Landslides pose significant threats to many countries globally, yet the development and implementation of effective landslide early warning systems (LEWS) remain challenging due to multifaceted complexities spanning scientific, technological, and political domains. Addressing these challenges demands a holistic approach. Technologically, integrating thresholds, such as rainfall thresholds, with real-time data within accessible, open-source software stands as a promising solution for LEWS. This article introduces LandScient_EWS, a PHP-based program tailored to address this need. The software facilitates the comparison of real-time measured data, such as rainfall, with predefined landslide thresholds, enabling precise calculations and graphical representation of real-time landslide advisory levels across diverse spatial scales, including regional, basin, and hillslope levels. To illustrate its efficacy, the program was applied to a case study in Medellin, Colombia, where a rainfall event on August 26, 2008, triggered a shallow landslide. Through pre-defined rainfall intensity and duration thresholds, the software simulated advisory levels during the recorded rainfall event, utilizing data from a rain gauge positioned within a small watershed and a single grid cell (representing a hillslope) within that watershed. By identifying critical conditions that may lead to landslides in real-time scenarios, LandScient_EWS offers a new paradigm for assessing and responding to landslide hazards, thereby improving the efficiency and effectiveness of LEWS. The findings underscore the software's potential to streamline the integration of rainfall thresholds into both existing and future landslide early warning systems.
Every year, particularly during the monsoon rainy season, landslides at the Chuncheon province of South Korea cause tremendous damage to lives, properties, and infrastructures. More so, the high rainfall intensity and long rainfall days that occurred in 2020 have increased the water content in the soil, thereby increasing the chances of landslide occurrences. Besides this, the rainfall thresholds and characteristics responsible for the initiation of landslides in this region have not been properly identified. Therefore, this paper addresses the rainfall thresholds responsible for the initiation of landslides at Chuncheon from a regional perspective. Using data obtained from rainfall measurements taken from 2002 to 2011, we identify a threshold relationship between rainfall intensity and rainfall duration for the initiation of landslides. In addition, we identify the relationship between the rainfall intensity using a 3-day, 7-day, and 10-day antecedent rainfall observation. Specifically, we estimate the rainfall data at 8 sites where debris flow occurred in 2011 by kriging. Following this, the estimated data are used to construct the relationship between the intensity (I), duration (D), and frequency (F) of rainfall. The results of the intensity-duration-frequency (IDF) analysis show that landslides will occur under a rainfall frequency below a 2-year return period at two areas in Chuncheon. These results will be effectively used to design structures that can prevent the occurrence of landslides in the future.
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.
국내 대부분의 사면파괴는 6월~9월에 발생하며, 이러한 사면파괴는 사회적으로 큰 손실을 유발한다. 사면파괴의 주요 원인은 강우강도(Intensity, I)와 강우기간(Duration, D)이다. 본 연구에서는 강우강도-기간(I-D)을 고려한 사면파괴 유발 강우 한계선(rainfall threshold)을 제안하였다. 본 연구를 위해서 국립재난안전연구원과 다양한 보고서 및 매체 그리고 현장조사를 통해서 1999년부터 2012년까지 풍화토 지반에서 유발된 255개 재해이력 자료를 수집하였다. 그리고 기상청의 강우자료를 바탕으로 사면파괴가 발생한 시점의 전 후의 시간에 대한 강우량 데이터를 수집하였다. 수집된 재해이력과 강우량 데이터베이스를 바탕으로 사면파괴를 유형별(토석류, 얕은 사면파괴 등)로 분류하고, 통계적 기법인 분위수 회귀분석을 이용하여 강우강도 및 기간을 분석함으로써 강우 한계선을 제안하였다. 뿐만 아니라 2013년의 재해이력 자료를 통해 제안된 한계선의 검증을 수행하였다. 또한 국외의 한계선과 제안된 한계선을 비교 분석하였다. 본 연구에서 제안된 강우 한계선은 산사태 예 경보시스템을 구축할 때 기초자료로 사용될 수 있다고 판단된다.
