최근 기상변동성이 증가함에 따라 지난 30년 동안 극한강우의 발생 빈도는 점차 증가하고 있다. 우리나라는 지리적으로 단시간에 매우 높은 강우강도를 유발하는 강우사상이 빈번하게 발생하여 홍수사상이 유발되기 쉽다. 본 연구에서는 장기간의 강우자료를 활용하여 극치강우사상의 발생을 고려한 강우빈도해석을 수행하였다. 이를 위해 극치강우사상을 분석하는데 있어 서로 다른 절점기준을 사용하여 극치강우의 발생횟수를 반영한 포아송-GPD 강우빈도해석 기법을 개발하였다. 빈도해석을 수행함에 있어서 확률분포 매개변수의 불확실성을 보다 정량적으로 산정할 수 있는 Bayesian 기법을 적용하였으며, 또한 각각의 절점기준에 따라서 분류된 강우사상의 종관기후학적 분석을 수행하였다. 연구결과 우리나라의 극치강우 발생이 증가하는 지점에서 기존의 Gumbel 분포를 통한 확률강우량보다 상향된 결과를 도출하였다. 이는 포아송-GPD 모형이 치수안정성 측면에서 유리한 모형으로 판단된다. 또한 동중국해 지역의 저기압 특성과 북태평양 고기압 특성이 우리나라 극치강우현상에 주로 영향을 미치는 것을 확인하였다.
최근 우리나라에서는 2002년 태풍 루사, 2003년 태풍 매미, 2006년 태풍 에위니아와 집중호우로 인하여 산지가 약 90%를 차지하고 있는 강원지역의 주택, 도로, 농지가 큰 피해를 입었다. 이로 인한 경제적 손실과 사망자의 대부분은 홍수와 토석류가 발생된 산지 계곡부와 시내에 집중되었다. 본 연구에서는 기존에 강원지역에서 발생된 토석류 발생지에 대한 현장조사를 실시하여 총 180개소의 토석류에 대한 데이터베이스를 구축하였다. 구축된 자료에 대한 분석결과, 강원지역에서 발생된 토석류는 대부분 소규모 사면파괴로부터 시작하였으며, $34.3^{\circ}$의 비교적 가파른 경사에서 발생하여 평균 $18.1^{\circ}$ 정도의 완만한 경사를 따라 420 m 정도의 비교적 짧은 거리를 이동하는 것으로 나타났다. 또한, 토석류 발생 당일의 강우도 중요하지만 발생 이전의 장기강우가 토석류 발생과 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 GIS기법을 활용한 산악지역의 돌발홍수 기준우량을 산정하기위해 지형기후학적 순간단위유량도(geomorphoclimatic instantaneous unit hydrograph, GCIUH)와 연계하여 유출해석을 수행하였다. 천동계곡 유역의 평균경사, 면적, 유로특성등 지형자료 구축에 GIS기법을 적용하였으며, 특히 GCIUH의 중요 입력변수인 하천차수 결정시 GIS기법을 활용하여 차수를 선정하였다. 산악지역 유출량 산정의 적합성을 위해 천동계곡 유역($14.58km^2$)에 대한 확률강우량으로 GCIUH의 첨두유량과 기본 보고서의 확률홍수량 자료를 비교하여 적합성을 확인하였다. 적합성이 확인된 GCIUH를 이용하여 천동계곡 유역의 돌발홍수 기준우량을 산정한 결과 한계유출량이 $11.42m^3/sec$일때, 최초 20분간 기준우량이 12.57mm가 발생하면 위험한 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 충주댐 유역을 대상으로 레이더 자료를 이용하여 호우의 산지효과 특성을 분석하였다. 먼저 적절한 무강우 기간과 절단값을 결정하여 독립호우사상을 선정하였다. 이러한 독립호우사상으로부터 산지효과의 발현 여부를 판단할 주요호우사상을 선정하였다. 또 레이더 자료를 이용하여 전체 기간과 호우중심 기간의 평균반사도를 산정하고, 산지 부근의 반사도와 평균반사도를 비교하여 반사도의 변화를 분석하였다. 아울러 본 연구에서는 호우의 특성인자를 선정하고 로지스틱 회귀분석을 수행하여 충주댐 유역 호우의 산지효과 발현 조건을 확인하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 먼저 산악 지역을 통과하는 호우의 이동선상에서의 반사도 변화를 검토한 결과 호우의 시작 지점에 비하여 산악 지역에서의 반사도가 증가한 것으로 확인되었다. 둘째, 산지효과 발현 조건을 탐색하기 위해 로지스틱 회귀분석을 수행한 결과 충주댐 유역에서는 임계값이 호우의 이동속도 4km/hr, 접근각도 $90^{\circ}{\pm}5^{\circ}$, 강우강도 4mm/hr인 경우에 산지효과의 발현 여부 적중률이 가장 높은 것으로 확인되었다.
