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제안 방법
- 추계학적 모의 방법인 LARS-WG는 현재 관측치를 기준으로 CASE 2, 3의 각각의 상대적 변화량을 비교하여 미래 시나리오에 반영하는 방법을 이용한다. 또, 축소기법을 적용한지 않은 경우 GCM 자료를 직접 시나라오로 적용한 경우를 비교하기 위해 모의 조건에 맞는 추계학적 모형에 적용하여 가상 시나리오를 추가하였다. 대상지점으로 선정한 우포늪에는 기상관측소가 설치되어 있지 않아 우포늪 주변의 4곳 (밀양, 진주, 영천, 합천)의 기상관측소를 대상으로 역거리법을 적용하여 우포늪의 관측 기상자료를 산정하였다.
- 본 연구에서는 SDSM, LARS-WG, ANN을 이용하여 우포늪을 기준으로 축소기법을 적용하여 각각의 결과를 비교하였다. 연평균 강수량은 SDSM이 각각 CASE1에서 CASE 2와 CASE 3에서 각각 34.
- 본 연구에서는 우포늪의 수문 관측 자료와 격자 기상 자료(NCEP)를 바탕으로, 앞에서 설명한 각 기법을 적용하여 CCCMA에서 제공하는 A2 시나리오 기반의 GCM을 축소하여 미래의 기후 시나리오를 모의한 후 기후변화로 인한 강수, 온도, 건조기간, 습윤기간을 월 별로 분석하였다.
- 본 연구에서는 통계적 기법 중 3 가지를 활용하여 비교 분석하였다.
- 본 연구에서는 우포늪의 수문 관측 자료와 격자 기상 자료(NCEP)를 바탕으로, 앞에서 설명한 각 기법을 적용하여 CCCMA에서 제공하는 A2 시나리오 기반의 GCM을 축소하여 미래의 기후 시나리오를 모의한 후 기후변화로 인한 강수, 온도, 건조기간, 습윤기간을 월 별로 분석하였다. 축소기법의 적용을 위하여 지점관측자료 격자관측자료 전지구 모형(GCM)를 관측기간인(CASE1, 1973~2008), CASE2(2051~2080), CASE3(2081~2100)로 구분하여 기후시나리오를 작성하였다. 이 자료 중 지점 관측 값과 격자관측 값을 통해 매개변수를 추정하여 전지구 모형(GCM)으로부터 지점 기상 모의 자료를 산출함으로써 실제 관측 값과 비교가 가능하다.
대상 데이터
- 또, 축소기법을 적용한지 않은 경우 GCM 자료를 직접 시나라오로 적용한 경우를 비교하기 위해 모의 조건에 맞는 추계학적 모형에 적용하여 가상 시나리오를 추가하였다. 대상지점으로 선정한 우포늪에는 기상관측소가 설치되어 있지 않아 우포늪 주변의 4곳 (밀양, 진주, 영천, 합천)의 기상관측소를 대상으로 역거리법을 적용하여 우포늪의 관측 기상자료를 산정하였다.
- 본 연구에서는 일반적으로 사용되는 통계학적 축소기법을 활용하여 우포늪의 중심 지점(위도 35°33', 경도 128°25')으로 GCM을 축소하였으며 축소기법에 필요한 일 단위 평균온도, 최대, 최소 온도, 강우량, 상대습도, 절대습도, 비습도, 해수면 평균온도 등에 해당하는 NCEP 데이터를 NOAA Climate Monitoring and Diagnostics Laboratory에서 제공받아 사용하였다.
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