Heavy snow is a natural disaster that causes serious economic damage. Since snowfall has been increasing recently, there is a need for measures against heavy snowfall. In order to make a policy decision on heavy snowfall, it is necessary to estimate the precise amount of damage by heavy snowfall. The direct damage of the heavy snow is severe, however the indirect damage caused by the road congestion and the urban dysfunction is also serious. Therefore, it is necessary to estimate indirect damage of snowfall. The purpose of this study is to estimate the effects on the regional economy from the limitation in traffic logistics caused by heavy snow using the transport demand model and inoperability input-output Model. The result shows that the amount of production loss caused by the heavy snow is KRW 2,460 billion per year and if the period of snowfall removal is shortened by one day or two days, it could be reduced to KRW 1,219 or 2,787 billion in production loss.
대설 재난은 한국에서 태풍 및 호우 다음으로 두 번째로 많은 자연 재해라고 할 수 있다. 대설 재난으로 인한 2005년에서 2014년 사이의 연 평균 경제 피해액은 약 80억원이다. 심각한 경제적 피해에도 불구하고 한국에서 대설 재난에 대한 경제 효과 연구는 거의 없다. 본 연구의 목적은 다중 회귀모형을 이용하여, 대설 재난의 경제적 피해액과 강설량, 강설일, 인구밀도, 비도시지역 비율 및 수도권 더미 변수 등 간의 연관성을 확인하는 것이다. 2005년부터 2014년 사이의 대설 재난 피해액 관련 데이터는 행정안전부 (국민안전처)에서 발행하는 자연 재해 연보를 이용하였으며, 강설량 및 강설일과 같은 날씨 관련 데이터는 기상청에서 수집하였다. 인구와 비도시 관련 데이터는 지자체 통계 데이터를 사용하였다. 연구 결과 강설일, 강설량, 비 도시면적 비율 등이 대설 재난 피해에 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 한국의 대설 재난 관리 정책에 적용될 수 있다.
최근 지구는 이상기후를 원인으로 한 자연재난 발생에 의해 경제적 손실 및 인명 피해가 빈번하게 발생하고 있다. 본 연구의 목적은 자연재난의 하나인 설해 적응에 관한 것으로 도로가 위치한 지역의 지형적 특성을 중심으로 설해취약지역을 선정하고 그 위험정도를 제시하는 것이다. 연구지역인 부산광역시의 경우 도심 내 구릉성 산지가 많이 분포하고 있어 도로의 경사가 급하고 많은 산복도로가 형성되어 있어 폭설에 취약한 구조로 되어 있다. 최근에는 폭설이라 할 수 없는 적은 적설량에도 도로교통이 마비되고 학교가 휴교하는 등 큰 혼란이 발생하였다. 지구온난화에 의한 이상기후는 예측이 어렵고 그 피해는 매우 큼으로 관련 사회기반시설에 대한 적응정책이 마련되어야 한다. 따라서 본 연구는 연구지역의 도로가 위치한 지형적 특성들을 중심으로 설해취약지역을 선정하고 행정동 단위 위험도 평가를 통한 위험정도를 나타냄으로 설해 적응정책수립 시기초자료로서 활용될 수 있도록 하였다.
This study revealed unusual weather phenomena by comparing and analyzing monthly average temperature and amount of snowfall for the past 10 years, and, based on the weather phenomena, analyzed damage cases of concrete structures in winter. As a result, the temperature for the recent one year became greatly low compared with the monthly average for the past 10 years, and the snowfall increased by 4-5 times compared with the past, so that the frost damage of concrete structures also greatly occurred. Accordingly, in case of concrete construction, because there may occur various variables owing to abnormal weather conditions, it is required that thorough quality control should be performed even from the stage of construction plan, execution and maintenance.
본 연구에서는 강원도 산지지 역의 자연재해의 빈도 및 피해액의 분포 특성을 파악하고 이와 관련된 기후요소의 변화를 분석하였다. 최근 5년($2003{\sim}2007$년) 동안 강원도 산지지역에서는 총 27회의 자연재해가 발생하였으며 그 중 호우에 의한 재해가 16회로 가장 많다. 재해가 가장 빈번했던 지역은 평창군 진부면으로 총 9회 발생하였다. 강원도 산지지역에서 자연재해에 의한 피해는 그 주변지역보다 크며, 산지지역 내에서는 해발고도가 높은 지역에서 피해가 더 크다. 강원도 산지지역의 북서부 지역에는 주로 호우에 의한 피해만 있었으며, 태풍에 의한 피해는 산지의 남부 지역에 집중되었다. 강풍에 의한 피해는 대부분의 산지에서 나타나는 반면 대설에 의한 피해는 적다. 강원도 산지지역에서 강수량, 강수강도 및 호우일수는 증가하였고 2000년대에 들어서 강수강도의 증가 경향이 뚜렷하다. 반면 2000년대 이후 강설일수, 강설량 및 대설일수는 뚜렷하게 감소하고 있다. 강원도 산지지역에서는 최근 호우에 의한 재해가 가장 빈번하였고 강풍의 경우 감소하는 경향이나 호우와 함께 발생할 경우 그 피해가 크므로 호우 및 강풍에 의한 재해에 대한 대비가 중요하다.
This study is to estimate the possible damage area of greenhouse by heavy snowfall event using terra MODIS snow cover area (SCA) and the ground measured snowfall data (GMSD). For the 4 heavy snowfall events of January 2001, March 2004, December 2005 and January 2010, the areas exceeding the design criteria of snowfall depth for greenhouse breaking were extracted by coupling the MODIS SCA and GMSD. The main damaged regions were estimated as Gangwon province in 2001, Chungbuk and part of Gyeongbuk province in 2004, Jeonbuk and Jeonnam province in 2005, and Gangwon and part of Gyeonggi province in 2010 respectively. Comparing with the investigated number of greenhouse damaged data, the estimated areas reflected the statistical data except 2001. The 2001 greenhouse damages were caused by the high wind speed (35.7m/sec) together with snowfall. The results of this study can be improved if the design criteria of wind speed is added.
