Оценка оползневой опасности при предварительной разведке месторождений на северо-востоке Кубы

В северо-восточном регионе Кубы оползни часто встречаются в районах с разрабатываемыми и перспективными месторождениями полезных ископаемых. Оценка опасности оползней имеет большое значение для будущего прогнозирования задач геологической разведки и обеспечения безопасности при добыче полезных ископаемых. Для оценки опасности оползней на северо-востоке Кубы была представлена статистическая модель, интегрированная с 6 предикторами. Анализируемыми предикторами были среднегодовое количество осадков, угол наклона, высота, тип почвы, расстояние до разломов и тип горной породы. Модель была разработана с использованием метода мультиномиальной логистической регрессии. Для проверки модели использовался кадастр оползней в этом районе. Результаты показали, что для набора данных, использованных для создания модели, предикторные переменные «Среднегодовое количество осадков», «Угол наклона» и «Тип горной породы» оказывают статистически значимое влияние на изменение категории опасности. Скорректированная статистическая модель показала, что оползни имеют высокую вероятность возникновения в зонах «высокой» и «очень высокой» опасности, на северо-востоке Кубы, в эксплуатационных зонах и перспективных районах.

Поспехов Г. Б., Савон-Васиано Юсмира Оценка оползневой опасности при предварительной разведке месторождений на северо-востоке Кубы // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2024. – № 12-1. – С. 178–192. DOI: 10.25018/ 0236_1493_2024_121_0_178.

Поспехов Георгий Борисович¹ — канд. геол.-минерал. наук, зав. лабораторией, e-mail: pospehov@spmi.ru, ORCID ID: 0000-0001-9090-5150,
Савон-Васиано Юсмира¹ — аспирант, e-mail: yusmirasvaciano@gmail.com, ORCID ID: 0000-0002-9640-8478,
¹ Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины II.

Поспехов Г.Б., e-mail: pospehov@spmi.ru.

1. Khan M., He X., Farid A., Song D., Li Z., Tian X., Ni M. A novel geophysical method for fractures mapping and risk zones identification in a coalmine, Northeast, China // Energy Reports. 2021, vol. 7, pp. 3785—3804. DOI: 10.1016/j.egyr.2021.06.071.

2. Wang X., Xu Z., Sun Y., Zheng J., Zhang C., Duan Z. Construction of multi-factor identification model for real-time monitoring and early warning of mine water inrush // International Journal of Mining Science and Technology. 2021, vol. 31, no. 5, pp. 853—866. DOI: 10.1016/j.ijmst.2021.07.012.

3. Protosenya A. G., Demenkov P. A., Trushko O. V., Verbilo P. E. Justification of safe plugging options for subway tunnels flooded in an accident based on risk assessment // International Journal of Applied Engineering Research. 2016, vol. 11. pp. 7897—7906. EDN XFICUV.

4. Гридина Е. Б. Повышение безопасности труда рабочего персонала карьера, расположенного в сложных горно-геологических условиях Крайнего Севера // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2023. — № 9-1. — С. 149—163. DOI: 10.25018/0236_1493_2023_ 91_0_149. EDN XCPLQV.

5. Fleurisson J. A. Slope design and implementation in open pit mines: Geological and geomechanical approach // Procedia Engineering. 2012, vol. 46, pp. 27—38. DOI: 10.1016/j.proeng.2012. 09.442.

6. Rimélé A., Dimitrakopoulos R., Gamache M. A dynamic stochastic programming approach for open-pit mine planning with geological and commodity price uncertainty // Resources Policy. 2020, vol. 65, article 101570. DOI: 10.1016/j.resourpol.2019.101570.

7. Ponomarenko M. R., Kutepov Y. I. Mining complexity assessment to substantiate deformation monitoring at open pit mines // Journal of Mining Science. 2021, vol. 57, no. 6, pp. 986—994. DOI: 10.1134/S1062739121060119.

8. Lu K., Cao Z., Hou M., Jiang Z., Shen R., Wang Q., Liu J. The mechanism of earthquake // International Journal of Modern Physics B. 2018, vol. 32, no. 7, article 1850080. DOI: 10.1142/ S0217979218500807. EDN YEZCKD.

