Gangwon State is centered on the Taebaek Mountains with very different climate characteristics depending on the region, and localized heavy rainfall is a frequent occurrence. Heavy rain disasters have a short duration and high spatial and temporal variability, causing many casualties and property damage. In the last 10 years (2012~2021), the number of heavy rain disasters in Gangwon State was 28, with an average cost of 45.6 billion won. To reduce heavy rain disasters, it is necessary to establish a disaster management plan at the local level. In particular, the current criteria for heavy rain warnings are uniform and do not consider local characteristics. Therefore, this study aims to propose a heavy rainfall warning criteria that considers the threshold rainfall for the advisory areas located in Gangwon State. As a result of analyzing the representative value of threshold rainfall by advisory area, the Mean value was similar to the criteria for issuing a heavy rain warning, and it was selected as the criteria for a heavy rain warning in this study. The rainfall events of Typhoon Mitag in 2019, Typhoons Maysak and Haishen in 2020, and Typhoon Khanun in 2023 were applied as rainfall events to review the criteria for heavy rainfall warnings, as a result of Hit Rate accuracy verification, this study reflects the actual warning well with 72% in Gangneung Plain and 98% in Wonju. The criteria for heavy rain warnings in this study are the same as the crisis warning stages (Attention, Caution, Alert, and Danger), which are considered to be possible for preemptive rain disaster response. The results of this study are expected to complement the uniform decision-making system for responding to heavy rain disasters in the future and can be used as a basis for heavy rain warnings that consider disaster risk by region.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.11
no.3
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pp.127-132
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2011
In this study, calculation results of sediments yield prediction models were compared with the amount of dredging data for the Inje, Gangwon mountain region of Korea. MSDPM and LADMP were used as a sediments prediction model which was calibrated and modified to calculate the sediments yield of Korean mountain region. Both sediments yield prediction models were modified by using Threshold Maximum Rainfall Intensity and Total Minimum Rainfall Intensity and correction coefficient. After comparing with the amount of dredging, it was found that results of MSDPM is more accurate than the results of LADMP. Difference of results of MSDPM and the amount of dredging is 27.6% and difference of results of LADMP and the amount of dredging is 50.6%. Both sediments yield prediction models which were calibrated in this study can be used to calculate the sediments yield for the Korean mountain region.
The objective of this study is to develop and evaluate a Korean threshold runoff computation method. The selected study area is the Han-River basin and the stream channels in the study area are divided into 3 parts; natural channel and artificial manmade channel for small mountainous catchments, and main channel for master stream. The threshold runoff criteria for small streams is decided to 0.5 m water level increase from the channel bottom, which is the level that mountain climbers and campers successfully escape from natural flood damage. Threshold runoff values in natural channel of small mountainous area are computed by the results from the regional regression analysis between parameters of basin and stream channel, while those in artificial channel of small mountainous area are obtained from the data of basin and channel characteristics parameter. On the other hand, the threshold runoff values for master channel are used the warning flood level that is useful information for escaping guideline for riverside users. For verification of the threshold runoff computation method proposed in this study, three flash flood cases are selected and compared with observed values, which is obtained from SCS effective rainfall computation. The 1, 3, 6-hour effective rainfall values are greater than the corresponding threshold runoff values represents that the proposed computation results are reasonable.
In this study, a stochastic analysis procedure based on numerical analysis was proposed to evaluate a kind of intensity-duration rainfall threshold for the initiation of slope failure due to rainfall infiltration. Fragility curves were generated as a function of rainfall intensity-duration from the results of probabilistic slope stability analysis by MCS considering the uncertainty of the soil shear strength, reflecting the results of infiltration analysis of rainfall over time. In the probabilistic analysis, slope stability analyses combined with the infiltration analysis of rainfall were performed to calculate the limit state function. Using the derived fragility curves, a chart showing the relationship between rainfall intensity and slope failure-time was developed. It is based on a probabilistic analysis considering the uncertainty of the soil properties. The proposed probabilistic failure distribution analysis could be beneficial for analyzing the time-dependent failure process of soil slopes due to rainfall infiltration, and for predicting when the slope failure should occur.
