Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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제15권3호
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pp.119-136
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2012
The goal of this study is to apply the IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) concept of vulnerability to climate change and verify the use of a combination of vulnerability index and fuzzy logic to flood vulnerability analysis and mapping in Seoul using GIS. In order to achieve this goal, this study identified indicators influencing floods based on literature review. We include indicators of exposure to climate(daily max rainfall, days of 80mm over), sensitivity(slope, geological, average DEM, impermeability layer, topography and drainage), and adaptive capacity(retarding basin and green-infra). Also, this research used fuzzy model for aggregating indicators, and utilized frequency ratio to decide fuzzy membership values. Results show that the number of days of precipitation above 80mm, the distance from river and impervious surface have comparatively strong influence on flood damage. Furthermore, when precipitation is over 269mm, areas with scare flood mitigation capacities, industrial land use, elevation of 16~20m, within 50m distance from rivers are quite vulnerable to floods. Yeongdeungpo-gu, Yongsan-gu, Mapo-gu include comparatively large vulnerable areas. This study improved previous flood vulnerability assessment methodology by adopting fuzzy model. Also, vulnerability map provides meaningful information for decision makers regarding priority areas for implementing flood mitigation policies.
This study aims to develop the Flood Vulnerability Index (FVI) and apply it to the Bukhan River Basin. A1B and A2 scenarios of CGCM3 of IPCC were adopted and SDSM (Statistical Downscaling Model) was used to downscale the original data to the daily data. Driver-Presure-State-Impact-Response (DPSIR) model was introduced to select all appropriate indicators for FVI and the daily rainfall-runoff model was simulated using HSPF (Hydrological Simulation Program-Fortran). Since FIV proposed in this study has a capability to quantify the potential flood vulnerability considering both present and future climate conditions, it is expected to be used for the comprehensive water resources and environmental planning.
Recently Flood damage volume has increased as heavy rain has frequently occurred. Especially urban areas are a vulnerability to flooding damage because of densely concentrated population and property. A local government is preparing to mitigate flood damage through the heavy rain warning issued by Korea Meteorological Administration. This warning classification is identical for a national scale. However, Seoul has 25 administrative districts with different regional characteristics such as climate, topography, disaster prevention state, and flood damage severity. This study considered the regional characteristics of 25 administrative districts to analyze the flood vulnerability using entropy weight and Euclidean distance. The rainfall classification was derived based on probability rainfall and flood damage rainfall that occurred in the past. The result shows the step 2 and step 4 of rainfall classification was not significantly different from the heavy rain classification of the Korea Meteorological Administration. The flood vulnerability is high with high climate exposure and low adaptability to climate change, and the rainfall classification is low in the northern region of Seoul. It is possible to preemptively respond to floods in the northern region of Seoul based on relatively low rainfall classification. In the future, we plan to review the applicability of rainfall forecast data using the rainfall classification of results from this study. These results will contribute to research for preemptive flood response measures.
This study will be a new attempt to quantify flood vulnerability taking into account uncertainty. Information obtained from the real world has lots of uncertainties. Therefore, this study developed an approach to quantify spatial flood vulnerability of Korea using Fuzzy TOPSIS approach. Also, Fuzzy TOPSIS were compared with TOPSIS and weighted sum method. As a result, rankings of some areas were changed dramatically due to the uncertainty. Spearman rank correlation analysis indicated that the rankings of TOPSIS and weighted sum method were almost similar, but quite different from ranking of Fuzzy TOPSIS. In other words, because applying Fuzzy concept in regional vulnerability assessment may cause a significant change in priorities, the model presented in this study may be a method of vulnerability assessment.
This study developed a evaluation indicators on environmental facilities highly vulnerable to flood damage from quantitative and qualitative perspectives in order to reinforce the ability or preemptive disaster prevention. At first, this study classified the facilities into structural factor and non-structural factor. The structural factor consists of 11 indicators, the non-structural factor consists of 8 internal indicators and 6 external indicators. This study is expected to be prepared for flood damage by evaluating flood vulnerability of environmental facilities.
