지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
본 연구에서는 미래 기후변화로 기인하는 재해피해액의 변동성을 평가하기 위해서 재해피해액 평가 모형을 개발하였다. 기존 선형회귀분석 방법에서 나타나는 정규분포 가정의 문제 및 예측값이 음의 값을 갖는 등의 문제점을 개선할 수 있는 Bayesian GLM 방법을 도입하였다. 재해피해액을 예측하기 위한 인자들을 강수량으로부터 추출하였으며 최종적으로 80 mm이상 강우 사상이 연속적으로 10일 이내에 발생한 횟수와 연최대강수량이 모형에 입력 자료로서 이용되었다. 미래의 기후변화 영향을 평가하기 위해서 기상청 A2 시나리오와 비정상성 Markov Chain Downscaling 기법이 적용되었으며 강원도, 서울, 충청남도 및 제주도에 대해서 상세강수시나리오를 생산하였다. 생산된 기후변화 상세강우시나리오로부터 동일하게 예측인자들을 추출하였다. 추출된 기상인자와 Bayesian GLM 방법을 통해서 재해피해액을 예측한 결과 상대적으로 강우에 대한 반응이 크게 나타나는 강원도, 서울 및 충청남도에서는 0.9 정도의 상관성을 갖는 정도 높은 모형 구축이 가능하였다. 그러나 상대적으로 강우로 인한 피해가 적게 나타나는 제주도의 경우 효과적인 모형을 구축하기 어려웠다. 미래 기후변화 시나리오부터 추출된 기상인자를 활용하여 미래 재해위험도의 변동성을 확률밀도함수를 통해서 평가한 결과 모든 지역에서 재해위험도가 미래에는 커질 것으로 전망되었다. 본 연구에서 제안된 Bayesian GLM 모형 기반 재해피해액 예측 모형은 기후변화로 기인하는 기상학적 변동성을 고려할 수 있는 모형으로서 미래의 재해위험도를 전망하는 도구로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.
목차
등록된 정보가 없습니다.
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0