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Investigating the transferability of statistical disposition models for slope-type debris flows
Statistical disposition models are used both in geomorphology and in natural hazards research to spatially predict the occurrence of mass movements, other geomorphic processes or landforms. This is achieved by establishing some statistical relationship between an inventory of mapped occurrences and relevant geofactor maps. Statistical approaches rely, among others, on the assumption that future events will take place under the same conditions as they did in the past. In the present paper, the Certainty Factor (one of the favourability functions) is used to quantify the association of debris flow initiation sites with the geofactors landcover, slope and CIT index in three alpine study areas. The transferability of the models, i.e. their applicability to other study areas, is investigated using a comparison of model results (CF parameters) from different study areas and an extensive cross-validation. It is shown that, in similar study areas, the model parameters are generally very similar, indicating that the geofactors represent well enough the relevant conditions and processes that lead to debris flow initiation. The cross-validation is generally successful, independent of the similarity of the area for which the model has been established and the target area. Therefore, it can be concluded that statistical disposition models such as the CF model are, in principle, transferable between study areas. Nevertheless, some critical issues such as data quality have to be kept in mind when trying to apply a model to another study area.
Die räumliche Verteilung von Massenbewegungen, anderen Naturgefahrenprozessen und auch Oberflächenformen kann durch statistische Dispositionsmodelle vorhergesagt werden. Diese Modelle stellen einen statistischen Zusammenhang zwischen dem kartierten Vorkommen der Phänomene und einer Reihe von Geofaktoren her, die für das Auftreten der Phänomene von Relevanz sind. Ein solcher Ansatz basiert vor allem auf der Grundannahme, dass zukünftige Ereignisse unter denselben Bedingungen auftreten wie die aus der Vergangenheit bekannten. Die vorliegende Studie nutzt den Certainty Factor (ein statistischer Ansatz aus der Familie der favourability functions) zur räumlichen Modellierung von Muranrissen in drei alpinen Einzugsgebieten. Modelle, welche die Geofaktoren Landnutzung, Hangneigung und CIT-Index betrachten, werden auf ihre Übertragbarkeit zwischen den verschiedenen Untersuchungsgebieten überprüft. In Gebieten, die einander sehr ähnlich sind, ergeben sich sehr ähnliche Parameter der CF-Modelle, was auf eine allgemeine Eignung der drei gewählten Geofaktoren hindeutet. Die Kreuzvalidierung der Modelle in den Untersuchungsgebieten (bzw. Teilen davon) zeigt empirisch, dass unabhängig von der Ähnlichkeit zweier Untersuchungsgebiete generell von einer Übertragbarkeit des statistischen Modells auszugehen ist. Die Vergleichbarkeit und Qualität der in den Gebieten vorhandenen Datenbasis muss jedoch kritisch hinterfragt werden, bevor ein Transfer von Modellen auf andere Untersuchungsgebiete erfolgt.
