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| 최근접 이웃 탐색 기법을 활용한 일 단위 기후변화 시나리오 자료의 시간 단위 상세화 기법: 낙동강 유역 사례 연구 |
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이태우1, 김수전2, 이준형3, 강나래4, 윤정수5, 황석환6 |
1정회원, 인하대학교 토목공학과 박사과정
2정회원, 인하대학교 사회인프라공학과 교수
3인하대학교 스마트시티공학전공 박사수료
4정회원, 한국건설기술연구원 수자원하천연구본부 수석연구원
5정회원, 한국건설기술연구원 수자원하천연구본부 수석연구원
6정회원, 한국건설기술연구원 수자원하천연구본부 연구위원 |
| Hourly Downscaling of Daily Climate Projection Data for the Nakdong River Basin using the Nearest Neighbor Search Method |
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Taewoo Lee1, Soojun Kim2, Junhyeong Lee3, Narae Kang4, Jungsoo Yoon5, Seokhwan Hwang6 |
1Member, Ph.D. Student, Department of Civil Engineering, Inha University
2Member, Professor, Department of Civil Engineering, Inha University
3Ph.D. Candidate, Program in Smart City Engineering, Inha University
4Member, Senior Researcher, Department of Hydro Science and Engineering Research, Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology
5Member, Senior Researcher, Department of Hydro Science and Engineering Research, Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology
6Member, Research Fellow, Department of Hydro Science and Engineering Research, Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology |
Corresponding author:
Soojun Kim, Tel: +82-32-860-7563, Fax: +82-32-860-7717,
Email: sk325@inha.ac.kr
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Received: 14 June 2024 • Revised: 17 June 2024 • Accepted: 1 July 2024 |
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| Abstract |
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Hydrological and water quality models have been continuously improved for assessing the impacts of climate change. Accordingly, meteorological data with high spatial and temporal resolutions are required. Current climate change scenario-based projections provide meteorological data on monthly and daily scales, which are too coarse for regional climate change assessments. In this study, we propose a temporal downscaling method based on the nearest neighbor search methodology for temporal downscaling from daily time-step meteorological data to hourly time-step data. To verify the temporal downscaling method, historical meteorological data from weather stations located in the Nakdong River basin were used, and the normalized root mean square error (NRMSE) between observational and simulated data was calculated. Consequently, the simulation errors were approximately 2–4% for temperature and precipitation, and approximately 7–16% for wind speed, relative humidity, and solar radiation. Next, using the temporal downscaling method, hourly future climate projection data were derived from the daily SSP5-8.5 climate scenario projections retrieved from weather stations in the target area. According to the downscaled hourly climate projection results, under the SSP5-8.5 climate change scenario, the future annual maximum temperature is projected to increase by up to 7.0 ℃ and 5.6 ℃ at Daegu and Busan weather stations, compared to the reference period maximum temperatures of 36.2 ℃ and 33 ℃, respectively. The annual precipitation duration is projected to decrease by up to 103.3 h (21.25%) and 157.2 h (27.57%), compared to the reference period durations of 486.2 h and 570.2 h, respectively. Annual precipitation intensity is projected to increase by up to 0.71 mm/h (33.5%) and 0.83 mm/h (31.2%), compared to the reference period precipitation intensities of 2.12 mm/h and 2.66 mm/h, respectively. The temporal downscaling method presented in this study is expected to contribute to the preparation of meteorological input data to effectively simulate detailed hourly rainfall runoff and the behavior of water quality factors, thereby improving the assessment of climate change impacts. |
| Key Words:
Temporal Downscaling, Nearest Neighbor Search, Climate Change, Daily Weather Data, Hourly Weather Data |
| 요지 |
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기후변화의 영향을 평가하기 위한 수문, 수질 예측모델이 고도화됨에 따라 시공간적 고해상도의 기상 전망 데이터가 요구되고 있다. 그러나 기후변화 시나리오에 따른 기상 전망 데이터는 연구자가 필요로 하는 해상도를 충족하지는 않는다. 본 연구에서는 일 단위(daily time-steps) 기상 전망 데이터로부터 시간 단위(hourly time-steps) 기상 전망 데이터로 시간적 상세화를 수행하기 위하여 최근접 이웃 탐색 방법론을 기반으로 한 시간 상세화 기법을 제시한다. 제시한 시간 상세화 방법론의 타당성을 검증하기 위해서 낙동강 유역에 위치한 기상관측소의 관측자료가 활용되었으며, 관측값과 시간 상세화 결괏값 간의 NRMSE (Normalized Root Mean Square Error)를 산정하였다. 산정 결과, 기온 및 강수량은 약 2-4%, 풍속과 상대습도, 일사량은 약 7-16% 내외 수준으로 모의하였다. 또한 대상 관측소의 일 단위의 SSP5-8.5 기후변화 시나리오 미래 기상 전망 데이터로부터 본 연구에서 제시한 방법론을 적용하여 시간 단위 미래 기상 전망 데이터를 도출하였다. 도출한 시간 상세화 결과에 따르면, SSP5-8.5 기후변화 시나리오에 따라 대구 및 부산 관측소의 미래 연중 최고기온이 각각 기준기간 36.2 ℃, 33 ℃ 대비 최대 7.0 ℃, 5.6 ℃까지 상승하고, 연 강수시간은 각각 기준기간 486.2 hr, 570.2 hr 대비 최대 103.3 hr (21.25%), 157.2 hr (27.57%) 감소하며, 연 강수강도는 각각 기준기간 2.12 mm/hr, 2.66 mm/hr 대비 최대 0.71 mm/hr (33.5%), 0.83 mm/hr (31.2%) 증가하는 것으로 전망되었다. 본 연구에서 제시한 시간 상세화 기법은 기후변화에 따른 영향 평가를 위한 시간 단위의 세밀한 강우유출 및 수질인자의 거동을 효과적으로 모의하기 위한 기상 입력자료의 구축에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. |
| 핵심용어:
시간 상세화, 최근접 이웃 탐색, 기후변화, 일 기상자료, 시간 기상자료 |
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