부산의 해운대 해수욕장은 양빈에도 불구하고 지속적인 침식이 일어나고 있으며, 지구온난화로 인한 파랑 에너지 증가와 간헐적인 태풍이 그 원인으로 알려져 있다. 2016년 10월 태풍 차바는 부산을 내습하였는데, 태풍이 해빈침식에 있어 어느 정도 영향을 미치는지 알아보기 위해 태풍 전과 후 VRS-GPS 시스템을 사용해 해빈 측량과 표층 시료를 채취하여 입도분석을 실시하였으며, 침식 후 복원이 어느 정도 되는지 주기적으로 해운대 해빈 지형을 측량하였다. 조사결과, 태풍 내습 직후 해운대 해빈은 평균 약 1.4m 침식되어 낮아졌고, 평균 고조위선은 약 12 m 후퇴했으며, 이에 따라 해빈 경사는 $3.8^{\circ}$에서 $1.7^{\circ}$로 완만해졌다. 퇴적물 평균입도는 평균 $1.6{\Phi}$에서 2개월 후 $1.2{\Phi}$로 조립해졌으며, 분급은 상대적으로 좋아졌다. 태풍 내습 2개월 만에 평균 고조위선은 약 85% 정도 회복되고 해빈 단면은 대부분 복원되었다. 이러한 결과는 해운대 해빈 침식에 있어 태풍의 영향은 크지 않으며, 다른 해빈과 비교할 때 회복기간이 매우 짧다는 것을 시사한다.
최근 연안지역의 대규모 개발로 인해 고파랑 내습과 강한 태풍으로 발생된 월파는 연안지역의 많은 인명 및 재산피해를 발생시켰으나 연안지역의 특성을 고려한 침수·범람 연구는 미비한 실정이다. 본 연구는 ADCSWAN(ADCIRC+SWAN) 모델과 FLOW-3D 모델을 적용하여 해일 및 파랑의 복합요소에 대한 침수범람을 재현하기 위한 방법론에 대한 연구이다. 본 연구에서는 ADCSWAN(ADCIRC+SWAN) 모델을 이용하여 FLOW-3D 모델의 경계자료(해수위, 파랑)를 추출하고, FLOW-3D 모델 입력값으로 적용하여 태풍 차바 통과시 부산 마린시티를 대상으로 해일과 월파에 의한 침수범람을 재현하였다. 또한 기존 월파량 경험식과 FLOW-3D 모델로 계산된 월파량을 비교하였으며, 침수범람은 한국국토정보공사의 침수흔적도를 활용하여 정성적인 검증을 수행하여, 본 연구의 유효성을 검토하였다.
연안정비사업이 수행된 만성리 해수욕장에 대해 주기적으로 측량된 해빈자료와 2016년 제18호 태풍 차바 내습시 관측된 강력한 해빈변형외력으로부터 해빈변화가 현장관측자료를 기반으로 기술되었다. 만성리 해수욕장의 해빈은 양빈 이후 3개월에 걸쳐 자연외력에 반응된 안정화가 서서히 진행되었으나 태풍 차바에 의해 그 안정화가 깨어졌으며, 태풍내습 2개월 후부터 다시 안정적인 해빈을 나타내어 양빈 1년 후까지 큰 변화가 나타나지 않았다. 태풍 차바 내습직후 만성리 해수욕장의 해안선은 도류제가 설치된 부근해빈과 잠제의 영향이 없는 해빈북측에서 주로 해안선이 후퇴하였고, 잠제배후역에서 해안선이 전진하였다. 또한 태풍내습직후 해빈체적이 $3,395m^3$ 감소하였는데, 감소한 영역은 주로 잠제의 영향이 없는 해빈북측에 집중되었으며 잠제배후의 후빈역은 오히려 퇴적되었다. 따라서 만성리 해수욕장에서 수행된 연안정비사업은 파랑에 기인한 표사이동이 지배적인 이곳에서 해빈보존에 상당히 기여하였다
열대성 저기압으로 인한 높은 파도와 폭풍해일은 해안지역에 큰 피해를 준다. 따라서 태풍이 내습하기 전에 정확하게 예측해야 하는데, 기상 강제력은 예측에 중요한 요소이다. 본 연구는 정확한 폭풍해일 및 파랑예측에 요구되는 기상 강제력을 위한 개선방안을 제시한다. 2016년 남해안을 강타한 태풍 차바를 사례연구로 하여, 기상예측모델(MPAS)로 태풍 트랙 및 기상 강제력, 즉, 기상장을 예측했다. 예측된 MPAS 태풍 트랙 정보를 기반으로 한 태풍의 대칭형 및 비대칭형 파라미터 와류 모델을 이용하여 기상 강제력을 생성하는 한편, 베스트 트랙 기반 동일 한 파라미터 모델을 이용하여 기상 강제력을 생성하여, 둘을 비교했다. 또한, MPAS 예측 태풍 트랙 정보 기반 대칭형/비대칭형 와류 파라미터 모델에서 생성된 기상장은 MPAS에서 예측한 기상장과 블렌딩하여 예측기상장을 만들었다. 이렇게 제작된 MPAS 기반 forecast 기상장 4종 및 베스트 트랙 기반 hindcast 기상장 2종을 ADCIRC+SWAN ADCIRC+SWAN에 입력하여 남해안의 파랑 및 폭풍해일을 예측/재현하고 관측치와 비교·검증했다. MPAS 기반 forecast 기상장을 이용하여 예측된 폭풍해일과 파랑은 관측치와 거의 일치했으며, 베스트 트랙을 사용하여 재현한 결과와도 견줄 만했다. 유의파고는, 6종의 기상장을 이용한 실험에서 MPAS 예측 태풍 트랙 기반 대칭형 와류 파라미터 모델로 생성된 기상장과 MPAS 예측 기상장을 블렌딩한 실험이 예측 정확도가 높았으나, 비대칭형 와류 파라미터 모델과 블렌딩을 사용한 경우보다 약간 높은 정도였다. 폭풍해일은, MPAS 예측 태풍 트랙을 이용한 비대칭형 와류 파라미터 모델에서 생성된 기상장을 이용한 실험이 예측 정확도가 높았다. 폭풍해일과 파랑을 정확하게 예측하기 위해서는, 정확한 태풍 트랙 정보와 이 정보가 반영된 비대칭형 와류가 고려된 기상장, 이 태풍 트랙을 생산한 기상장이 필요한 것을 볼 수 있다.
A shallow channel between Jeju and Udo Islands, which is located in the northeastern Jeju Island, is influenced by storm- or typhoon-induced currents and surface waves as well as strong tidal currents. This study examines the typhoon-induced current and wave patterns in the channel, using Acoustic Doppler Current Meter (ADCP) measurements and an ocean-wave coupled modeling experiment. Three typhoons were chosen - Chaba (2016), Soulik (2018), and Lingling (2019) - to investigate the responses of currents and waves in their pathways. During the pre-typhoon periods, dominant northward flow and wave propagation were observed in the channel due to the southeasterly winds before the three typhoons. After the passage of Chaba, which passed over the eastern side of Jeju Island, the northward flow and wave propagation were totally reversed to the opposite direction, which was attributed to the strong northerly winds on the left