[국내논문]낙동강 유역의 과거 및 미래 강우자료에 대한 다양한 비모수적 경향성 검정 기법의 적용 The Application of Various Non-parametric Trend Tests to Observed and Future Rainfall Data in the Nakdong River Basin원문보기
최근 기후변화가 미래 수문자료에 미칠 수 있는 영향을 예측하기 위한 다양한 기법이 개발 및 적용되고 있으며, 과거 및 미래 수문자료의 경향성을 파악하고 비교하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 경향성 분석은 크게 모수적 검정과 비모수적 검정으로 구분될 수 있으나, 수문자료의 특성에 의해 비모수적 검정이 유리한 경우가 대부분이다. 본 연구에서도 낙동강 유역에서 수집된 과거 및 미래 강우량의 경향성 분석을 위해 비모수적 검정 중 MK 검정과 SR 검정을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 경향성 분석 절차의 사전절차로 PW 기법과 TFPW 기법을 적용하고 비교함으로써, 자료의 사전처리가 최종 결과에 통계적으로 유의한 영향을 미칠수 있음을 제시하였다. 특히 SMK 기법을 적용하여 낙동강 유역의 강우자료의 경향성이 시작되는 시기를 추가로 분석하였다. 과거 강우자료의 분석결과 년총강우량은 대부분 증가하는 경향을 보였으며, 4월과 5월 그리고 9월과 10월 사이를 기점으로 강우패턴이 변화됨을 알 수 있었으며, 미래 강우자료의 분석결과 기후변화가 심해짐에 따라 경향성이 시작되는 시기가 수개월씩 빨라짐을 알 수 있었다. 이와 같은 연구결과는 향후 기후변화와 관련된 연구의 기초자료로 제공될 수 있으며, 낙동강 유역의 수자원 관리와 계획의 수립에 있어 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 기후변화가 미래 수문자료에 미칠 수 있는 영향을 예측하기 위한 다양한 기법이 개발 및 적용되고 있으며, 과거 및 미래 수문자료의 경향성을 파악하고 비교하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 경향성 분석은 크게 모수적 검정과 비모수적 검정으로 구분될 수 있으나, 수문자료의 특성에 의해 비모수적 검정이 유리한 경우가 대부분이다. 본 연구에서도 낙동강 유역에서 수집된 과거 및 미래 강우량의 경향성 분석을 위해 비모수적 검정 중 MK 검정과 SR 검정을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 경향성 분석 절차의 사전절차로 PW 기법과 TFPW 기법을 적용하고 비교함으로써, 자료의 사전처리가 최종 결과에 통계적으로 유의한 영향을 미칠수 있음을 제시하였다. 특히 SMK 기법을 적용하여 낙동강 유역의 강우자료의 경향성이 시작되는 시기를 추가로 분석하였다. 과거 강우자료의 분석결과 년총강우량은 대부분 증가하는 경향을 보였으며, 4월과 5월 그리고 9월과 10월 사이를 기점으로 강우패턴이 변화됨을 알 수 있었으며, 미래 강우자료의 분석결과 기후변화가 심해짐에 따라 경향성이 시작되는 시기가 수개월씩 빨라짐을 알 수 있었다. 이와 같은 연구결과는 향후 기후변화와 관련된 연구의 기초자료로 제공될 수 있으며, 낙동강 유역의 수자원 관리와 계획의 수립에 있어 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
In recent, the various methods to predict the hydrological impacts due to climate change have been developed and applied. Especially the trend analysis using observed and future hydrological data has been performed than ever. Parametric or non-parametric tests can be applied for a trend analysis. Ho...
In recent, the various methods to predict the hydrological impacts due to climate change have been developed and applied. Especially the trend analysis using observed and future hydrological data has been performed than ever. Parametric or non-parametric tests can be applied for a trend analysis. However, the non-parametric tests have been commonly used in the case of trend analysis using hydrological data. Therefore, the two types of non-parametric tests, Mann-Kendall (MK) test and Spearman Rho (SR) test, were used to detect the trend in the observed and future rainfall data that were collected from the Nakdong River basin. Also, the Pre-Whitening (PW) and the Trend Free Pre-Whitening (TFPW) as the pre-process of the trend analysis were performed. Also, the result of trend analysis suggest that those pre-processes have a statistically significant effect. Additionally, the Sequential Mann-Kendall (SMK) was used to reveal the beginning point of a trend in the observed and future rainfall data in the Nakdong River basin. The rainfall patterns in most rainfall gauges using the observed rainfall show the increasing trend and the abrupt changes in the specific months (from April to May and September to October). Also, the beginning point of the trend is brought forward by several months when climate change is accelerated. Finally, the results of this study can provide the useful background for the research related to climate change and water resources planning in the Nakdong River basin.
