|
|
| 비매개변수 기법을 이용한 강우자료의 일단위에서 시간단위로의 시간 상세화: 경남지역의 강우량의 기후변화 영향 평가 |
|
이태삼, 박태웅, 이현승, 정창삼 |
|
|
| Temporal Downscaling of Precipitation from Daily to Hourly Based on Nonparametric Approach: Assessment of the Climate Change Impacts on the Hourly Precipitation for the Gyeongnam Region |
|
Taesam Lee, Taewoong Park, Hyunseung Lee, Changsam Jeong |
|
|
|
|
|
|
| Abstract |
|
Hourly hydro-meteorological data are vital to flood control system and to assess the hydrological effects of climate change on medium and small watersheds. However, finder than daily hydro-meteorological data are not easy to obtain. A temporal downscaling method to obtain finer time series, e.g. hourly, might be very useful for assessing the hydrological effects of the variations of precipitation by climate change. In the current study, a temporal downscaling model that combines a nonparametric stochastic simulation approach with Genetic Algorithm (GA) is tested. The tested model was applied to Busan-Gyeongnam station in South Korea for a historical time period to validate the model performance. The results revealed that the applied model preserves the key statistics (i.e., the mean, standard deviation, skewness, lag-1 correlation, and maximum) of the historical hourly precipitation data. Furthermore, the RCP 4.5 and RCP 8.5 climate scenarios for the Busan-Gyeongnam area were also analyzed. The results illustrated that the mean significantly increased while the standard deviation and maximum slightly increased in these scenarios. The magnitude of the increase was greater in RCP 8.5 than RCP 4.5. The downscaled hourly precipitation adequately reproduced the statistical behaviors of the historical hourly precipitation data for all durations considered. Overall, the results demonstrated that the applied temporal downscaling model is a good alternative method for downscaling simulated daily precipitation data to hourly especially for assessing the impacts of climate change especially from the variations of precipitation. |
| Key Words:
Climate change; Daily precipitation; Hourly precipitation; RCP; Temporal downscaling |
| 요지 |
|
수문기상학적으로 시간단위의 시계열 자료는 홍수 통제 시스템이나, 중소유역의 기후변화를 평가하는데 필수적이다. 그러나 일반적으로 수문기상학적 분석에 적용되어지고 있는 자료는 일 단위의 시계열 자료이다. 그러므로 보다 정확한 분석을 위해서는 일 단위의 시계열 자료를 시간단위의 시계열 자료로 시간적 상세화 하는 것이 전적으로 필요한 실정이다. 본 연구에서는 유전 알고리즘과 비모수통계적 시뮬레이션을 결합한 시간적 상세화 모델을 적용하였다. 적용된 모델의 타당성을 입증하기 위하여 남한에 위치한 부산-경남지역내 관측 지점들의 과거자료가 적용되었다. 결과는 적용된 모델이 과거 강수량 자료의 주요 통계적인 값들(평균, 표준편차, 왜곡도, Lag-1의 상관관계, 최대값)을 잘 보존하였음을 보여주었다. 또한 부산 경남 지방의 RCP4.5와 RCP8.5 기후변화 시나리오에 적용 분석한 결과 부산-경남의 RCP 4.5와 RCP 8.5 기후변화 시나리오의 평균은 크게 증가하였고 표준편차와 최대치 또한 다소 증가 하였다. 통계적인 값들의 증가량은 RCP 4.5보다 RCP 8.5에서 더 크게 나타났다. 결론적으로 시간적으로 상세화된 강수량은 모든 과거자료에 대한 통계적 양상을 적절히 재생 해내고 있으며, 적용된 시간적 상세화 모델이 일 강수량 자료를 상세화 하는데 좋은 방법임을 보여준다. |
| 핵심용어:
기후변화; 일강우; 시간당 강우; 상세화 기법 |
|
PDF Links
Full text via DOI
Download Citation