Donghyeon Kim;Song Eu;Kwangyoun Lee;Sukhee Yoon;Jongseo Lee;Donggeun Kim
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권9호
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pp.125-136
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2024
산사태 예방을 위한 비구조물 대책 중 하나로, 산사태 예·경보 시스템의 임계 강우 기준을 마련하기 위한 강우 특성 분석 자동화 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 파이썬으로 작성했다. 강수 자료는 기상청과 산림청의 관측소 정보를 활용하였고, 산사태 정보는 2020~2023년까지의 데이터를 기반으로 행정안전부의 생활안전지도를 통해 수집했다. 알고리즘은 3단계이다. 첫째, 강수 자료를 입력받아 지점 정보 불일치와 결측값을 정제한다. 둘째, 산사태 위치와 가장 가까운 관측소를 찾아내고, 무강우 기간 및 반감기를 고려하여 강우 사상을 분류하고 분석한다. 셋째, 강우 특성에 대해 기초 통계를 수행한 후, 적절한 통계 모델을 선정·분석한다. 분석 결과, 강우강도-지속시간, 유효 강우량-지속 시간, 선행강우량-지속 시간, 최대강우량-지속 시간의 관계에 대해 멱법칙과 비선형 회귀분석을 실시하였으며, 평균 R2 값이 0.45로 나타났다. 분석된 임계 강우 기준은 강우강도 0.9~1.4mm/hr, 유효강우량 68.5~132.5mm, 선행강우량 81.6~151.1mm, 최대강우량 17.5~26.5mm로 분석되었다. 기준 검증을 위해 AUC-ROC 분석을 수행한 결과, AUC 값이 0.5로 낮게 나타났다. 마지막으로 알고리즘의 속도 성능을 평가한 결과 총 30분의 시간이 소요되었다. 즉, 강우 자료만으로 재해를 예측하는 데에는 한계가 있음을 시사한다. 단, 재해로 인한 인명과 재산 피해를 막기 위해서는 정량적이나 해석이 편리한 방법으로 기준 선정이 필요하다. 따라서 본 연구에서 개발한 알고리즘을 활용하여 산사태 발생 임계 강우 기준의 정량적 평가를 통해 인명 및 재산 피해를 저감하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
The objective of this study is to suggest rainfall threshold for landslide forecasting and warning. For this study, we chose the research area where landslide have occurred. And we performed infiltration-stability analysis with rainfall intensity-duration. As the results of this study, slope stability variation chart with rainfall intensity-duration are established. This kind of chart is believed to be able to be used for forecasting and warning the landslide caused by rainfall.
최근 기상변동성이 증가함에 따라 지난 30년 동안 극한강우의 발생 빈도는 점차 증가하고 있다. 우리나라는 지리적으로 단시간에 매우 높은 강우강도를 유발하는 강우사상이 빈번하게 발생하여 홍수사상이 유발되기 쉽다. 본 연구에서는 장기간의 강우자료를 활용하여 극치강우사상의 발생을 고려한 강우빈도해석을 수행하였다. 이를 위해 극치강우사상을 분석하는데 있어 서로 다른 절점기준을 사용하여 극치강우의 발생횟수를 반영한 포아송-GPD 강우빈도해석 기법을 개발하였다. 빈도해석을 수행함에 있어서 확률분포 매개변수의 불확실성을 보다 정량적으로 산정할 수 있는 Bayesian 기법을 적용하였으며, 또한 각각의 절점기준에 따라서 분류된 강우사상의 종관기후학적 분석을 수행하였다. 연구결과 우리나라의 극치강우 발생이 증가하는 지점에서 기존의 Gumbel 분포를 통한 확률강우량보다 상향된 결과를 도출하였다. 이는 포아송-GPD 모형이 치수안정성 측면에서 유리한 모형으로 판단된다. 또한 동중국해 지역의 저기압 특성과 북태평양 고기압 특성이 우리나라 극치강우현상에 주로 영향을 미치는 것을 확인하였다.