side of the typhoon. In contrast, in the cases of Soulik and Lingling, which passed over the western side of Jeju Island, strong southerly winds on the right side of the typhoons continuously intensified the northward current and wave propagation in the channel. The model-simulated current and wave fields reasonably coincided with observational data, showing southward/northward flow and wave propagation in response to the right/left side of the typhoon pathways. Typhoon-induced downwind flows, and surface waves could enhance up to 2m/s and 3m due to the strong winds that lasted for more than 12 hours. This suggests that the flow and wave patterns in the Udo channel are highly sensitive to the pathway of typhoons and accompanying winds; thus, this may be a crucial factor with regard to the movement of seabed sediments and subsequent coastal erosion.
This study aims to compare the performance of each machine learning model for preparing a grid-based disaster risk map related to flooding in Jung-gu, Ulsan, for Typhoon Chaba which occurred in 2016. Dynamic data such as rainfall and river height, and static data such as building, population, and land cover data were used to conduct a risk analysis of flooding disasters. The data were constructed as 10 m-sized grid data based on the national point number, and a sample dataset was constructed using the risk value calculated for each grid as a dependent variable and the value of five influencing factors as an independent variable. The total number of sample datasets is 15,910, and the training, verification, and test datasets are randomly extracted at a 6:2:2 ratio to build a machine-learning model. Machine learning used random forest (RF), support vector machine (SVM), and k-nearest neighbor (KNN) techniques, and prediction accuracy by the model was found to be excellent in the order of SVM (91.05%), RF (83.08%), and KNN (76.52%). As a result of deriving the priority of influencing factors through the RF model, it was confirmed that rainfall and river water levels greatly influenced the risk.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.918-921
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2006
The short-term variation of sea surface temperature before and after typhoons and increase of chlorophyll a concentration that accompany with the typhoons during summer in the East/Japan Sea were explored by satellite. Four typhoons (NAMTHEUN, MEGI, CHABA and SONGDA) and a typhoon (NABI) passed over the East/Japan Sea in 2004 and 2005, respectively. Decreasing of SST was observed in the every five typhoons, however the magnitude of SST decreasing were various from 1 to $5^{\circ}C$. Chlorophyll a increases were found after the typhoons (0.1-3 ${\mu}g$$l^{-1})$ except NAMTHEUN, and the area was approximately included in SST decreasing area by the typhoons. It suggests that chlorophyll a increase was caused by nutrient input from subsurface layer by strong mixing. On the other hand, rarely chlorophyll a increase was observed in northern area of polar frontal zone, which is located in $38-41^{\circ}N$, than northern area, and chlorophyll a increase in coastal area was higher (more than 3 times) than offshore area. It might suggest that chlorophyll a increase in the East/Japan Sea is also related with the depth or nitracline depth that affects the amount of nutrients supply to the upper layer by typhoon mixing.
