The specific feature of trains as a means of transportation is that, on one side, at once they can carry big loads but, at the same time, if an accident occurs, it potentially leads to many human casualties or big material losses. Especially, train accidents caused by bad weather conditions result in many fatal losses of human lives and property. In Korea many railways run either in mountainous areas or along rivers thus making them especially susceptible to natural hazards. The types of damages inflicted by heavy rains resulting from rapidly changing meteorological conditions are diverse; and not only their scope is big but also they repeat regularly. Consequently, this study analyses the reasons why such effects of heavy rains on the railway conditions, damage to the railways caused by heavy rains or cases of stone fall as well as other types of accidents are not avoided. Study also, on the basis of laws related to movement in poor weather conditions and specifics of train braking, identifies systematic and technical problems and suggests and emphasizes new complex measures on their prevention.
최근 기후변화로 인해 중국, 한국, 일본, 몽골 등을 포함한 동아시아 지역은 태풍, 가뭄, 홍수와 같은 자연재해의 발생 빈도가 증가하고 있는 추세이다. 중국의 경우 2017년 극심한 가뭄으로 1,850만 (ha)의 농작물 피해가 발생하였으며, 몽골 또한 2017년 4월 이후 극심한 가뭄으로 사막화가 급속도로 진행되고 있다. 위성 기반의 강우 자료는 공간과 시간 해상도가 높아짐에 따라 지상관측소 강수량 자료의 대체 수단으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) 강우 위성 자료를 활용하여 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)를 산정하였다. 시간 해상도는 월별 영상을 기준으로 2008년부터 2017년까지 지난 10년간의 데이터를 이용하였으며, 각각 격자가 다른 위성영상을 기존 기상관측소와 비교하였다. 피어슨 상관계수 (Pearson Correlation Coefficient, R)를 활용하여 강우 위성 영상과 지상관측소의 상관관계를 분석하고, 평균절대오차 (Mean Absolute Error, MAE), 평균제곱근오차 (Root Mean Square Error, RMSE)를 통해 통계적으로 정확도를 분석하였다. 인공위성 강수량 자료는 미계측 지역이 많은 곳이나 측정이 불가능한 지역에 효율성 측면에서 중요한 이점을 제공할 것으로 판단된다.
Tornadoes are the most devastating meteorological natural hazards. Many empirical and theoretical numerical models of tornado vortex have been proposed, because it is difficult to carry out direct measurements of tornado velocity components. However, most of existing numerical models fail to explain the physical structure of tornado vortices. The present paper proposes a new empirical numerical model for a tornado vortex, and its load effects on a low-rise and a tall building are calculated and compared with those for existing numerical models. The velocity components of the proposed model show clear variations with radius and height, showing good agreement with the results of field measurements, wind tunnel experiments and computational fluid dynamics. Normal stresses in the columns of a low-rise building obtained from the proposed model show intermediate values when compared with those obtained from existing numerical models. Local forces on a tall building show clear variation with height and the largest local forces show similar values to most existing numerical models. Local forces increase with increasing turbulence intensity and are found to depend mainly on reference velocity Uref and moving velocity Umov. However, they collapse to one curve for the same normalized velocity Uref / Umov. The effects of reference radius and reference height are found to be small. Resultant fluctuating force of generalized forces obtained from the modified Rankine model is considered to be larger than those obtained from the proposed model. Fluctuating force increases as the integral length scale increases for the modified Rankine model, while they remain almost constant regardless of the integral length scale for the proposed model.
East Asia, which includes China, Japan, Korea, and Mongolia, is highly impacted by hydroclimate extremes such drought, flood, and typhoon recent year. In 2017, more than 18.5 million hectares of crops have been damaged in China, and Korea has suffered economic losses as a result of severe drought. Satellite-derived rainfall products are becoming more accurate as space and time resolution become increasingly higher, and provide an alternative means of estimating ground-based rainfall. In this study, we verified the availability of rainfall products by comparing widely used satellite images such as Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), and Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR) with ground stations in East Asia. Also, the satellite-based rainfall products were used to calculate the Standardized Precipitation Index (SPI). The temporal resolution is based on monthly images and compared with the past 30 years data from 1989 to 2018. The comparison between rainfall data based on each satellite image products and the data from weather station-based weather data was shown by the coefficient of determination and showed more than 0.9. Each satellite-based rainfall data was used for each grid and applied to East Asia and South Korea. As a result of SPI analysis, the RMSE values of CHIRPS were 0.57, 0.53 and 0.47, and the MAE values of 0.46, 0.43 and 0.37 were better than other satellite products. This satellite-derived rainfall estimates offers important advantages in terms of spatial coverage, timeliness and cost efficiency compared to analysis for drought assessment with ground stations.