9. Sarkar R., Dorji K. Determination of the probabilities of landslide events—A case study of Bhutan // Hydrology. 2019, vol. 6, no. 2, article 52. DOI: 10.3390/hydrology6020052.

10. Dikshit A. Sarkar R., Pradhan B., Acharya S., Dorji K. Estimating rainfall thresholds for landslide occurrence in the Bhutan Himalayas // Water. 2019, vol. 11, article 1616. DOI: 10.3390/ w11081616.

11. Волохов Е. М., Кожухарова В. К., Бритвин И. А. Проблема оценки влияния горных работ на объекты наземной инфраструктуры // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2023. — № 8. — С. 72—93. DOI: 10.25018/0236_1493_2023_8_0_72. EDN JNUAAY.

12. Martinello C., Delchiaro M., Iacobucci G., Cappadonia C., Rotigliano E., Piacentini D. Exploring the geomorphological adequacy of the landslide susceptibility maps: A test for different types of landslides in the Bidente river basin (northern Italy) // Catena. 2024, vol. 238, article 107835. DOI: 10.1016/j.catena.2024.107835.

13. Sun X., Chen G., Yang X., Xu Z., Yang J., Lin Z., Liu Y. A process-oriented approach for identifying potential landslides considering time-dependent behaviors beyond geomorphological features // Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering. 2023, vol. 6, no. 3, pp. 961—978. DOI: 10.1016/j.jrmge.2023.05.014.

14. Блищенко А. А. Использование геодезических приборов на открытых горных работах, тенденции применения беспилотных технологий // Colloquium-Journal. — 2020. — № 14-2(66). — С. 4—5. DOI: 10.24411/2520-6990-2020-11902. EDN DZNLRJ.

15. Куликова Е. Ю., Полянкин А. Г., Потокина А. М. Особенности управления геотехническими рисками при проектировании подземных сооружений // Записки Горного института. — 2023. — Т. 264. — С. 895—905. EDN DGEAGK.

16. Petrova T. A., Rudzisha E., Alekseenko A. V., Bech J., Pashkevich M. A. Rehabilitation of disturbed lands with industrial wastewater sludge // Minerals. 2022, no. 12, pp. 376—376. DOI: 10.3390/ min12030376.

17. Yang B., Liu Z., Lacasse S., Liang X. Spatiotemporal deformation characteristics of Outang landslide and identification of triggering factors using data mining // Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering. 2024, vol. 12, no. 3, article 376. DOI: 10.1016/j.jrmge.2023.09.030.

18. Выстрчил М. Г., Гусев В. Н., Сухов А. К. Методика определения погрешностей сегментированных GRID моделей открытых горных выработок, построенных по результатам аэрофотосъемки с беспилотного воздушного судна // Записки Горного института. — 2023. — Т. 262. — С. 562—570. EDN SZOFVD.

19. Ponomarenko M. R., Kutepov Yu. I. Using the typification of mining-engineering facilities to substantiate deformation monitoring of opencast mining // Известия Уральского государственного горного университета. — 2020. — № 4(60). — С. 115—122. DOI: 10.21440/2307-2091-2020-4-115-122. EDN PSYLXG.

20. Вальков В. А., Виноградов К. П., Валькова Е. О., Мустафин М. Г. Создание растров высокой информативности по данным лазерного сканирования и аэрофотосъемки // Геодезия и картография. — 2022. — Т. 83. — № 11. — С. 40—49. DOI: 10.22389/0016-7126-2022-989-11-40-49.

21. Liu Q., Tang A., Huang D., Huang Z., Zhang Bin., Xu X. Total probabilistic measure for the potential risk of regional roads exposed to landslides // Reliability Engineering & System Safety. 2022, vol. 228, article 108822. DOI: 10.1016/j.ress.2022.108822.

22. Pradhan B., Lee S. Regional landslide susceptibility analysis using back-propagation neural network model at Cameron Highland, Malaysia // Landslides. 2010, vol. 7, pp. 13—30. DOI: 10.1007/ s10346-009-0183-2.

