All Issue

2018 Vol.11, Issue 2

Original Article

31 December 2018. pp. 1-8
Abstract
Extreme climate phenomena are occurring around the world caused by global climate change. The heavy rains exceeds the previous record of highest rainfall. In particular, as flash floods generate heavy rainfall on the mountains over a relatively a short period of time, the likelihood of landslides increases. Gangwon region is especially suffered by landslide damages, because the most of the part is mountainous, steep, and having shallow soil. Therefore, in this study, is to predict the risk of disasters by applying topographic classification techniques and landslide risk prediction techniques to mountain watersheds. Classify the hazardous area by calculating the topographic position index (TPI) as a topographic classification technique. The SINMAP method, one of the earth rock predictors, was used to predict possible areas of a landslide. Using the SINMAP method, we predicted the area where the mountainous disaster can occur. As a result, the topographic classification technique classified more than 63% of the total watershed into open slope and upper slope. In the SINMAP analysis, about 58% of the total watershed was analyzed as a hazard area. Due to recent developments, measures to reduce mountain disasters are urgently needed. Stability measures should be established for hazard zone.
약최근 기후 변화로 인해 전 세계적으로 이상기후 현상이 일어나고 있으며 우리나라도 예외는 아니다. 과거의 강우기록을 갱신하는 강우가 지속적으로 발생하고 있으며 특히 국지성 집중호우의 경우 짧은 시간에 많은 양의 강우가 좁은 지역에 발생하고 있어 산지재해 발생 또한 증가 하고 있다. 강원도의 경우 지역적 특성상 대부분 산지로 이루어져 있어 경사가 가파르고 토심 또한 얕아 산사태에 의해 많은 피해를 입고 있다. 그러므로 본 연구에서는 산지유역에 지형분류기법과 산사태 위험성 예측기법을 적용하여 재해 위험도를 예측하고자 하였다. 지형분류기법은 지형위치지수를(TPI)를 계산하여 위험 지형을 분류하고 토석류 예측기법중 하나인 SINMAP 방법을 사용하여 산지재해 발생 가능지역을 예측하였다. 그 결과 지형분류기법에서는 전체 유역 중 약 63% 이상 완경사지와 급경사지로 분류되었으며 SINMAP 분석에서는 전체 유역 중 약 58%가 위험지역으로 분석되었다. 최근 각종 개발로 인해 산지재해의 저감 대책이 마련이 시급한 실정이며 재해 위험 구간에 대한 안정성 대책을 수립하여야 한다.
References
  1. Jun, K. W. and Chae, Y. O. (2011). Study on Risk Analysis of Debris Flow Occurrence Basin Using GIS. Jounal of the KOSOS, 26(2): 83-88.
  2. Kasaia, M., Ikeda, M., Asahina, T., and Fujisawa, K. (2009). LiDAR-derived DEM evaluation of deep-seated landslides in a steep and rocky region of Japan. Geomorphology. 113, 57-69. 10.1016/j.geomorph.2009.06.004
  3. Kim, P. G., Kun, Y. H. (2017). Numerical Modeling for the Detection of Debris Flow Using Detailed Soil Map and GIS. Journal of the Korean Society of Civil Engineers. 37(1): 43-59. 10.12652/Ksce.2017.37.1.0043
  4. Korea Forest Service. Landslide risk management system. http://sansatai.forest.go.kr.
  5. Park, K. H., Kyung, T. K., Haeng, G. G., and Woo, S. L. (2007). A prediction of forest wetland distribution using Topographic Position Index. Journal of Korea Association Geographic Information Studies 10(1): 194-204.
  6. Pack, R. T. (2001). Terratech Consulting Ltd. SINMAP User's Manual. Utah State University. http://www.crwr.utexas.edu/gis/gishydro99/uwrl/sinmap/sinmap.pdf.
  7. Park, S. J. (2014). Generality and Specificity of Landforms of the Korean Peninsula, and Its Sustainability. Journal of the Korean geographical Society. 49(5): 656-674.
  8. Montgomery, D. R. and Dietrich, W. E. (1994) A Physically Based Model for the Topographic Control on Shallow Landsliding. Water Resources Research. 30: 1153-1171. 10.1029/93WR02979
  9. Sermin, T. (2008). GIS-based automated landforms classification and topographic, landcover and geologic attributes of landforms around the Yazoren Polje, Turkey. Journal of Applied Sciences 8(6): 910-921. 10.3923/jas.2008.910.921
  10. Sidle, R. C., Ziegler, A. D., Negishi, J. N., Nik, A. R., Siew, R., and Turkelboom, F., (2006). Erosion processes in steep terrain-Truths, myths, and uncertainties related to forest anagement in Southeast Asia. Forest ecology and management. 224, 199-225. 10.1016/j.foreco.2005.12.019
  11. Song, B. G. and Kyungm H. P. (2010). An analysis of cold air generation area considering climate-ecological function. Journal of Korea Association Geographic Information Studies 13(1): 114-127.
  12. Woo, C. S., Chang, W. L., and Yong, H. J. (2008). Study on Application of Topographic Position Index for Prediction of the Landslide Occurrence. J. Korean Env. Res. & Reveg. Tech. 11(2): 1-9.
  13. Weiss, A. D. (2001). Topographic Positions and Landforms Analysis (Conference Poster), San Diego, California: ESRI International User Conference, Indus Corporation.
    Korean References Translated from the English
  1. 김판구, 한건연 (2017). 정밀토양도와 GIS를 이용한 토석류 발생지역 예측분석. 대한토목학회지. 37(1): 43-59
  2. 박경훈, 김경태, 곽행구, 이우성 (2007). Topographic Position Index를 활용한 산지습지 분포 예측. 한국지리정보학회지 10(1): 194-204.
  3. 박수진 (2014). 한반도 지형의 일반성과 특수성, 그리고 지속가능성. 대한지리학회지. 49(5): 656-674.
  4. 산림청. 산사태 위험지 관리시스템. http://sansatai.forest.go.kr.
  5. 송봉근, 박경훈 (2010). 기후생태적 기능을 고려한 찬공기 생성지역분석 - 창원시를대상으로-. 한국지리정보학회지 13(1):114-127.
  6. 우충식, 이창우, 정용호 (2008). 산사태 발생지 예측을 위한 Topographic Position Index의 적용성 연구. 한국환경복원기술학회. 11(2): 1-9.
  7. 전계원, 오채연 (2011). GIS를 이용한 토석류 발생유역 위험성 분석에 관한 연구. 한국안전학회지. 26(2): 83-88.
Information
  • Publisher :Korean Society of Disaster and Security
  • Publisher(Ko) :한국방재안전학회
  • Journal Title :Journal of Korean Society of Disaster and Security
  • Journal Title(Ko) :한국방재안전학회 논문집
  • Volume : 11
  • No :2
  • Pages :1-8