본 연구는 홍수위험도 분석을 통해 우리나라의 집중호우나 태풍과같은 강우조건에 대해서 낙동강 유역의 홍수피해를 예측하고 지역별 홍수피해 방지대책 수립을 위한 우선순위를 선정하기 위함이다. 평가방법은 기존의 기후변화취약성(민감-노출-적응능력)이나 P-S-R(압력-상태-대응)구조와 같이 적응능력 또는 대응지표로 사용되는 일부 인자들은 홍수피해 자체를 방지하지 못하며, 오히려 불확실성으로 인해 홍수취약성을 과소평가할 우려가 있기 때문에 기존의 평가체계를 이용하여 홍수취약성을 분석하는 것에는 한계점이 있다고 판단되었다. 홍수위험도에 미치는 영향에 대한 정량화가 어렵고 불확실성이 높은 적응능력(특히, 재정자립도, 정책, 복구비, 공무원 수 등)을 평가지표로 직접 고려하지 않고 "적응능력이 발현된 결과인 홍수피해특성" 자료를 홍수위험도 평가에 사용하였다. 낙동강 유역 홍수위험도를 평가하기 위하여 지역의 인적 잠재도(PC)와 물적 잠재도(...
본 연구는 홍수위험도 분석을 통해 우리나라의 집중호우나 태풍과같은 강우조건에 대해서 낙동강 유역의 홍수피해를 예측하고 지역별 홍수피해 방지대책 수립을 위한 우선순위를 선정하기 위함이다. 평가방법은 기존의 기후변화취약성(민감-노출-적응능력)이나 P-S-R(압력-상태-대응)구조와 같이 적응능력 또는 대응지표로 사용되는 일부 인자들은 홍수피해 자체를 방지하지 못하며, 오히려 불확실성으로 인해 홍수취약성을 과소평가할 우려가 있기 때문에 기존의 평가체계를 이용하여 홍수취약성을 분석하는 것에는 한계점이 있다고 판단되었다. 홍수위험도에 미치는 영향에 대한 정량화가 어렵고 불확실성이 높은 적응능력(특히, 재정자립도, 정책, 복구비, 공무원 수 등)을 평가지표로 직접 고려하지 않고 "적응능력이 발현된 결과인 홍수피해특성" 자료를 홍수위험도 평가에 사용하였다. 낙동강 유역 홍수위험도를 평가하기 위하여 지역의 인적 잠재도(PC)와 물적 잠재도(PP) 두 가지 평가지표로 구성되는 피해잠재도(Potential Indicator, PI) 지수와 인적 위험도(RC) 및 물적 위험도(RP) 지표로 구성되는 피해위험도(Risk Indicator, RI) 지수를 각각 산정하고, 2개의 지수를 종합하여 홍수위험도 지수(FRI)를 산정하였다. 위험도 평가는 낙동강 유역에 일부라도 포함되는 54개의 시군구를 분석 대상으로 선정하여 시군구별 홍수위험도를 분석하였다. 홍수위험도 지수(FRI)를 구하기 위한 자료로서 피해잠재도(PI)는 인구밀도와 주요시설비율을 사용 하였고, 피해위험도(RI)는 1998~2017년까지의 홍수피해자료를 사용하였다. 그 결과 낙동강유역을 대상으로 1998~2017년까지의 발생원인별 인적 및 물적 피해사상들에 대해서 홍수위험도 지수(FRI)를 산정할 수 있었다. 또다른 분석방법으로 낙동강 유역에서 발생되는 홍수에 의한 피해특성을 발생원인과 강우조건에 따라 분석하여, 향후 유역에 가해지는 강우조건에 대하여 홍수피해의 위험성을 예측이 가능하도록 지역별로 강우량 분석을 하였다. 시군구별로 집계된 홍수피해 자료에 대해 강우조건과의 상관성을 분석하기 위해서는 낙동강 유역에 속하는 각 시군구에 대한 지배 강우관측소의 선정이 필요했다. 그러므로 시군구 내에 강우관측소가 위치할 경우, 우선적으로 해당 시군구의 지배 관측소로 선정하였고, 시군구 내에 강우관측소가 위치하지 않을 경우, 인근 시군구의 관측소 중 최근거리에 위치한 관측소를 지배 관측소로 선정하는 것을 원칙으로 하였다. 그 결과 1998년부터 2017년까지의 홍수피해 자료에 대한 동기간동안 시강우 관측자료를 보유하고 있는 23개 기상청 관할 강우관측소의 채택결과 및 각 강우관측소별 23개 분석대상 지구의 선정결과를 얻을 수 있었다.
