This study was to analyze data of climate change impacts on social infrastructure using text-mining methodology, and to visualize the spatial information by integrating those with regional data layers. First of all, the study identified that the following social infrastructure; power, oil and resource management, transport and urban, environment, and water supply infrastructures, were affected by five kinds of climate factors (heat wave, cold wave, heavy rain, heavy snow, strong wind). Climate change impacts on social infrastructure were then analyzed and visualized by regions. The analysis resulted that transport and urban infrastructures among all kinds of infrastructure were highly impacted by climate change, and the most severe factors of the climate impacts on social infrastructure were heavy rain and heavy snow. In addition, it found out that social infrastructure located in Seoul and Gangwon-do region were relatively largely affected by climate change. This study has significance that atypical data in media was used to analyze climate change impacts on social infrastructure and the results were translated into spatial information data to analyze and visualize the climate change impacts by regions.
Not only South Korea but also Global world show that the frequency and damages of large-scale natural disaster due to the rise of heavy rain event and typhoon or hurricane intensity are increasing. Natural disasters such as typhoon, flood, heavy rain, strong wind, wind wave, tidal wave, tide, heavy snow, drought, earthquake, yellow dust and so on, are difficult to estimate the scale of damage and spot. Also, there are many difficulties to take action because natural disasters don't appear precursor phenomena However, if scale of damage can be estimated, damages would be mitigated through the initial damage action. In the present study, therefore, wind wave damage estimation functions for the western coastal zone are developed based on annual disaster reports which were published by the Ministry of Public Safety and Security. The wind wave damage estimation functions were distinguished by regional groups and facilities and NRMSE (Normalized Root Mean Square Error) was analyzed from 1.94% to 26.07%. The damage could be mitigated if scale of damage can be estimated through developed functions and the proper response is taken.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.13
no.4
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pp.13-24
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2020
Abnormal weather conditions have lately been occurring frequently due to the rapid economic development and global warming. Natural disasters classified as storm and flood damages such as heavy rain, typhoon, strong wind, high seas and heavy snow arouse large-scale human and material damages. To minimize damages, it is important to estimate the scale of damage before disasters occur. This study is intended to develop a strong wind damage estimation function to prepare for strong wind damage among various storm and flood disasters. The developed function reflects weather factors and regional characteristics based on the strong wind damage history found in the Natural Disaster Yearbook. When the function is applied to a system that collects real-time weather information, it can estimate the scale of damage in a short time. In addition, this function can be used as the grounds for disaster control policies of the national and local governments to minimize damages from strong wind.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.270-270
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2020
자연재해저감종합계획의 주요 사항은 하천, 내수, 사면, 토사, 바람, 가뭄, 대설재해 등 자연재해로 인명피해나 재산피해가 발생할 수 있는 지역을 선정하고, 이에 적절한 저감대책을 수립하는 것이다. 다른 부분별 계획과 달리 자연재해저감종합계획은 다양한 자연재해를 대상으로 하므로 재해 유형별로 서로 다른 공학적 기법을 적용해야 한다. 실무에서는 자연재해저감종합계획 수립시 HEC-RAS, HEC-HMS(하천재해), XP-SWMM(내수재해), RUSLE(토사재해) 등 다양한 수치모형과 ArcGIS, QGIS 등 GIS 분석도구를 종합적으로 활용한다. 이 때, 모형별로 요구되는 입·출력 자료의 형식이 다양하다 보니 자료를 변환하는 등 번거로움이 발생한다. 이러한 배경에서 자연재해저감종합계획 수립에 GDP Tools의 적용가능성을 검토하고자 한다. GDP Tools는 방재설계 편의를 위해 개발된 도구로 자연재해저감종합계획에서 다루는 대부분의 재해유형에 대한 분석을 지원한다. GDP Tools를 이용하면 별도로 자료 형식을 변환할 필요가 없고, 분석 결과를 도면화하는 등 다양한 편의 기능을 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 GDP Tools를 활용하여 자연재해 발생가능성을 검토하고, 그 결과를 기존 방법(상용 모형)의 결과와 비교하여 GDP Tools의 성능을 평가하고자 한다.
We investigated the characteristics of meteorological conditions related to the strong downslope wind over the leeward side of the Taebaek Mountains during the period 2005~2010. The days showing the strong wind exceeding $14ms^{-1}$ in Gangwon province were selected as study cases. A total of 15 days of strong wind were observed at Sokcho, Gangneung, Donghae, and Taebaek located over the Yeongdong region. Seven cases related to tropical cyclone (3 cases) and heavy snowfall (2 cases) and heavy rainfall (2 cases) over the Yeongdong region were excluded. To investigate the characteristics of the remaining 8 cases, we used synoptic weather chart, Sokcho radiosonde, Gangneung wind profiler and numerical model. The cases showed no precipitation (or ${\leq}1mm\;day^{-1}$). From the surface and upper level weather chart, we found the pressure distribution of southern high and northern low pattern over the Korean peninsula and warm ridge over the Yeongdong region. Inversion layer (or stable layer) and warm ridge with strong wind were located in about 1~3 km (925~700 hPa) over mountains. The Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS) indicated that warm core and temperature ridge with horizontal temperature gradient were $0.10{\sim}0.23^{\circ}C\;km^{-1}$ which were located on 850 hPa pressure level above mountaintop. These results were summarized as a forecasting guidance of downslope windstorm in the Yeongdong region.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.35
no.3
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pp.545-556
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2015
This study is to project the future snowfall and to assess heavy snowfall vulnerable area in South Korea using ground measured snowfall data and RCP climate change scenarios. To identify the present spatio-temporal heavy snowfall distribution pattern of South Korea, the 40 years (1971~2010) snowfall data from 92 weather stations were used. The heavy snowfall days above 20 cm and areas has increased especially since 2000. The future snowfall was projected by HadGEM3-RA RCP 4.5 and 8.5 scenarios using the bias-corrected temperature and snow-water equivalent precipitation of each weather station. The maximum snowfall in baseline period (1984~2013) was 122 cm and the future maximum snow depth was projected 186.1 cm, 172.5 mm and 172.5 cm in 2020s (2011~2040), 2050s (2041~2070) and 2080s (2071~2099) for RCP 4.5 scenario, and 254.4 cm, 161.6 cm and 194.8 cm for RCP 8.5 scenario respectively. To analyze the future heavy snowfall vulnerable area, the present snow load design criteria for greenhouse (cm), cattleshed ($kg/m^2$), and building structure ($kN/m^2$) of each administrative district was applied. The 3 facilities located in present heavy snowfall areas were about two times vulnerable in the future and the areas were also extended.
