• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.492-492
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• 2021

최근 세계적으로 기상이변에 의해 한파와 폭설이 발생하고 있으며, 이로 인한 피해를 예측하기 어려워 졌다. 우리나라의 대설피해는 지역별로 상이해 강설 특성을 파악하기 위해 강설자료와 과거의 기상현상자료를 분석하여야 한다. 대표적인 대설피해로 설압피해, 적설피해, 착설피해와 간접피해로 분류 되며 시설재배면적에 가장 많은 영향을 미치는 설압피해는 쌓인 눈의 압력으로 인하여 파손 및 붕괴를 유발한다. 본 연구에서는 과거 재해연보 자료(1994년~2018년)와 기상청에서 제공되는 적설자료를 활용해 대설피해 관련 자료를 수집 및 분석하여 온실에 손상을 입힐 수 있는 적설심을 분석하였다. 로지스틱 회귀분석을 위한 자료 구축은 재해연보의 피해기간을 기반으로 하여 종속변수로 사용하였다. 이후 적설심자료를 최심신적설로 변형하였으며 온도와 함께 독립변수로 사용하였다. 우리나라의 대설 사례가 많은 영동지역은 강설빈도가 높아 대설 방지대책 및 대설 연구자료가 다른 지역에 비해 많은 것으로 판단된다. 이에 따라 최근 빈도가 증가하고 있으며 대설피해 사례가 10건 이상이고 관측지점이 피해지역과 가까운 지역, 적설관측자료가 연속적으로 관측되어 있는 남원, 보령, 장수, 부안을 공간적 범위로 선정하였다. 연구의 결과로 대설 피해 재난관리가 가능한 적설심 기준 설립에 도움을 줄 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.188-188
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• 2020

우리나라의 대표적인 겨울철 재난인 대설 피해는 대부분 농경지의 비닐하우스에 발생하며, 대표적인 피해종류로는 설압피해, 착설피해 등의 직접피해와 간접피해로 분류라 수 있다. 이 중 가장 피해를 많이 유발하는 것으로 알려져 있는 설압피해는 눈이 쌓인 높이가 높아지며 그 압력으로 인해 비닐하우스가 무너지는 것이다. 눈이 쌒인 높이가 어느 정도 되어야 비닐하우스에 피해를 유발하는지는 지역의 습도나 비닐하우스 설계 기준 등의 지역적이나 환경적인 요인에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 과거 비닐하우스에 발생한 전국의 피해를 수집하여 지역 특성을 고려하여 온실에 손상을 줄 수 있는 적설심을 분석하였다. 연구의 자료는 행정안전부에서 발행되는 재해연보, 기상청에서 제공되는 적설자료를 사용하였다. 강원도 지역은 대설 연구 자료가 다른 지역에 비해 많기에 최근 대설피해 빈도가 증가하고 있는 충청도, 전라도 지역에 대한 적설심을 분석하였다. 본 연구의 결과로 대비차원 폭설피해 재난관리가 가능한 적설심 기준 설립에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.37 no.2
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• pp.325-331
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• 2017

Due to the climate change, natural disaster has been occurred more frequently and the number of snow disasters has been also increased. Therefore, many researches have been conducted to predict the amount of snow damages and to reduce snow damages. In this study, snow damages over last 21 years on the Natural Disaster Report were analyzed. As a result, Chungcheong-do, Jeolla-do, and Gangwon-do have the highest number of snow disasters. The multiple linear regression models were developed using the snow damage data of these three provinces. Daily fresh snow depth, daily maximum, minimum, and average temperatures, and relative humidity were considered as possible inputs for climate factors. Inputs for socio-economic factors were regional area, greenhouse area, farming population, and farming population over 60. Different regression models were developed based on the daily maximum snow depth. As results, the model efficiency considering all damage (including low snow depth) data was very low, however, the model only using the high snow depth (more than 25 cm) has more than 70% of fitness. It is because that, when the snow depth is high, the snow damage is mostly caused by the snow load itself. It is suggested that the 25 cm of snow depth could be used as the snow damage threshold based on this analysis.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.403-403
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• 2018

