スリランカ・ラトゥナプラ郡における持続可能な発展のためのオープンソース地理空間地すべり高危険地域の区分

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Offers a replicable open-source GIS methodology for landslide risk assessment in developing regions.

🏢実務担当者:Local authorities can use this open-source tool for low-cost hazard mapping and land-use planning.

🏛政策担当者:Supports evidence-based disaster risk reduction policies and SDG reporting for landslide-prone areas.

自然災害は、人間社会や生態系に潜在的な脅威をもたらす環境プロセスまたは現象である。スリランカにおいて、地滑りは最も重要な自然災害の一つであり、10の地区にわたる約20,000 km²が地滑り危険地域として特定されている。その中でも、ラトゥナプラ県は地滑り発生頻度が特に高いことが記録されている。特筆すべきは、2017年にこの県で発生した地滑り事象であり、92,757人に影響を及ぼし、財産に広範な損害をもたらした。したがって、高リスク地域の効果的な特定は災害軽減に不可欠であるが、地方および国家機関は、費用対効果の高い評価ツールの欠如により課題に直面することが多い。本研究は、無料で利用可能な衛星データ、オープンデータセット、およびQuantum Geographic Information System（QGIS）ソフトウェアを活用したオープンソースの地理空間手法を、商用GISソリューションに代わる持続可能な選択肢として紹介する。地滑り感受性の決定パラメータである傾斜、標高、地形湿潤度、植生被覆、年間平均降雨量、排水密度、および排水網は、文献から導出され、加重オーバーレイ分析を通じて統合された。分析により、ラトゥナプラ県の70.37 km²が地滑りに対して高い感受性を持つと分類され、ラトゥナプラ郡書記官管区（DSD）が最大の感受性を示し、46のグラマ・ニラダリ管区（GND）境界にわたって18.41 km²を包含することが明らかになった。地滑り脆弱性は、物理的特徴（道路網、OpenStreetMapからの建物フットプリント）および人口センサスデータを用いて評価された。高および非常に高い社会経済的脆弱性地域は、10のグラマ・ニラダリ管区（GND）内に集中していた。感受性と脆弱性の複合分析により、10のGNDが高リスク地域として特定された。このオープンソースの地理空間手法は、費用対効果の高いハザードマッピングを可能にし、地域の適応能力を強化し、証拠に基づく土地利用計画を支援することにより、持続可能な開発目標（SDGs）、特にSDG 11（住み続けられるまちづくり）、SDG 13（気候変動に具体的な対策を）、およびSDG 15（陸の豊かさも守ろう）に直接貢献する。空間データおよび分析ツールへの公平なアクセスを促進することにより、地方自治体、計画立案者、およびコミュニティが、予防的な災害リスク軽減戦略を実施し、資源配分を最適化し、環境的に責任ある開発を確保することを可能にする。本手法は、高価なソフトウェアへの依存を減らすことによる経済的持続可能性、リスクのある人口を優先することによる社会的持続可能性、および生態学的に敏感な地域から開発を遠ざけることによる環境的持続可能性を促進する。調査結果は、スリランカのラトゥナプラDSDにおける持続可能な開発の前進を達成するための防災サイクルの初期段階である予防、準備、および対応活動として、地滑り多発地域における強靱で安全かつ持続可能なコミュニティを育成する、予防的で非構造的な緩和策の科学的根拠を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Natural hazards are environmental processes or phenomena that pose potential threats to human societies and ecosystems. In Sri Lanka, landslides constitute one of the most significant natural hazards, with approximately 20,000 km² across ten districts identified as landslide-prone. Among these, the Rathnapura District has recorded a notably high frequency of landslide occurrences. Notably, the 2017 landslide event in this district resulted in substantial impacts, affecting 92,757 individuals and causing extensive damage to property. Therefore, effective identification of high-risk zones is essential for disaster mitigation, yet local and national institutions often face challenges due to the lack of cost-effective assessment tools. This study introduces an open-source geospatial methodology, utilizing freely available satellite data, open datasets, and Quantum Geographic Information System (QGIS) software as a sustainable alternative to commercial GIS solutions. Determinant parameters for landslide susceptibility slope, elevation, topographic wetness, vegetation cover, annual average rainfall, drainage density, and drainage network were derived from literature and integrated through weighted overlay analysis. The analysis revealed that 70.37 km² of the Rathnapura District is classified as highly susceptible to landslides, with the Rathnapura Divisional Secretariat Division (DSD) exhibiting the greatest susceptibility, encompassing 18.41 km² across 46 Grama Niladhari Division (GND) boundaries. Landslide vulnerability was evaluated using physical features (road networks, building footprints from OpenStreetMap) and population census data. High and very high socio-economic vulnerability areas were concentrated within 10 Grama Niladari Divisions (GNDs). Combined susceptibility and vulnerability analysis revealed 10 GNDs as high-risk areas. This open-source geospatial approach directly contributes to Sustainable Development Goals (SDGs), particularly SDG 11 (Sustainable Cities and Communities), SDG 13 (Climate Action), and SDG 15 (Life on Land), by enabling cost-effective hazard mapping, strengthening local adaptive capacity, and supporting evidence-based land use planning. By promoting equitable access to spatial data and analytical tools, it empowers local authorities, planners, and communities to implement proactive disaster risk reduction strategies, optimize resource allocation, and ensure environmentally responsible development. The methodology promotes economic sustainability through reduced dependency on costly software, social sustainability by prioritizing at-risk populations, and environmental sustainability by guiding development away from ecologically sensitive areas. Findings provide a scientific basis for proactive, non-structural mitigation measures, fostering resilient, safe, and sustainable communities in landslide-prone regions as the initial step of disaster management cycle, which are prevention, preparedness and response activities in order to achieve an advancing sustainable development in Sri Lanka’s Rathnapura DSD.

• semanticscholar https://doi.org/10.64211/oidaijsd190424first seen 2026-06-29 08:00:04 · last seen 2026-09-21 05:14:54