In recent, the various methods to predict the hydrological impacts due to climate change have been developed and applied. Especially the trend analysis using observed and future hydrological data has been performed than ever. Parametric or non-parametric tests can be applied for a trend analysis. However, the non-parametric tests have been commonly used in the case of trend analysis using hydrological data. Therefore, the two types of non-parametric tests, Mann-Kendall (MK) test and Spearman Rho (SR) test, were used to detect the trend in the observed and future rainfall data that were collected from the Nakdong River basin. Also, the Pre-Whitening (PW) and the Trend Free Pre-Whitening (TFPW) as the pre-process of the trend analysis were performed. Also, the result of trend analysis suggest that those pre-processes have a statistically significant effect. Additionally, the Sequential Mann-Kendall (SMK) was used to reveal the beginning point of a trend in the observed and future rainfall data in the Nakdong River basin. The rainfall patterns in most rainfall gauges using the observed rainfall show the increasing trend and the abrupt changes in the specific months (from April to May and September to October). Also, the beginning point of the trend is brought forward by several months when climate change is accelerated. Finally, the results of this study can provide the useful background for the research related to climate change and water resources planning in the Nakdong River basin.
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문제 정의
본 연구에서는 경향성분석을 통해 과거 강수량의 변화 패턴을 분석하고 기후변화 시나리오에 기반하여 기상청에서 산출한 미래 강수자료를 분석함으로써 강수량의 거동특성을 파악하고자 하였으며, 이 과정에서 비모수적 검정방법의 수행에 필요한 사전절차 및 경향성의 변동시점을 파악할 수 있는 사후절차를 함께 고려하였다.
가설 설정
1) 선형경향성을 가정한 Sen의 기울기 β가 유의하다면 다음과 같이 시계열자료에서 선형경향성을 제거한다.
제안 방법
따라서 본 연구에서는 먼저 국내 특정유역(낙동강 대권역)에 존재하는 11개 강우관측소의 과거 강우자료와 기후변화 시나리오 중 RCP 4.5 및 8.5 기반으로 생성된 21개 강우관측소의 미래 강우자료에 대한 경향성 분석을 수행하여 낙동강 대권역의 과거 및 미래 강우의 변동패턴을 분석하였다. 또한 경향성 분석 절차의 신뢰도를 향상시키기 위하여 PW 기법 및 TFPW 기법을 적용한 후 그 결과를 비교 평가하였으며, 이와 함께 경향성 분석 시기를 추정할 수 있는 SMK(Sequential Mann-Kendall) 기법을 추가로 적용하여 과거 강우자료 및 미래 강우자료의 변동시기에 대한 패턴을 분석하고 그 결과를 제시하였다.
5 기반으로 생성된 21개 강우관측소의 미래 강우자료에 대한 경향성 분석을 수행하여 낙동강 대권역의 과거 및 미래 강우의 변동패턴을 분석하였다. 또한 경향성 분석 절차의 신뢰도를 향상시키기 위하여 PW 기법 및 TFPW 기법을 적용한 후 그 결과를 비교 평가하였으며, 이와 함께 경향성 분석 시기를 추정할 수 있는 SMK(Sequential Mann-Kendall) 기법을 추가로 적용하여 과거 강우자료 및 미래 강우자료의 변동시기에 대한 패턴을 분석하고 그 결과를 제시하였다.
SR검정 기법은 모수적 검정의 일종인 PPMC(Pearson Product Moment Correlation)를 비모수 통계기법으로 나타낸 것이다. 다른 비모수적 검정과 마찬가지로 자료 값들을 오름차순이나 내림차순으로 순위를 부여하고 모수적 검정과 같은 절차로 검정을 수행한다. 자료의 개수를 n이라 하면 SR검정의 상관계수 RS는 다음과 같이 정의된다(Spearman, 1906; Sneyers, 1990).
