[H-DS08] 地すべりおよび関連現象

2026年5月29日(金) 10:45 〜 12:15 展示場特設会場 (3) (幕張メッセ国際展示場 7・8ホール)

座長:王功輝(京都大学防災研究所)、千木良雅弘(公益財団法人　深田地質研究所)、今泉文寿(静岡大学農学部)、齋藤仁(名古屋大学大学院環境学研究科)

地すべり，落石，土石流などのマスムーブメントは世界各地で発生し，これまでに甚大な被害を引き起こしてきました．特に，日本をはじめとするアジア諸国では，こうした現象による災害が毎年のように繰り返し発生しています．これらの現象に関する研究は，地形学，地質学，地球物理学，砂防工学，地盤工学など幅広い分野で進められていますが，学際的な議論を通じてこそ，理解の深化と社会への貢献が期待されます．本セッションは，マスムーブメントの理解を深め，災害軽減に資することを目的として，関連する最新の研究成果を発表・議論する場を提供します．議論の焦点は，現象の理解深化，新たな発生メカニズムの視点，モニタリングや観測の新手法，予測技術の開発と精度向上，斜面安定化や制御技術，さらにリスク評価など多岐にわたります．

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10:45 〜 11:00

[HDS08-07] Long-term flexural toppling that preceded the catastrophic landslides of Blatten in 2025, Switzerland

★Invited Papers

*千木良雅弘¹、向山栄²、本間信一²、ジャボイエドフミシェル³ (1. 公益財団法人　深田地質研究所、2. 国際航業株式会社、3. ローザンヌ大学)

11:00 〜 11:15

[HDS08-08] Real-Time Landslide Hazards Prediction at Regional Scale using ID curve-based Area Selection and 1D Unsaturated Flow Modeling with TiVaSS

★Invited Papers

*Heemin Ko¹, Hyunuk An¹, MINSEOK KIM², Seungjun Lee² (1. Chungnam national university, 2. Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources)

11:15 〜 11:30

[HDS08-09] Characteristics of Active Landslides in the Southern Japanese Alps: Insights from a Machine Learning Model and a Game-Theoretic Approach

*當麻央介¹、齋藤仁¹ (1. 名古屋大学環境学研究科)

11:30 〜 11:45

[HDS08-10] A UAV-Based Deep Learning Framework for Identifying Surface Movement Trends on Slopes : A Case Study in the Guanzihling Area

*Chieh-Kai Yang¹ (1. National Cheng Kung University)

11:45 〜 12:00

[HDS08-11] 活動的地すべり上における立木NDVIの空間偏差と時間変動

*青木太志¹、笠井美青²、小林壮悟¹、桂真也²、早川裕弌³ (1. 北海道大学農学院、2. 北海道大学農学研究院、3. 北海道大学地球環境科学研究院)

12:00 〜 12:15

[HDS08-12] Failure Mechanisms and State Transitions of Landslide Dams Revealed by Centrifuge Modeling

*Raden Harya Dananjaya¹, Gonghui Wang¹ (1. Kyoto University)

セッション情報

[H-DS08] 地すべりおよび関連現象

[HDS08-07] Long-term flexural toppling that preceded the catastrophic landslides of Blatten in 2025, Switzerland

★Invited Papers

[HDS08-08] Real-Time Landslide Hazards Prediction at Regional Scale using ID curve-based Area Selection and 1D Unsaturated Flow Modeling with TiVaSS

★Invited Papers

[HDS08-09] Characteristics of Active Landslides in the Southern Japanese Alps: Insights from a Machine Learning Model and a Game-Theoretic Approach

[HDS08-10] A UAV-Based Deep Learning Framework for Identifying Surface Movement Trends on Slopes : A Case Study in the Guanzihling Area

[HDS08-11] 活動的地すべり上における立木NDVIの空間偏差と時間変動

[HDS08-12] Failure Mechanisms and State Transitions of Landslide Dams Revealed by Centrifuge Modeling

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