Stability Evaluation of Slope Under Heavy Rainfall Based on Geometric Features
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2026
- Hardcover
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- Titel
- Stability Evaluation of Slope Under Heavy Rainfall Based on Geometric Features
- Autor
- Jiang, Yujing; Li, Xun
- Verlag
- Springer
- Veröffentlichungsjahr
- 2026
- Zustand
- New
- Einband
- Hardcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 9819586550
- ISBN-13
- 9789819586554
This book presents a systematic framework for evaluating slope stability under short-term heavy rainfall by integrating numerical simulation with GIS-based analysis. It covers several key aspects, including the simulation of heterogeneous weathered soils in FLAC3D and experimental approaches for determining the hydraulic properties of unsaturated soils. In addition, it addresses unsaturated seepage and slope stability analysis under rainfall conditions using FLAC3D, as well as GIS-based assessment of rainfall-induced landslide susceptibility. Unlike conventional GIS-based regional stability assessment methods that rely on simplified infiltration models, such as the Green–Ampt (GA) model or the one-dimensional Richards equation, this book introduces a novel geometric indicator, the Slope Surface Roughness Coefficient (SSRC), to quantitatively characterize the influence of three-dimensional slope geometry on stability. The book is organized as follows. Chapter 1 reviews recent advances in slope stability analysis under rainfall conditions. Chapter 2 presents physical model tests of rainfall-induced slope failure. Chapter 3 introduces the theoretical framework and governing equations. Chapters 4 and 5 provide numerical simulations of rainfall-triggered slope failures in the Kyushu region of Japan. Chapters 6 and 7 describe a methodology for regional slope stability assessment under heavy rainfall based on the SSRC of three-dimensional (3D) slopes. This book is intended for geotechnical engineers engaged in disaster prevention and mitigation under heavy rainfall, as well as researchers interested in combining numerical modeling and GIS techniques for geotechnical engineering applications.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Prof. Yujing Jiang received his B.Sc. and M.Sc. degrees from Shandong University of Science and Technology, China, in 1982 and 1985, respectively. He obtained his Ph.D. degree in Geotechnical Engineering from Kyushu University, Japan, in 1993. Prof. Jiang served as an Associate Professor at Kyushu University from 1993 to 1999. He then joined Nagasaki University as an Associate Professor and is currently Professor of Rock Mechanics and Geo-Environmental Engineering. In recognition of his distinguished contributions to the field, Prof. Jiang was elected a Fellow of the Japan Society of Civil Engineers (JSCE) in 2010 and a Foreign Associate of the Engineering Academy of Japan (EAJ) in 2018. His research interests focus on environmental geotechnical engineering, rock mechanics and engineering, and the remote monitoring, forecasting and mitigation of geological disasters. He has been an active member of numerous professional societies, including JSCE, JGS, JSRM and CSRME. He serves as an Associate Editor of Rock Mechanics and Rock Engineering and as an Editorial Board Member of several international journals, including the Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering, ENGINEERING Structure and Civil Engineering, and Rock Mechanics Bulletin.
Dr. Xun Li received his Ph.D. degree from Nagasaki University, Japan. He is currently a postdoctoral researcher at the School of Water Resources and Hydropower Engineering, Wuhan University, China. His research focuses on slope stability analysis and disaster prevention and mitigation, with particular emphasis on rainfall-induced landslides in reservoir environments. His main research interests include: (1) three-dimensional numerical modeling and stability analysis of reservoir bank slopes, (2) intelligent evaluation and prediction of slope deformation using advanced data-driven and machine learning techniques, and (3) physical model experiments investigating slope behavior under rainfall conditions. His work integrates numerical simulation, GIS-based assessment, and intelligent analysis to advance the understanding of slope failure mechanisms. It further aims to develop effective methodologies for regional landslide susceptibility evaluation, hazard assessment, and early warning. He actively collaborates with interdisciplinary research teams to advance research on landslide hazards.
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