1970년대 이후, 우리나라는 산업화에 따른 급격한 도시화가 이루어졌다. 본 논문에서는 우리나라의 대표적인 도시인 서울특별시 및 6대 광역시의 1973년부터 2003년까지의 31개년의 강우량 자료를 이용하여 강우량의 변화에 대하여 분석하였다. 또한 강우량의 변화는 도시화 이외에도 엘니뇨 등의 기상 변화와 각종 기상 이변에도 큰 영향을 받으므로 도시 지역과 비교할 수 있는 비도시 지역을 선정하여 도시 지역의 강우량 변화와 비도시지역의 강우량 변화를 비교 분석하였다. 도시 지역과 비도시 지역의 연강우량, 여름 강우량, 지속 시간 1시간 및 24시간 연최대 강우량에 대해 통계적인 분석을 수행하였다. 그 결과, 도시 지역에서의 여름($6\~9$월) 강우량의 증가가 비도시 지역에 비해 두드러졌다.
1970년대 이후, 우리나라는 산업화에 따른 급격한 도시화가 이루어졌다. 본 논문에서는 우리나라의 대표적인 도시인 서울특별시 및 6대 광역시의 1973년부터 2003년까지의 31개년의 강우량 자료를 이용하여 강우량의 변화에 대하여 분석하였다. 또한 강우량의 변화는 도시화 이외에도 엘니뇨 등의 기상 변화와 각종 기상 이변에도 큰 영향을 받으므로 도시 지역과 비교할 수 있는 비도시 지역을 선정하여 도시 지역의 강우량 변화와 비도시지역의 강우량 변화를 비교 분석하였다. 도시 지역과 비도시 지역의 연강우량, 여름 강우량, 지속 시간 1시간 및 24시간 연최대 강우량에 대해 통계적인 분석을 수행하였다. 그 결과, 도시 지역에서의 여름($6\~9$월) 강우량의 증가가 비도시 지역에 비해 두드러졌다.
Since 1970s, rapid industrialization brought urbanization nationwide. In this paper, precipitation changes have been studied for Seoul and other 6 major cities using 31 years of precipitation data from 1973 to 2003. In addition, to consider the other global climatic impacts including El Nino events,...
Since 1970s, rapid industrialization brought urbanization nationwide. In this paper, precipitation changes have been studied for Seoul and other 6 major cities using 31 years of precipitation data from 1973 to 2003. In addition, to consider the other global climatic impacts including El Nino events, precipitation change comparisons have been made between urban and rural areas. Thus, statistical analysis methods have been adopted for annual precipitation, summer precipitation, 1 hour annual maxima series, and 24 hour annual maxima series for both urban and rural areas. The result yields that annual and summer precipitation have been increased in urban areas compare to rural areas.
Since 1970s, rapid industrialization brought urbanization nationwide. In this paper, precipitation changes have been studied for Seoul and other 6 major cities using 31 years of precipitation data from 1973 to 2003. In addition, to consider the other global climatic impacts including El Nino events, precipitation change comparisons have been made between urban and rural areas. Thus, statistical analysis methods have been adopted for annual precipitation, summer precipitation, 1 hour annual maxima series, and 24 hour annual maxima series for both urban and rural areas. The result yields that annual and summer precipitation have been increased in urban areas compare to rural areas.
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문제 정의
밭 등의 지역이 대단위 공장부지, 택지, 도로 등으로 바뀌며, 거주 인구의 급격한 증가를 말한다. 본 연구에서는 우리나라의 대표적인 도시지 역인 서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산 의 강우량의 변화를 1973년부터 2003년까지 분석하여 도시화에 따른 강우량의 변화량을 분석하였다. 또한 도 시지역 강우 특성을 비교적 도시화가 진행되지 않은 도시 근교에 위치한 양평, 통영, 의성, 이천, 정읍, 금산, 울진의 강우량 변화량과 비교.
가설 설정
분석 대상 지역의 연강우량, 여름강우량, 지속시간 1시간 및 24시간 최대 강우량을 추출하여 통계적 방법을 통해 그 변화량을 분석하였다. 통계적 분석 방법으로는 31개년의 강우량 자료를 시간에 따라 3등분하여 시간에 따른 강우량 변화를 고찰하였으며, 추출된 강우 자료가 변동점이 존재한다는 가정 하에 변동성 분석을 실시하였다.
강우량 자료는 시간이 지남에 따라 증가한다는 가설을 세우고 자료의 변동성을 분석하였다. 시계열 자료의 변동성을 검정하는 Mann-Whitney U 검정, T 검정, Modified T 검정, Sign 검정을 이용하여 자료의 변동점 을 판단하여 변동점 전후의 강우량을 비교하였다.
제안 방법
본 연구에서는 우리나라의 대표적인 도시지 역인 서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산 의 강우량의 변화를 1973년부터 2003년까지 분석하여 도시화에 따른 강우량의 변화량을 분석하였다. 또한 도 시지역 강우 특성을 비교적 도시화가 진행되지 않은 도시 근교에 위치한 양평, 통영, 의성, 이천, 정읍, 금산, 울진의 강우량 변화량과 비교.고찰하였다.
선정 된 도시 및 비도시 지역의 1973년 1월 1일부터 2003년 12월 31일까지 매시간 강우량 자료를 이용하여 각 지점별로 연강우량과 여름(6~9월)강우량 및 지속시간 1시간 및 24시간 최대 강우량을 추출하였다. 계 절별 강우 중에서 여름철의 강우량만을 분석한 이유는 우리나라에서 발생하는 강우량의 2/3 이상이 여름철인 6~9월 사이에 발생하기 때문이다.