3) 시계열자료의 자기상관성을 제거한 후 경향성 분석을 수행한다.
본 연구에서는 구성된 데이터베이스 SET1-OM, SET2- OY, SET3-FM, SET4-FY를 이용하여 경향성 분석을 수행함에 있어 수문자료에 많이 사용하는 MK검정과 SR검정을 적용하였다. 특히 본 연구에서는 MK 검정과 SR검정과 같은 경향성 분석을 수행함에 있어 분석절차의 상관관계에 따른 신뢰성을 고려하기 위한 절차를 추가하였다.
본 연구에서는 구성된 데이터베이스 SET1-OM, SET2- OY, SET3-FM, SET4-FY를 이용하여 경향성 분석을 수행함에 있어 수문자료에 많이 사용하는 MK검정과 SR검정을 적용하였다. 특히 본 연구에서는 MK 검정과 SR검정과 같은 경향성 분석을 수행함에 있어 분석절차의 상관관계에 따른 신뢰성을 고려하기 위한 절차를 추가하였다.
먼저 시계열자료의 상관성 유무를 파악하기 위해 lag-1자기상관 계수를 계산하였다. 계산된 자기상관계수가 Eq.
계산된 자기상관계수가 Eq. (15)의 범위를 벗어나면 시계열자료에 상관성이 있는 경우이므로 TFPW 기법을 추가로 적용하여 상관성을 제거하였다. 그러나 TFPW 기법의 적용에 앞서 Sen의 기울기 β를 구하게 되는데 기울기 β가 0에 가까운 경우는 시계열 자료에 단조경향성이 없는 경우이므로 이 경우에는 자기 상관관계가 존재하더라도 TFPW 기법을 적용하지 않았다.
SET1- OM과 SET2-OY 자료의 경우 7개의 시계열자료에서 유의한 자기상관성이 나타났다. 그러나 유의한 선형경향성이 있는 시계열자료는 총 3개로 이 경우에만 TFPW방법을 적용하였으며(Table 4의 *표시 요소), TFPW 기법의 적용절차에 대한 필요성을 알아보기 위하여 사전처리를 하지 않은 경우, 사전처리기법으로 PW 기법을 적용한 경우 및 TFPW 기법을 적용한 경우를 구분하여 Table 7에 제시하였다.
MK검정이나 SR검정과 같은 비모수적 경향성 검정방법은 경향성의 발생시점 등은 알 수 없으므로 유의한 단조경향성이 언제쯤 시작되는지를 분석하기 위해 SMK 검정방법을 추가로 적용하였다. SMK 검정방법은 유의수준 10%에서 통계적으로 유의한 SET2-OY 및 SET4-FY에 대해 수행되었으며, SET2-OY의 예로써 장천지점의 경우를 Fig.
본 연구에 적용된 비모수적 검정인 MK검정과 SR검정은 모수적 검정에 비해 특별한 가정이 없이도 적용할 수 있다는 점과 수문시계열자료에서 종종 접하게 되는 정규성 등의 문제점을 유동성 있게 고려할 수 있다는 장점이 있어 경향성 분석기법으로 선정되었다. 경향성 분석 기법의 적용을 위해 낙동강 대권역을 대상으로 과거 강우자료 2개 (SET1-OM과 SET2-OY)와 미래 강우자료 2개(SET3- FM과 SET4-FY)를 수집하고 데이터베이스화하였으며, 수집된 강우자료를 월별로 분석하여 낙동강 대권역에 대한 과거 및 미래 강우량의 경향에 대한 결과를 제시하였다.
특히 본 연구에서는 기존 연구와의 차별화를 위해 경향성 분석의 사전절차로서 PW 기법과 TFPW 기법을 적용 하여 상호 비교 평가하였고, 이로부터 TFPW 기법이 보다 합리적인 결과를 나타낼 수 있다는 점을 제시하였다. 또한 경향성 분석 결과의 사후절차의 하나로 경향성이 나타나는 시점을 분석할 수 있는 SMK 기법을 추가로 적용함으로써 낙동강 대권역 내 강우관측소별 과거 및 미래의 경향성 발생 시점을 정량적으로 분석하였다.
