Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference (한국수자원학회:학술대회논문집)

Korea Water Resources Association (한국수자원학회)
권호 표지

GCM Scenario Downcsaling Method using Multi-Artificial Neural Network and Stochastic Typhoon Model

다지점 인공신경망과 추계학적 태풍모의를 통한 GCM 시나리오 상세화기법

  • 문수진 (단국대학교 공과대학 토목환경공학과) ;
  • 김정중 (단국대학교 공과대학 토목환경공학과) ;
  • 강부식 (단국대학교 공과대학 토목환경공학과)
  • Published : 2012.05.16
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Abstract

일반적으로 기후변화영향에 관한 연구수행을 위해 전지구기후모형(GCM; Global Climate Model)이 사용되고 있다. 하지만 GCM은 공간해상도(Spatial resolution)가 거칠기 때문에 수문학 분야에서 주로 사용되는 유역규모의 지역적인 스케일특성과 물리적 특징을 표현하는데 한계가 있다. 또한 GCM 기후변수들 중 강수량의 경우 한반도 지역의 6월과 10월 사이에 연강수량의 67% 이상이 집중되는 계절성을 반영하지 못하고 있으며, 높은 불확실성을 보이고 있다. 본 연구에서는 GCM 기반의 다지점 인공신경망기법을 적용한 상세화(Downscaling)를 실시하였다. GCM의 24개 2D변수에 대한 주성분분석을 실시하여 신경망의 학습인자로 사용하였으며, 학습, 검증 및 예측기간은 각각 1981~1995년, 1996~2000년, 2011~2100년으로 A1B 시나리오를 대상으로 상세화를 실시하였다. 또한, 여름철 태풍사상을 모의하기 위한 Stochastic Typhoon Simulation기법과 Baseline과 Projection 사이의 강수량 보정을 위한 Dynamic Quantile Mapping 기법을 적용하여, 강수량의 불확실성을 최소화 하고자 하였다.

Keywords