생몰정보
소속
직위
직업
활동분야
주기
서지
국회도서관 서비스 이용에 대한 안내를 해드립니다.
검색결과 (전체 1건)
원문 있는 자료 (1) 열기
원문 아이콘이 없는 경우 국회도서관 방문 시 책자로 이용 가능
목차보기더보기
Title Page
Contents
SUMMARY 11
1. INTRODUCTION 13
2. DATA DESCRIPTION 20
2.1. Observation data 20
2.2. Climate model output 23
3. METHODOLOGY 25
3.1. THM(The hybrid model) 25
3.2. Hourly rainfall generator for future 32
3.2.1. CF(Change factor) 33
3.2.2. Monthly rainfall 55
3.2.3. MBLRP(Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse) 57
4. RESULTS 60
4.1. Validation of the THM for observations 60
4.2. Application of hourly rainfall generator for future 74
4.2.1. Non-stationary rainfall 74
4.2.2. Design rainfall 81
5. CONCLUSIONS 94
6. REFERENCES 96
국문요약 102
Table 2.1. Detailed information about the 28 ASOS gauges 22
Table 3.1. Regression equation between rainfall statistics at Seoul gauges 31
Table 4.1. Weight about rainfall statistics for peak flow 61
Table 4.2. Slope of regression line for design rainfall between observed and generated... 73
Table 4.3. Slope of regression line for design rainfall between observed and generated... 90
Table 4.4. Scaled slope of regression line for design rainfall between observed and... 92
Figure 2.1. Location of the 28 ASOS gauges in South Korea 21
Figure 2.2. Monthly precipitation of HadGEM2-ES 24
Figure 3.1. The hybrid model process 26
Figure 3.2. Histogram of (a) hourly mean (Mean1) and (b) lag-1 hour autocorrelation... 27
Figure 3.3. Relation between hourly mean (Mean1) and (a) hourly standard deviation... 27
Figure 3.4. Comparison of the observed rainfall statistics on July (Seoul gauge) 28
Figure 3.5. Comparison of the generated rainfall statistics on July (Seoul gauge) 29
Figure 3.6. Process of hourly rainfall generation for future period 32
Figure 3.7. Monthly rainfall time-series about (a) history, (b) future and (c) 30-year... 35
Figure 3.8. Monthly rainfall time-series about (a) history, (b) future and (c) 30-year... 36
Figure 3.9. Monthly rainfall time-series about (a) history, (b) future and (c) 30-year... 37
Figure 3.10. Monthly rainfall time-series about (a) history, (b) future and (c) 30-year... 38
Figure 3.11. CF (Change factor) time-series for 12 month at Sokcho gauge 39
Figure 3.12. CF (Change factor) time-series for 12 month at Chuncheon gauge 40
Figure 3.13. CF (Change factor) time-series for 12 month at Gangneung gauge 41
Figure 3.14. CF (Change factor) time-series for 12 month at Incheon gauge 42
Figure 3.15. CF (Change factor) time-series for 12 month at Seosan gauge 43
Figure 3.16. CF (Change factor) time-series for 12 month at Daejeon gauge 44
Figure 3.17. CF (Change factor) time-series for 12 month at Andong gauge 45
Figure 3.18. CF (Change factor) time-series for 12 month at Ulsan gauge 46
Figure 3.19. CF (Change factor) time-series for 12 month at Gwangju gauge 47
Figure 3.20. CF (Change factor) time-series for 12 month at Mokpo gauge 48
Figure 3.21. CF (Change factor) time-series for 12 month at Jeju gauge 49
Figure 3.22. 2nd level regression of CF and residuals at Sokcho gauge(이미지참조) 50
Figure 3.23. Comparison of RMSE estimated from different polynomial regression... 51
Figure 3.24. Normal distribution of residuals at Sokcho gauge 53
Figure 3.25. CF generation at Sokcho gauge(Non-ratio) 53
Figure 3.26. CF generation at Sokcho gauge(Ratio) 54
Figure 3.27. Monthly rainfall on July at Seoul gauge 56