특히 본 연구에서는 기존 연구와의 차별화를 위해 경향성 분석의 사전절차로서 PW 기법과 TFPW 기법을 적용 하여 상호 비교 평가하였고, 이로부터 TFPW 기법이 보다 합리적인 결과를 나타낼 수 있다는 점을 제시하였다. 또한 경향성 분석 결과의 사후절차의 하나로 경향성이 나타나는 시점을 분석할 수 있는 SMK 기법을 추가로 적용함으로써 낙동강 대권역 내 강우관측소별 과거 및 미래의 경향성 발생 시점을 정량적으로 분석하였다. 본 연구를 통해 분석된 주요 결과를 요약하여 제시하면 다음과 같다.
본 연구에 적용된 비모수적 검정인 MK검정과 SR검정은 모수적 검정에 비해 특별한 가정이 없이도 적용할 수 있다는 점과 수문시계열자료에서 종종 접하게 되는 정규성 등의 문제점을 유동성 있게 고려할 수 있다는 장점이 있어 경향성 분석기법으로 선정되었다. 경향성 분석 기법의 적용을 위해 낙동강 대권역을 대상으로 과거 강우자료 2개 (SET1-OM과 SET2-OY)와 미래 강우자료 2개(SET3- FM과 SET4-FY)를 수집하고 데이터베이스화하였으며, 수집된 강우자료를 월별로 분석하여 낙동강 대권역에 대한 과거 및 미래 강우량의 경향에 대한 결과를 제시하였다.
대상 데이터
본 연구에서 선정된 유역은 수자원단위지도 상의 낙동강 대권역(6개는 유역 외)이며, 유역면적은 23,384.21 km2이다. 먼저 낙동강 대권역에 존재하는 강우관측소 중 과거 일강우자료는 낙동강 상류, 중류, 하류를 정성적으로 구분하여 Fig.
21 km2이다. 먼저 낙동강 대권역에 존재하는 강우관측소 중 과거 일강우자료는 낙동강 상류, 중류, 하류를 정성적으로 구분하여 Fig. 1에 표시한 11개 강우관측소를 대상으로 수집되었으며, 11개 관측소별 자료의 길이는 Table 1에 나타내었다. 미래 일강우자료는 Fig.
1에 표시한 11개 강우관측소를 대상으로 수집되었으며, 11개 관측소별 자료의 길이는 Table 1에 나타내었다. 미래 일강우자료는 Fig. 1에 표시한 21개 강우관측소를 대상으로 RCP 4.5 및 8.5 시나리오를 사용하여 생성된 2006년부터 2099년까지 94년의 길이를 가지는 자료이다.
우리나라 기상청은 이와 같은 RCP 시나리오를 기반으로 하여 GCM(General Circulation Model) 모형 중 하나인 HadGEM2-AO를 수행하고, 그 결과를 다시 RCM (Regional Circulation Model) 중 하나인 HadGEM3-RA 모형에 입력함으로써, 2006년부터 2099년까지의 각종 온도 및 강수자료를 모의하여 낙동강유역 21개 관측소에 대해 제공하고 있다. 따라서 본 연구에서도 현재 기상청이 제공하고 있는 모의결과에 따른 21개 강우관측소에 대한 일강우자료를 취득하여 사용하였다. 본 연구의 진행을 위해 데이터베이스화된 자료의 구성을 요약하면 다음과 같다.
데이터처리
계산된 기울기는 100 (1-α)%의 양측 신뢰구간을 가지며 위에서 언급한 MK검정의 가설검정을 통해 통계적으로 유의한 기울기를 결정하게 된다.
그러나 TFPW 기법의 적용에 앞서 Sen의 기울기 β를 구하게 되는데 기울기 β가 0에 가까운 경우는 시계열 자료에 단조경향성이 없는 경우이므로 이 경우에는 자기 상관관계가 존재하더라도 TFPW 기법을 적용하지 않았다. 또한 경향성 분석 이후에는 단조경향성이 있는 자료에 대하여 경향성이 시작하는 시기와 급격한 변화가 발생하는 시기를 추가로 분석하기 위해 Sequential MK검정을 적용하였다. 본 연구에서 경향성 분석을 위한 적용절차를 플로우 차트로 요약하면 Fig.
