Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.13
no.4
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pp.25-36
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2020
An increasing frequency and intensity of natural disasters have been observed due to climate change. To better prepare for these, the MOIS (ministry of the interior and safety) announced a comprehensive plan for minimizing damages associated with natural disasters, including drought and heavy snowfall. The spatial-temporal pattern of snowfall is greatly influenced by temperature and geographical features. Heavy snowfalls are often observed in Gangwon-do, surrounded by mountains, whereas less snowfall is dominant in the southern part of the country due to relatively high temperatures. Thus, snow depth data often contains zeros that can lead to difficulties in the selection of probability distribution and estimation of the parameters. A generalized mixture distribution approach to a maximum snow depth series over the southern part of Korea (i.e., Changwon, Tongyeoung, Jinju weather stations) are located is proposed to better estimate a threshold (𝛿) classifying discrete and continuous distribution parts. The model parameters, including the threshold in the mixture model, are effectively estimated within a Bayesian modeling framework, and the uncertainty associated with the parameters is also provided. Comparing to the Daegwallyeong weather station, It was found that the proposed model is more effective for the regions in which less snow depth is observed.
Since the late 19th century, the annual average temperature of the Earth has risen due to excessive emission of greenhouse gases, and abnormal weather phenomena such as heavy rain and heavy snowfall have been increasing frequently all over the world. In a city with high population growth due to high economic growth, fire and terrorist accidents can cause serious property damage and human casualties. The purpose of this study is to propose the need for evacuated facilities to protect victims, and suggest adequate shelters' size which can be protectable them. In spite of the Ministry of Public Safety and Security designated 3.3 square meters of per capita capacity, they does not specify the basis about setting this criterion.
High-resolution satellites capable of observing the Earth periodically enhance applicability of remote sensing in the field of national disaster management from national disaster pre-monitoring to rapid recovery planning. The National Disaster Management Research Institute (NDMI) has been developed various satellite-based disaster management technologies and applied to disaster site operations related to typhoons and storms, droughts, heavy snowfall, ground displacement, heat wave, and heavy rainfall. Although the limitation of timely imaging of satellite is a challenging issue in emergent disaster situation, it can be solved through international cooperation to cope with global disasters led by domestic and international space development agencies and disaster organizations. This article of special issue deals with the scientific disaster management technologies using remote sensing and advanced equipments of NDMI in order to detect and monitor national disasters occurred by global abnormal climate change around the Korean Peninsula: satellite-based disaster monitoring technologies which can detect and monitor disaster in early stage and advanced investigation equipments which can collect high-quality geo-information data at disaster site.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.2
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pp.109-117
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2012
Recently, large-scale multi-hazards have been occurred in the various areas of the world. A variety of Earth observation sensors such as satellite EO, aerial and terrestrial LiDAR have been utilized for global natural disaster monitoring. Especially, commercial satellites which observe the Earth regularly and repeatedly, and acquire images with cm-level high spatial resolution enable its applications to extend in the fields of disaster management from advanced disaster monitoring to timely recovery. However, due to existing satellite operation systems with some limitations in almost real-time and wide regional disaster response, close international collaborations between satellite operating organizations like NASA, JAXA, KARI etc. have been required for collecting satellite images in time through a satellite platform with multi-sensors or satellite constellation. For responding domestic natural disaster such as heavy snowfall and extreme rainfall in 2011, this paper proposes a disaster management system for timely decision-making; rapid acquisition of satellite imagery, data processing, GIS analysis, and digital mapping through cooperation with NDMI in Korea and International Charter-Space and Major disasters.
