Recently, we are suffered enormous loss from a natural disaster and making an effort to prepare measures for dealing with disasters. This study shows the major causes of natural disasters and stricken area with the analysis of meteorological data based on the Korean Meteorological Administration and the Central Disaster Relief Center records during 1987-2003 and classifies natural disasters according to the causes and damaged conditions. In this study, the most damaged area were Gangwon, Gyeongnam and Gyeongi province as a result of a typhoon and a localized heavy rain. To establish an effective disaster measure for these area, detailed prevention plans should be established by its causes after investigating precise regional damage data analysis.
Gangwon State is centered on the Taebaek Mountains with very different climate characteristics depending on the region, and localized heavy rainfall is a frequent occurrence. Heavy rain disasters have a short duration and high spatial and temporal variability, causing many casualties and property damage. In the last 10 years (2012~2021), the number of heavy rain disasters in Gangwon State was 28, with an average cost of 45.6 billion won. To reduce heavy rain disasters, it is necessary to establish a disaster management plan at the local level. In particular, the current criteria for heavy rain warnings are uniform and do not consider local characteristics. Therefore, this study aims to propose a heavy rainfall warning criteria that considers the threshold rainfall for the advisory areas located in Gangwon State. As a result of analyzing the representative value of threshold rainfall by advisory area, the Mean value was similar to the criteria for issuing a heavy rain warning, and it was selected as the criteria for a heavy rain warning in this study. The rainfall events of Typhoon Mitag in 2019, Typhoons Maysak and Haishen in 2020, and Typhoon Khanun in 2023 were applied as rainfall events to review the criteria for heavy rainfall warnings, as a result of Hit Rate accuracy verification, this study reflects the actual warning well with 72% in Gangneung Plain and 98% in Wonju. The criteria for heavy rain warnings in this study are the same as the crisis warning stages (Attention, Caution, Alert, and Danger), which are considered to be possible for preemptive rain disaster response. The results of this study are expected to complement the uniform decision-making system for responding to heavy rain disasters in the future and can be used as a basis for heavy rain warnings that consider disaster risk by region.
On 21 September 2010, one of Chuseok holidays in Korea, localized heavy rainfalls occurred over the midwestern region of the Korean peninsula. In this study MTSAT-2 infrared and water vapor channel imagery are examined to find out some features which are obvious in each stage of the life cycle of convective cell for this heavy rain event. Also the kinematic and thermodynamic features probably associated with them are investigated. The first clouds related with the Chuseok heavy rain are detected as low-level multicell cloud (brightness temperature: $-15{\sim}0^{\circ}C$) in the middle of the Yellow sea at 1630~1900 UTC on 20 Sept., which are probably associated with the convergence at 1000 hPa. Convective cells are initiated in the vicinity of Shantung peninsula at 1933 UTC 20, which have developed around the edge of the dark region in water vapor images. At two times of 0033 and 0433 UTC 21 the merging of two convective cells happens near midwestern coast of the peninsula and then they have developed rapidly. From 0430 to 1000 UTC 21, key features of convective cell include repeated formation of secondary cell, slow horizontal cloud motion, persistence of lower brightness temperature ($-75{\sim}-65^{\circ}C$), and relatively small cloud size (${\leq}-50^{\circ}C$) of about $30,000km^2$. Radar analysis showed that this heavy rain is featured by a narrow line-shaped rainband with locally heavy rainrate (${\geq}50$ mm/hr), which is located in the south-western edge of the convective cell. However there are no distinct features in the associated synoptic-scale dynamic forcing. After 1000 UTC 21 the convective cell grows up quickly in cloud size and then is dissipated. These satellite features may be employed for very short range forecast and nowcasting of mesoscale heavy rain system.
In order to reduce disaster damage by localized heavy rains, floods, and urban inundation, it is important to know in advance whether natural disasters occur. Currently, heavy rain watch and heavy rain warning by the criteria of the Korea Meteorological Administration are being issued in Korea. However, since this one criterion is applied to the whole country, we can not clearly recognize heavy rain damage for a specific region in advance. Therefore, in this paper, we tried to reset the current criteria for a special weather report which considers the regional characteristics and to predict the damage caused by rainfall after 1 hour. The study area was selected as Gyeonggi-province, where has more frequent heavy rain damage than other regions. Then, the rainfall inducing disaster or hazard-triggering rainfall was set by utilizing hourly rainfall and heavy rain damage data, considering the local characteristics. The heavy rain damage prediction model was developed by a decision tree model and a random forest model, which are machine learning technique and by rainfall inducing disaster and rainfall data. In addition, long short-term memory and deep neural network models were used for predicting rainfall after 1 hour. The predicted rainfall by a developed prediction model was applied to the trained classification model and we predicted whether the rain damage after 1 hour will be occurred or not and we called this as 1ST-Model. The 1ST-Model can be used for preventing and preparing heavy rain disaster and it is judged to be of great contribution in reducing damage caused by heavy rain.