본 절에서는 TFPW 기법이 유의한 자기상관성과 선형 경향성의 확인을 위하여 Table 7과 같이 검정통계량과 선형경향성을 비교분석하였다. SET1- OM과 SET2-OY 자료의 경우 7개의 시계열자료에서 유의한 자기상관성이 나타났다.
이론/모형
낙동강 대권역에 대한 전체적인 경향성 분석결과를 알아보기 위하여 티센방법(Thiessen method)을 이용하여 SET1- OM과 SET2-OY의 자료를 면적평균강우량으로 다시 환산한 후 같은 경향성 분석 기법을 적용하고 그 결과를 각각 Figs. 3 and 4에 나타내었다.
성능/효과
(4)로부터 구한 표준정규변량 ZMK의 절대값이 Z1-α/2보다 클 경우 귀무가설을 기각하여 시계열자료에 증가하거나 감소하는 단조경향성이 존재함을 나타내며, 유의확률 p가 유의수준 α보다 작은 경우 귀무가설을 기각한다.
따라서 검정통계량 ZSR의 절대값이 Z1-α/2보다 크면 귀무가설을 기각하여 시계열자료에 증가하거나 감소하는 단조경향성이 존재함을 나타낸다.
Tables 2 and 3에는 본 연구에서 사용된 관측소별 년총 강우량에 대한 기술통계량 자료를 나타내었으며, 일부 관측소를 제외한 대부분의 지점에서 RCP 농도가 증가할수록 강우의 평균 및 분산이 증가함을 알 수 있다.
Table 4에는 SET1-OM 및 SET2-OY에 대한 사전절차를 거친 경향성 분석결과를 수록하였다. 유의수준 5%에서 SET1-OM의 4개 요소(현서 3월 및 11월, 장천 5월, 신천 5월)와 SET2-OY의 1개 요소(장천)가 기각되어 경향성이 있음을 알 수 있었으며, 유의수준 10%에서는 이외에 SET1-OM의 6개 요소가 추가로 기각되었음을 알 수 있다. 특히 SET2-OY는 현서지점을 제외하고는 약간 증가하는 경향을 나타냈으나 통계적으로 유의하지는 않았으며, 장천 지점은 유의수준 5%에서도 증가하는 경향을 보였다.
유의수준 5%에서 SET1-OM의 4개 요소(현서 3월 및 11월, 장천 5월, 신천 5월)와 SET2-OY의 1개 요소(장천)가 기각되어 경향성이 있음을 알 수 있었으며, 유의수준 10%에서는 이외에 SET1-OM의 6개 요소가 추가로 기각되었음을 알 수 있다. 특히 SET2-OY는 현서지점을 제외하고는 약간 증가하는 경향을 나타냈으나 통계적으로 유의하지는 않았으며, 장천 지점은 유의수준 5%에서도 증가하는 경향을 보였다.
Figs. 3 and 4를 보면 낙동강 대권역에 대한 면적평균강우량의 월별 분석 결과는 MK검정 및 SR검정 모두 단조경향성의 존재에 대한 통계적으로 유의한 결과를 보여주지 않고 있어, 특징적인 경향성이 존재하지 않는다는 결과를 알 수 있었다.
Table 5를 보면, 유의수준 5%에서는 SET3-FM의 10개 요소가 기각되었고, SET4-FY의 7개 요소가 기각되었음을 알 수 있었다. 또한 유의수준 10%에서는 SET3-FM의 8개 요소 및 SET4- FY의 6개 요소가 추가로 기각되었음을 알 수 있었다. 따라서 RCP 4.
또한 유의수준 10%에서는 SET3-FM의 8개 요소 및 SET4- FY의 6개 요소가 추가로 기각되었음을 알 수 있었다. 따라서 RCP 4.5 시나리오에 의한 미래강우는 과거 강우에 비해 경향성을 나타내는 요소가 상당히 증가되었음을 알 수 있었으며, 통계적으로 의미있는 범주 내에서 강우의 증가 추세가 과거 강우자료에 비해 확연히 나타남을 알 수 있었다. 특히 월별로 보면 7월의 경우 21개 관측소 중 14개 관측소가 유의수준 10%에서 증가되는 추세를 나타내어 7월의 강우증가추세가 뚜렷해짐을 파악할 수 있었다.
