We developed a simple regression model for predicting the intesity change (central pressure) of major tropical cyclones (TCs) for 24 hours after landfall using 51 TC cases which landed over the Korean Peninsula for 1951-2004. Clusters 1 and 4 with a relatively strong intensity of TC after landfall classified by Choi and Kim (2007) are used to develop a statistical model for the prediction of TC intensity change. Predicting parameters (falling constants) in the regression models $(P_t=P_0+alnt)$ are 6.46 and 10.11 for clusters 1 and 4, respectively. It might be mentioned that there is some feasibility in employing a simple regression model developed in this study for TC intensity change after landfall for operational purpose of TC forecasting compared with RSMC-Tokyo best-track in both TC cases of Clusters 1 and 4 and Ewiniar (0603) case, but the room for improvement of model still remains for further study.
Most areas in Gangwon-do are mountainous regions where causes heavy damages due to landslides. It is important to analyze basic factors influencing the cause of landslides in order to prevent such landslides. For this study, a landslide occurring site is extracted from aerial images taken after the landslide caused by typhoon 'Ewiniar' in Pyeongchang area 2006. Also, the overlay analysis with the topographic, forest, and soil maps in this area is performed using GIS based methods. In addition, the topographic, forest, and soil characteristics relating to the landslide factors are analyzed. As a result, large numbers of landslides occurred at a slope angle of $20^{\circ}-40^{\circ}$. In the case of the forest factors, there are close relationships between the artificial pine and larch forests and the frequency of landslides. The low forest density represents a weakness in landslides. In the case of the soil factors, a higher level in the surface soil with a type of sandy loam soil, a higher gravel content in subsoil, and a higher degree of acid rocks in soil parent materials cause higher frequencies in landslides.
The purpose of this study to analyze landslide-triggering factors using the 38 landslide cases occurred by typhoon, Rusa in 2002, Maemi in 2003 and Ewiniar in 2006 and geospatial characteristics in Hamyang and Geochang County. where two day's heavy rainfall was concentrated on. The rainfalls factors to trigger landslides were accumulative rainfall (>230mm) and rainfall intensity(>30-75mm). The highest landslide frequency was concentrated on the areas of 400-900m in height and on the slopes of $25-40^{\circ}$ in degree. The frequency of landslide was high exceedingly above 80% of a slope attitude, while the frequency is very low below 70%. Granite was more susceptible as much as 9 times than metamorphic rocks. In areas mixed soil with gravels and rock blocks, the frequency of landslide was 73%.
소양강물은 춘천과 서울지역 시민의 중요한 수원이다. 2006년 태풍 에위니아로 악화된 탁수현상은 예년과 달리 280일 이상 지속되었으며 이로 인하여 춘천 및 서울지역 물 공급에 차질을 빚었다. 한편 소양강 유역의 약 55%에 해당하는 고랭지밭의 토사유출이 탁수현상의 주요원인으로 꼽히며 이와 함께 무분별한 산지개간, 도로의 확포장, 임도개설 등도 탁수를 가중시키는 것으로 알려진다. 본 연구에서 2006년 6월${\sim}$2008년 8월간의 소양강 유역의 탁도, 강수량, 댐수위 등을 분석한 결과 탁도는 일 강우와 49일의 지연시간을 두고 최대의 상관성(r = 0.28)을 보였으며 특히 댐 수위와는 4일의 지연시간에 대해 탁월한 상관성(r = 0.60)을 나타냈다. 그리고 2006년과 2007년 두 차례 발생한 탁수의 지속기간과 거리별 탁도 자료를 이용하여 분석한 결과 취수원인 팔당댐에 탁수(10 NTU)가 도달하기 위한 소양강댐의 기준 탁도는 약 31 NTU로 추정되었다. 또 분석을 통해 향후 탁수발생 시 지속기간을 예측할 수 있는 지배감쇠곡선(master recession curve)을 제시하였다.
The objective of this study are to analyze changes in future rainfall patterns in the Soyang-dam watershed according to the RCP 4.5 scenario of climate change. Second objective is to project peak flow and hourly sediment simulated for the future extreme rainfall events using the SWAT model. For these, accuracy of SWAT hourly simulation for the large scale watershed was evaluated in advance. The results of model calibration showed that simulated peak flow matched observation well with acceptable average relative error. The results of future rainfall pattern changes analysis indicated that extreme storm events will become more severe and frequent as climate change progresses. Especially, possibility of occurrence of large scale extreme storm events will be greater on the periods of 2030-2040 and 2050-2060. In addition, as shown in the SWAT hourly simulation for the future extreme storm events, more severe flood and turbid water can happen in the future compared with the most devastating storm event which occurred by the typhoon Ewiniar in 2006 year. Thus, countermeasures against future extreme storm event and turbid water are needed to cope with climate change.
