This study is a part of "Early Warning Service for Weather Risk Management in Climate-smart Agriculture", describes the delivery techniques from 840 catchment scale weather warning information using 150 counties unit special weather report(alarm, warning) released from KMA(Korea Meteorological Administration) and chronic weather warning information based on daily weather data from 76 synoptic stations. Catchment weather hazard warning service express a sequential risk index map generated by countries report occurs and report grade(alarm, warning) convert to catchment scale using zonal summarizing method. Additional services were chronic weather warning service at crop growth and accumulated more than 4 weeks, based on an unsuitable weather conditions, representing a relative risk compared to its catchment climatological normal conditions (normal distribution ) in addition to special weather report. Service provided by a real-time catchment scale map overlaid with VWORLD open platform operated by Ministry of Land, Infrastructure and Transport. Also provide a foundation for weather risk information to inform individual farmers to farm located within the catchment zone warning occur.
Flood is one of the major natural disasters affecting millions of people. Thailand also, frequently faces with this type of disaster. Especially, 2011 mega flood in Central Thailand, inundated highway severely attributed to the failure of national economic and risk to life. Lesson learned from such an extreme event caused flood monitoring and warning becomes one of the sound mitigations. The highway flood hazard mapping accomplished in this research is one of the strategies. This is due to highway flood is the potential risk to life and limb, and potential damage to property. Monitoring and warning therefore help reducing live and property losses. In this study, degree of highway flood hazard was assessed by weighting factors for each cause of the highway flood using Multi Criteria Analysis (MCA) based Analytic Hierarchy Process (AHP). These weighting factors are the essential information to classify the degree of highway flood hazard to enable pinpoint on flood monitoring and flood warning in hazard areas. The highway flood causes were then investigated. It was found that three major factors influence to the highway flood are namely the highway characteristics, the hydrological characteristics and the land topography characteristics. The weight of importance for each cause of the highway flood in the whole country was assessed by weighting 3 major factors influence to the highway flood. According to the result of MCA analysis, the highway, the hydrological and the land topography characteristics were respectively weighted as 35, 35 and 30 percent influence to the cause of highway flood. These weighting factors were further utilized to classify the degree of highway flood hazard. The Weight Linear Combination (WLC) method was used to compute the total score of all highways according to each factor. This score was later used to categorize highway flood as high, moderate and low degree of hazard levels. Highway flood hazard map accomplished in this research study is applicable to serve as the handy tool for highway flood warning. However, to complete the whole warning process, flood water level monitoring system for example the camera gauge should be installed in the hazard highway. This is expected to serve as a simple flood monitor as part of the warning system during such extreme or critical event.
The remote monitoring and warning system for dangerous chemicals is designed with the concept of the Cyber-Physical System (CPS) in this paper. The real-time perception, dynamic control, and information service of major hazards chemicals are realized in this CPS system. The CPS system architecture, the physical layer and the applacation layer, are designed in this paper. The terminal node is mainly composed of the field collectors which complete the data acquisition of sensors and video in the physical layers, and the use of application layer makes CPS system safer and more reliable to monitor the hazardous chemicals. The cloud application layer completes the risk identification and the prediction of the major hazard sources. The early intelligent warning of the major dangerous chemicals is realized and the security risk images are given in the cloud application layer. With the CPS technology, the remote network of hazardous chemicals has been completed, and a major hazard monitoring and accident warning online system is formed. Through the experiment of the terminal node, it can be proved that the terminal node can complete the mass data collection and classify. With this experiment it can be obtained the CPS system is safe and effective. In order to verify feasible, the multi-risk warning based on CPS is simulated, and results show that the system solves the problem of hazardous chemicals enterprises safety management.
Debris flow has been considered as one of the major natural hazards and possesses tens to hundreds times higher destructive potential than that of slope failure. In the past 5 years, its occurrence frequency was and is likely to increasing due to the global warming. Although various methods such as basin vegetation or structural dams can be implemented to counter measure the debris flow, these methods are not always the right answer to the problem when magnitude of debris flow is far bigger than could be defended. Land use regulations to avoid the hazard or early debris flow warning system to evacuate the expected inundated area can be more economical and practical actions for those cases. In this study, an early debris flow warning system composed of rainfall measuring device, debris flow sensing device and video camera is introduced. The system is designed to issue the warning when rainfall threshold is exceeded or debris flow is sensed by sensing device. Developed monitoring system can be used to cope promptly with the debris flow risk.
When natural disasters occur, including earthquakes, tsunamis, and debris flows, they are often accompanied by various types of damages such as the collapse of buildings, broken bridges and roads, and the destruction of natural scenery. Natural disaster detection and warning is an important issue which could help to reduce the incidence of serious damage to life and property as well as provide information for search and rescue afterwards. In this study, we propose a novel computer vision technique for debris flow detection which is feature-based that can be used to construct a debris flow event warning system. The landscape is composed of various elements, including trees, rocks, and buildings which are characterized by their features, shapes, positions, and colors. Unlike the traditional methods, our analysis relies on changes in the natural scenery which influence changes to the features. The "background module" and "monitoring module" procedures are designed and used to detect debris flows and construct an event warning system. The multi-criteria decision-making method used to construct an event warring system includes gradient information and the percentage of variation of the features. To prove the feasibility of the proposed method for detecting debris flows, some real cases of debris flows are analyzed. The natural environment is simulated and an event warning system is constructed to warn of debris flows. Debris flows are successfully detected using these two procedures, by analyzing the variation in the detected features and the matched feature. The feasibility of the event warning system is proven using the simulation method. Therefore, the feature based method is found to be useful for detecting debris flows and the event warning system is triggered when debris flows occur.