23. Chowdhury M. S., Rahaman M. N., Sheikh M. S., Sayeid M. A., Mahmud K. H., Hafsa B. GISbased landslide susceptibility mapping using logistic regression, random forest and decision and regression tree models in Chattogram District, Bangladesh // Heliyon. 2024, vol. 10, no. 1, article e23424. DOI: 10.1016/j.heliyon.2023.e23424.

24. Chan H. C. Chang C. C., Chen P. A., Lee J. T. Using multinomial logistic regression for prediction of soil depth in an area of complex topography in Taiwan // Catena. 2019, vol. 176, pp. 419—429. DOI: 10.1016/j.catena.2019.01.030.

25. Поспехов Г. Б., Савон Ю. В., Мосейкин В. В. Зональность оползневой восприимчивости с использованием процесса аналитической иерархии. На примере провинции Гуантанамо // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2024. — № 1. — С. 125—145. DOI: 10.25018/ 0236_1493_2024_1_0_125.

26. Глазунов В. В., Бурлуцкий С. Б., Шувалова Р. А., Жданов С. В. Повышение достоверности 3D-моделирования оползневого склона по данным инженерной геофизики // Записки Горного института. — 2022. — Т. 257. — С. 771—782. DOI: 10.31897/PMI.2022.86.

27. Farahbakhsh E., Maughan J., Müller R. D. Prospectivity modelling of critical mineral deposits using a generative adversarial network with oversampling and positive-unlabelled bagging // Ore Geology Reviews. 2023, vol. 162, article 105665. DOI: 10.1016/j.oregeorev.2023.105665.

28. Yaelsy C., Cobas L. Legislación ambiental y minera en Cuba. Aciertos y desaciertos // Revista Ciencia Juridica y Política. 2021, vol. 7, no. 13, pp. 146—164. DOI: 10.5377/rcijupo.v7i13.11913.

29. Pospehov G. B., Savón Y., Delgado R., Castellanos E., Peña A. Inventory of landslides triggered by hurricane Matthews in Guantánamo, Cuba // Geography, Environment, Sustainability. 2023, vol. 16, no 1, pp. 55—63. DOI: 10.24057/2071-9388-2022-133.

30. Rahmani S. R., Libohova Z., Ackerson J. P., Schulze D. G. Estimating natural soil drainage classes in the Wisconsin till plain of the Midwestern U. S.A. based on lidar derived terrain indices: Evaluating prediction accuracy of multinomial logistic regression and machine learning algorithms // Geoderma Regional. 2023, vol. 35, article e00728. DOI: 10.1016/j.geodrs.2023.e00728.

31. Kempen B., Brus D. J., Heuvelink G. B. M., Stoorvogel J. J. Updating the 1:50,000 Dutch soil map using legacy soil data: A multinomial logistic regression approach // Geoderma. 2009, vol. 151, no.3, pp. 311—326. DOI: 10.1016/j.geoderma.2009.04.023.

32. Abdel-Kader F. H. Digital soil mapping at pilot sites in the northwest coast of Egypt: A multinomial logistic regression approach // The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science. 2011, vol. 14, no. 1, pp. 29—40. DOI: 10.1016/j.ejrs.2011.04.001.

33. Biancardo S. A., Intignano M., Viscione N. Procedural modeling-based BIM approach for railway // Journal of Advanced Transportation. 2021, vol. 2021, article 8839362. DOI: 10.1155/2021/ 8839362. EDN FNQXPG.

34. Chepyzhova A. V., Pravdina E. A., Lepikhina O. Y. Comparative evaluation of the effectiveness of the laser scanning and aerial photography systems using unmanned aerial vehicles // Journal of Physics: Conference Series. 2019, vol. 1333, no. 3, article 032064. DOI 10.1088/1742-6596/1333/3/032064. EDN MYWWLK.

35. Loginov D. S. Web technologies in cartographic support of geological exploration // Proceedings of the ICA. 2021, vol. 4, article 68. DOI: 10.5194/ica-proc-4-68-2021.

36. Кузин А. А., Филиппов В. Г. Метод определения плановых координат и высоты рабочего репера на оползне с принудительными отклонениями вехи от отвесного положения // Геодезия и картография. — 2024. — № 9. — С. 2—11. DOI: 10.22389/0016-7126-2024-1011-9-2-11.