본 논문은 2006년 태풍 에위니아와 빌리스의 영향으로 강원 영서지역에서 발생한 집중호우에 의한 산사태 발생 원인과 특성에 대하여 분석한 결과이다. 강원 영서지역은 편마암, 화강암이 풍화된 화강풍화토가 주를 이루는 지역으로 집중호우 시 산사태 및 토석류의 피해에 취약한 것으로 나타났으며 강우특성 분석결과, 산사태 발생은 3일 이내의 누적강우량과 밀접한 관계가 있었고 지역별 발생빈도의 차이는 최대시우량의 영향으로 나타났다. 영서지역에서 발생한 산사태 860개소에 대한 자료의 분석 결과, 파괴 형태는 전이형 슬라이드로 시작되어 유동성 슬라이드로 변화되는 양상을 보였으며, 사면 경사는 $20{\sim}30^{\circ}$ 사면 길이는 11~20m 범위, 사면 폭은 6~10m 범위에서 발생빈도가 높은 것으로 나타났고, 영서지역의 산사태는 사면 폭이 좁은 소규모 형태로 편마암, 화강암 지대의 산사태 전형으로 분석되었다.
침식 및 퇴적과 관련된 수치모형을 이용한 분석은 하천에 존재하는 보와 같은 수리구조물들의 유사이송을 연구하는데 중요한 요소이다. 본 연구에서는 다기능보들의 효과적인 운영을 위하여 낙동강수계에 위치해 있는 강정고령보를 대상으로 하상변동을 예측하였다. 2차원 모형은 CCHE2D를 이용하여 유사이송이 지배적으로 발생하는 다기능보 상 하류 구간 25km를 대상으로 침식과 퇴적에 대한 모의를 수행하였다. 2006년 태풍 "에위니아"사상을 대상으로 모형을 검 보정 하였으며, 모의결과와 관측값의 비교를 통하여 전체 모의구간에서 신뢰성 있는 결과가 도출되었다. 강정고령보가 건설된 이후 태풍사상에 의한 하상변동은 가동보 구간에서 상당히 증가하는 것으로 나타났고 하상변동은 유사의 재분배를 야기하였다.
Occurrence of landslides has been increasing due to extreme weather events(e.g. heavy rainfall, torrential rains) by climate change. Pyeongchang, Korea had seriously been damaged by landslides caused by a typhoon, Ewiniar in 2006. Moreover, the frequency and intensity of landslides are increasing in summer due to torrential rain. Therefore, risk assessment and adaptation measure is urgently needed to build resilience. To support landslide adaptation measures, this study predicted landslides occurrence using MaxEnt model and suggested susceptibility map of landslides. Precipitation data of RCP 8.5 Climate change scenarios were used to analyze an impact of increase in rainfall in the future. In 2050 and 2090, the probability of landslides occurrence was predicted to increase. These were due to an increase in heavy rainfall and cumulative rainfall. As a result of analysis, factors that has major impact on landslide appeared to be climate factors, prediction accuracy of the model was very high(92%). In the future Pyeongchang will have serious rainfall compare to 2006 and more intense landslides area expected to increase. This study will help to establish adaptation measure against landslides due to heavy rainfall.
In areas around Deoksan Li and Deokjeon Li, Inje Eup, Inje Gun, located between $38^{\circ}2^{\prime}55^{{\prime}{\prime}}N$ and $38^{\circ}5^{\prime}50^{{\prime}{\prime}}N$ in latitude and $128^{\circ}11^{\prime}20^{{\prime}{\prime}}E$ and $128^{\circ}18^{\prime}20^{{\prime}{\prime}}E$ in longitude, large-sized avalanche disasters occurred due to Typhoon Ewiniar in 2006. As a result, 29 people were dead or missing, along with a total of 37.25 billion won of financial loss(Gangwon Province, 2006). To evaluate such landslide and debris flow risk areas and their vulnerability, this study applied a technique called 'Weight of Evidence' based on GIS. Especially based on the overlay analysis of aerial images before the occurrence of landslides and debris flows in 2005 and after 2006, this study extracted 475 damage-occurrence areas in a shape of point, and established a DB by using such factors as topography, hydrologic, soil and forest physiognomy through GIS. For the prediction diagram of debris flow and landslide risk areas, this study calculated W+ and W-, the weighted values of each factor of Weight Evidence, while overlaying the weighted values of factors. Besides, the diagram showed about 76% in prediction accuracy, and it was also found to have a relatively high correlationship with the areas where such natural disasters actually occurred.
본 연구의 목적은 2006년 태풍 에위니아, 빌리스, 개미와 집중호우로 인해 많은 산사태가 발생한 진부면 지역을 대상으로 항공사진을 이용한 산사태 탐지 및 인공신경망과 GIS를 이용한 산사태 취약성을 분석하는데 있다. 산사태 위치는 산사태 발생 전후의 항공사진을 판독 후 현장에서 확인하였다. 취약성 분석을 위해 지형, 지질, 토양, 임상, 선구조, 토지이용도 등의 자료는 공간 데이터베이스로 구축하였다. 산사태와 관련 요인들간의 상대적 가중치는 인공신경망의 역전파 알고리즘을 이용하여 결정하였다. 그 결과 경사방향과 경사는 다른 요인들 보다 1.2~1.5배 높게 나타났다. 이 가중치를 이용하여 취약성도를 작성 후 분석에 사용하지 않은 산사태 위치와 비교하여 검증하였다. 그 결과 예측 정확도는 81.44%로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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