산사태 발생예측을 위한 토양함수지수의 일반 강우량과의 비교 및 평가 = KFS-P122 : Comparison and Evaluation on the Value of General Rainfall and Index of Soil Water Content for Prediction of Landslide Occurrence
저자
이창우 ( Chang Woo Lee ) ; 최두영 ( Doo Young Choi ) ; 우충식 ( Choong Shik Woo ) ; 서준표 ( Jun Pyo Seo ) ; 정선환 ; 김경하 ( Kyong Ha Kim ) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2014
작성언어
Korean
자료형태
학술저널
수록면
150-150(1쪽)
제공처
우리나라는 1980년대 개발된 산사태 기준우량(시우량, 일우량)을 산사태 발생시기 예측을 위해 사용해 왔으나, 기존 기준우량의 낮은 지역별 변별력 및 정확도 때문에 2012년부터 새로운 산사태 기준우량을 산사태정보시스템에 적용하여 사용하고 있다. 새로운 기준우량은 기존의 시우량, 일우량, 연속강우량이 아닌 선행강우를 고려한 탱크모델을 이용하여 전국을 10개 권역으로 나누어 지역별 토양함수지수로 표현하고 있다. 따라서 본 연구는 현재 적용되고 있는 지역별 산사태 기준우량에 대한 일반인들이 이해하기 쉬운 시우량, 일우량으로 표현했을 경우 값을 산출하고 평가하기 위해 수행하였다. 그 결과 산사태 발생 시우량은 권역별로 우기(5-6월, 10월)에는 40mm-82mm의 값을 가지고, 집중우기(7-9월)에는 13mm-68mm의 값을 가지는 것으로 나타났다. 또한 권역별 일우량은 우기에는 145-615mm, 집중우기에는 140-615mm의 값을 가지는 것으로 나타났다. 본 결과는 권역별 토양함수지수가 가지는 값의 의미를 이해하는데 도움을 줄 것으로 판단된다.
더보기In Korea, the standard of hourly and daily rainfall for landslide prediction which were developed in 1980`s had been used for warning and evacuation on landslide until 2011. However, the new standard rainfall has been used through adapting the system of landslide information from 2012 due to lacking assesment function by regions and low accuracy for the past standard rainfall. Instead of hourly and daily rainfall, a new standard rainfall was expressed by the index of soil water content that were calculated by tank model by each 10 regions. Therefore, this study was carried out to compare and evaluate the past and a new standard rainfall when the index of soil water content were converted to hourly and daily rainfall for understanding to people easily. As results, the value of hourly rainfall by new standard was between 40mm and 82mm in rainy season and between 13mm and 68mm in heavy rain season. And the value of daily rainfall by new standard was between 145mm and 615mm in rainy season and between 140mm and 165mm in heavy rain season. These results will be helpful to understand index of soil water content for landslide by each regions.
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