국내 대부분의 사면파괴는 6월~9월에 발생하며, 이러한 사면파괴는 사회적으로 큰 손실을 유발한다. 사면파괴의 주요 원인은 강우강도(Intensity, I)와 강우기간(Duration, D)이다. 본 연구에서는 강우강도-기간(I-D)을 고려한 사면파괴 유발 강우 한계선(rainfall threshold)을 제안하였다. 본 연구를 위해서 국립재난안전연구원과 다양한 보고서 및 매체 그리고 현장조사를 통해서 1999년부터 2012년까지 풍화토 지반에서 유발된 255개 재해이력 자료를 수집하였다. 그리고 기상청의 강우자료를 바탕으로 사면파괴가 발생한 시점의 전 후의 시간에 대한 강우량 데이터를 수집하였다. 수집된 재해이력과 강우량 데이터베이스를 바탕으로 사면파괴를 유형별(토석류, 얕은 사면파괴 등)로 분류하고, 통계적 기법인 분위수 회귀분석을 이용하여 강우강도 및 기간을 분석함으로써 강우 한계선을 제안하였다. 뿐만 아니라 2013년의 재해이력 자료를 통해 제안된 한계선의 검증을 수행하였다. 또한 국외의 한계선과 제안된 한계선을 비교 분석하였다. 본 연구에서 제안된 강우 한계선은 산사태 예 경보시스템을 구축할 때 기초자료로 사용될 수 있다고 판단된다.
The objective of this study is to develop an early warning system for rainfall induced landslides. For this study, we suggested an analysis process using rainfall forecast data. 1) For a selected slope, safety factor with saturated depth was analyzed and safety factor threshold was established (warning FS threshold=1.3, alarm FS threshold=1.1). 2) If rainfall started, saturated depth and safety factor was calculated with rainfall forecast data, 3) And every hour after safety factor is compared with threshold, then warning or alarm can issued. In the future, we plan to make a early warning system combined with the in-situ inclinometer sensors.
본 연구에서는 산지하천 유역인 설마천 유역에 대하여 GIS기법을 이용한 지형기후학적 순간단위도(GcIUH)를 유도하고, 돌발홍수 예측을 위한 기준우량을 산정하는 것을 목적으로 하고 있다. GIS기법을 적용하여 GcIUH를 유도하였으며, 유효우량을 산정하기 위한 NRCS-CN값을 산정하였다. 산정된 GcIUH를 이용하여 2011년 주요 호우사상에 대하여 분석하였다. 그 결과 전적비교의 경우 한계유출량을 초과하지 않는 것으로 분석되었으며, 사방교의 경우 모의된 첨두유출량이 약 $149.4m^3/s$로 한계유출량을 초과하는 것으로 분석되었다. 기준우량을 산정하기 위하여 50년 빈도의 설계홍수량에 해당하는 수심을 한계수심으로 설정하고, 지속기간을 고려하여 돌발홍수 기준우량을 산정하였다. 향후에는 다양한 홍수사상에 대하여 분석하고 이를 통해 한계유출량 및 기준우량의 적합성을 평가하고자 하며, 이를 바탕으로 산지하천 유역의 특성을 고려한 돌발홍수예측시스템 프로토타입을 개발하고자 한다.
This study proposed an equation for Rainfall Threshold for Flood Warning (RTFW) for urban areas based on computer simulations. First, a coupled 1D-2D dual-drainage model was developed for nine watersheds in Seoul, Korea. Next, the model simulation was repeated for a total of 540 combinations of the synthetic rainfall events and watershed imperviousness (9 watersheds × 4 NRCS Curve Number (CN) values × 15 rainfall events). Then, the results of the 101 simulations with the critical flooded depth (0.25m-0.35m) were used to develop the equation that relates the value of RTFW to the rainfall event temporal variability (represented as coefficient of variation) and the watershed Curve Number. The results suggest that 1) the rainfall with greater temporal variability causes critical floods with less amount of total rainfall; and that 2) the greater imperviousness requires less rainfall to have critical floods. For validation, the proposed equation was applied for the flood warning system with two storm events occurred in 2010 and 2011 over 239 watersheds in Seoul. The results of the application showed high performance of the warning system in issuing the flood warning, with the hit, false and missed alarm rates at 68%, 32% and 7.4% respectively for the 2010 event and 49%, 51% and 10.7% for the event in 2011.
This study aims to assess the influence of rainfall patterns on shallow landslides initiation. Doing so, five typical rainfall patterns with the same cumulative amount and intensity components comprising Advanced (A1 and A2), Centralized (C), and Delayed (D1 and D2) were designed based on a historical rainstorm event in Jinbu. Mt area. Those patterns were incorporated as the hydrological conditions into the Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slope-stability Model (TRIGRS) to assess their influences on groundwater pressure and changes in the stability of the slope. The results revealed that not only the cumulative rainfall thresholds necessary to initiate landslides, but also the rate at which the factor of safety decreases and the time required to reach the critical state, are governed by rainfall patterns. The sooner the peak rainfall intensity, the smaller the cumulative rainfall threshold, and the shorter the time until landslide occurrence. Left-skewed patterns were found to have a greater effect on landslide initiation. Specifically, among five rainfalls, pattern (A1) produced the most critical state. The severity of response was followed by patterns A2, C, D1, and D2. Our conclusion is that rainfall patterns have a significant effect on the cumulative rainfall threshold, the build-up of groundwater pressure, and the occurrence of shallow landslides.
