Severe natural multi-hazard events can cause damage to infrastructure and economic losses of billions of dollars. The challenges of modeling these losses include dependency between hazards, cause and sequence of loss, and lack of available data. This paper presents and explores multi-hazard loss modeling in the context of the combined wind and rain vulnerability of mid/high-rise buildings during hurricane events. A component-based probabilistic vulnerability model provides the framework to test and contrast two different approaches to treat the multi-hazards: In one, the wind and rain hazard models are both decoupled from the vulnerability model. In the other, only the wind hazard is decoupled, while the rain hazard model is embedded into the vulnerability model. The paper presents the mathematical and conceptual development of each approach, example outputs from each for the same scenario, and a discussion of weaknesses and strengths of each approach.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.83-90
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2009
Natural disasters, such as the recent floods in the Midwest, Hurricane Ike in the Gulf coast region (U.S.), and the earthquake in Sichuan (China), cause severe damage to the infrastructure as well as the associated industries and communities that rely on the infrastructure. The estimated damages due to Hurricane Ike in 2008 were a staggering $27 billion, the third worst in U.S. history. In addition, the worst earthquake in three decades in Sichuan resulted in about 90,000 people dead or missing and $20 billion of the estimated loss. A common observation in the analyses of these natural disaster events is the inadequacy of critical infrastructure to withstand the forces of natural calamities and the lack of mitigation strategies when they occur on the part of emergency-related organizations, industries, and communities. If the emergency-related agencies could identify and fortify the vulnerable critical infrastructure in the preparedness stage, the damage and impacts can be significantly reduced. Therefore, it is important to develop a decision support system (DSS) for identifying region-specific mitigation strategies based on the inter-relationships between the infrastructure and associated industries and communities in the affected region. To establish effective mitigation strategies, relevant data were collected from the affected areas with respect to the technical, social, and economic impact levels. The data analysis facilitated identifying the major factors, such as vulnerability, criticality, and severity, for developing a DSS. Customized mitigation strategies that will help agencies prepare, respond, and recover according to the disaster response were suggested.
This review paper discusses research from the last few years relating to windborne debris risk models and the essential elements of engineering damage prediction models. Generic types of windborne debris are discussed. The results of studies of debris trajectories that are relevant to damage models are described - in particular the horizontal component of debris velocity as a function of distance travelled. The merits of impact momentum versus impact kinetic energy as a relevant parameter for predicting damage are considered, and how published data from generic cannon Impact tests can be used in risk models. The quantitative variation of debris impact damage with wind speed is also discussed. Finally the main elements of previously-proposed debris damage models are described.
Windborne debris is a major cause of structural damage during severe windstorms and hurricanes owing to its direct impact on building envelopes as well as to the 'chain reaction' failure mechanism it induces by interacting with wind pressure damage. Estimation of debris risk is an important component in evaluating wind damage risk to residential developments. A debris risk model developed by the authors enables one to analytically aggregate damage threats to a building from different types of debris originating from neighboring buildings. This model is extended herein to a general debris risk analysis methodology that is then incorporated into a vulnerability model accounting for the temporal evolution of the interaction between pressure damage and debris damage during storm passage. The current paper (Part I) introduces the debris risk analysis methodology, establishing the mathematical modeling framework. Stochastic models are proposed to estimate the probability distributions of debris trajectory parameters used in the method. It is shown that model statistics can be estimated from available information from wind-tunnel experiments and post-damage surveys. The incorporation of the methodology into vulnerability modeling is described in Part II.
All around tile world there has been great human and economical damage continuously by disasters like the earthquakes and storms(Tsunami) in eastern asia which recently occurred, and like the New Orleams hurricane in USA. The situation is our countries damage from natural disasters due to heavy snow, storms, forest fires have been increasing In this research we obtained GSIS data of the 05' Yang-yang forest fire disaster area using multi-sensors like airborne laser data, GPS/INS, aerial photograph surveying. In result we produced digital topographical maps, digital elevation models, digital external models, digital images, infrared images. By, analyzing and comparing with past aerial photography we obtained the exact damage area, amount of damage, estimated tile areas where a landslide might occur, and we analyzed vegetations amount of damage and possibility of recovery.
