Landslide Potential Analysis on Hilly Terrain Based on the CPT Data along the Malang-Kediri Road, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Landslides are known to cause significant infrastructure damage and subsequently generate substantial economic losses.One area that is particularly susceptible to such events is the roadway connecting Malang-Kediri and Batu City, Indonesia.This corridor carries a high volume of traffic; therefore, any landslide occurrence has severe implications, including the complete disruption of transportation access.This study investigates the slope factor of safety (FS) to evaluate landslide potential along the Malang-Kediri connecting road using Cone Penetration Test (CPT) data.The FS of the existing slopes was assessed using CPT results as the primary field data to estimate soil physical and mechanical properties.Numerical simulations were conducted using GeoStudio (GeoSlope) Version 8.0 to compute FS values for natural, dry, and saturated (rainy-season) conditions.All analyses were performed under at-rest conditions, without including ground improvement measures.The results indicate that 4 out of 9 modeled scenarios exhibit instability: Slope S-1 under scenarios 2 and 3, and Slopes S-2 and S-3 under scenario 3.In general, slopes became unstable in scenario 3, where the combined effects of traffic loading and elevated pore water pressures substantially reduced shear resistance.Under these conditions, slopes demonstrated failure potential when FS < 1.07.The calculated FS values at points S-1, S-2, and S-3 were 0.55, 0.59, and 0.74, respectively, indicating critical instability.Field observations reveal that soft, organic, clay-rich soils in the upper layers dominate the unstable slope sections.These materials possess low shear strength and are highly susceptible to deformation under excessive loads.Consequently, under scenario 3 loading conditions, the inherent weakness of these soil layers contributes significantly to slope failure.Further investigations are necessary to design appropriate soil improvement strategies and slope reinforcement measures to mitigate future landslide risks along this critical transportation corridor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».