Grondverschuivingsgevoeligheid, -intensiteit en hun link met sediment export op regionale tot globale schaal

Grondverschuivingen (GV) zijn een sleutelproces voor landschapsevolutie, ze produceren veel sediment, en zijn een natuurlijk gevaar dat wereldwijd materiële schade en slachtoffers veroorzaakt. Met deze studie willen we de GV-gevoeligheid (GVG) en GV-intensiteit (GVI [m³/km²/y]) begroten en de link tussen GV en sediment export (SE) onderzoeken en dit op regionale tot globale schaal. We zoomen in op vier studiegebieden: Mount Elgon in Oeganda, Roemenië, Afrika en de hele wereld. Samen met die toenemende schaal (103 – 108 km²), bouwen we op wat betreft data vereisten en (kwantitatieve) diepgang van de analyses. Zo verkrijgen we geleidelijk meer expertise en inzichten die de analyses voor de grootste gebieden ondersteunen en verbeteren.

Voor de Mount Elgon regio in Oeganda, beginnen we bij de basis van GV-onderzoek: het karteren van GV in het veld. We gebruikten de verzamelde dataset van 653 GV om logistische GV-modellen te kalibreren en valideren. Topografie, lithologie en bodemvochtgehalte verklaren het best de geobserveerde GV-patronen in de regio. Naast het belang van een nauwkeurige GVG-analyse in deze regio, gebruikten we onze GV-inventaris om de GV-frequentie en GVI te begroten. De GVI bedraagt 750 ton/km² en de GV-frequentie 0,04 GV/km². Ten slotte, gebruikten we de GVG-kaart en -frequentie in combinatie met de bevolkingsdichtheid om een schatting te maken van het GV-risico op parochieniveau. In de meest risicovolle gebieden worden jaarlijks potentieel honderden mensen per vierkante kilometer geaffecteerd door GV.

In Roemenië ligt onze focus op de impact van GV op sediment export (SE). Er zijn maar weinig studies die dit effect hebben onderzocht voor grote gebieden en buiten de seismisch meest actieve regio’s. We testen de bruikbaarheid van een GVG-kaart om ruimtelijke verschillen in SE te voorspellen. Daarvoor bakenden we 133 rivierbekkens af waarvoor de SE gemeten werd en bepaalden we hun bekkenkarakteristieken zoals topografie en verschillende GVG-indicatoren. We stellen vast dat GVG een significante en betere voorspeller is voor SE  in Roemenië dan schattingen van gemiddelde geul- en intergeulerosie. De verklarende waarde van GVG voor SE wordt voornamelijk bepaald door regionale verschillen in lithologie en seismiciteit die een sterke invloed kunnen uitoefenen op GV. Het in rekening brengen van de connectiviteit tussen GV en rivieren, zorgt niet voor een betere correlatie.

Onze studie voor Afrika combineert de analyses van de twee voorgaande studies om een eerste continentale GV-dataset en -kaart voor te stellen en na te gaan of GVG ook een goede voorspeller is van SE op continentale schaal. We verzamelden meer dan 18000 GV via een literatuurstudie en door GV in Google Earth te karteren. Vervolgens kalibreerden we een GVG-model dat 80% van de variantie in GV-locaties verklaart en dat voornamelijk wordt bepaald door topografie en seismiciteit. Op basis van de verzamelde dataset en ons model stellen we ook belangrijke onderzoekshiaten vast in verscheidene Afrikaanse landen die gevoelig zijn voor GV (bvb. Sierra Leone en Eritrea). Ook op continentale schaal toont GVG een sterke correlatie met SY. Aangezien de oppervlakte, die behoorlijk tot zeer gevoelig is voor GV, beperkt is in Afrika (10%), valt het sterk te betwijfelen dat GV de belangrijkste sedimentbron zijn op dit continent. We denken dat deze sterke relatie op zijn minst gedeeltelijk verklaard kan worden door autocorrelatie met andere erosieprocessen.

Onze globale studie combineert alle voorgaande inzichten en analyses door het verzamelen van GVI-data, om zo een globaal GVI-model op te stellen en om het te vergelijken met SE­-metingen voor Afrika en Europa. Op basis van 116 globaal verspreide GVI-observaties kalibreerden we een model dat 62% van de variantie in GVI verklaart en dat wordt aangedreven door topografie, seismiciteit en lithologie. Met dit model schatten we de globale GV­-productie op 100 ± 10 gigaton (56 ± 5 miljard m³), met grote continentale en regionale verschillen. Azië produceert 68% hiervan omwille van belangrijke gebergtes in dit werelddeel, zoals de Himalaya en de Karakoram, terwijl Afrika slechts 2.5% van de globale GVI levert. We vinden sterke correlaties tussen GVI en SE voor Europa (R²: 0.42), terwijl die zwakker zijn voor Afrika. Het is wel zo dat GVI typisch hoger zijn dan de SE, wat aantoont dat interne processen, zoals het bufferen van GV-sedimenten, belangrijk zijn in rivierbekkens.

Deze verschillende studies hebben ons kwantitatieve begrip van GV versterkt en de vergelijkbaarheid van dit proces op globale schaal verbetert. We leveren nieuwe, eerste modellen op regionale tot continentale schaal en tonen de multifunctionaliteit van GV­-data en de afgeleide producten. Onze analyses en tools kunnen direct worden gebruikt door wetenschappers en beleidsmakers: (1) om de geomorfologische impact van GV te bepalen, (2) om de negatieve gevolgen van GV op mensen en infrastructuur te reduceren en (3) om de keuze waar toekomstig GV-onderzoek best gevoerd wordt, te ondersteunen. We onderstrepen het belang van GV-kartering over lange tijdsperiodes in alle milieus en in het bijzonder in data-arme regio’s. Op die manier kunnen we het geomorfologische belang van GV op regionale tot continentale schaal nog nauwkeuriger berekenen en kunnen we de risico’s als gevolg van GV beter inschatten.