In Korea, snow damage has happened in the region with little snowfalls in history. Also, accidental damage was caused by heavy snow leads and the public interest on heavy snow has been increased. Therefore, policy about the Natural Disaster Reduction Comprehensive Plan has been changed to include the mitigation measures of snow damage. However, since heavy snow damage was not frequent, studies on snowfall have not been conducted on different points. The characteristics of snow data commonly are not the same as the rainfall data. Some southern coastal areas in Korea are snowless during the year. Therefore, a joint probability distribution was suggested to analyze the snow data with many 0s in a previous research and fitness from the joint probability distribution was higher than the conventional methods. In this study, snow frequency analysis was implemented using the joint probability distribution and compared to the design codes. The results were compared to the design codes. The results of this study can be used as the basic data to develop a procedure for the snow frequency analysis in the future.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.37
no.1
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pp.61-72
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2017
Due to the climate change, damages of human life and property caused by natural disaster have recently been increasing consistently. In South Korea, total damage by natural disasters over 20 years from 1994 to 2013 is about 1.0 million dollars. The 13% of total damage caused by heavy snow. This is smaller amount than the damage by heavy rainfall or typhoon, but still could cause severe damage in the society. In this study, the snow damage in Gangwon region was estimated using climate variables (daily maximum snow depth, relative humidity, minimum temperature) and scoio-economic variables (Farm population density, GRDP). Multiple regression analysis with enter method was applied to estimate snow damage. As the results, adjusted R-square is above 0.7 in some sub-regions and shows the good applicability although the extreme values are not predicted well. The developed model might be applied for the prompt disaster response.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.18
no.2
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pp.137-149
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2006
The typhoon, heavy rain, blizzard, storm and heavy snowfall had the main caused of natural disasters occurred in Korea from 1993 to 2002. Among them, typhoon has responsible for biggest disaster, recording about 47.4% of total economic damage. Typhoons concentrated mostly in the months from June to October. The average occurrence number in those months ranged from 3.9 to 5.5 based on 30 years of record(1971-2000). However, the numbers increased from 4.0 to 6.2 during the most recent 10 years(1991-2000). Jeju province, among others in Korea, was most frequently affected by typhoon which occurred 23 times during the period of 1991-2000. Typhoons which occurred from July to early August have passed mostly through the west of Jeju, whereas, those of late August to September have passed through the center and eastern sea area of Jeju. The typhoons 'Ramasun' and 'Rusa' caused severe damage in Jeju area in September 2003 and the surge heights were +39cm and +77cm, respectively. The main cause of the damage was surge height which was highly associated with the tidal phase at the time of typhoon passage. The damage caused by typhoon on the aquaculture, fishing boat and harbor cosatline wall around Jeju Island which was amounted to be 417 billion won(\) during the recent 3 years(2002-2004)
As the pipe houses were constructed by imitation and routine without a structural design by now, they were often destructed by a strong wind or a heavy snowfall. The purpose of this study was to provide the basic data for the safety structural design of the pipe houses in Kyungpook region to prevent meteorological disaster. It was shown that the change of frame interval according to the safety factor under the wind load was similar that under the snow load. But the safety frame interval under the snow load was approximately 0.5-0.6m greater than that under the wind load for equal safety factor. Therefore, it seemed that the maximum safety frame interval was to be decided by the snow load. The frame of the pipe houses in Seungju region was structurally stable under the design snow load in recurrence intervals of 8-15years, but was unstable in Kolyong region.
Mesoscale low is often observed over the downstream region of the East Sea (or, northwest coast off the Japan Islands) during East-Asia winter monsoon. The low system causes a heavy snowfall at the region. A series of numerical experiments were conducted with the aid of a regional model (MM5 ver. 3.5) to examine the formation mechanism of the mesoscale low. The following results were obtained: 1) A well-developed mesoscale low was simulated by the regional model under real topography, NCEP reanalysis, and OISST; 2) The mesoscale low was simulated under a zonally averaged SST without topography. This implies that the meridional gradient of SST is the main factor in the formation of a mesoscale low; 3) A thermal contrast ($>10^{\circ}C$) of land-sea and topography-induced disturbance served as the second important factor for the formation; 4) Paektu Mountain caused the surface wind to decelerate downstream, which created a more favorable environment for thermodynamic modification than that was found in a flat topography; and 5) The types of cumulus parameterizations did not affect the development of the mesoscale low.
Recently, the risk of snow disasters has been increasing South Korea. The damages of heavy snow were categorized into direct and indirect. Direct damage is usually the collapse of buildings as houses, greenhouse or barns. Indirect damage is various, for example, traffic congestion, traffic acident, drop damage, and so on. In South Korea, direct damage is severe in rural area, mosty collapse of greenhouse or barns. However, indirect damage such as traffic accident is mostly occurred in urban area. Therefore, the regional characteristics should be considered when vulnerability is evaluated. Therefore, in this study, the PSR and DPSIR method were applied by regional scale in South Korea. The PSR evaluation method is divided into pressure, state, and reaction index. however, the DPSIR evaluation method is divided into Driving force, Pressure, State, Impact, and Response index. the DPSIR evaluation method is divided into Driving force, Pressure, State, Impact, and Response index. Data corresponding to each indicator were collected, and the weight was calculated using the entropy method to calculate the snowfall vulnerability index by regional scale in South Korea. Calculated heavy snow damage vulnerabilities from the two methods were compared. The calculated vulnerabilities were validated using the recent snow damage in South Korea from 2018 to 2022. Snow vulnerability index calculated using the DPSIR method showed more reliable results. The results of this study could be utilized as an information to prepare the mitigation of heavy snow damage and to establish an efficient snow removal response system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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