Central Asia Landslide Susceptibility and scenario analysis

Data from the EU-funded 'Strengthening Financial Resilience and Accelerating Risk Reduction in Central Asia' Program. (https://www.gfdrr.org/en/program/SFRARR-Central-Asia)This dataset contains data and results from a regional landslide susceptibility mapping completed in 2022. Technical reports describing the method and results of this analysis are available in Russian and English (PDF).A machine learning approach was taken to mapping landslide susceptibility, which was then used to assess the exposure of assets to landslide across the region, and in analysis of potential landslide damming of rivers. Additionally, selected detailed landslide scenarios were simulated at ket sites of high landslide hazard.Данные разработаны в рамках Программы Укрепления Финансовой Устойчивости и Ускорения Снижения Риска Бедствий в Центральной Азии, финансируемой Европейским союзом.  (https://www.gfdrr.org/en/program/UFUUSR-tsentralnoy-azii).Этот набор данных содержит данные и результаты регионального картирования оползневой подверженности, завершенного в 2022 году. Технические доклады с описанием метода и результатов этого анализа приложены на русском и английском языках (PDF).Для картирования подверженности оползням был использован метод машинного обучения, который затем использовался для оценки подверженности активов оползням в регионе, а также для анализа потенциального перекрытия рек оползнями. Кроме того, были смоделированы отдельные подробные сценарии оползней на участках с высокой опасностью оползней.

本数据集源自欧盟资助的「加强中亚金融韧性与加速灾害风险削减」('Strengthening Financial Resilience and Accelerating Risk Reduction in Central Asia')计划，相关项目页面可访问以下链接：https://www.gfdrr.org/en/program/SFRARR-Central-Asia（俄语版本项目页面链接：https://www.gfdrr.org/en/program/UFUUSR-tsentralnoy-azii）。本数据集包含2022年完成的区域滑坡易发性制图（landslide susceptibility mapping）相关数据与研究成果。描述本次分析方法与成果的技术报告提供俄语及英语版本，格式为PDF文件。本次滑坡易发性制图采用机器学习方法开展，后续利用该方法完成了两项核心分析：一是评估全区域内各类资产的滑坡风险暴露水平，二是分析滑坡堵江（landslide damming of rivers）的潜在可能性。此外，研究团队还在滑坡高风险关键点位模拟了多组详细的滑坡灾害情景。