Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.20-25
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2012
New Zealand suffers from regular floods, these being the most common source of insurance claims for damage from natural hazard events in the country. This paper describes the origin and distribution of the largest floods in New Zealand, and describes the systems used to monitor and predict floods. In New Zealand, broad-scale heavy rainfall (and flooding), is the result of warm moist air flowing out from the tropics into the mid-latitudes. There is no monsoon in New Zealand. The terrain has a substantial influence on the distribution of rainfall, with the largest annual totals occurring near the South Island's Southern Alps, the highest mountains in the country. The orographic effect here is extreme, with 3km of elevation gained over a 20km distance from the coast. Across New Zealand, short duration high intensity rainfall from thunderstorms also causes flooding in urban areas and small catchments. Forecasts of severe weather are provided by the New Zealand MetService, a Government owned company. MetService uses global weather models and a number of limited-area weather models to provide warnings and data streams of predicted rainfall to local Councils. Flood monitoring, prediction and warning are carried out by 16 local Councils. All Councils collect their own rainfall and river flow data, and a variety of prediction methods are utilized. These range from experienced staff making intuitive decisions based on previous effects of heavy rain, to hydrological models linked to outputs from MetService weather prediction models. No operational hydrological models are linked to weather radar in New Zealand. Councils provide warnings to Civil Defence Emergency Management, and also directly to farmers and other occupiers of flood prone areas. Warnings are distributed by email, text message and automated voice systems. A nation-wide hydrological model is also operated by NIWA, a Government-owned research institute. It is linked to a single high resolution weather model which runs on a super computer. The NIWA model does not provide public forecasts. The rivers with the greatest flood flows are shown, and these are ranked in terms of peak specific discharge. It can be seen that of the largest floods occur on the West Coast of the South Island, and the greatest flows per unit area are also found in this location.
Kim, Seongpyo;Lee, Taegyo;Ryu, Jungrim;Park seonmee;Choi, Heeyong;Choi, Hyeonggil
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2023.11a
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pp.129-130
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2023
This study proposes rainwater infiltration retention blocks as a solution to the flooding problems caused by recent climate change and developed a flood prediction simulation program to select the optimal site for installing rainwater infiltration retention blocks that can minimize damage from floods. By applying the existing 2D flood analysis model G2D and adding a reservoir function, the volume of water before and after installation can be determined through simulation results.
The size and frequency of the natural disaster related to the severe storms are increased for recent decades in all over the globe. The damage from natural disasters such as typhoon, storm and local severe rainfall is very serious in Korea since they are concentrated on summer season. These phenomena will be more frequent in the future because of the impact of climate change related to increment of $CO_2$ concentration and the global warming. To reduce the damage from severe storms, a short-range precipitation forecasting model using a weather radar was developed. The study was conducted as following four tasks: conversion three-dimensional radar data to two-dimensional CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) efficiently, prediction of motion direction and velocity of a weather system, estimation of two-dimensional rainfall using operational calibration. Results demonstrated that two-dimensional estimation using weather radar is useful to analyze the spatial characteristics of local storms. If the precipitation forecasting system is linked to the flood prediction system, it should contribute the flood management and the mitigation of flood damages.
This paper describes the development trends and service provision examples of disaster occurrence and spread prediction technology for various disasters such as tsunamis, floods, and fires. In terms of fires, we introduce the WIFIRE system, which predicts the spread of large forest fires in the United States, and the Metro21: Smart Cities Institute project, which predicts the risk of building fires. This paper describes the development trends in tsunami prediction technology in the United States and Japan using artificial intelligence (AI) to predict the occurrence and size of tsunamis that cause great damage to coastal cities in Japan, Indonesia, and the United States. In addition, it introduces the NOAA big data platform built for natural disaster prediction, considering that the use of big data is very important for AI-based disaster prediction. In addition, Google's flood forecasting system, domestic and overseas earthquake early warning system development, and service delivery cases will be introduced.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.19
no.4
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pp.337-342
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2001
A natural disaster occupies a considerable part among various damages, and the damage of human lifes and property by heavy rain extends to hundreds, and billions in every you. In old times, flood was mainly occurred in big river or sudden slope, but these days, the damage of concentrated heavy rain is being extended to a city. Recently, very big floods occurred continuously, so real time submersion expectation system which can expect the inundation boundary according to the scale is needed so as to protect lifes and property. In this study, in and around Jungrang river, where the damage of flood is big, is chosen as a sample, and the submersion of that area is expected by analyzing the flux and overflowing using DEM, and connecting with Web GIS in real time.