본 연구는 홍수위험도 분석을 통해 우리나라의 집중호우나 태풍과같은 강우조건에 대해서 낙동강 유역의 홍수피해를 예측하고 지역별 홍수피해 방지대책 수립을 위한 우선순위를 선정하기 위함이다. 평가방법은 기존의 기후변화취약성(민감-노출-적응능력)이나 P-S-R(압력-상태-대응)구조와 같이 적응능력 또는 대응지표로 사용되는 일부 인자들은 홍수피해 자체를 방지하지 못하며, 오히려 불확실성으로 인해 홍수취약성을 과소평가할 우려가 있기 때문에 기존의 평가체계를 이용하여 홍수취약성을 분석하는 것에는 한계점이 있다고 판단되었다. 홍수위험도에 미치는 영향에 대한 정량화가 어렵고 불확실성이 높은 적응능력(특히, 재정자립도, 정책, 복구비, 공무원 수 등)을 평가지표로 직접 고려하지 않고 "적응능력이 발현된 결과인 홍수피해특성" 자료를 홍수위험도 평가에 사용하였다. 낙동강 유역 홍수위험도를 평가하기 위하여 지역의 인적 잠재도(PC)와 물적 잠재도(PP) 두 가지 평가지표로 구성되는 피해잠재도(Potential Indicator, PI) 지수와 인적 위험도(RC) 및 물적 위험도(RP) 지표로 구성되는 피해위험도(Risk Indicator, RI) 지수를 각각 산정하고, 2개의 지수를 종합하여 홍수위험도 지수(FRI)를 산정하였다. 위험도 평가는 낙동강 유역에 일부라도 포함되는 54개의 시군구를 분석 대상으로 선정하여 시군구별 홍수위험도를 분석하였다. 홍수위험도 지수(FRI)를 구하기 위한 자료로서 피해잠재도(PI)는 인구밀도와 주요시설비율을 사용 하였고, 피해위험도(RI)는 1998~2017년까지의 홍수피해자료를 사용하였다. 그 결과 낙동강유역을 대상으로 1998~2017년까지의 발생원인별 인적 및 물적 피해사상들에 대해서 홍수위험도 지수(FRI)를 산정할 수 있었다. 또다른 분석방법으로 낙동강 유역에서 발생되는 홍수에 의한 피해특성을 발생원인과 강우조건에 따라 분석하여, 향후 유역에 가해지는 강우조건에 대하여 홍수피해의 위험성을 예측이 가능하도록 지역별로 강우량 분석을 하였다. 시군구별로 집계된 홍수피해 자료에 대해 강우조건과의 상관성을 분석하기 위해서는 낙동강 유역에 속하는 각 시군구에 대한 지배 강우관측소의 선정이 필요했다. 그러므로 시군구 내에 강우관측소가 위치할 경우, 우선적으로 해당 시군구의 지배 관측소로 선정하였고, 시군구 내에 강우관측소가 위치하지 않을 경우, 인근 시군구의 관측소 중 최근거리에 위치한 관측소를 지배 관측소로 선정하는 것을 원칙으로 하였다. 그 결과 1998년부터 2017년까지의 홍수피해 자료에 대한 동기간동안 시강우 관측자료를 보유하고 있는 23개 기상청 관할 강우관측소의 채택결과 및 각 강우관측소별 23개 분석대상 지구의 선정결과를 얻을 수 있었다.
This study aims to present a flood risk assessment methodology for regional flood mitigation prioritization in the Nakdong River Watershed. The flood risk assessment conducted in this study consists of the two schemes such as a composite index compiled from flood assessment components and a regressi...
This study aims to present a flood risk assessment methodology for regional flood mitigation prioritization in the Nakdong River Watershed. The flood risk assessment conducted in this study consists of the two schemes such as a composite index compiled from flood assessment components and a regression equation between rainfall characteristics and flood damage data. The one method denotes the flood risk index (FRI) computed from the potential indicator (PI) and the risk indicator (RI) for the 54 administrative districts in the Nakdong River Watershed. The potential indicator (PI) is composed of the potential casualty (PC) by population density data and the potential property (PP) by major facility data. The risk indicator (RI) comprises the risk of casualty (RC) by flood casualty loss data and the risk of property (RP) by flood property loss data for the last 20 years during 1998 – 2017. The two risk indicators, RC and RP are estimated by the risk scoring index for measuring both frequency and intensity of flood damage data. Another flood risk assessment method for the Nakdong River Watershed is presented by an analysis of the correlation between rainfall characteristics and flood damage data to predict the future flood damage risk by the expected rainfall condition. As a result, the optimum regression equation is proposed for each of the 23 rainfall gauge stations with observatories during 1998 – 2017 in the Nakdong River Watershed. It is expected that the proposed methodology for the flood risk assessment based on flood damage data can provide the basic information on flood damage mitigation plans in the Nakdong River Watershed.
This study aims to present a flood risk assessment methodology for regional flood mitigation prioritization in the Nakdong River Watershed. The flood risk assessment conducted in this study consists of the two schemes such as a composite index compiled from flood assessment components and a regression equation between rainfall characteristics and flood damage data. The one method denotes the flood risk index (FRI) computed from the potential indicator (PI) and the risk indicator (RI) for the 54 administrative districts in the Nakdong River Watershed. The potential indicator (PI) is composed of the potential casualty (PC) by population density data and the potential property (PP) by major facility data. The risk indicator (RI) comprises the risk of casualty (RC) by flood casualty loss data and the risk of property (RP) by flood property loss data for the last 20 years during 1998 – 2017. The two risk indicators, RC and RP are estimated by the risk scoring index for measuring both frequency and intensity of flood damage data. Another flood risk assessment method for the Nakdong River Watershed is presented by an analysis of the correlation between rainfall characteristics and flood damage data to predict the future flood damage risk by the expected rainfall condition. As a result, the optimum regression equation is proposed for each of the 23 rainfall gauge stations with observatories during 1998 – 2017 in the Nakdong River Watershed. It is expected that the proposed methodology for the flood risk assessment based on flood damage data can provide the basic information on flood damage mitigation plans in the Nakdong River Watershed.
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