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NTIS 바로가기Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.51 no.11 suppl., 2018년, pp.1067 - 1078
온일상 (서울대학교 자연과학대학 통계학과) , 김용대 (서울대학교 자연과학대학 통계학과) , 김영오 (서울대학교 공과대학 건설환경공학부)
Water resources projection typically consists of several stages including emission scenarios, global circulation models (GCMs), downscaling techniques, and hydrological models, and each stage is a source of total uncertainty in water resources projection. Several studies proposed methods to quantify...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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분산분석 방법은 무엇인가? | 가장 널리 활용되는 모형은 분산분석 (analysis of variance, ANOVA) 모형으로 결과에 미치는 요인이 다양할 때, 개별 요인의 영향력을 분석하는데 널리 활용 되는 통계 모형이다. 분산분석 방법은 수자원 전망값의 분산 (variance)을 전망 단계의 주효과(main effect)와 전망 단계들 사이의 교호작용 효과(interaction effect), 그리고 오차(error) 에 의한 분산으로 분해한다. Yip et al. | |
분산분석 (analysis of variance, ANOVA) 모형이란 무엇인가? | 이와 같은 지식의 불완전성으로 인해 불확실성 분해는 일반적으로 적절한 확률적 가정을 내포하는 통계 모형을 통해 이루어진다. 가장 널리 활용되는 모형은 분산분석 (analysis of variance, ANOVA) 모형으로 결과에 미치는 요인이 다양할 때, 개별 요인의 영향력을 분석하는데 널리 활용 되는 통계 모형이다. 분산분석 방법은 수자원 전망값의 분산 (variance)을 전망 단계의 주효과(main effect)와 전망 단계들 사이의 교호작용 효과(interaction effect), 그리고 오차(error) 에 의한 분산으로 분해한다. | |
기후 변화에 따른 수자원 전망 단계는 무엇인가? | 기후 변화에 따른 수자원 전망은 여러 단계의 시나리오, 모형, 기법 등을 조합하여 이루어진다. 일반적으로 온실 가스 배출을 예측하는 배출 시나리오(emission scenario), 미래 기후에 대한 전지구적 순환모형(global circulation model, GCM), 전지구적 순환 모형으로 예측한 기후를 특정 지역의 기후로 변환하기 위한 상세화 기법(downscaling technique), 그리고 예측된 기후에서 유량 변동을 계산하는 수문 모형(hydrological model) 등의 단계로 구성된다. Fig. |
Bosshard, T., Carambia, M., Goergen, K., Kotlarski, S., Krahe, P., Zappa, M., and Schar, C. (2013). "Quantifying uncertainty sources in an ensemble of hydrological climate-impact projections." Water Resources Research, Vol. 49, No. 3, pp. 1523-1536.
Chen, J., Brissette, F. P., Poulin, A., and Leconte, R. (2011). "Overall uncertainty study of the hydrological impacts of climate change for a Canadian watershed." Water Resources Research, Vol. 47, No. 12.
Deque, M., Rowell, D. P., Luthi, D., Giorgi, F., Christensen, J. H., Rockel, B., Jacob, D., Kjellstrom, E., de Castro, M., and van den Hurk, B. (2007). "An intercomparison of regional climate simulations for Europe: assessing uncertainties in model projections." Climatic Change, Vol. 81, No. 1, pp. 53-70.
Dessai, S., and Hulme, M. (2007), "Assessing the robustness of adaptation decisions to climate change uncertainties: A case study on water resources management in the east of England." Global Environmental Change, Vol. 17, No. 1, pp. 59-72.
Dobler, C., Hagemann, S., Wilby, R., and Stotter, J. (2012). "Quantifying different sources of uncertainty in hydrological projections in an alpine watershed." Hydrology and Earth System Sciences, Vol. 16, No. 11, pp. 4343-4360.
Gardner, M. W., and Dorling, S. (1998). "Artificial neural networks (the multilayer perceptron): a review of applications in the atmospheric sciences." Atmospheric Environment, Vol. 32, No. 14. pp. 2627-2636.
