DOI QR코드

DOI QR Code

Evaluation of Probability Precipitation using Climatic Indices in Korea

기상인자를 이용한 우리나라의 확률강수량 평가

  • 오태석 (서울시립대학교 공과대학 토목공학과) ;
  • 문영일 (서울시립대학교 공과대학 토목공학과)
  • Published : 2009.09.30

Abstract

In this research, design precipitation was calculated by reflecting the climatic indices and its uncertainty assessment was evaluated. Climatic indices used the sea surface temperature and moisture index which observed globally. The correlation coefficients were calculated between the annual maximum precipitation and the climatic indices. and then climatic indices which have the larger correlation coefficient were selected. Therefore, the regression relationship was established by a locally weighted polynomial regression. Next, climatic indices were generated by montecarlo simulation using kernel function. Finally, the design rainfall was calculated by the locally weighted polynomial regression using generated climatic indices. At the result, the comparison of design rainfall between the reflection of the climatic indices and the frequency analysis did not indicate a significant difference. Also, this result can be used as basic data for calculation of probability precipitation to reflect climate change.

본 연구에서는 기상인자를 반영하여 확률강수량을 산정하고 불확실성을 평가하였다. 기상인자는 범지구적으로 관측되고 있는 해수면온도와 습윤지수 자료를 이용하였다. 분석 방법은 기상인자와 연최대시간강수량 사이의 지체상관계수를 산정하여 비교함으로써, 우리나라의 시간최대강수량과 상관관계가 큰 기상인자의 관측지역과 지체시간을 선정하고 지역가중다항식을 이용하여 회귀관계를 설정하였다. 다음으로 기상인자를 변동핵밀도함수를 이용하여 확률 밀도함수를 추정하여 모의발생을 수행하였다. 마지막으로 모의된 기상인자를 지역가중다항식을 통해 강수량을 추정하여 확률강수량을 산정하였다. 분석 결과에서 기상인자를 반영한 확률강수량은 강수자료를 빈도해석한 확률강수량과 큰 차이를 보이지 않는 것으로 나타났다. 또한 지구온난화와 같은 기후변화를 반영하는 기상인자를 반영한 확률강수량 산정의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

Keywords

References

  1. 권현한, 김병식, 김보경, 윤석영 (2008). “기후변화에 따른 극치사상 영향평가를 위한 비정상성 수분빈도해석기법 개발.” 대한토목학회 2008년도 정기 학술대 회 논문집, 대한토목학회, pp. 607-610
  2. 김병식, 경민수, 이건행, 김형수 (2007). “기후변화를 고려한 IDF곡선 추정방안에 대한 연구.” 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집, 한국수자원학회, pp. 774-779
  3. 김정희, 김태훈, 오재호 (2002). “한반도에서의 기후변동 특성 분석.” 한국수자원학회 2002년 학술발표회논문집(II), 한국수자원학회, pp. 1242-1245
  4. 이동진, 허준행 (2001). “L-모멘트법을 이용한 한강유역 일강우량 자료의 지역빈도해석.” 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제34권, 제2호, pp. 119-130
  5. 오태석, 문영일 (2008). “우리나라의 월강수량과 범지구적 해수면온도의 상관성 분석.” 대한토목학회 논문집, 대한토목학회, 제28권, 제2B호, pp. 237-248
  6. 오태석, 문영일, 오근택 (2008). “군집분석과 변동핵밀도함수를 이용한 지역빈도해석의 확률강우량 산정.” 대한토목학회 논문집, 대한토목학회, 제28권, 제2B호, pp. 225-236
  7. 차영일, 김범순, 문영일 (2006). “극치값 추정에 적합한 비매개변수적 핵함수 개발.” 한국수자원학회 논문집, 한국수자원학회, 제39권, 제6호, pp. 187-194
  8. 허준행, 이영석, 신홍준, 김경덕 (2007a). “우리나라 강우자료의 지역빈도해석 적용성 연구(I): 확률강우량산정.” 대한토목학회 논문집, 대한토목학회, 제27권, 제2B호, pp. 101-111
  9. 허준행, 이영석, 신홍준, 김경덕 (2007b). “우리나라 강우자료의 지역빈도해석 적용성 연구(II): 모의실험및 적합기법 선정.” 대한토목학회 논문집, 대한토목학회, 제27권, 제2B호, pp. 113-123
  10. Fowler, H. J. (2005). “Are extremes increasing? Changing rainfall patterns in Yorkshire.” The Yorkshire and Humberside Regional Review, vol. 15, No. 1, pp. 21-24
  11. Hosking, J. R. M. and J. R. Wallis. (1997). Regional Frequency Analysis. Cambridge University Press
  12. Institute of Hydrology (1999). Flood estimation hand- book. Wallingford, UK
  13. Karl, T.R. and Easterling, D.R. (1999). “Climate extremes: Selected review and future research directions.” Climate Change, Vol. 42, No. 10, pp. 309-325 https://doi.org/10.1023/A:1005436904097
  14. Lall, U., Y.-I. Moon, H.-H. Kwon, and K. Bosworth (2006). “Locally weighted polynomial regression: Parameter choice and application to forecasts of the Great Salt Lake.” Water Resour. Res., 42, W05422, doi:10.1029/2004WR003782
  15. Manton, M. J., Della-Marta, P. M., Haylock, M. R., Hennessy, K. J., Nicholls, N. and Chambers, L. E. (2001). “Trends in extreme daily rainfall and temperature in Southeast Asia and the South Pacific : 1961-1998.” International Journal of Climatology, vol. 21, pp. 269-284 https://doi.org/10.1002/joc.610
  16. Smith, T.M., and Reynolds R.W. (2003). “Extended Reconstruction of Global Sea Surface Temperatures Based on COADS Data (1854-1997).” Journal of Climate, Vol. 16, pp. 1495-1510 https://doi.org/10.1175/1520-0442-16.10.1495
  17. Smith, T.M. and Reynolds R.W. (2004). “Improved Extended Reconstruction of SST (1854-1997).” Journal of Climate, Vol. 17, pp. 2466-2477 https://doi.org/10.1175/1520-0442(2004)017<2466:IEROS>2.0.CO;2

Cited by

  1. Uncertainty of Water Supply in Agricultural Reservoirs Considering the Climate Change vol.56, pp.2, 2014, https://doi.org/10.5389/KSAE.2014.56.2.011