In this paper the analysis of natural cause of Beijing Storm inundation and the effect of the human activities has been taken. Flood risk can hardly be eliminated solely by projects. Pre-warning system established is an efficient measure to minimize the influence of flood. Several main functions of this system and their examples are described in the paper, such as: monitoring, forecast, scheme, warning, dynamic decision-making and information publication.
The Korea Meteorological Administration has been operating a tsunami warning system which is based on tsunami scenario database for the East Sea. Recently, the tsunami scenario database for the Yellow sea and the East China sea is also generated so that the tsunami warning system is extended to the whole Korean seas. Tsunami scenario database includes tsunami arrival times and heights generated by performing huge numbers of tsunami propagation simulations. A leap-frog method for shallow water equation is used for the simulation. The simulation code is parallellized via Message Passing Interface and has run on Cray X1E.
This paper proposes a method for early warning of hazard for pipelines. Many pipelines transport dangerous contents so that any damage incurred might lead to catastrophic consequences. However, most of these damages are usually a result of surrounding third-party activities, mainly the constructions. In order to prevent accidents and disasters, detection of potential hazards from third-party activities is indispensable. This paper focuses on recognizing the running of construction machines because they indicate the activity of the constructions. Acoustic information is applied for the recognition and a novel pipeline monitoring approach is proposed. Principal Component Analysis (PCA) is applied. The obtained Eigenvalues are regarded as the special signature and thus used for building feature vectors. One-class Support Vector Machine (SVM) is used for the classifier. The denoising ability of PCA can make it robust to noise interference, while the powerful classifying ability of SVM can provide good recognition results. Some related issues such as standardization are also studied and discussed. On-site experiments are conducted and results prove the effectiveness of the proposed early warning method. Thus the possible hazards can be prevented and the integrity of pipelines can be ensured.
이 단보는 농업기상재해 조기경보시스템을 전국적인 현업서비스로 정착시키기 위한 초기단계 기술구현에 관해 설명한다. 먼저 집수역별 기상특보 서비스는 기상청에서 발표하는 기존 150개 시군단위 특보발생 여부를 공간통계기법에 의해 810개 집수역 단위의 순차적인 위험도로 표현하였다. 두번째로 집수역별 지발성 재해경보 서비스는 76개 정규기상관측소의 일별 자료를 토대로 810개 집수역의 중장기 경과기상을 주단위로 감시하여 같은 기간의 기후학적 평년기상에 대비한 현 시점의 만성적 재해위험을 상대지수로 표현하였다. 마지막으로 조기경보서비스 시범지역인 섬진강 하류유역 내 자원농가에 대해여 재해위험을 필지별로 산출하여 개별적으로 전달하기 위한 기반을 마련하였다. 이들 세 종류의 정보를 국토교통부 공간정보 오픈 플랫폼 배경지도 위에 전국 집수역 및 시범지역 내 농장단위 재해위험 레이어로 중첩시켜 준실시간 지도 서비스를 구축하였다.
자동우량경보시설은 산간계곡 집중호우시 상류지역의 강우상황을 관측, 하류지역 행락야영객에게 자동으로 경보를 발령하거나 안내방송을 실시하여 인명피해를 예방하기 위한 시설이다. 그러나 이 시설의 기존 발령 기준은 유역특성을 고려하지 않고 일률적으로 관측강우량의 10분간의 이동합이 4 mm, 6 mm, 8 mm 이상인 경우에 각각 경계경보, 대피 1경보, 대피 2경보를 발령하였다. 이에 2003년 지방자치단체 및 유관 단체에서는 유역특성을 고려하여 위험수위, 한계유출량, 기준강우량 등의 분석을 통하여 경보발령기준을 재설정하였다. 본 연구에서는 경보발령기준이 재설정된 지역중 실적 강우 취득이 가능한 경남 거창군 월성지구를 대상으로 기존 및 재설정된 발령기준을 위험수심, 한계유출량, 기준강우량 등을 고려하여 검토하였다. 또한, 기존의 발령기준 우량, 개선된 발령기준 우량 및 금회분석을 통해 산정된 발령기준 우량을 상호비교하였다. 1분단위 변환 실적강우로 발령기준을 검토한 결과 기존안은 너무 많은 경보를 발령하게 된다. 개선안도 경보의 발령횟수 측면에서는 기준을 약간 상향조정할 필요가 있다. 그러나, 경보기준우량의 상향조정은 안전측면에서 신중할 필요가 있는 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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