Hong, Seungjin;Joo, Hongjun;Kim, Kyoungtak;Kim, Hung Soo
Journal of Wetlands Research
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제20권4호
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pp.370-382
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2018
The purpose of this study is to quantitatively and effectively evaluate the factors affecting flood damage by watershed. National Water Resource Plan(MOCT, 2001) has been developed Potential Flood Damage(PFD) which indicates flood vulnerability. But, it is only a simple grouping and it does not provide guidelines for flood control planning based on detailed evaluation of sub-components. In this study, we used PFD in the Han River basin according to the method applied in the National Water Resource Plan (existing method) and improvement based on actual flood hazard area and data. As an application method, after analyzing by yearly change(2009~2014), we compared and analyzed the tendency of the sub - components that constitute the potential and risk rather than the current grouping. As the result, it was possible to accurately evaluate the existing and improved methods, and it was possible to derive the vulnerability rankings, but the existing methods have different results from the actual watershed tendency. Therefore, the PFD of the improvement method that correctly reflects past history and watershed characteristics is more appropriate for the evaluation of flood vulnerability in the watershed. In addition, it is reasonable to establish a flood control plan referring to this and prevent flood damage in advance.
The purposes of this study are to suggest flood vulnerability assessment method on climate change with evaluation of this method over the 5 river basins and to present the uncertainty range of assessment using multi-model ensemble scenarios. In this study, the data related to past historical flood events were collected and flood vulnerability index was calculated. The vulnerability assessment were also performed under current climate system. For future climate change scenario, the 39 climate scenarios are obtained from 3 different emission scenarios and 13 GCMs provided by IPCC DDC and 312 hydrology scenarios from 3 hydrological models and 2~3 potential evapotranspiration computation methods for the climate scenarios. Finally, the spatial and temporal changes of flood vulnerability and the range of uncertainty were performed for future S1 (2010~2039), S2 (2040~2069), S3 (2070~2099) period compared to reference S0 (1971~2000) period. The results of this study shows that vulnerable region's were Han and Sumjin, Youngsan river basins under current climate system. Considering the climate scenarios, variability in Nakdong, Gum and Han river basins are large, but Sumjin river basin had little variability due to low basic-stream ability to adaptation.
This study aims to develop a multiple criteria decision making (MCDM) approach for flood vulnerability assessment which considers uncertainty. The flood vulnerability assessment procedure consists of three steps: (1) use the Delphi process to determine the criteria and their corresponding weights-the adopted criteria represent the social, economic, and environmental circumstances related to floods, (2) construct a fuzzy data matrix for the flood vulnerability criteria using fuzzification and standardization, and (3) set priorities based on the number of assessed vulnerabilities. This study uses a modified fuzzy TOPSIS method based on ${\alpha}$-level sets which considers various uncertainties related to weight derivation and crisp data aggregation. Further, Spearman's rank correlation analysis is used to compare the rankings obtained using the proposed method with those obtained using fuzzy TOPSIS with fuzzy data, TOPSIS, and WSM methods with crisp data. The fuzzy TOPSIS method based on ${\alpha}$-cut level sets is found to have a higher correlation rate than the other methods, and thus, it can reduce the difference of the rankings which uses crisp and fuzzy data. Thus, the proposed flood vulnerability assessment method can effectively support flood management policies.
Smartphones change the picture of data and information sharing and make it possible to share various real-time flooding data and information. The vulnerability indicators of farmland inundation is needed to calculate the risk of farmland flood based on changeable hydro-meteorological data over time with morphologic characteristics of flood-damaged areas. To find related variables show the vulnerability of farmland inundation using the binary-logit model and correlation analysis and to provide vulnerability indicators were estimated by fuzzy set method. The outputs of vulnerability indicators were compared with the results of Monte Carlo simulation (MCS) for verification. From the result vulnerability indicators are applicable to mobile_based information system of farmland inundation.
Kim, Yeong Kyu;Chung, Eun-Sung;Lee, Kil Seong;Kim, Yeonjoo
Journal of Korea Water Resources Association
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제46권2호
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pp.99-109
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2013
Increasing complexity of the basin environments makes it difficult for single decision maker to consider all relevant aspects of problem, and thus the uncertainty of decision making grows. This study attempts to develop an approach to quantify the spatial flood vulnerability of South Korea. Fuzzy TOPSIS is used to calculate individual preference by each group and then three GDM techniques (Borda count method, Condorcet method, and Copeland method) are used to integrate the individual preference. Finally, rankings from Fuzzy TOPSIS, TOPSIS, and GDM are compared with Spearman rank correlation, Kendall rank correlation, and Emond & Mason rank correlation. As a result, the rankings of some areas are dramatically changed by the use of GDM techniques. Because GDM technique in regional vulnerability assessment may cause a significant change in priorities, the model presented in this study should be considered for objective flood vulnerability assessment.
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