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[국내논문] 상호작용이 고려된 다중회귀분석을 이용한 미래 최심신적설 빈도 분석
Frequency Analysis of Future Maximum Fresh Snow Depth using Multiple Regression Model with Interaction 원문보기

한국방재학회논문집 = Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation, v.16 no.2, 2016년, pp.369 - 376  

박희성 (한국건설기술연구원 수자원.하천연구소) ,  정상만 (공주대학교 건설환경공학부) ,  정건희 (호서대학교 건축토목환경공학부 토목공학전공)

초록
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겨울철 자연재해 중 가장 큰 피해를 야기하는 대설에 의한 인명과 재산피해 발생 빈도가 높아짐에 따라, 전국의 최심신적설량의 분포 및 미래 변화 경향에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 400년 제어적분을 적용한 RCP 2.6, 4.5, 6.0, 8.5 시나리오 기반의 한반도 전망자료에 따른 미래 최심신적설량의 빈도별 변화를 예측하기 위한 다중회귀모형을 구축하였다. 강수량, 일평균기온, 일최고기온, 일최저기온을 독립변수로 이용하였으며, 강수량과 일평균기온의 상호작용을 고려하기 위해 두 변수의 곱을 포함하는 항을 추가한 다중회귀모형을 구축하였다. 전국 74개 기상관측소의 자료를 이용하여 모형의 적합도를 검증하였으며, 기후변화 시나리오에 적용하여 10년, 30년, 50년, 100년 빈도별 최심신적설량을 계산하고 비교하였다. 그 결과 다중선형회귀모형에 비해 상호작용을 고려한 다중회귀모형의 예측력이 훨씬 우수하였다. 계산된 결과의 빈도별 최심신적설량이 미래에 다소 감소하는 경향을 보이기는 하였지만, 큰 변화는 없었으며, 특히 신적설량이 많은 지역의 분포가 동일한 것으로 계산되었다. 이는 각 관측소별 절대적인 값의 변화보다는 기후변화 시나리오에 따른 최심신적설량의 변화 경향을 보여주고 있으며, 강수량과 기온이 정확하게 예측된다면 최심신적설량도 매우 합리적으로 예측이 가능함을 보여준다고 할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

As the frequency of snowfall inducing life loss and property damages increases, many researches to calculate future maximum fresh snow depth and trend have been implemented. In this study, 400-year pre-industrial climate control simulated RCP 2.6, 4.5, 6.0, 8.5 climate change scenario for Korean Pen...

Keyword

#기후변화 시나리오   #다중회귀분석   #상호작용   #신적설량 빈도해석   #최심신적설량  

참고문헌 (10)

  1. Wea. Forecasting 23 644 2008 10.1175/2007WAF2006080.1 

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  2. Journal of the Korean Geographical Society 43 1 2008 

  3. Korean Meteorological Society 16 33 2006 

  4. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 14 188 2011 10.11108/kagis.2011.14.3.188 

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  5. Journal of Korean Society of Hazard Mitigation 14 93 2014 

  6. Journal of the Korean Meteorological Society 43 161 2007 

  7. J. Korean Soc. Hazard Mitig. 14 365 2014 10.9798/KOSHAM.2014.14.6.365 

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  8. Wea. Forecasting 18 264 2003 10.1175/1520-0434(2003)018 2.0.CO;2 

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  9. Wea. Forecasting 22 676 2007 10.1175/WAF1000.1 

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  10. Wea. Forecasting 21 94 2006 10.1175/WAF903.1 

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