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NTIS 바로가기주관연구기관 | 건국대학교 산학협력단 |
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연구책임자 | 김성준 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2009-04 |
과제시작연도 | 2007 |
주관부처 | 과학기술부 |
사업 관리 기관 | 한국과학재단 Korea Science and Engineering Foundtion |
등록번호 | TRKO201000013089 |
과제고유번호 | 1355049997 |
사업명 | 특정기초연구지원사업 |
DB 구축일자 | 2013-04-18 |
키워드 | 인공신경망 모형.기후변화.농업수자원 영향평가.역전파 알고리즘.미래 기상.토지이용.식생자료.민감도 분석.농업용 저수지 운영방안.논의 저류능.artificial neural network.climate change.assessment impact on agricultural water resource.back-propagation.GCCM3.1/T63.future meteorological.land use vegetation data.sensitivity analysis.operation method of agricultural reservoir.paddy storage capacity. |
- 인공신경망 모형을 이용한 유역단위 기후변화 상세 시나리오 추정기법 제시
- CGCM3.1/T63 SRES B1 프로젝션 시나리오를 이용한 일누적강수량 추정
- CGCM3.1/T63 SRES B1 프로젝션 시나리오를 이용한 일평균온도 추정
- 기후변화를 고려한 농업수자원 영향평가 모델링 기법 정립
- 기후변화를 고려한 농업수자원 영향평가 분석
- 기후변화에 대비하는 농업용 저수지 운영방안 제시
- 논의 홍수방어능력 검토
- Basin-wide climate change scenario estimation method presentation using the artificial neural network(ANN).
- Daily accumulation precipitation estimation using the CGCM3.1/T63 SRES B1(projection) scenario.
- Daily mean temperature estimation using the CGCM3.1/T63 SRES B1(projection) scenario
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