Udo Rhodolith Beach is a small-scale, mixed sand-and-gravel beach embayed on the N-S trending rocky coast of Udo, Jeju Island, South Korea. This study analyzes the short-term topographic changes of the beach during the extreme storm conditions of four typhoons from 2016 to 2020: Chaba (2016), Soulik (2018), Lingling (2019), and Maysak (2020). The analysis uses the topographic data of terrestrial LiDAR scanning and drone photogrammetry, aided by weather and oceanographic datasets of wind, wave, current and tide. The analysis suggests two contrasting features of alongshore topographic change depending on the typhoon pathway, although the intensity and duration of the storm conditions differed in each case. During the Soulik and Lingling events, which moved northward following the western sea of the Jeju Island, the northern part of the beach accreted while the southern part eroded. In contrast, the Chaba and Maysak events passed over the eastern sea of Jeju Island. The central part of the beach was then significantly eroded while sediments accumulated mainly at the northern and southern ends of the beach. Based on the wave and current measurements in the nearshore zone and computer simulations of the wave field, it was inferred that the observed topographic change of the beach after the storm events is related to the directions of the wind-driven current and wave propagation in the nearshore zone. The dominant direction of water movement was southeastward and northeastward when the typhoon pathway lay to the east or west of Jeju Island, respectively. As these enhanced waves and currents approached obliquely to the N-S trending coastline, the beach sediments were reworked and transported southward or northward mainly by longshore currents, which likely acts as a major control mechanism regarding alongshore topographic change with respect to Udo Rhodolith Beach. In contrast to the topographic change, the subaerial volume of the beach overall increased after all storms except for Maysak. The volume increase was attributed to the enhanced transport of onshore sediment under the combined effect of storm-induced long periodic waves and a strong residual component of the near-bottom current. In the Maysak event, the raised sea level during the spring tide probably enhanced the backshore erosion by storm waves, eventually causing sediment loss to the inland area.
연구목적: 본 연구는 재난유형별 체크리스트 작성을 통해 해당재난에 대한 적합한 대응체계 수립과 정확하고 신속한 의사결정을 위한 방안을 제시하고자 한다. 연구방법: 체크리스트 요인 도출을 위하여 태풍재난을 대상으로 과거 사례분석(태풍 루사(2002), 태풍 매미(2003), 태풍 차바(2016))을 진행하였다. 일반적인 현황(기후·기상)정보와 사례별 특징 등을 분석하여 체크리스트 요인 도출을 위한 그룹핑(grouping)을 진행하였다. 연구결과: 사례조사를 통해 크게 국가단위(National level)와 지자체 단위(county level)로 분류하였다. 국가단위의 항목으로는 기상예보, 태풍상륙여부, 태풍강도, 태풍반경, 중심기압, 호우동반 여부, 이동속도, 이동경로 총 8개를 도출하였고, 지자체 단위에서는 지역특성을 반영해야 항목들을 중심으로 과거 유사 태풍 유무(경로 등), 태풍상륙시점, 지역특성, 인구밀집 시기, 선행재난 복구 여부, 최근 재난발생 이력, 2차 피해, 예·경보 시스템으로 총 8개 항목을 도출하였다. 결론: 재난 발생 시 본 연구에서 제안한 체크리스트를 활용·적용한다면 보다 신속한 의사결정이 이루어 질 것으로 판단된다. 또한, 재난발생시 재난실무자들의 대응계획 수립에 기초자료로 활용될 수 있을 것이며 지역특성을 반영했기 때문에 좀 더 명확하고 신속한 재난 대비·대응이 될 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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