분석 대상 지역의 연강우량, 여름강우량, 지속시간 1시간 및 24시간 최대 강우량을 추출하여 통계적 방법을 통해 그 변화량을 분석하였다. 통계적 분석 방법으로는 31개년의 강우량 자료를 시간에 따라 3등분하여 시간에 따른 강우량 변화를 고찰하였으며, 추출된 강우 자료가 변동점이 존재한다는 가정 하에 변동성 분석을 실시하였다.
도시화에 따른 강우량의 변화는 시간과 밀접한 관계가 있다. 따라서 추출 된 강우량 자료를 3등분하여 그 변화량을 분석하였다. 분석 방법은 임의로 구분된 기간에 따른 평균을 이용하여 도시 지역과 비도시지역을 비교하였다.
분석 방법은 임의로 구분된 기간에 따른 평균을 이용하여 도시 지역과 비도시지역을 비교하였다. 또한, 지역에 따라 강우량이 다르므로 Z-score를 이용하여 자료를 표준화하여 비교하였다.
그러나 시간 최대 강우량의 경우, 분석 지역의 강우량이 증가한다고 뚜 렷하게 분석되지 못하였다. 아래의 표에서 대상 지역의 강우량이 시간의 흐름에 따라 꾸준히 증가하지 못하고 감소한 지역은 지역이름의 배경을 회색으로 처리하였으며, 도시화 지역의 증가량이 비도시화 지역의 증가 량보다 크지 못한 곳은 비교부분의 배경을 회색으로 처리하였다.
대상 지역의 변동성 분석을 실시하여 변동점 전.후의 강우량의 평균을 비교하였다.
대상 지역의 변동성 분석을 실시하여 변동점 전.후의 강우량의 평균을 비교하였다. 아래의 그림은 변화량 은 그래프로 표시한 것이다.
도시 지역인 서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산의 강우량을 비도시지역인 양평, 통영, 의성, 이천, 정 읍, 금산, 울진의 강우량과 비교 분석하였다. 비교 대상은 대상 지점의 연강우량과 여름 강우량, 지속시간 1시간 및 24시간 강우량 자료를 추출하여 분석하였다.
도시 지역인 서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산의 강우량을 비도시지역인 양평, 통영, 의성, 이천, 정 읍, 금산, 울진의 강우량과 비교 분석하였다. 비교 대상은 대상 지점의 연강우량과 여름 강우량, 지속시간 1시간 및 24시간 강우량 자료를 추출하여 분석하였다. 분석 결과, 다음의 2가지 사실이 도출되었다.
데이터처리
따라서 추출 된 강우량 자료를 3등분하여 그 변화량을 분석하였다. 분석 방법은 임의로 구분된 기간에 따른 평균을 이용하여 도시 지역과 비도시지역을 비교하였다. 또한, 지역에 따라 강우량이 다르므로 Z-score를 이용하여 자료를 표준화하여 비교하였다.
강우량 자료는 시간이 지남에 따라 증가한다는 가설을 세우고 자료의 변동성을 분석하였다. 시계열 자료의 변동성을 검정하는 Mann-Whitney U 검정, T 검정, Modified T 검정, Sign 검정을 이용하여 자료의 변동점 을 판단하여 변동점 전후의 강우량을 비교하였다.
성능/효과
추출한 강우량 자료를 분석한 결과, 연강우량과 여름 강우량은 도시지역에서 증가량이 더 많은 것으로 분 석되었다. 그러나 시간 최대 강우량의 경우에는 그 증가 경향이 대상 지역들에서 뚜렷한 결과를 보여주지 못 하였다.
그러나 시간 최대 강우량의 경우에는 그 증가 경향이 대상 지역들에서 뚜렷한 결과를 보여주지 못 하였다. 유의 할 점은 광주와 정읍 사이의 여름 강우량과 대전과 금산 사이의 24시간 연최대 강우량의 증가 량은 도시지역인 광주와 대전이 더 큰 것으로 분석되었으나, 자료의 표준화를 통한 비교에서는 비도시지역인 정읍과 금산의 증가률이 더 큰 것으로 분석되었다.
그러나 연강우량과 여름 강우량은 시간의 경과에 따라 대체로 증가하고 있으나 시간 최대 강우량은 그 증 가량이 뚜렷하지 못한 것으로 나타났다. 변동성 분석을 통해 연강우량은 울산과 울진, 여름 강우량은 부산과 통영, 울산과 울진을 제외하고 모든 지점에서 도시 지역이 비도시 지역에 비해 변동점 전후의 강우량 증가량 이 큼을 알 수 있다. 또한, 변동점을 전후로 도시 지역에서는 37.
변동성 분석을 통해 연강우량은 울산과 울진, 여름 강우량은 부산과 통영, 울산과 울진을 제외하고 모든 지점에서 도시 지역이 비도시 지역에 비해 변동점 전후의 강우량 증가량 이 큼을 알 수 있다. 또한, 변동점을 전후로 도시 지역에서는 37.52%의 강우량 증가를 보였으며 비도시 지역 에서는 32.05%의 강우량 증가를 보였다. 이는 도시 지역이 비도시 지역에 비해 약 5.
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