Recently, weather changes in Korea have intensified due to global warming, and the five major natural disasters that occur mostly include heavy rains, typhoons, storms, heavy snow, and earthquakes. Busan is vulnerable to snow disaster, given that the amount of natural disaster damage in Busan accounts for more than 50% of the total amount in the entire metropolitan cities in Korea, and that the Busan area includes many hilly mountains. In this study, we attempted to identify vulnerable areas for snowfall disasters in Busan areas using the geographic information system (GIS) with the data for both geographical and anthropogenic characteristics. We produced the maps of vulnerable areas for evaluating factors that include altitude, slope, land cover, road networks, and demographics, and overlapped those maps to rank the vulnerability to snowfall disasters as the 5th levels finally. To weight each evaluating factor, we used an entropy method. The riskiest areas are characterized by being located in mountainous areas with roads, including Sansung-ro in Geumjeong-gu, Mandeok tunnel in Buk-gu, Hwangnyeongsan-ro in Suyeong-gu, and others, where road restrictions were actually enforced due to snowfall events in the past. This method is simple and easy to be updated, and thus we think this methodology can be adapted to identify vulnerable areas for other environmental disasters.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.5
no.4
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pp.255-260
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2003
Recently, both climate change and unusual meteorological disasters are becoming a more frequent and serious threat to agricultural production. Destruction of the stabilizing base of agricultural productivity in Korea is a concern. This study provides basic information for stabilizing agricultural production by clarifying and analyzing the features of agro-meteorological disasters which have occurred recently in Korea. The occurrence of meteorological disasters has increased rapidly since the 1940s. A 19-fold increase in occurrence is noted over the past 60 years from 1941 to 2000. Meteorological disasters occurred mostly in August, then in July, and least often in October, In terms of regional occurrences, the frequency of meteorological disasters was the highest in Gangwon (751 times) and in Jeonnam (703 times) provinces, and the lowest in Jeju (459 times) province for the 97 years from 1904 to 2000. Agro-meteorological disasters which caused the most serious damage to cropland were rain storms and typhoons for the 10 years from 1991 to 2000, and they occurred 52 and 18 times during this period, respectively. Agro-meteorological disasters occurred mainly during the summer season (from June to September) when major crops are cultivated in Korea.
Two heavy snowfall events occurred in Yeongnam and Yeongdong regions of the Korean Peninsula during the period from 4 to 6 March 2005 are analyzed. The events were developed by two different meso-scale snow clouds associated with an extratropical low passing over the Western Pacific. Based on synoptic data, GOES-9 satellite images, and precipitation amount data, the events were named as Sokcho and Busan cases, respectively. We analyzed the development mechanism of the events using meterological variables from the NCEP(National Centers for Environmental Prediction) /NCAR(National Centers for Atmospheric Research) reanalysis data such as potential vorticity(PV), divergence, tropopause undulation, static stability, and meridional wind circulation. The present analyses show that in the case of Sokcho, the cyclonic circulation in the lower atmosphere in the strong baroclinic region induced the cyclonic circulation in the upper atmosphere. The cyclonic circulation in the lower and upper atmosphere caused a heavy snowfall in the Sokcho region. In the case of Busan, the strong cyclonic circulation in the upper atmosphere was initiated by the stratospheric air intrusion with the high positive PV into the troposphere during the tropopause folding. The upper strong cyclonic circulation enhanced the cyclonic circulation in the lower disturbed atmosphere due to the extratropical low. This lower cyclonic circulation in turn, intensified the upper cyclonic circulation, that caused a heavy snowfall in the Busan region.
To investigate the air mass modification related with Yeongdong Heavy snowfall events, we examined sensible and latent heat fluxes on the East Sea, the energy exchange between atmosphere and ocean in this study. Sensible and latent heats were calculated by a bulk aerodynamic method, in which NCEP/NCAR reanalysis data and NOAA/AVHRR weekly SST data with high resolution were used. Among winter precipitation events in the Yeongdong region, 19 heavy precipitation events $(1995{\sim}2001)$ were selected and classified into three types (mountain, cold-coastal, and warm types). Mountain-type precipitation shows highly positive anomalies of sensible and latent heats over the southwestern part of the East Set When separating them into the two components due to variability of wind and temperature/ specific Humidity, it is shown that the wind components are dominant. Cold-coastal-type precipitation also shows strong positive anomalies of sensible and latent heats over the northern part and over the central-northern part of the East Sea, respectively. It is shown that the sensible heat anomalies are caused mostly by the decrease of surface air temperature. So it can be explained that cold-coastal-type precipitation is closely related with the air mass modification due to cold air advection over warm ocean surface. But in warm-type precipitation, negative anomalies are found in the sensible and latent heat distributions. From this result, it may be postulated that warm-type precipitation is affected by the internal process of the atmosphere rather than the atmosphere-ocean interaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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