Table 6을 보면, 유의수준 5%에서는 SET3-FM의 22개 요소가 기각되었고, SET4- 의수준FY의11개요소가기각되었으며, 유의수준 10%에서는 SET3- FM의 18개 요소 및 SET4-FY의 2개 요소가 추가로 기각되어 RCP 4.5보다도 뚜렷한 강우의 증가 추세를 확인할 수 있었다. 특히 RCP 8.
여름철인 7월의 경우 강우 증가의 추세가 매우 두드러지게 나타났으며, 이후 9월과 10월을 기점으로 감소하는 추세를 보였다. Fig. 6에서 3월에서 12월의 강수 증가 패턴은 RCP 4.5와 상당히 비슷하였으나 관측소별로 매우 큰 차이를 보임을 알 수 있었고, RCP 4.5에 비해 1월과 2월의 강우 증가 추세가 매우 뚜렷하였다.
PW 기법과 TFPW 기법의 비교에 있어서 PW 기법의 경우 자기상관성을 제거할 때 선형경향성(β)도 함께 제거하게 되어 단조경향성이 있음에도 이를 검출하지 못할 수 있는 오류를 범하게 되므로 매우 낮은 검정통계량이 산정됨을 볼 수 있다. 그러나 TFPW 기법을 적용하면 자기상관 관계를 제거하면서도 선형경향성은 보존하게 되므로 선형경향성을 유지시킬 수 있기 때문에 PW 기법보다 합리적인 검정통계량을 산정하게 됨을 알 수 있었다.
또한 장천지점 8월에 있어 PW 기법의 경우 양의 상관성과는 반대로 경향성을 과도하게 추정하였으며 TFPW 기법은 양의 상관성과 마찬가지로 기존 시계열자료의 선형 경향성을 비슷하게 유지하며 시계열자료의 자기상관성을 잘 제거하고 있음을 확인할 수 있다. Fig.
7에 신천, 장천, 수곡2 지점 강우량의 자기상관도(autocorrelogram)를 TFPW 기법을 적용하기 전과후로 각각 나타내었다. TFPW 기법을 적용하기 전에도 유의한 자기상관성은 주로 lag-1에서 나타났으며, TFPW 기법을 적용한 결과 다른 지체시간에는 큰 영향을 주지 않고 lag-1 자기상관성이 비교적 잘 제거됨을 확인하였다.
1) 낙동강 대권역의 과거 강우자료에 대한 경향성 분석 결과 대부분의 경우 유의하지 않은 경향성을 나타내었다. 월별로 분석한 결과 4월과 5월 사이 및 9월과 10월 사이를 중심으로 강수패턴이 변화하는 것을 알 수 있었다.
1) 낙동강 대권역의 과거 강우자료에 대한 경향성 분석 결과 대부분의 경우 유의하지 않은 경향성을 나타내었다. 월별로 분석한 결과 4월과 5월 사이 및 9월과 10월 사이를 중심으로 강수패턴이 변화하는 것을 알 수 있었다. 또한 연총강우량의 경우 대부분이 약간 증가하는 경향을 나타내어 통계적으로 유의하지는 않았으나, 장천지점의 경우는 유의수준 5%에서 통계적으로 유의한 경향성을 나타냈다.
월별로 분석한 결과 4월과 5월 사이 및 9월과 10월 사이를 중심으로 강수패턴이 변화하는 것을 알 수 있었다. 또한 연총강우량의 경우 대부분이 약간 증가하는 경향을 나타내어 통계적으로 유의하지는 않았으나, 장천지점의 경우는 유의수준 5%에서 통계적으로 유의한 경향성을 나타냈다.
2) RCP 4.5 시나리오의 경우 과거 강우자료에 비해 강우량의 변동시기가 빨라졌고 특히 7월의 강우 증가 추세가 뚜렷함을 파악할 수 있었으며, 특히 RCP 8.5시나리오의 경우에는 겨울철에 해당되는 2월의 강우 증가추세가 뚜렷해지는 현상을 파악할 수 있었다. 또한 연총강우량은 두 시나리오 모두 증가하는 경향을 보였으며 RCP 8.