Gay, C., and Estrada, F. (2010). "Objective probabilities about future climate are a matter of opinion." Climatic Change, Vol. 99, No. 1-2, pp. 27-46.
Jones, R. N. (2000). "Managing uncertainty in climate change projections: issues for impact assessment." Climatic change, Vol. 45, No. 3-4, pp. 403-419.
Kay, A., Davies, H., Bell, V., and Jones, R. (2009). "Comparison of uncertainty sources for climate change impacts: flood frequency in England." Climatic Change, Vol. 92, No. 1, pp. 41-63.
Kilsby, C., Cowpertwait, P., O'connell, P., and Jones, P. (1998). "Predicting rainfall statistics in England and Wales using atmospheric circulation variables." International Journal of Climatology, Vol. 18, No. 5 pp. 523-539.
Kim, Y., Ohn, I., Lee, J.-K., and Kim, Y. O. (2017). "Generalizing uncertainty decomposition theory in climate change impact assessments." Unpublished manuscript.
Lee J. K. (2018). "Uncertainty analysis of quantitative rainfall estimation process based on hydrological and meteorological radars." Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 51, No. 5, pp. 439-449.
Lee J. K., (2013). Scenario Selection and Uncertainty Quantifcation for Climate Change Impact Assessments in Water Resources. PhD thesis, Seoul National University, Korea.
Lee, J. K., Kim, Y. O., and Kim, Y. (2017). "A new uncertainty analysis in the climate change impact assessment." International Journal of Climatology, Vol. 37, No. 10, pp. 3837-3846.
Lee, M. H., and Bae, D. H. (2016). "Future projection and uncertainty analysis of low flow on climate change in dam basins." Journal of Climate Change Research, Vol. 7, No. 4, pp. 407-419.
Mandal, S., and Simonovic, S. P. (2017). "Quantification of uncertainty in the assessment of future streamflow under changing climate conditions.", Hydrological Processes. Vol. 31, pp. 2076-2097.
Milly, P. C. D., Betancourt, J., Falkenmark, M., Hirsch, R. M., Kundzewicz, Z. W., Lettenmaier, D. P., and Stouffer, R. J. (2008). "Stationarity is dead: Whither water management?" Science, Vol. 319, No. 5863, pp. 573-574.
Minville, M., Brissette, F., and Leconte, R. (2008). "Uncertainty of the impact of climate change on the hydrology of a Nordic watershed." Journal of hydrology, Vol. 358, No. 1, pp. 70-83.
Moser, W. R. (1996). Linear models: a mean model approach. Academic Press, California, USA.
Nobrega, M., Collischonn, W., Tucci, C., and Paz, A. (2011). "Uncertainty in climate change impacts on water resources in the Rio Grande basin, Brazil." Hydrology and Earth System Sciences, Vol. 15, No. 2, pp. 585-595.
Raisanen, J. (2001). "CO2-induced climate change in CMIP2 experiments: Quantification of agreement and role of internal variability." Journal of Climate, Vol. 14, No. 9, pp. 2088-2104.
Sansom, P. G., Stephenson, D. B., Ferro, C. A., Zappa, G., & Shaffrey, L. (2013). "Simple uncertainty frameworks for selecting weighting schemes and interpreting multimodel ensemble climate change experiments." Journal of Climate, Vol. 26, No. 12, pp. 4017-4037.
von Storch H., and Zwiers, F. W. (1999) Statistical analysis in climate research. Cambridge University Press, UK.
Wilcox, R. R. (2011). Introduction to robust estimation and hypothesis testing. Academic press.
Wolock, D. M,. and McCabe, G. J. (1999). "Estimates of runoff using waterbalance and atmospheric general circulation models." Journal of the American Water Resources Association, Vol. 35, No. 6, pp. 1341-1350.
Yip, S., Ferro, C. A., Stephenson, D. B., and Hawkins, E. (2011). "A simple, coherent framework for partitioning uncertainty in climate predictions." Journal of Climate, Vol. 24, No. 17, pp. 4634-4643.
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