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| 신경망 기법을 이용한 기후변화에 따른 미래 확률적설량 산정 |
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김연수, 김수전, 강나래, 김태균, 김형수 |
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| Estimation of Frequency Based Snowfall Depth Considering Climate Change Using Neural Network |
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Yonsoo Kim, Soojun Kim, Narae Kang, Taegyun Kim, Hungsoo Kim |
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| Abstract |
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In recent years, extreme weather event due to the climate change has been frequently occurred over the world. Meanwhile, Korean peninsula has been suffered from the natural disasters such as snowfall. This study estimated the snowfall depth of climate change by using temperature, precipitation based on KMA-RegCM3 climate model and climate change scenario. We estimated the frequency based daily snowfall depth(50yr, 80yr, 100yr and 200yr) at 18 weather stations for four different target periods(Target I: 1971~2010, Target II: 2011~2040, Target III: 2041~2070, Target IV: 2071~2100) under climate change. Snowfall has nonlinear relationship with temperature and precipitation and so this study used a neural network and multiple regression models which can consider nonlinearity between snowfall and meteorological variables for its forecasting. As the results, the average rate of frequency based snowfall depth will be decreased by 6~18% for Target I and the rate will be continuously decreased in Target II, III and IV. The results of this study could be used as the basic information for the future disaster prevention planning and design criteria related to snowfall. |
| Key Words:
Climate change; Frequency based snowfall depth; Neural network model; SRES Scenario |
| 요지 |
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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. |
| 핵심용어:
기후변화; 확률적설량; 신경망모형; SRES 시나리오 |
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