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신경망 기법을 이용한 기후변화에 따른 미래 확률적설량 산정
Estimation of Frequency Based Snowfall Depth Considering Climate Change Using Neural Network
- 김연수;
- 김수전;
- 강나래;
- 김태균;
- 김형수
초록
전 지구적으로 발생하고 있는 잦은 기상이변과 기후변화의 가속화로 자연재해 발생빈도 및 피해규모는 증가하고 있다. 이러한 기상이변은 우리나라 또한 예외가 아니며 최근 한반도에서 발생한 적설로 인하여 많은 인명과 재산피해가 증가하고 있다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 KMA-RegCM3 모형과 기후변화 시나리오를 바탕으로 관측 및 미래의 기온과 강수량를 이용하여 적설량을 산정하였다. 대표 기상관측소 18개 대상지점의 목표기간별(목표기간 I: 1971~2010년, 목표기간 II: 2011~2040년, 목표기간 III: 2041~2070년,목표기간 IV: 2071~2100년) 일 적설량을 토대로 빈도별(50년, 80년, 100년, 200년) 확률적설량을 산정하였다. 미래 적설량 예측은 기상인자들의 복잡한 비선형 조합으로 발생하기 때문에 적설량에 영향을 미치는 기온과 강수량의 비선형 과정들을 고려할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 적설량 예측 모형을 구성하였다. 기후변화에 따른 확률적설량의 평균 증감률은 목표기간 I을 기준으로 약 6~18%정도 감소하며, 목표기간 II, III, IV로 진행될수록 확률적설량의 증감률은 지속적으로 감소하는 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 기후변화를 고려한 목표기간별 적설량 산정과 관련 방재기준의 재설정을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
키워드
기후변화; 확률적설량; 신경망모형; SRES 시나리오; Climate change; Frequency based snowfall depth; Neural network model; SRES Scenario
- 제목
- 신경망 기법을 이용한 기후변화에 따른 미래 확률적설량 산정
- 제목 (타언어)
- Estimation of Frequency Based Snowfall Depth Considering Climate Change Using Neural Network
- 저자
- 김연수; 김수전; 강나래; 김태균; 김형수
- 발행일
- 2014
- 저널명
- 한국방재학회논문집
- 권
- 14
- 호
- 1
- 페이지
- 93 ~ 107
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국방재학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 15 페이지
- ISSN
- E 2287-6723
P 1738-2424