5시나리오의 경우에는 겨울철에 해당되는 2월의 강우 증가추세가 뚜렷해지는 현상을 파악할 수 있었다. 또한 연총강우량은 두 시나리오 모두 증가하는 경향을 보였으며 RCP 8.5 시나리오의 경우 유의수준 0.05에서 RCP 4.5 시나리오에 비해 심한 증가추세를 나타냄을 알 수 있었다.
3) 시계열자료의 자기상관관계는 경향성분석의 수행에 있어 오류를 발생시킨다. 따라서 본 연구에서는 TFPW 기법과 PW 기법을 비교분석함으로써 TFPW 기법이 PW 기법에 비해 선형경향성을 비교적 잘 유지하며 자기상관관계에 의한 영향을 제거할 수 있음을 확인 하였다.
3) 시계열자료의 자기상관관계는 경향성분석의 수행에 있어 오류를 발생시킨다. 따라서 본 연구에서는 TFPW 기법과 PW 기법을 비교분석함으로써 TFPW 기법이 PW 기법에 비해 선형경향성을 비교적 잘 유지하며 자기상관관계에 의한 영향을 제거할 수 있음을 확인 하였다. 따라서 향후 경향성 분석의 연구에 있어서도 본 연구에서 제시한 TFPW 기법을 활용하면 보다 합리적인 연구를 진행할 수 있을 것으로 판단된다.
4) 마지막으로 본 연구에서는 SMK 기법을 통해 경향성 시작시기를 파악하였으며 RCP 4.5 시나리오에 비해 RCP 8.5 시나리오의 경우가 강우 증가의 경향성 시작시기가 빠르게 나타나는 것을 확인하였다.
후속연구
따라서 본 연구에서는 TFPW 기법과 PW 기법을 비교분석함으로써 TFPW 기법이 PW 기법에 비해 선형경향성을 비교적 잘 유지하며 자기상관관계에 의한 영향을 제거할 수 있음을 확인 하였다. 따라서 향후 경향성 분석의 연구에 있어서도 본 연구에서 제시한 TFPW 기법을 활용하면 보다 합리적인 연구를 진행할 수 있을 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
t-검정 같은 모수적 검정은 무엇에 기반을 두고 있는가?
일반적으로 단조경향성은 모수적 검정(Parametric test) 과 비모수적 검정(Non-parametric test)으로 구분할 수 있다. t-검정 같은 모수적 검정은 모집단의 가정 등과 같은 특정한 조건에 기반을 두고 수행되는 경우가 많다. 그러나 수질자료나 수문자료의 경우 모집단이 정규분포를 따르지 않는 경우가 많으며, 자료의 특성과 측정 장비의 오류로 정확한 값을 알 수 없는 경우가 대부분인데, 이와 같이 해당 자료가 모수적 검정의 기본조건을 충족하지 않는 경우의 모수적 검정은 검정력의 신뢰성이 감소되는 것이 일반적이다.
단조경향성은 무엇으로 구분할 수 있는가?
일반적으로 단조경향성은 모수적 검정(Parametric test) 과 비모수적 검정(Non-parametric test)으로 구분할 수 있다. t-검정 같은 모수적 검정은 모집단의 가정 등과 같은 특정한 조건에 기반을 두고 수행되는 경우가 많다.
수질자료나 수문자료의 경우 t-검정 같은 모수적 검정이 가진 단점은?
t-검정 같은 모수적 검정은 모집단의 가정 등과 같은 특정한 조건에 기반을 두고 수행되는 경우가 많다. 그러나 수질자료나 수문자료의 경우 모집단이 정규분포를 따르지 않는 경우가 많으며, 자료의 특성과 측정 장비의 오류로 정확한 값을 알 수 없는 경우가 대부분인데, 이와 같이 해당 자료가 모수적 검정의 기본조건을 충족하지 않는 경우의 모수적 검정은 검정력의 신뢰성이 감소되는 것이 일반적이다. 이와 반대로 비모수적 검정은 수문시계열자료에서 종종 나타나는 자료의 비정규성(non-normality), 결측값(missing values) 및 계절성(seasonality) 등을 모수적 검정에 비해 보다 유동성 있게 고려할 수 있다는 장점이 있다(Hirsch and Slack, 1984).
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