Recently, rainfall induced hazard has been increased gradually, for example, typhoon Rusa in 2002 and Maemi in 2003. In addition, localized heavy rainfall has been also caused tremendous damage to railroad systems. Measured data from the Meteorological Adminstration sometimes, However, are not in accordance with those of rain gauges in local area, because of its good distance. This study develop automatic alarming software to estimate and prevent these kind of rainfall induced hazards in railroad system with online transportation.
There is always a risk of water disasters due to sudden storms in mountainous regions in Korea, which is more than 70% of the country's land. In this study, a radar-based risk prediction technique for sudden downpour is applied in the mountainous region and is evaluated for its applicability using Mt. Biseul rain radar. Eight local heavy rain events in mountain regions are selected and the information was calculated such as early detection of cumulonimbus convective cells, automatic detection of convective cells, and risk index of detected convective cells using the three-dimensional radar reflectivity, rainfall intensity, and doppler wind speed. As a result, it was possible to confirm the initial detection timing and location of convective cells that may develop as a localized heavy rain, and the magnitude and location of the risk determined according to whether or not vortices were generated. In particular, it was confirmed that the ground rain gauge network has limitations in detecting heavy rains that develop locally in a narrow area. Besides, it is possible to secure a time of at least 10 minutes to a maximum of 65 minutes until the maximum rainfall intensity occurs at the time of obtaining the risk information. Therefore, it would be useful as information to prevent flash flooding disaster and marooned accidents caused by heavy rain in the mountainous area using this technique.
The aim of this study is to apply and to evaluate the radar-based risk prediction algorithm for damage reduction by sudden localized heavy rain in urban areas. The algorithm is combined with three processes such as "detection of cumulonimbus convective cells that can cause a sudden downpour", "automatic tracking of the detected convective cells", and "risk prediction by considering the possibility of sudden downpour". This algorithm was applied to rain events that people were marooned in small urban stream. As the results, the convective cells were detected through this algorithm in advance and it showed that it is possible to determine the risk of the phenomenon of developing into local heavy rain. When use this risk predicted results for flood prevention operation, it is able to secure the evacuation time in small streams and be able to reduce the casualties.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2007.04a
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pp.403-408
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2007
Korea is topographically and meteorologically prone to natural disasters. In addition to extraordinary weather, localized heavy rain is a irregular occurrence. Korea are frequently damaged by rain, wind, flood, etc. Recently, slope failures are disastrous when they occur in mountainous area adjoining highways. The accidents associated with slope failures have increased due to rapid urbanization of mountainous area. Therefore, the inspection of slope is conducted to maintain highway safety as well as road function. We developed basic function and risk management of a partial shape on highway slopes based on the internet. It is important for quantitative risk evaluation of highway slopes.
Chang, Hyung Joon;Kim, Seong Goo;Yoon, Young Ho;Kim, Min Ho
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.15
no.3
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pp.23-29
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2022
The frequency of localized heavy rain is increasing due to the influence of abnormal climate that is rapidly increasing in recent years. As a result, the difficulty of safe water resource management is increasing and human and material damage is increasing. Various countermeasures are being established to reduce the damage caused by localized heavy rain, but small-scale mountain catchments are experiencing many difficulties due to the lack of a basic plan. Therefore in this study the risk of flooding was evaluated using the rainfall-runoff model in the Yu-pyeong catchment national park among national parks in Korea. As a result of the analysis, it was simulated that flooding occurred in the Yu-pyeong catchment of Mt. Jirisan when rainfall with a recurrence frequency of 50 years or more occurred, and it was confirmed that there was a high risk of structures, safety facilities and trails.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2008.03a
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pp.1386-1394
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2008
The slope-related disasters in Korea usually occur between July and September during the typhoon and localized heavy rain. This means that the rainfall is the most important factor that leads to the slope-related disasters. The slope-related disasters can happen at very short time and lead to big damage. To forecast the change of the heave of the groundwater in slope the Seep/w program was used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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