تمنطق متوافق مع احداث الانزلاقات الحقيقية مع قيم أعلى لكثافة الانزلاقات الأرضية عند مقارنتها بنموذج طور بدون استخدام الShannon’s entropy.

[1]  R. Morgan Soil Erosion and Conservation , 1988 .

[2]  A. Jeyaram,et al.  Probabilistic Techniques, GIS and Remote Sensing in Landslide Hazard Mitigation: A Case Study from Sikkim Himalayas, India , 2005 .

[3]  B. Vieira,et al.  Landslides in Rio de Janeiro: The role played by variations in soil hydraulic conductivity , 2004 .

[4]  R. Chander,et al.  Landslide zoning in a part of the Garhwal Himalayas , 1998 .

[5]  A. Uromeihy,et al.  Landslide hazard zonation of the Khorshrostam area, Iran , 2000 .

[6]  Geoffrey Wadge,et al.  The potential of GIS modelling of gravity flows and slope instabilities , 1988, Int. J. Geogr. Inf. Sci..

[7]  Manoj Pant,et al.  Landslide hazard mapping based on geological attributes , 1992 .

[8]  T. L. Lyon,et al.  The Nature and Properties of Soils , 1930 .

[9]  David J. Unwin,et al.  Modelling landslide distribution on loess soils in China: an investigation , 1992, Int. J. Geogr. Inf. Sci..

[10]  Michael Sakellariou,et al.  GIS-BASED ESTIMATION OF SLOPE STABILITY , 2001 .

[11]  L. Luzi,et al.  The application of predictive modeling techniques to landslides induced by earthquakes: the case study of the 26 September 1997 Umbria-Marche earthquake (Italy) , 2003 .

[12]  D. Varnes Landslide hazard zonation: A review of principles and practice , 1984 .

[13]  M. Terlien,et al.  Prediction of the occurrence of slope instability phenomenal through GIS-based hazard zonation , 1997 .

[14]  W. H. Wischmeier,et al.  Predicting rainfall erosion losses : a guide to conservation planning , 1978 .

[15]  S Ramachandran,et al.  Application of Remote Sensing and Gis , 2022 .

[16]  Saro Lee Application and verification of fuzzy algebraic operators to landslide susceptibility mapping , 2007 .

[17]  Richard A. Roth Factors Affecting Landslide-Susceptibility in San Mateo County, California , 1983 .