도시화와 기후 변화의 영향으로 홍수의 발생빈도와 피해규모가 점점 커지고 있다. 본 연구는 홍수 피해 저감 대책의 일환으로 집중호우가 발생할 때 침수위험지역에 있는 스마트폰에 위험 신호를 전송하여 사용자가 신속한 대처를 할 수 있도록 유도하는 모바일 GIS 서비스를 구현하였다. 오픈소스 소프트웨어를 이용하여 시스템을 구성하여, 모바일 환경에서 서버와 클라이언트 간의 위치 정보를 이용한 GIS 분석 기능을 구현하였다. 본 연구의 결과 홍수 위험 경보와 같은 재해 분야에 모바일 GIS 서비스를 효과적으로 이용할 수 있다. 모바일 GIS 서비스는 도시의 홍수 위험을 예방하는 효율적인 방재 대책이 될 수 있다.
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.
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.
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.
유역에서의 강우-유출해석모형과 예측모형의 정확성을 위해서 기상요소와 지형인자간의 상관성에 대해서 많은 연구가 진행되었으나 수자원의 효율적인 해석과 관리를 위한 물과 관련된 기관들은 단지 물 관련 정보를 DB로 구축한 수준에 머물러 있다. 급속한 정보화 시대로 인해 편의성을 추구하기 위한 서비스 요구가 증가되어 사용자들은 질적으로 우수한 정보뿐만 아니라 여러 가지 매체를 통해서 시간과 장소에 제한 없이 사용자들과 관련된 각종 정보를 원하고 있다. 그래서 수문학적으로 중요한 위치에 있는 지점과 상습적으로 홍수피해를 입고 있는 지역의 홍수예경보를 위해서 물 관련 정보를 신속히 활용, 해석 및 예측하는 시스템의 개발이 필요하다. 따라서 물리적인 공간상에서 3차원 GIS DB, GPS 또는 무선인터넷 기술 등의 전자기술(IT:컴퓨터, 통신, 방송)을 도입하여 인터넷이나 무선통신을 통해 물 관련 정보를 획득하고 홍수예경보 시스템의 효율적인 관리를 위한 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해서 본 연구는 위치기반서비스(LBS : Location Based Service)의 기반기술과 응용사례 및 활용 가능성을 검토하여 홍수예경보 정보시스템을 제시하였다.
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.
본 연구는 지형 기후학적 단위유량도(Geomorphoclimatic Unit Hydrograph, GCUH)가 산악지역의 유출량과 돌발홍수 기준우량을 산정하는데 적절한지를 검토한 것으로, 우선 산악지역의 유출량을 산정하는데 적절한 방범인지를 덕천강 유역에 대해 확률강우량으로 지형기후학적 단위유량도의 첨두유량과 기존 보고서의 착률 홍수량 자료를 비교하는 방법과 실측 호우사상을 HEC-HMS(Hydrologic Engineering Center-Hydrologic Modeling System) 모형과 지형기후학적 단위유량도에서 산정된 첨두 유량을 태수지점의 실측자료와 비교함으로써 지형기후학적 단위유량도의 타당성을 검증하려했고 지형기후학적 단위유량도와 NRCS(Natural Resources Conservation Service) 방법을 이용하여 돌발홍수 기준우량을 산정함으로써 산악지역의 돌발홍수 기준우량 산정 방법을 제시했다. 덕천강 유역에 대해 확률강우량으로 첨두 유량을 비교한 경우 표 11과 같이 대체로 30년 빈도를 제외하곤 비율이 1.1을 초과하지 않았고, 실측 호우사상으로 첨두유량을 비교한 경우 표 12와 같이 지형기후학적 단위유량도 결과가 HEC-HMS 모형보다 모두 크게 나타났고 태수 수위표의 실측치와 대체로 유사하게 나타났다. 따라서, 본 연구에서 지형기후학적 단위유량도를 이용한 산악지역의 유출량 산정이 타당함을 확인했고 이를 이용해 덕천강 유역의 돌발홍수 기준우량을 산정한 결과 한계유출량이 95.59 $m^3$/sec일때, 최초 10분 동안에 12.96 mm가 발생하면 위험한 것으로 나타났다.
Recently, due to worldwide industralization and urbanization, natural environment has been severly damaged and global warning is worsening. Heat wave, torrential rainfall, typhoon and other natural disasters continuously occur due to global warming. Policies such as carbon emission regulation are taken into effect to solve such problems. Such global trend has affected interest to natural ecosystem and developed as a concept of ecosystem-services. This study particularly focused on ground water storage capacity among various ecosystem-services such as climate control and soil formation. It is because Korea suffers from drought and flood every year. Therefore, this study aims to understand objective numerical value of ecosystem-services value regarding ground water storage capacity of biotop classes based on relationship among precipitation, amount of evapotranspiration, and runoff of 7 regions of Chilgok-gun, Gyeongsangbuk-do and to convert the value into economic value. The study calculated ground water storage capacity based on relationship among precipitation, amount of evapotranspiration, and run off. Calculated amount of each capacity was 29.26 million ton($30.2mm/m^2$), 430.46 million ton($140.4mm/m^2$), 11.30 million ton($150.1.0mm/m^2$), 33 milion ton($3.0mm/m^2$). Economical value of ecosystem-service by each biotop classes appeared 4,128,800 thousand KRW ($21.32KRW/m^2$) for agricultural biotop, and 60,403,600 thousand KRW ($98.52KRW/m^2$) for forest biotop, 1,572,800 thousand KRW ($104.4KRW/m^2$) for grassland biotop, and 47,600 thousand KRW ($2.18KRW/m^2$) for bare ground biotop. The result of this study like above, it will be used as important evidentiary material to preserve natural resource effectively from various development business and policies that damages natural eco-system. Also, it is judged that ecosystem-service value by each land coverage will be used as important material for preparing legalistic institution such as establishing natural environment preservation plan, budget for alternative forest resource creation cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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