Figure 3.28. Example of hourly rainfall generator for future 59
Figure 4.1. Comparison statistics between observed and generated rainfall on June 62
Figure 4.2. Comparison statistics between observed and generated rainfall on July 63
Figure 4.3. Comparison statistics between observed and generated rainfall on August 64
Figure 4.4. Comparison statistics between observed and generated rainfall on September 65
Figure 4.5. Comparison of the design rainfall based on observed (x-axis) and generated (y-... 67
Figure 4.6. Comparison of the design rainfall at Chungju, Donghae, Daegu, Daejeon... 68
Figure 4.7. Comparison of the design rainfall at Buan, Goheung, Gangneung, Gunsan... 68
Figure 4.8. Comparison of the design rainfall at Gwangju, Incheon, Jeju, Jinju gauges 69
Figure 4.9. Comparison of the design rainfall at Jeonju, Mokpo, Namhae, Pohang gauges 69
Figure 4.10. Comparison of the design rainfall at Seoul, Seogwipo, Sokcho, Seosan gauges 70
Figure 4.11. Comparison of the design rainfall at Suwon, Uljin, Ulsan, Wonju gauges 70
Figure 4.12. RMSE of design rainfall for 28 rainfall gauges 71
Figure 4.13. Comparison of the design rainfall 72
Figure 4.14. CF time-series at Sokcho gauge 75
Figure 4.15. CF time-series at Chuncheon gauge 75
Figure 4.16. CF time-series at Gangneung gauge 76
Figure 4.17. CF time-series at Incheon gauge 76
Figure 4.18. CF time-series at Seosan gauge 77
Figure 4.19. CF time-series at Daejeon gauge 77
Figure 4.20. CF time-series at Andong gauge 78
Figure 4.21. CF time-series at Ulsan gauge 78
Figure 4.22. CF time-series at Gwangju gauge 79
Figure 4.23. CF time-series at Mokpo 79
Figure 4.24. CF time-series at Jeju gauge 80
Figure 4.25. Comparison of the design rainfall in 2019 82
Figure 4.26. Comparison of the design rainfall in 2029 83
Figure 4.27. Comparison of the design rainfall in 2039 84
Figure 4.28. Comparison of the design rainfall in 2049 85
Figure 4.29. Comparison of the design rainfall in 2059 86
Figure 4.30. Comparison of the design rainfall in 2069 87
Figure 4.31. Comparison of the design rainfall in 2079 88
Figure 4.32. Comparison of the design rainfall in 2089 89
초록보기 더보기
산업화 이후 인간 활동의 증가에 따른 온실가스 배출은 기후 시스템에 변화를 초래하였다. 특히 전 지구적으로 지표면 온도가 상승하는 경향이 관측되었고, 지구 온난화가 물의 전지구적인 순환체계에 미치는 영향에 대하여 연구되어왔다. 강우의 변화는 유역 유출량과 하천 유량 등 지역별 물 순환 체계에 지배적인 영향을 미치기 때문에 수자원 관리에 대한 계획 수립 시 기후변화가 필수적으로 고려되어야 한다. 따라서 본 연구는 기후 모형 HadGEM2-ES 으로 기후변화 시나리오 RCP4.5 를 모의한 월 단위 강우자료에서 기후변화에 따른 강우의 추세를 파악하고, 이를 시 단위 강우생성모형인 THM(The hybrid model)과 결합하여 기후변화의 영향을 고려한 미래기간의 강우 시나리오를 생성하고자 한다. 우리나라의 28개 강우관측소를 대상으로 강우생성모형이 관측강우를 얼마나 잘 재현하는지 검증하였고, 누적 시간 1시간에서 24시간에 걸쳐 관측강우의 통계치를 성공적으로 재현함을 볼 수 있었다. 확률강우량은 최소 11%에서 최대 23% 과소산정 되는 경향을 보였지만, 기존 강우생성 방법 (20-40%) 에 비해 예측 정확도가 크게 개선됨이 확인되었다. 관측기간에 대해 성능이 검증된 강우생성모형을 바탕으로 미래기간(2019-2093년)의 200년치 강우 시나리오를 생성하였고, 검증기간에서 확률강우량이 과소산정 되는 정도를 고려할 때 현재 (1984-2004년)에 비해 모든 누적시간에서 확률강우량이 증가하는 것으로 모의 되었다. 특히 누적 3시간 이하에서 확률강우량이 크게 증가하였고, 미래에는 지속시간이 짧은 집중호우가 현재보다 더욱 심하게 발생할 것으로 예측할 수 있었다. 이 연구를 통해 기후변화가 고려된 특정 연도의 강우자료를 얻을 수 있고, 이는 1시간 단위의 높은 시간 해상도를 가진 충분히 긴 강우 시나리오 이기 때문에 도시홍수 위험도 분석 및 수문 모의에 활용도가 높을 것으로 기대된다.
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
도서위치안내: / 서가번호:
우편복사 목록담기를 완료하였습니다.
* 표시는 필수사항 입니다.
* 주의: 국회도서관 이용자 모두에게 공유서재로 서비스 됩니다.
저장 되었습니다.
로그인을 하시려면 아이디와 비밀번호를 입력해주세요. 모바일 간편 열람증으로 입실한 경우 회원가입을 해야합니다.
공용 PC이므로 한번 더 로그인 해 주시기 바랍니다.
아이디 또는 비밀번호를 확인해주세요