In this study, among the W-S-R(Wiper-Signal-Rainfall) relationship methods used to produce sensor-based rain information in real time, we sought to produce actual rainfall information by applying machine learning techniques to account for the effects of wiper operation. To this end, we used the gradient descent and threshold map methods for pre-processing the cumulative value of the difference before and after wiper operation by utilizing four sensitive channels for optical sensors which collected rain sensor data produced by five rain conditions in indoor artificial rainfall experiments. These methods produced rainfall information by calculating the average value of the threshold according to the rainfall conditions and channels, creating a threshold map corresponding to the 4 (channel) × 5 (considering rainfall information) grid and applying Optima Rainfall Intensity among the big data processing techniques. To verify these proposed results, the application was evaluated by comparing rainfall observations.
본 연구에서는 국내 산사태 발생을 예측하기 위하여 선행강우의 영향을 고려한 산사태 유발 강우기준(Intensity-Duration, ID curve)을 제안하였다. 1999년부터 2013년까지 국내에서 유발된 202개의 산사태에 대하여, 기상청 강우자료를 바탕으로 산사태 발생 시점 이전의 시강우량 데이터를 수집하고 분석하였다. 선행강우의 영향을 고려하기 위해 강우사상간 시간(Inter event time definition, IETD)을 6, 12, 24, 48, 72, 96시간으로 구분하고, 회귀분석을 통해 강우기준을 제안하였다. 국외의 산사태 유발강우기준과 제안된 유발강우기준을 비교하였으며, 선행강우에 대한 산사태 유발 강우기준의 변화를 분석하였다. 그 결과, 국내의 경우 비교적 낮은 강우강도에서 산사태가 유발되는 것으로 나타났으며, IETD가 증가할수록 산사태 유발강우기준의 기울기가 증가하는 경향이 나타났다. 따라서 단기간의 강우에 대해서는 산사태 유발강우기준(강우강도)이 높아지고, 장기간의 강우에 대해서는 낮아지는 것을 알 수 있었다. 2014년도에 국내에서 발생한 산사태 재해이력을 이용하여 검토한 결과, 본 연구에서 제안된 ID curve가 산사태 유발을 비교적 잘 예측할 수 있는 것으로 나타났다.
최근 우리나라에서는 기후변화로 인하여 기상재해의 위험성이 증가하고 있고 특히 강우로 인한 피해가 계속해서 강조되고 있다. 현재의 기상예보가 정량적 강우를 제시해주지만 피해 정도를 예상하는 데에는 여러 가지 어려움이 존재한다. 그래서 피해에 따른 영향을 파악하기 위해서는 유역별 한계강우량이 필요하다. 강우로 인한 피해는 지역별로 상이하게 일어나고 있고 각 유역의 특성인자가 고려된 분석은 한계가 존재한다. 또한 강우가 올 때마다 수문모델을 통한 강유-유출분석에는 시간이 많이 소모되고 단순 강우 데이터만 사용하여 분석되는 경우가 많다. 본 연구는 GIS데이터를 이용하였고 2개의 수문모델을 커플링하여 침수를 유발하는 한계유출량으로부터 한계강우량을 산정하였다. 산정결과는 실제사례와 비교하여 결과를 검증하였고 대체로 위험지역에 대해 피해가 난 것으로 분석되었다. 향후 본 연구를 통해 사전에 침수위험지역에 대해 대비를 할 수 있을 것이고 머신러닝 분석방법을 추가한다면 정확도가 높아질 것으로 예상된다.
In Jeju island, runoff has frequently happened when the rainfall depth is over a threshold value. To simulated this characteristic rainfall-runoff model structure has to be modified. In this study, the TRSM (Threshold Runoff Simulation Method) was developed to overcome the limitations of SWAT in applying to the hydrologic characteristics of Jeju island. When the precipitation and soil water are less than threshold value, we revised the SWAT routine not to make surface/lateral or groundwater discharge. For Hancheon watershed, the threshold value was set as 80% of soil water through the analysis of rainfall-runoff relationship. Through the simulation of test watershed, it was proven that TRSM performed much better in simulating pulse type stream flow for the Hancheon watershed.
The objective of this study is to suggest rainfall threshold for landslide forecasting and warning. For this study, we chose the research area where landslide have occurred. And we performed infiltration-stability analysis with rainfall intensity-duration. As the results of this study, slope stability variation chart with rainfall intensity-duration are established. This kind of chart is believed to be able to be used for forecasting and warning the landslide caused by rainfall.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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