본고는 지난 12년동안 한국연안에 내습한 태풍 및 각 검조소에 출현한 매년의 최고 이상고조와 1970.8.29∼9.2에 있었던 태풍 빌리호 내습시 남 서해안의 각 검조소에서 얻은 자료에 의하여 해면변화에 대한 사례조사를 시도한 것이다. 한국연안은 매년 빈번한 기상교란 (태풍, 저기압등) 에 의하여 이상고조 또는 기상해일현상이 발생, 항만이나 연안지대에서는 적지 않은 피해를 받고 있으나 이에 관한 조사는 전혀 없었으며, 이후 연안지대의 고도이용이나 연안방재를 위하여 먼저 정확한 사례조사가 필요하다고 본다.
2007년 1월 20일 규모 4.8의 오대산 지진 관측기록을 사용하여 강진동 발생에 있어서 지각구조의 영향을 조사하였다. 이를 위하여 강진동을 발생시키는 위상을 규명하였으며, 지진위험성 평가에 있어서의 의미를 고찰하였다. 관측자료와 파형모사 분석 결과, 지각-맨틀 경계에서 반사된 파가 예상보다 큰 지진동을 발생시킴을 확인하였다. 본 연구는 우리나라와 같은 지진활동이 많지 않은 지역에서도 지진위험저감 연구에서 지각구조를 고려하여야 함을 보여주고 있다.
Climate change indicators, mainly frequent drought which has happened since the drought of 1994, 1995, and 2012 causing the devastating effect to the agricultural sector, and could be more disruptive given the context of climate change indicators by increasing the temperature and more variable and extreme precipitation. Changes in frequency, duration, and severity of droughts will have enormous impacts on agriculture production and water management. Since both the possibility of drought manifestation and substantial yield losses, we are propositioning an integrated method for evaluating past and future agriculture drought hazards that depend on models' simulations in the Hung-up watershed. to discuss the question of how climate change might influence the impact of extreme agriculture drought by assessing the potential changes in temporal trends of agriculture drought. we will calculate the temporal trends of future drought through drought indices Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, Standardized Precipitation Index, and Palmer drought severity index by using observed data of (1991-2020) from Wonju meteorological station and projected climate change scenarios (2021-2100) of the Representative Concentration Pathways models (RCPs). expected results confirmed the frequency of extreme agricultural drought in the future projected to increase under all studied RCPs. at present 100 years drought is anticipated to happen since the result showing under RCP2.6 will occur every 24 years, RCP4.5 every 17 years, and RCPs8.5 every 7 years, and it would be double in the largest warming scenarios. On another side, the result shows unsupportable water management, could cause devastating consequences in both food production and water supply in extreme events. Because significant increases in the drought magnitude and severity like to be initiate at different time scales for each drought indicator. Based on the expected result that the evaluating the impacts of extreme agricultural droughts and recession could be used for the development of proactive drought risk management, policies for future water balance, prioritize sustainable strengthening and mitigation strategies.
