Slope instability due to tectonic, hydrological and anthropogenic activities cause severe landslides in Himalaya. Joshimath, a densely populated Himalayan town witnessed a catastrophic landslide event during December 2022 and January 2023 causing damages to ∼700 buildings. We use Interferometric synthetic aperture radar, Global Positioning System and rainfall measurements to probe the kinematics of the Joshimath landslide. We separate the seasonal and episodic deformation components using singular spectrum analysis. While the low amplitude annual landslide motions are modulated by seasonal precipitation, acceleration phases are triggered by extreme rain events. Our analysis revealed episodes of cascading motions triggered by extreme rain events resulting an overall increase in landslide velocity from −22 mm/yr during 2004–2010 to −325 mm/yr during 2022–2023. We estimate the landslide depth (∼30 m) and hydraulic diffusivity (∼3 × 10⁻⁵ m²/s) using a 1-D pore-water pressure diffusion model. Our study reveals the importance of systematic monitoring of ground deformation and weather parameters for landslide hazard mitigation.

中文翻译：

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喜马拉雅西北乔希马特极端降雨事件引发的级联滑坡运动的大地测量证据

由于构造、水文和人类活动造成的斜坡不稳定导致喜马拉雅山发生严重的山体滑坡。人口稠密的喜马拉雅城镇乔希马特 (Joshimath) 在 2022 年 12 月和 2023 年 1 月期间发生了灾难性山体滑坡事件，造成约 700 栋建筑物受损。我们使用干涉合成孔径雷达、全球定位系统和降雨测量来探测 Joshimath 滑坡的运动学。我们使用奇异谱分析分离季节性和情景变形分量。虽然低幅度的年度滑坡运动受到季节性降水的调节，但加速阶段是由极端降雨事件引发的。我们的分析揭示了极端降雨事件引发的级联运动，导致滑坡速度总体增加，从2004年至2010年期间的-22毫米/年增加到2022年至2023年期间的-325毫米/年。我们使用一维孔隙水压力扩散模型估计滑坡深度（∼30 m）和水力扩散率（∼3 × 10 ^-5  m ² /s）。我们的研究揭示了系统监测地面变形和天气参数对于减轻滑坡灾害的重要性。