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학술저널
저자정보
송영훈 (서울과학기술대학교 건설시스템공학과) 정은성 (서울과학기술대학교 건설시스템공학과) 성장현 (국토교통부 한강홍수통제소)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회논문집 한국수자원학회논문집 제52권 제5호
발행연도
2019.1
수록면
337 - 347 (11page)

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본 연구에서는 미래 기후예측을 위하여 활용되는 전지구모형(general circulation model, GCM) 중 우리나라에 적합한 대표 GCM을 선정하는 방법을 제시하였다. 이에 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상 관측소로 지점 규모로 상세화를 하여 관측강수와 비교하였다. GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위하여 6가지 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였고, 성능 지표를 비교하여 대표 편이보정방법을 선정하였다. 편이보정된 GCM 모의 결과에 대한 성능을 계산하고 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 방법을 이용하여 가장 우수한 GCM을 선정하였다. 그 결과 편이보정방법을 NPT (Non-Parametric Transformation) 방법 중 EQ (Empirical Quantile) 방법이 선정되었고, TOPSIS 성능 평가 결과, GISS-E2-R이 가장 우수하였다. 그 다음으로 우수한 GCM을 순서대로 제시하면 MIROC5, CSIRO-Mk3-6-0, CCSM4 이었다. 향후 더 많은 GCM 자료를 이용한다면 보다 보편적인 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
#전지구모형

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Ahmed, K. / 2019 / Climate change uncertainties in seasonal drought severityarea-frequency curves: Case of arid region of pakistan / Journal of Hydrology 570:473~485 google schola Amit, Y. / 1997 / Shape quantization and recognition with randomized trees / Neural Computation 9(7):1545~1588 google schola Breiman, L. / 2001 / Random forest / Machine Learning 45(1):5~32 google schola Cannon, A. J. / 2008 / Probabilistic multisite precipitation downscaling by an expanded Bernoulli-gamma density network / Journal of Hydrometeorology 9:1284~1300 google schola Cannon, A. J. / 2012 / Neural networks for probabilistic environmental prediction: Conditional Density Estimation Network Creation and Evaluation (CaDENCE) in R / Computers & Geosciences 41:126~135 google schola

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