현재 국내외적으로 다양한 가뭄지수들이 개발과 더불어 가뭄평가를 위한 다양한 기준이 개발되고 있다. 가뭄지수를 이용하여 가뭄의 시작, 강도 및 종료 시점을 정의할 경우, 일반적으로 특정 기준값(threshold)에 근거한 해석이 이루어지고 있으나, 이는 실제 가뭄을 평가하는데 불확실성을 가중시키는 원인으로 작용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 가뭄지수 기반의 가뭄판단 시 적용되어져 왔던 특정한 기준값에 근거한 해석이 아닌, 기상학적 가뭄발생의 주된 원인 중 하나인 월강수량 자료에 내재되어 있는 특징을 최대한 활용하고자 은닉 마코프 모형(Hidden Markov Model, HMM) 기반의 확률론적 가뭄해석기법을 제안하였다. 그 결과, 본 연구에서 제시한 HMM 기반의 확률론적 가뭄해석기법은 기존의 다양한 가뭄지수를 적용한 가뭄해석과 비교하여 기상학적 측면에서의 가뭄판단의 명확한 기준 제시 및 가뭄발생의 원인을 규명하는 데 있어 체계적으로 불확실성을 감안한 해석이 가능하였다.
Landslides are one of the most common natural hazards causing significant damage and casualties every year. In Korea, the increasing trend in landslide occurrence in recent decades, caused by climate change, has set off an alarm for researchers to find more reliable methods for landslide prediction. Therefore, an accurate landslide-susceptibility assessment is fundamental for preventing landslides and minimizing damages. However, analyzing the stability of a natural slope is not an easy task because it depends on numerous factors such as those related to vegetation, soil properties, soil moisture distribution, the amount and duration of rainfall, earthquakes, etc. A variety of different methods and techniques for evaluating landslide susceptibility have been proposed, but up to now no specific method or technique has been accepted as the standard method because it is very difficult to assess different methods with entirely different intrinsic and extrinsic data. Landslide prediction methods can fall into three categories: empirical, statistical, and physical approaches. This paper reviews previous research and surveys three groups of landslide prediction methods.
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.
An infection risk model for Phytophthora blight on chili pepper was developed to estimate the first date of disease occurrence in the field. The model consisted of three parts including estimation of zoosporangium formation, soil water content, and amount of active inoculum in soil. Daily weather data on air temperature, relative humidity and rainfall, and the soil texture data of local areas were used to estimate infection risk level that was quantified as the accumulated amount of active inoculum during the prior three days. Based on the analysis on 190 sets of weather and disease data, it was found that the threshold infection risk of 224 could be an appropriate criterion for determining the primary infection date. The 95% confidence interval for the difference between the estimated date of primary infection and the observed date of first disease occurrence was $8{\pm}3$ days. In the model validation tests, the observed dates of first disease occurrence were within the 95% confidence intervals of the estimated dates in the five out of six cases. The sensitivity analyses suggested that the model was more responsive to temperature and soil texture than relative humidity, rainfall, and transplanting date. The infection risk model could be implemented in practice to control Phytophthora blight in chili pepper fields.
실시간 유출예측에서 주로 쓰이는 추계학적 강우-유출 과정모형은 모형구조가 간단하고 상태 공간 모형으로 수식화하기에 용이한 TF모형이다. 이 모형을 이용하여 실시간 유출예측을 효율적으로 수행하기 위해서는 정확한 모형구조의 결정이 선행되어야 하며, 특히 예측초기의 오차를 줄일 수 있는 방법이 요구된다. 본 연구에서는 이를 위하여 유역의 초기습윤상태를 나타낼 수 있는 5일 선행강우지수를 threshold개념으로 도입하고, 각각의 TF모형을 Box-Jenkins 방법으로 등정하여 비교 검토하여 보았다.
The typhoon Rusa passed through the Korean peninsula from the west-southern part to the east-northern part in the summer season of 2002. The flash flood due to the Rusa was occurred over the Korean peninsula and especially the damage was concentrated in Kangnung, Yangyang, Kosung, and Jeongsun areas of Kangwon-Do. Since the latter half of the 1990s the flash flood has became one of the frequently occurred natural disasters in Korea. Flash floods are a significant threat to lives and properties. The government has prepared against the flood disaster with the structural and nonstructural measures such as dams, levees, and flood forecasting systems. However, since the flood forecasting system requires the rainfall observations as the input data of a rainfall-runoff model, it is not a realistic system for the flash flood which is occurred in the small basins with the short travel time of flood flow. Therefore, the flash flood forecasting system should be constructed for providing the realistic alternative plan for the flash flood. To do so, firstly, Flash Flood Monitoring and Prediction (FFMP) Model must be developed suitable to Korea terrain. In this paper, We develop the FFMP model which is based on GIS, Radar techniques and hydro-geomorphologic approaches. We call it the F2MAP model. F2MAP model has three main components (1) radar rainfall estimation module for the Quantitative Precipitation Forecasts (QPF), (2) GIS Module for the Digital terrain analysis, called TOPAZ(Topographic PArametiZation), (3) hydrological module for the estimation of threshold runoff and Flash Flood Guidance(FFG). For the performance test of the model developed in this paper, F2MAP model applied to the Kangwon-Do, Korea, where had a severe damage by the Typhoon Rusa in August, 2002. The result shown that F2MAP model is suitable for the monitoring and the prediction of flash flood.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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