The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.505-509
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2020
Twitter is a useful medium to grasp various damage situations that have occurred in society. However, it is a laborious task to spot damage-related topics according to time in the environment where information is constantly produced. This paper proposes a methodology of constructing a knowledge structure by combining the BERT-based classifier and the community detection techniques to discover the topics underlain in the damage information. The methodology consists of two steps. In the first step, the tweets are classified into the classes that are related to human damage, infrastructure damage, and industrial activity damage by a BERT-based transfer learning approach. In the second step, networks of the words that appear in the damage-related tweets are constructed based on the co-occurrence matrix. The derived networks are partitioned by maximizing the modularity to reveal the hidden topics. Five keywords with high values of degree centrality are selected to interpret the topics. The proposed methodology is validated with the Hurricane Harvey test data.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제1권1호
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pp.13-19
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2009
The primary objective of this paper is to investigate the dynamic stability and survivability of a four-column classic TLP (tension-leg platform) under less-than-extreme storm conditions where one or more tendons have been lost due to damage or disconnect. The transient responses of the platform and tendon tensions at the moment of disconnection are particularly underscored. The numerical simulation is based on the BE-FE hybrid hull-tendon-riser coupled dynamic analysis in time domain. Compared to the common industry practice of checking the system without a failed tendon in the beginning, the maximum tension on the neighboring tendon can be significantly increased at the moment of disconnection due to the snap-like transient effects, which can lead to unexpected failure of the total system. It is also found that the transient effects can be reduced with the presence of TTRs (top-tensioned risers) with pneumatic tensioners. It is also seen that the TLP cannot survive in the 100-yr hurricane condition after losing one tendon.
우리나라뿐만 아니라 전 지구적으로 호우발생 빈도의 증가, 태풍이나 허리케인 세기의 강화 등에 따라 대규모 자연재해의 발생횟수와 피해액은 지속적으로 증가하는 추세이다. 태풍, 홍수, 호우, 강풍, 풍랑, 해일, 조수, 대설, 가뭄, 지진, 황사 등과 같은 자연재해는 발생지점과 규모를 예측하기 어려우며, 전조현상이 명확하게 나타나지 않아 대응에 많은 어려움이 존재한다. 그러나 자연재해의 피해규모를 예측할 수 있다면, 조기대응을 통해 피해를 저감할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 국민안전처에서 발간하는 재해연보('91년~'15년)를 기반으로 서해연안지역의 풍랑피해함수를 개발하였다. 풍랑피해함수는 지역별, 시설별로 구분하여 개발하였으며, NRMSE는 1.94%~26.07%로 분석되었다. 개발된 식을 통해 피해규모를 예측하고, 그에 대한 적절한 대응이 이루어진다면, 피해를 저감할 수 있을 것으로 사료된다.
Since low-rise residential buildings are the most common and vulnerable structures in coastal areas, a reliable prediction of their performance under hurricanes is necessary. The present study focuses on developing a refined finite element model that is able to more rigorously represent the load distributions or redistributions when the building behaves as a unit or any portion is overloaded. A typical 5:12 sloped low-rise residential building is chosen as the prototype and analyzed under wind pressures measured in the wind tunnel. The structural connections, including the frame-to-frame connections and sheathing-to-frame connections, are modeled extensively to represent the critical structural details that secure the load paths for the entire building system as well as the boundary conditions provided to the building envelope. The nail withdrawal, the excessive displacement of sheathing, the nail head pull-through, the sheathing in-plane shear, and the nail load-slip are found to be responsible for the building envelope damage. The uses of the nail type with a high withdrawal capacity, a thicker sheathing panel, and an optimized nail edge distance are observed to efficiently enhance the building envelope performance based on the present numerical damage predictions.
This study aims to recognize damage indicators of typhoon and to develop damage function's indicators, using information derived from the actual loss of typhoon Maemi. As typhoons engender significant financial damage all over the world, governments and insurance companies, local or global, develop hurricane risk assessment models and use it in quantifying, avoiding, mitigating, or transferring the risks. For the reason, it is crucial to understand the importance of the risk assessment model for typhoons, and the importance of reflecting local vulnerabilities for more advanced evaluation. Although much previous research on the economic losses associated with natural disasters has identified the risk indicators that are indispensable, more comprehensive research addressing the relationship between vulnerability and economic loss are still called for. Hence this study utilizes and analyzes the actual loss record of the typhoon Maemi provided by insurance companies to fill such gaps. In this study, natural disaster indicators and basic building information indicators are used in order to generate the vulnerability functions; and the results and indicators suggest a practical approach to create the vulnerability functions for insurance companies and administrative tasks, while reflecting the financial loss and local vulnerability of the actual buildings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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