최근 세계적인 기상이변으로 국지적인 대설과 한파가 발생하고 있다. 특히 최근 2018년 1월 8일 미국에 100년만의 한파로 인해 체감온도가 영하 69도까지 떨어지고, 우리나라에서도 2월 8일 제주도 폭설과 한파로 인해 교통이 마비되는 등의 피해가 발생한 것으로 알려져 겨울철 자연재해에 대한 관심이 대두되고 있다. 이로 인해 대설피해 예측 및 저감에 대한 연구가 다수 진행되고 있으나, 적설 관측소는 전국 229개 시 군 구 중 약 100여개에 불과하여 미관측 지역에 대한 데이터 수집에 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구에서는 적설 관측 지점별 대설피해 예측함수를 개발하고 적용성을 검토하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 4단계 구성과정을 통해 연구를 수행하였다. 첫째, 전국 대설피해 관측지점 및 미관측지점을 구분하고, 관측 이력 20년 이상 지역을 표본으로 채택하였다. 둘째, 재해통계 활용 및 문헌조사를 통해 대설피해 유발인자 조사 및 분석하였다. 셋째, 비닐하우스의 최소 설계기준 적설심의 절반인 10 cm 미만에서 발생한 피해는 기타 외적인 요인이 작용하였을 것으로 보고 제외하였다. 넷째, 다중회귀분석을 통해 대설피해 예측 함수를 개발하고 적용성 검토를 실시하였다. 검토 결과 수정된 결정계수가 약 0.8 이상 나타내었으며, 이는 대설피해의 정확하고 예측을 위해 적설심 관측이 매우 중요한 것을 나타내며, 적설관측의 공간적인 정확도가 향상된다면 대략적인 피해규모 예측이 가능한 것으로 판단되었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.4
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• pp.259-271
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• 2020

In Korea, snow damage has happened in the region with little snowfalls in history. Also, accidental damage was caused by heavy snow leads and the public interest on heavy snow has been increased. Therefore, policy about the Natural Disaster Reduction Comprehensive Plan has been changed to include the mitigation measures of snow damage. However, since heavy snow damage was not frequent, studies on snowfall have not been conducted on different points. The characteristics of snow data commonly are not the same as the rainfall data. Some southern coastal areas in Korea are snowless during the year. Therefore, a joint probability distribution was suggested to analyze the snow data with many 0s in a previous research and fitness from the joint probability distribution was higher than the conventional methods. In this study, snow frequency analysis was implemented using the joint probability distribution and compared to the design codes. The results were compared to the design codes. The results of this study can be used as the basic data to develop a procedure for the snow frequency analysis in the future.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.9
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• pp.627-635
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• 2019

In Korea, snow damage has been happened in the region with no snowfalls in history. Also, casual damage was caused by heavy snow. Therefore, policy about the Natural Disaster Reduction Comprehensive Plan has been changed to include the mitigation measures of snow damage. However, since heavy snow damage was not frequent, studies on snowfall have not been conducted in different points. The characteristics of snow data commonly are not same to the rainfall data. For example, some parts of the southern coastal areas are snowless during the year, so there is often no values or zero values among the annual maximum daily snow accumulation. The characteristics of this type of data is similar to the censored data. Indeed, Busan observation sites have more than 36% of no data or zero data. Despite of the different characteristics, the frequency analysis for snow data has been implemented according to the procedures for rainfall data. The frequency analysis could be implemented in both way to include the zero data or exclude the zero data. The fitness of both results would not be high enough to represent the real data shape. Therefore, in this study, a methodology for selecting a probability density function was suggested considering the characteristics of snow data in Korea. A method to select probability density function using conditional joint probability distribution was proposed. As a result, fitness from the proposed method was higher than the conventional methods. This shows that the conventional methods (includes 0 or excludes 0) overestimated snow depth. The results of this study can affect the design standards of buildings and also contribute to the establishment of measures to reduce snow damage.