While it is important to obtain the accurate information on snowfall data due to the increase in damage caused by the heavy snowfall in the winter season, it is not easy to observe the snowfall quantitatively. Recently, snow measurements using a weighing precipitation gauge have been carried out, but there is a problem that high snowfall intensity results in low accuracy. Also, the observed snowfall data are sensitive depending on wind speed, temperature, and humidity. In this study, a new process of quality control for snow water equivalent (SWE) data of the weighing precipitation gauge were proposed to cover the low accuracy of snow data and maximize the data utilization. Snowfall data (SWE) observed by Pluvio, Parsivel, snow-depth meter using laser or ultrasonic, and rainfall gauge in Cloud Physics Observation Site (CPOS) were compared and analyzed. Applying the QC algorithm including the use of number of hydrometeor particles as reference, the increased SWE per the unit time was determined and the data noise was removed and marked by flag. The SWE data converted by the number concentration of hydrometeor particles are tested as a method to restore the QC-removed data, and show good agreement with those of the weighing precipitation gauge, though requiring more case studies. The three events data for heavy snowfall disaster in Pyeongchang area was analyzed. The SWE data with improved quality was showed a good correlation with the eye-measured data ($R^2$ > 0.73).
수문기상자료의 빈도해석은 풍수해에 따른 대응 및 시설물의 설계기준에 있어 중요한 요소 중 하나이다. 일반적으로 수문기상자료에 대한 빈도해석의 경우 관측자료는 통계적으로 정상성을 가진다고 가정하고, 확률분포의 매개변수를 고려하는 매개변수적 방법을 적용하고 있다. 이러한, 매개변수적 빈도해석을 위해서는 신뢰성 있는 충분한 자료의 수집이 필요하지만, 강수량과 다르게 적설량의 경우 계절적 특성과 함께 최근에는 기후변화로 인한 적설량 관측일수 및 평균 최심신적설량이 감소하기 때문에 부족한 자료에 대한 문제점을 보완할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 매개변수 빈도해석 방법과 부족한 자료의 문제점을 보완할 수 있는 표본 재추출 기법인 Bootstrap방법과 SIR(Sampling Importance Resampling)알고리즘을 적용하여 적설량의 빈도해석을 실시하였다. 58개 기상관측소에 대해 재추출된 일 최대 최심신적설량 자료를 이용한 비매개변수적 빈도해석을 통해 확률적설량을 산정하고 이를 비교 분석하였다. 빈도별 확률적설량의 증감률을 검토한 결과 매개변수적 빈도해석과 비매개변수적 빈도해석에서 증감률을 나타내는 지점들이 대부분 일치하는 것으로 나타났다. 확률적설량은 관측 자료와 Bootstrap방법에서 -19.2%~3.9%, Bootstrap방법과 SIR알고리즘에서 -7.7%~137.8% 정도의 차이를 보였다. 표본 재추출 기법은 관측표본이 적은 적설량의 빈도해석 및 불확실성 범위의 제시가 가능함을 확인할 수 있었고, 이는 여름철 태풍과 같이 계절적 특성을 지닌 다른 자연재난의 해석에도 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
Agriculture is most closely related to weather, and the government pursues stable food production by weather research. However, abnormal weather conditions have occurred frequently around the world in recent years, and stable food production has been threatened. Among them, heavy snow in winter tends to increase in frequency and size, which causes serious damage to greenhouses. Therefore, it is imperative to build a system reflecting various demands to reduce the damage to agricultural facilities caused by heavy snow. A business model can realize this as a way of commercialization, however, no suitable model has been presented to date. Therefore, this study aims to design a representative business model that can establish a safety system by distributing a greenhouse disaster prevention warning system for heavy snow to farms.
최근 한반도는 지구온난화로 기상이변 현상이 심화되고 있으며, 그 중 우리나라에서 주로 발생하는 5대 자연재해는 호우, 태풍, 풍랑, 대설, 지진 등이 있다. 부산광역시는 광역시 이상의 도시 자연재해 피해액 중 50% 이상을 차지하고 도심 속 구릉성 산지가 다수 분포하여 적설재해에 매우 취약한 구조를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 부산지역을 중심으로 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 지형적 특성과 인위적 특성을 함께 고려한 적설재해 위험지역을 선정하였다. 재해취약 지역의 평가요소(표고, 경사도, 토지피복, 도로, 인구통계)에 가중치를 부과하기 위해 엔트로피 방법을 이용하였으며, 가중치가 부과된 평가요소 지도를 중첩하여 위험1-5등급으로 위험도를 산정하였다. 중첩된 격자별 위험등급을 정책결정이나 정보제공의 편의성을 위해 읍·면·동 단위로 평균하여 단순화된 적설재해 취약지도를 추가 분석하였다. 재해 취약지역은 산지를 중심으로 도로가 분포하는 지역 주변에 분포한다는 특징이 있으며, 도로 통제 빈도가 높았던 금정구의 산성로, 북구의 만덕터널, 수영구의 황령산로에 위험지역이 포함되어 본 분석의 신뢰성을 확인하였다. 이와 같은 방법론은 직관적이고 사용하기 쉬우며 취약인자의 추가나 개선에 대한 업데이트가 용이하기 때문에 다른 재해나 환경위험도 분석에도 쉽게 적용이 가능하다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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