This study aims to assess the influence of rainfall patterns on shallow landslides initiation. Doing so, five typical rainfall patterns with the same cumulative amount and intensity components comprising Advanced (A1 and A2), Centralized (C), and Delayed (D1 and D2) were designed based on a historical rainstorm event in Jinbu. Mt area. Those patterns were incorporated as the hydrological conditions into the Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slope-stability Model (TRIGRS) to assess their influences on groundwater pressure and changes in the stability of the slope. The results revealed that not only the cumulative rainfall thresholds necessary to initiate landslides, but also the rate at which the factor of safety decreases and the time required to reach the critical state, are governed by rainfall patterns. The sooner the peak rainfall intensity, the smaller the cumulative rainfall threshold, and the shorter the time until landslide occurrence. Left-skewed patterns were found to have a greater effect on landslide initiation. Specifically, among five rainfalls, pattern (A1) produced the most critical state. The severity of response was followed by patterns A2, C, D1, and D2. Our conclusion is that rainfall patterns have a significant effect on the cumulative rainfall threshold, the build-up of groundwater pressure, and the occurrence of shallow landslides.
Despite the potentially major influence of rainstorm patterns on the prediction of shallow landslides, this relationship has not yet received significant attention. In this study, five typical temporal rainstorm patterns with the same cumulative amount and intensity components comprising Advanced (A1 and A2), Centralized (C), and Delayed (D1 and D2) were designed based on a historical rainstorm event occurred in 2006 in Mt. Jinbu area. The patterns were incorporated as the hydrological conditions into the Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slope-stability Model (TRIGRS), in order to assess their influences on pore pressure variation and changes in the stability of the covering soil layer in the study area. The results revealed that not only the cumulative rainfall thresholds necessary to initiate landslides, but also the rate at which the factor of safety (FS) decreases and the time required to reach the critical state, are governed by rainstorm pattern. The sooner the peak rainfall intensity occurs, the smaller the cumulative rainfall threshold, and the shorter the time until landslide occurrence. Left-skewed rainfall patterns were found to have a greater effect on landslide initiation. More specifically, among the five different patterns, the Advanced storm pattern (A1) produced the most critical state, as it resulted in the highest pore pressure across the entire area for the shortest duration; the severity of response was then followed by patterns A2, C, D1, and D2. Thus, it can be concluded that rainfall patterns have a significant effect on the cumulative rainfall threshold, the build-up of pore pressure, and the occurrence of shallow landslides, both in space and time.
본 연구에서는 전국의 8개 주요 도시지점 강우관측 자료를 대상으로 다양한 분류 기준을 적용하여 Quantile Regression (QR)에 의한 기준강수량 초과 강우의 선형추세분석과 Mann-Kendall, Sen 검정을 실시하였다. 분석결과 봄철과 여름철 강수의 뚜렷한 증가경향이 있으며, 가을철과 겨울철 강수는 감소하는 경향이 있음을 확인하였고, 폭우 사상은 최근 30년 평균 3.1~15% 증가 하였다. 또한, 연도별 발생강우의 Ranking에 따른 Top $10^{th}$ 백분위 강수의 3IQR (inter quartile range)의 최근증가경향을 분석한 결과, 대부분 지점에서 강수의 증가경향을 확인하였으며, Quantile 90%의 평균 백분위 강수량은 43.5mm, 증가경향은 0.1412mm/yr, Quantile 99%의 평균 백분위 강수량은 68.0mm, 증가경향은 0.1314mm/yr로 분석되었다. 본 연구의 결과는 매년 발생한 연최대치계열에 대한 분석뿐만 아니라 기준값 이상의 수문 사상정보에 대한 반영과 최근 변화하는 기후의 증가경향을 반영한 수공구조물 설계의 기초자료로 활용이 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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