DOI QR코드

DOI QR Code

Estimation of Regional Probable Rainfall based on Climate Change Scenarios

기후변화 시나리오에 따른 지역별 확률강우량

  • Received : 2011.04.26
  • Accepted : 2011.04.29
  • Published : 2011.06.30

Abstract

This research proposes the suitable method for estimating the future probable rainfall based in 2100 on the observed rainfall data from main climate observation stations in Korea and the rainfall data from the A1B climate change scenario in the Korea Meteorological Administration. For all those, the frequency probable rainfall in 2100 was estimated by the relationship between average values of 24-hours annual maximum rainfalls and related parameters. Three methods to estimate it were introduced; First one is the regressive analysis method by parameters of probable distribution estimated by observed rainfall data. In the second method, parameters of probable distribution were estimated with the observed rainfall data. Also the rainfall data till 2100 were estimated by the A1B scenario of the Korea Meteorological Administration. Last method was that parameters of probable distribution and probable rainfall were estimated by the A1B scenario of the Korea Meteorological Administration. The estimated probable rainfall by the A1B scenario was smaller than the observed rainfall data, so it is required that the estimated probable rainfall was calibrated by the quantile mapping method. After that calibration, estimated probable rainfall data was averagely became approximate 2.3 to 3.0 times. When future probable rainfall was the estimated by only observed rainfall, estimated probable rainfall was overestimated. When future probable rainfall was estimated by the A1B scenario, although it was estimated by similar pattern with observed rainfall data, it frequently does not consider the regional characteristics. Comparing with average increased rate of 24-hours annual maximum rainfall and increased rate of probable rainfall estimated by three methods, optimal method of estimated future probable rainfall would be selected for considering climate change.

본 연구는 A1B 기후변화 시나리오를 고려하여 지역별 확률강우량을 산정하고 관측소별 기존 관측자료의 특성을 고려한 적정 방법을 제안하였다. 이를 위하여 우리나라 주요 지점 강우관측소를 연구 대상지점으로 선정하여 선정된 주요 지점 관측소에 대해 24시간 연최대강우량 평균값과 매개변수의 관계를 분석하여 2100년의 빈도별 확률강우량을 산정하였다. 2100년 빈도별 확률강우량은 기상청 실측강우량 자료를 활용하여 산정하는 방법, 확률분포의 매개변수는 실측 강우자료를 활용하고, 2100년까지의 강우자료는 A1B 시나리오를 활용하는 방법, A1B 시나리오를 활용하여 확률강우량을 산정하는 3가지 방법을 적용하였다. A1B 시나리오에 의한 강우 예측값은 실측값 보다 과소 추정되어 이를 활용하는 경우에는 보정이 필요하며, 분위 사상법을 적용하여 보정한 결과 모든 관측소에서 약 2.3~3.0배의 강우량이 평균적으로 상향조정 되었다. 실측강우 자료만으로 산정한 확률 강우량의 경우, 강우량이 지속적으로 증가하여 과대 산정되어 증가하는 경향이 강하며, A1B 시나리오 자료를 활용하여 산정한 확률강우량의 경우 대체적으로 기존 관측자료의 증감율과 유사하게 산정되기는 하지만 지역적 특성을 정확히 반영하지 못하는 경우가 다소 발생하였다. 각 지점별로 24시간 연 최대 강우량 평균 증가율과 방법별로 산정된 확률강우량의 증가율을 비교하여 기후변화를 고려한 관측지점별 확률강우량 산정 방법을 선정하였다.

Keywords

References

  1. 건설교통부 (2000) 1999년도 수자원관리기법개발 연구조사 보고서-한국확률강우량도 작성.
  2. 권영문 (2009) 강우량 자료의 증가 경향성을 고려한 강우빈도해석, 석사학위논문, 한양대학교.
  3. 권진욱 (2008) 한반도 기후변화 추세분석 및 Random Cascade 모형을 이용한 GCM 기후변화 모의 스케일 상세화, 석사학위논문, 단국대학교.
  4. 기상청 (2010) Climate change Handbook.
  5. 김경욱 (2010) 기후변화에 따른 우이천 유역의 유출량 산정에 관한 연구, 석사학위논문, 서울시립대학교.
  6. 김웅태, 이동률, 유철상 (2004) 기후변화에 따른 대청댐 유역의 유출 영향 분석, 한국수자원학회논문집, 제37권, 제4호, pp. 305-314.
  7. 나양선 (2009) 기후변화에 따른 설계 강우 및 홍수변화에 관한 연구, 석사학위논문, 세종대학교.
  8. 배덕효, 정일원, 권원태 (2007) 수자원에 대한 기후변화 영향평가를 위한 고해상도 시나리오 생산(I): 유역별 기후시나리오 구축, 한국수자원학회논문집, 제40권, 제3호, pp.191-204.
  9. 송재우 (2003) 기상이변과 설계기준, 기상소식, 기상청.
  10. 안재현 (2000) 지구온난화에 따른 한반도 수문환경의 변화 분석, 박사학위논문, 고려대학교.
  11. 윤용남, 유철상, 이재수, 안재현 (1999) 지구온난화에 따른 홍수 및 가뭄 발생빈도의 변화와 관련하여:1.연/월강수량의 변화에 따른 일강수량 분포의 변화분석, 한국수자원학회논문집, 제32권, 제6호, pp.617-625.
  12. Bella, V.A., Kaya, A.L., Jonesb, R.G., Moorea, R.J. and Reynard, N.S. (2009), Use of soil data in a grid-based hydrological model to estimate spatial variation in changing flood risk across the UK, Journal of Hydrology, Vol.377, No.3, pp. 335-350. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2009.08.031
  13. IPCC (2007) Climate Change 2007: The Physical Science Basis Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC Fourth Assessment Report (AR4), Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.
  14. QuintanaSegui. P., Ribes, A., Martin, E., Habet, E., Habets, F. and Boe, J. (2010) Comparison of three downscaling methods in simulating the impact of climate change on the hydrology of Mediterranean basins, Journal of Hydrology, Vol. 383, pp 111- 124. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2009.09.050
  15. www.climate.go.kr(기상청-기후변화정보센터)

Cited by

  1. Relationship Analysis of Sea Level–Rainfall for Determination of Disaster Prevention Performance in Coastal Cities vol.18, pp.7, 2018, https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2018.18.7.469