Realistic assessment of slope reliability for effective landslide hazard management

Probabilistic methods have been employed as a practical aid for slope management in respect of the stochastic nature of landsliding. The effect of deterioration on the reliability of slopes of various periods of service, however, has seldom been considered explicitly in the current reliability evaluation. The first part of this paper will present an empirical procedure, using past performance of an extensive set of cut slopes in Hong Kong as an example, to model probabilistically the deteriorating effect on the failure probability with age for a population of slopes. The procedure extends further to predict the failure probability of slopes over different future service periods. Although this probability would serve as an estimate of average slope reliability to assist landslide hazard management by planners, a more accurate sitespecific failure probability would be preferred for individual projects. The second part of this paper will adopt a Bayesian procedure to map the calculated probability of a given slope to a more realistic estimate of failure probability. The procedure enables performance records, the effect of system deterioration and other unaccountedfor factors to be systematically incorporated for the estimation. Finally, a procedure is developed to assess the uncertainty associated with the updated probability, resulting from limited observed performance data available for the probability mapping process.

• INTRODUCTION

• GENERAL DESCRIPTION OF SLOPES IN HONG KONG

• AVERAGE RELIABILITY OF SLOPES

• RELIABILITY OF A SPECIFIC SLOPE

• CONCLUSIONS

• ACKNOWLEDGEMENTS

• REFERENCES

Nous employons des méthodes probabilistes comme aide pratique à la gestion des pentes par rapport à la nature stochastique des glissements de terrain. Cependant, l'effet de détérioration sur la fiabilité des pentes sur diverses périodes de service a été rarement pris en compte de manière explicite dans l'évaluation de la fiabilité actuelle. La première partie de cet exposé présente une procédure empirique, utilisant en exemple les performances passées d'un jeu important de pentes tronquées à Hong Kong pour modéliser de manière probabiliste l'effet détériorant sur la probabilité de rupture dans le temps pour une population de pentes. La procédure va jusqu'à prédire la probabilité de rupture de pentes sur diverses périodes de service dans le futur. Cette probabilité pourrait servir pour estimer la fiabilité moyenne des pentes et aider les planificateurs à mieux gérer les risques de glissement mais une probabilité de rupture plus spécifique au site et plus exacte serait préférable pour des projets individuels. La seconde partie de cet exposé adopte une procédure bayésienne pour cartographier la probabilité calculée d'une pente donnée dans une estimation plus réaliste de la probabilité de rupture. La procédure permet d'incorporer de manière systématique les performances, l'effet de la détérioration du système et d'autres facteurs non expliqués pour évaluation. Enfin, nous développons une procédure pour évaluer l'incertitude associée à la probabilité remise à jour et résultant du peu de données de performances observée disponibles pour le processus de mise en carte de la probabilité.