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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국습지학회 한국습지학회지 한국습지학회지 제21권 제5호
발행연도
2019.1
수록면
51 - 60 (10page)

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본 연구에서는 기후변화 시나리오 자료를 이용하여 지점빈도해석(At-site Frequency Analysis, AFA)과 지역빈도해석(Regional Frequency Analysis, RFA) 등을 수행하였고, Monte Carlo simulation을 통한 RRMSE(relative root mean squared error) 값을 비교·분석함으로써 각 빈도해석 방법에 따른 성능을 평가하고자 하였다. 확률강우량 산정을 위하여 기상청에서 국가표준시나리오로 제공하는 RCM(Regional Climate Model) 자료 중 하나인 HadGEM3-RA(12.5km) 기후모델 자료로부터 우리나라 615개 지점에 대한 일 강우 자료를 추출하였고, 자료의 편의보정(bias correction)과 공간상세화(spatial disaggregation)를 위하여 분위사상법(quantile mapping)과 역거리제곱법(inverse distance squared method)을 적용하였다. 분석 결과 지역빈도해석 방법이 지점빈도해석보다 정확하게 확률강우량을 산정하는 것으로 나타났으며, 이는 기후변화 시나리오 기반의 확률강우량 산정시 지역빈도해석의 결과가 보다 합리적인 전망 결과를 도출할 것으로 판단된다.
#Climate Change #Frequency Analysis #HadGEM3-RA #Monte Carlo simulation #Rainfall Quantile

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안소라 / 2008 / 미래토지이용 및 기후변화에 따른 하천유역의 유출특성 분석 / 대한토목학회 논문집B 28(2B):215~224 dbpia 배덕효 / 2008 / 기후변화에 의한 건설시공환경 변화 분석 / 대한토목학회 논문집D 28(4):513~521 dbpia Alex J. Cannon / 2015 / Bias Correction of GCM Precipitation by Quantile Mapping: How Well Do Methods Preserve Changes in Quantiles and Extremes? / Journal of Climate 28(17):6938~6959 Crossref 조현곤 / 2018 / 신경망 기법과 GCM자료를 이용한 비정상성 확률강수량 산정 / 한국방재학회논문집 18(2):63~73 Crossref Dalrymple, T / 1960 / Flood Frequency Analysis google schola

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