Improvement of old-fashioned rain gauge systems for automatic, timely, continuous, and accurate precipitation observation is highly essential for weather/climate prediction and natural hazards early warning, since the occurrence frequency and intensity of heavy and extreme precipitation events (especially floods) are recently getting more increase and severe worldwide due to climate change. Although rain gauge accuracy of 0.1 mm is recommended by the World Meteorological Organization (WMO), the traditional rain gauges in both weighting and tipping bucket types are often unable to meet that demand due to several existing technical limitations together with higher production and maintenance costs. Therefore, we aim to introduce a newly developed and cost-effective hybrid rain gauge system at 0.1 mm accuracy that combines advantages of weighting and tipping bucket types for continuous, automatic, and accurate precipitation observation, where the errors from long-term load cells and external environmental sources (e.g., winds) can be removed via an automatic drainage system and artificial intelligence-based data quality control procedure. Our rain gauge system consists of an instrument unit for measuring precipitation, a communication unit for transmitting and receiving measured precipitation signals, and a database unit for storing, processing, and analyzing precipitation data. This newly developed rain gauge was designed according to the weather instrument criteria, where precipitation amounts filled into the tipping bucket are measured considering the receiver's diameter, the maximum measurement of precipitation, drainage time, and the conductivity marking. Moreover, it is also designed to transmit the measured precipitation data stored in the PCB through RS232, RS485, and TCP/IP, together with connecting to the data logger to enable data collection and analysis based on user needs. Preliminary results from a comparison with an existing 1.0-mm tipping bucket rain gauge indicated that our developed rain gauge has an excellent performance in continuous precipitation observation with higher measurement accuracy, more correct precipitation days observed (120 days), and a lower error of roughly 27 mm occurred during the measurement period.
A recent dramatic increase of natural hazards in the Korean peninsular (KP) due to typhoons have raised necessities for the accurate typhoon prediction. Ieodo ocean research station (IORS) has been constructed in June 2003 at the open ocean where typhoons pass frequently, aiming to observe typhoons before the landfall to the KP and hence to improve the prediction skill. This paper investigates the importance of measurements at the IORS in the typhoon research and forecast. Analysis of the best track data in the N. W. Pacific shows that about one typhoon passes over the IORS per year on the average and 54% of the KP-landfall typhoons during 59 years (1950-2008) passed by the IORS within the range of the 150-km radius. The data observed during the event of typhoons reveals that the IORS can provide useful information for the typhoon prediction prior to the landfall (mainland: before 8-10 hrs, Jeju Island: before 4-6 hrs), which may contribute to improving the typhoon prediction skill and conducting the disaster prevention during the landfall. Since 2003, nine typhoons have influenced the IORS by strong winds above 17m/s. Among them, the typhoon Maemi (0314) was the strongest and brought the largest damages in Korea. The various oceanic and atmospheric observation data at the IORS suggest that the Maemi (0314) has kept the strong intensity until the landfall as passing over warm ocean currents, while the Ewiniar (0603) has weakened rapidly as passing over the Yellow Sea Bottom Cold Water (YSBCW), mainly due to the storm's self-induced surface cooling. It is revealed that the IORS is located in the best place for monitering the patterns of the warm currents and the YSBCW which varies in time and space.
지진 관련 정책 입안과 수행에 우선적으로 고려되어야 할 정보가 지진 발생현황이지만, 대도시와 인구밀집 지역의 경우 높은 생활잡음으로 인해 작은 규모의 지진 발생을 정확히 인지하지 못하는 경우가 많다. 본 연구에서는 2010년부터 2017년까지 부산지역에서 발생했지만, 규모가 작아 기상청 지진목록에 수록되지 않은 미소 지진 10회를 파형의 유사성을 이용하여 검출하였고, 기존에 발생사실을 알고 있던 지진을 포함하여 총 12회의 지진을 분석에 사용하였다. 새로이 보고되는 지진은 선형을 보이면서 발생하고 있지만, 주변의 단층과 직접적으로 연관하여 해석하기에는 자료가 충분치 않다. 규모가 작은 미소 지진이 꾸준히 발생한다는 것은 지하에 지진을 일으키는 단층이 존재함을 시사하고, 부산과 같은 인구밀집 지역에서 과거 피해를 유발한 역사지진과 비슷한 규모의 지진이 발생한다면 대형 피해로 발전될 가능성이 매우 크다. 최근 우리나라에서 발생한 피해 유발 지진이 지표파열을 동반하지 않고 발생하고 있음을 고려할 때 현재 발생하고 있는 미소 지진 현황을 파악하여 지표 단층조사와 함께 지하단층을 규명하는데 활용하여야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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