Urban flooding caused by localized heavy rainfall with unstable climate is constantly occurring, but a system that can predict spatial flood information with weather forecast has not been prepared yet. The worst flood situation in urban area can be occurred with difficulties of structural measures such as river levees, discharge capacity of urban sewage, storage basin of storm water, and pump facilities. However, identifying in advance the spatial flood information can have a decisive effect on minimizing flood damage. Therefore, this study presents a methodology that can predict the urban flood map in real-time by using rainfall data of the Korea Meteorological Administration (KMA), the results of two-dimensional flood analysis and random forest (RF) regression model. The Ujeong district in Ulsan metropolitan city, which the flood is frequently occurred, was selected for the study area. The RF regression model predicted the flood map corresponding to the 50 mm, 80 mm, and 110 mm rainfall events with 6-hours duration. And, the predicted results showed 63%, 80%, and 67% goodness of fit compared to the results of two-dimensional flood analysis model. It is judged that the suggested results of this study can be utilized as basic data for evacuation and response to urban flooding that occurs suddenly.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.4
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pp.545-550
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2019
The frequency of natural disasters and the scale of damage are increasing due to the abnormal weather phenomenon occurring all over the world. As a result, as the hydrological aspect of the urban watershed changes, the increase in impervious area leads to serious domestic flood damage due to increased rainfall. In order to minimize the damage of life and property, domestic flooding prediction system is needed. In this study, we developed a flood nomogram capable of predicting flooding only by rainfall intensity and duration. This study suggests a method to set the internal water immersion alarm criterion by analyzing the characteristics of the flooding damage in the flooded area in the metropolitan area where flooding is highly possible and the risk of flooding is high. In addition, based on the manhole and the pipe, the water level was set as follows under the four conditions. 1) When manhole overflows, 2) when manhole is full, 3) when 70% of the pipe is reached, and 4) when 60% of the pipe is reached. Therefore, it can be used as a criterion and a predictive measure to cope with the pre-preparation before the flooding starts, through the rainfall that causes the flooding and the flooding damage.
The objectives of this research have been focussed on 1) developing prediction techniques for the flash flood and landslide based on rainfall prediction data in agricultural area and 2) developing an integrated forecasting system for the abrupt disasters using USN based real-time disaster sensing techniques. This study contains following steps to achieve the objective; 1) selecting rainfall prediction data, 2) constructing prediction techniques for flash flood and landslide, 3) developing USN and communication network protocol for detecting the abrupt disaster suitable for rural area, & 4) developing mobile application and SMS based early warning service system for local resident and tourist. Local prediction model (LDAPS, UM1.5km) supported by Korean meteorological administration was used for the rainfall prediction by considering spatial and temporal resolution. NRCS TR-20 and infinite slope stability analysis model were used to predict flash flood and landslide. There are limitations in terms of communication distance and cost using Zigbee and CDMA which have been used for existing disaster sensors. Rural suitable sensor-network module for water level and tilting gauge and gateway based on proprietary RF network were developed by consideration of low-cost, low-power, and long-distance for communication suitable for rural condition. SMS & mobile application forecasting & alarming system for local resident and tourist was set up for minimizing damage on the critical regions for abrupt disaster. The developed H/W & S/W for integrated abrupt disaster forecasting & alarming system was verified by field application.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2016.11a
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pp.207-211
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2016
최근 세계적으로 기후변화에 따라 자연재해에 의한 피해가 대형화, 가속화 되면서 이를 예측하고 대응할 수 있는 체계적이며 국내 특성을 반영할 수 있는 피해예측 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 국내에서는 경험적 통계기반의 강우예측에 대한 연구가 주로 진행되었으며, 강풍에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 연구는 기존의 연구와는 달리 모델링을 통한 예측이 아닌 실제 발생한 강풍 피해 자료를 기반으로 풍속에 따른 피해액을 예측할 수 있는 강풍 피해예측 단순회귀모형을 개발하는 것을 목적으로 한다.
Tak, Yong Hun;Kim, Jae Dong;Kim, Young Do;Kang, Boosik
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.36
no.3
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pp.395-406
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2016
Population and development are concentrated by urbanization. Consequently, the usage of underground area and the riverside area have been increased. By increasing impermeable layer, the urban basin drainage is depending on level of sewer. Flood damage is occurred by shortage of sewer capacity and poor interior drainage at river stage. Many of researches about flood stress the unavailability of connection at the river stage with the internal inundation organically. In this study, flood calculated considering rainfall and combined inland-river. Also, using urban runoff model analyze the overflow of sewer. By using results of SWMM model, using flood inundation analysis model analyzed internal drainage efficiency of drainage system. Applying SWMM model, which results to flood inundation analysis model, analyzes internal drainage efficiency of drainage system under localized heavy rain in a basin of the city. The results of SWMM model show the smoothness of internal drainage can be impossible to achieve because of the influence of the river level and sewer overflow appearing. The main manholes were selected as the manhole of a lot of overflow volume. Overflow reduction scenarios were selected for expansion of sewer conduit and instruction retention pond. Overflow volume reduces to 45% and 33~64% by retention pond instruction and sewer conduit expansion. In addition, the results of simulating of flood inundation analysis model show the flood occurrence by road runoff moving along the road slope. Flooded area reduces to 19.6%, 60.5% in sewer conduit expansion scenarios.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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