This paper focuses on minimizing flood damage in the Yeongdeok basin of South Korea by establishing a flood prediction model based on a geographic information system (GIS), remote sensing, and geomorphoclimatic instantaneous unit hydrograph (GcIUH) techniques. The GIS database for flash flood prediction was created using data from digital elevation models (DEMs), soil maps, and Landsat satellite imagery. Flood prediction was based on the peak discharge calculated at the sub-basin scale using hydrogeomorphologic techniques and the threshold runoff value. Using the developed flash flood prediction model, rainfall conditions with the potential to cause flooding were determined based on the cumulative rainfall for 20 minutes, considering rainfall duration, peak discharge, and flooding in the Yeongdeok basin.
The severe flood disaster by a typoon Rusa was occurred in the last year in Korea. The Rusa brought the rainfall of 870.5mm per a day in the city of Kangnung, Kangwon-do, Korea and this rainfall amount is 62% of the annual mean rainfall in this area. Our focus is to investigate the flash flood guidance and the sediment yield for the basins of small streams of Yangyang town in Kangnung area. Say, the flash flood guidance and the sediment yield by the Rusa are estimated and compared with the given informations obtained from the past flood events. As the results, the flash flood guidance and sediment yield in the study area showed much bigger values than the given informations and so we could know that the Rusa influenced the severe flood of the study area.
Debris flows associated with landslides occur as one of the most devastating natural disasters that threat Taiwan. Typically, three essential factors are needed simultaneously to trigger debris flow, namely sufficient soils and rocks, favorable slope, and abundant water. Among the three essentials, the slope is natural and static without external forcing, while the landslide is generally induced by earthquake or rainfall events, and the water is produced by heavy rainfall events. In this study, we analyzed the landslides triggered by the typhoons Herb (1996) and typhoon Troaji (2001). It is concluded that the statistical data are useful to quantify the threshold of the potential landslide area. Then, the possibility to prevent the debris flow occurrence may be increased.
This paper is about the threshold discharge computation using GIUH(Geomorphoclimatic Instantaneous Unit Hydrograph) on ungauged small basin. GIUH is one of the possible approaches to predicting the hydrograph characteristics. This study is calculated the various ways which are hydrologic characteristics, bankfull flows, unit peak flows(the Clark, the Nakayasu and the S.C.S) as well as threshold runoffs on about $5km^2$ scale at Kyungbuk gampo in subbasin. We are estimated propriety that peak discharge calculated the GIUH from acquiring data by GIS(Geographic Information System) compared to observed peak discharge. And, the threshold discharge was calculated by NRCS(Natural Resources Conservation Service) for a flash flood standard rainfall.
Progressing from weather forecasts and warnings to multi-hazard impact-based forecast and warning services represents a paradigm shift in service delivery. Urban flooding is a typical meteorological disaster. This study proposes support plan for urban flooding impact-based forecast by providing inundation risk matrix. To achieve this goal, we first configured storm sewer management model (SWMM) to analyze 1D pipe networks and then grid based inundation analysis model (GIAM) to analyze 2D inundation depth over the Gangnam drainage area with $7.4km^2$. The accuracy of the simulated inundation results for heavy rainfall in 2010 and 2011 are 0.61 and 0.57 in POD index, respectively. 20 inundation scenarios responding on rainfall scenarios with 10~200 mm interval are produced for 60 and 120 minutes of rainfall duration. When the inundation damage thresholds are defined as pre-occurrence stage, occurrence stage to $0.01km^2$, 0.01 to $0.1km^2$, and $0.1km^2$ or more in area with a depth of 0.5 m or more, rainfall thresholds responding on each inundation damage threshold results in: 0 to 20 mm, 20 to 50 mm, 50 to 80 mm, and 80 mm or more in the rainfall duration 60 minutes and 0 to 30 mm, 30 to 70 mm, 70 to 110 mm, and 110 mm or more in the rainfall duration 120 minutes. Rainfall thresholds as a trigger of urban inundation damage can be used to form an inundation risk matrix. It is expected to be used for urban flood impact forecasting.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.1
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pp.33-40
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2023
Machine-learning techniques are discovering effective performance on data analytics. Classification and regression are supported for prediction on different kinds of data. There are various breeds of classification techniques are using based on nature of data. Threshold determination is essential to making better model for unlabelled data. In this paper, threshold value applied as range, based on min-max normalization technique for creating labels and multiclass classification performed on rainfall data. Binary classification is applied on autism data and classification techniques applied on child abuse data. Performance of each technique analysed with the evaluation metrics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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