지역특성을 고려한 호우위험 전망정보 제시 방안 연구

• 영문명: A Study on the Development of Rainfall Risk Information Considering Local Characteristics
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 최천규(Choi, Cheonkyu) 김경탁(Kim, Kyungtak)
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』 20권3호, 237~245쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.06.30

국문 초록

세계적으로 기후변화에 따른 자연재난이 빈번하게 발생하고 있다. 국내의 경우에는 홍수피해에 대비하기 위한 기준으로 홍수특보와 호우특보가 활용되고 있다. 그러나 홍수특보는 하천을 중심으로 특보를 발령하고 있고, 호우특보는 전국을 동일한 기준을 활용하고 있어 행정구역별 지역 특성을 반영한 효과적인 홍수 대비에는 한계가 있다. 본 연구에서는 지역특성을 반영한 호우위험 전망정보를 제공을 위해 행정구역별 호우위험 매트릭스를 개발하고 이를 양분예보기법을 활용하여 적용성을 평가하였다. 예보성능 평가 결과, 탐지확률이 80% 이상으로 호우위험 매트릭스를 활용한 행정구역 호우위험 전망정보를 통해 호우에 대비할 수 있을 것으로 판단되었다. 향후, 과거 피해현상에 대한 지속적인 조사와 호우피해 유발 인자에 대한 검토를 통해 호우위험 전망정보의 활용성을 높이는 연구가 필요할 것으로 사료된다.

영문 초록

Natural disasters caused by climate change frequently occur around the world. In Korea, flood warnings and storm warnings are used to prepare for flood damage. However, flood warnings are specifically issued for rivers while storm warnings use the same criteria throughout the country. Accordingly, there is a limit to effective flood preparation which reflects the regional characteristics of each administrative district. In this study, the flood risk matrix for each administrative district is developed in order to provide flood risk forecast information that reflects upon local characteristics. Moreover, the applicability is evaluated by using dichotomous forecasting. As a result of the forecast s evaluation, the probability of detection was determined to be over 80%. Therefore, it is possible to prepare for a flood through the forecast information of the administrative district using the flood risk matrix. In the future, it will be necessary to study how to improve the utilization of flood risk forecasting information through the continuous investigation of past damage phenomenon along with a review of flood-influencing factors.

목차

1. 서 론

2. 연구방법

3. 가용자료 구축

4. 행정구역별 강우기준 제시

5. 호우위험 매트릭스의 적용성 평가

6. 결론 및 고찰

감사의 글

References

키워드

호우위험 매트릭스 강우기준 강우앙상블자료 양분예보기법 Rainfall Risk Matrix Criteria of Rainfall LENS Method for Dichotomous Forecast