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지역별 홍수피해추정을 위한 강우특성에 대한 홍수피해자료의 회귀모형

Regression models on flood damage records by rainfall characteristics for regional flood damage estimates

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주제분류기타자연과학

초록

기후변화로 인해 홍수의 빈도와 강도가 증가하고 있으므로, 구조적인 방법만으로 홍수피해에 대처하기에는 한계가 있다. 따라서, 장래 홍수피해 예측을 위해 과거 홍수피해 자료를 수집하고 분석하는 것은 비구조적인 홍수대책으로 필요한 요소중 하나이다. 본 논문에서는 지리적, 기후적 영향으로 심각한 홍수피해가 빈번하게 발생하고 있는 경상북도 지역의 홍수피해추정을 위해, 홍수피해의 주요 발생원인 중 하나인 강우특성에 대한 최근 20년(1999-2018) 동안 홍수피해자료의 회귀분석을 실시하였다. 또한, 울릉군을 제외한 22개 경상북도 시군별로 제시된 지역회귀함수의 강우특성과 지형특징과의 관계를 분석하고, 각 시군의 100년 빈도 강우량에 대한 홍수피해 위험도를 추정하였다. 홍수피해 추정결과, 경상북도에서는동해안에 인접한 군지역에서 상대적으로 높은 피해위험도가 예측되었다. 본 논문에서 개발된 지역 피해추정함수는 계획또는 예보 강우량에 대한 홍수피해 위험도를 산정하는 비구조적 대책 중 하나로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

Abstract

There are limitations to cope with flood damage by structural strategies alone because both frequency and intensity of floods are increasing due to climate change. Therefore, it is one of the necessary factors in the nonstructural countermeasures to collect and analyze historical flood damage records for the future flood damage assessments. In order to estimate flood damage costs in Gyeongsangbuk-do where severe flood damage occurs frequently due to geographical and climatic effects, this paper has performed the regression analysis on flood damage records over the past 20 years (1999-2018) by rainfall characteristics, which is one of the major causes of flood damage. This paper has then examined the relationship between the terrain features and rainfall characteristics in the regional regression functions, and also estimated the flood damage risk for 100-year rainfall by using the regional regression functions presented for the 22 administrative districts in Gyeongsangbuk-do excluding Ulleung-gun. The flood damage assessment shows that the relatively high damage risk is estimated for county areas adjacent to the eastern coast in Gyeongsangbuk-do. The regional damage estimate functions in this paper are expected to be used as one of the nonstructural countermeasures to estimate flood damage risk for the design or forecasting rainfall data.

참고문헌 (27)

  1. Belsley, D.A, "Regression Diagnostics: Identifying Influential Data and Sources of Collinearity" (1980), John Wiley & Sons
  2. Bentler, P.M, "Practical issues in structural modeling", Sociological Methods and Research, 16(1), pp.78~117 (1987)
  3. Bollen, K. A., "Regression diagnostics:An expository treatment of outliers and influential cases", Sociological Methods & Research, 13(4), pp.510~542 (1985)
  4. Chang, L.F, "Application of geographic weighted regression to establish flood-damage functions reflecting spatial variation", Water SA, 34(2), pp.209~216 (2008)
  5. Dancey, C.P, "Statistics without Maths for Psychology", pp.175~ (2011), Prentice Hall
  6. Cook, R.D, "Detection of Influential Observation in Linear Regression", Technometrics, 19(1), pp.15~18 (1977)
  7. Cortes, M, "The relationship between precipitation and insurance data for floods in a Mediterranean region(northeast Spain)", Natural Hazards and Earth System Sciences, 18(3), pp.857~868 (2018)
  8. "The International Disaster Database" (2020)[URL]
  9. Fox, J, "Applied regression analysis and generalized linear models" (2008), Sage
  10. Green, S.B, "How many subjects it take to do a regression analysis?", Multivariate Behavioral Research, 26(3), pp.499~510 (1991)
  11. Halinski, R.S, "The selection of variables in multiple regression analysis", Journal of Educational Measurement, 7(3), pp.151~157 (1970)
  12. Harris, R.J, "Primer of Multivariate Statistics" (1975), Academic Press
  13. Hoaglin, D.C, "The hat matrix in regression and ANOVA", The American Statistician, 32(1), pp.17~22 (1978)
  14. IPCC, "Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability" (2014)
  15. 장옥재, "지역회귀분석을 이용한 홍수피해위험도 산정", 한국방재학회논문집, 9(4), pp.71~80 (2009), 한국방재학회
  16. 김종성, "호우 위험도 평가를 이용한 피해예측: (2) 호우피해예측함수 개발", 한국방재학회논문집, 17(2), pp.371~379 (2017), 한국방재학회[DOI]
  17. Korean Climate Change Assessment Report 2020, "KMA", ~ (2020)
  18. 이현종, "침수피해 영향인자 분석을 통한 호우침수위험도 예측 모델 연구", 한국방재학회논문집, 16(3), pp.39~45 (2016), 한국방재학회
  19. MOIS, "Statistical yearbook of natural disaster 2018", ~ (2018)
  20. Miller, D.E, "Prediction and statistical overkill revisited", Measurement and Evaluation in Guidance, 6(3), pp.157~163 (1973)
  21. Moore, D. S., "The basic practice of statistics" (2013), W. H. Freeman and Company
  22. Nunnally, J. C., "Psychometric Theory" (1994), Mc Graw-Hill
  23. 옥영석, "빈도해석을 이용한 경상북도 지역 홍수피해액 산정에 관한 연구", 한국방재학회논문집, 17(2), pp.277~286 (2017), 한국방재학회[DOI]
  24. 박두호, "우리나라 호우특성과 홍수피해와의 상관관계", 한국습지학회지, 13(2), pp.219~229 (2011), 한국습지학회
  25. Spekkers, M.H, "A statistical analysis of insurance damage claims related to rainfall extremes", Hydrology and Earth System Sciences, 17(3), pp.913~922 (2013)
  26. Spekkers, M.H, "Decision-tree analysis of factors influencing rainfall-related building structure and content damage", Natural hazards and earth system sciences, 14(9), pp.2531~2547 (2014)
  27. Suzuki, N, "Developing landscape habitat models for rare amphibians with small gegraphic ranges : A case study of Siskiyou Mountains salamanders in the western USA", Biodiversity and Conservation, 17(9), pp.2197~2218 (2007)

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