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A Comparative Study on GCM Multi-Model Ensemble Techniques for Water Resources Management
Uranchimeg, Sumiya,Kwon, Hyun-Han,Yoon, Sun-Kwon 한국방재학회 2015 한국방재학회 학술발표대회논문집 Vol.14 No.-
Seasonal rainfall forecasts are one of the most important part of water resources management in minimizing climate-related risk. Recently, abnormal change in precipitation raised the attention of not only scientists it gets big interest in general public too. Seasonal climate forecasts are typically based on simulations from general circulation models (GCMs) that approximate the complex physical, chemical, and biological processes. But it has been known that General Circulation Models have considerable uncertainties. Recent studies suggested that Multi-Model Ensemble(MME) could reduce this uncertainties and give an improvement on the results. There have been used several MME estimation techniques that are simply averaging models and regression based techniques. This study aims to improve MME using Bayesian Model Averaging(BMA) technique which gives weights to the models based on each model performance to present observation. The result showed that BMA technique output is statistically more fitted to the observation than the other techniques and it is very important to further analysis such as downscaling and other simulation method that uses future precipitation as a main input data.
Development of bias correction scheme for high resolution precipitation forecast
Uranchimeg, Sumiya,Kim Ji-Sung,Kim Kyu-Ho,Kwon Hyun-Han 한국수자원학회 2018 한국수자원학회논문집 Vol.51 No.7
최근 이상기후로 인한 집중호우 발생빈도와 이로 인한 국지적인 홍수 피해가 증가하고 있다. 이러한 점에서 홍수피해 예방측면에서 수치예보 정보 활용이 요구되고 있다. 그러나 수치예보모델은 초기 조건 및 지형적 요인으로 인해 시공간적 편의가 존재하며 실시간 예측정보로 활용하기 전에 모 형결과에 대한 편의보정이 요구된다. 본 연구에서는 관측지점 기준으로 편의 보정계수를 산정하는 과정에서 모든 관측소간의 상관성을 거리의 함 수로 고려하여 미계측지점의 편의 보정계수를 공간적으로 확장할 수 있는 Bayesian Kriging 기반 MFBC 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 방법은 미계측 유역에 대해서도 보정계수를 효과적으로 추정하는 것이 확인되었으며, 비교적 고해상도로 72시간(3일) 정도까지 예측강우 정보를 활용하는 것이 가능할 것으로 판단된다. An increase in heavy rainfall and floods have been observed over South Korea due to recent abnormal weather. In this perspective, the high-resolution weather forecasts have been widely used to facilitate flood management. However, these models are known to be biased due to initial conditions and topographical conditions in the process of model building. Theretofore, a bias correction scheme is largely applied for the practical use of the prediction to flood management. This study introduces a new mean field bias correction (MFBC) approach for the high-resolution numerical rainfall products, which is based on a Bayesian Kriging model to combine an interpolation technique and MFBC approach for spatial representation of the error. The results showed that the proposed method can reliably estimate the bias correction factor over ungauged area with an improvement in the reduction of errors. Moreover, it can be seen that the bias corrected rainfall forecasts could be used up to 72 hours ahead with a relatively high accuracy.
MK 검정 및 분위회귀분석을 통한 해수면 자료의 경향성 평가에 관한 연구
오랑치맥 솜야(Sumiya Uranchimeg),김용탁(Yong-Tak Kim),권현한(Hyun-Han Kwon),황규남(Kyu-Nam Hwang) 한국해안해양공학회 2015 한국해안해양공학회 논문집 Vol.27 No.2
우리나라의 연안은 도시개발, 인구증가가 지속적으로 나타나고 있으며, 이러한 점에서 해수면 상승으로 인한 연안재해 취약성이 가중될 것으로 전망되고 있다. 본 연구에서는 우리나라 연안의 20개 지역의 조위자료를 바탕으로 Mann-Kendall(MK) 검정, 선형회귀분석(OR), 분위회귀분석(QRA) 등을 이용하여 해수면상승에 대한 분석을 수행하였다. MK 검정결과 연평균조위의 경우 18개 지점에서 경향성이 통계적으로 유의한 것으로 분석되었으며, 연최대치의 경우에도 10개 지점에서 경향성이 통계적으로 유의(p < 0.05)한 것으로 평가되었다. QRA 방법을 이용하여 해수면의 경향성을 분위별로 평가한 결과 기존 회귀분석 방법에 비해 다각적인 경향성 검토가 가능하였다. QRA분석 결과 연평균해수면은 매년 1-6 mm의 범위에서 상승하고 있으며, 연최대해수면의 경우 1-20 mm의 범위에서 증가경향이 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 우리나라의 해수면상승의 경우 대부분 상향수렴 및 상향발산의 형태를 가지는 경향성을 나타내고 있었다. 향후 연구로서 이러한 경향성을 기반으로 연최대해수면 자료에 대한 비정상성빈도해석 절차의 개발 및 적용이 필요할 것으로 판단된다. Population and urban development along the coast is growing in South Korea, and particularly sea level rise is likely to increase the vulnerability of coastal areas. This study aims to investigate the sea level rise through Mann-Kendall(MK) test, ordinary linear regression(OR) and quantile regression analysis(QRA) with sea level data at the 20 tide stations along the coast of Korean Peninsula. First, statistically significant long-term trends were analysed using a non-parametric MK test and the test indicated statistically significant trends for 18 and 10 stations at the 5% significance level in the annual mean value of sea level and the annual maximum value of sea level, respectively. The QRA method showed better performance in terms of characterizing the degree of trend. QRA showed that an average annual rise in mean sea level is about 1-6 mm/year, and an average rise in maximum sea level is about 1-20 mm. It was found that upward convergent and upward divergent were a representative change given the nine-category distributional changes. We expect that in future work we will address nonstationarities with respect to sea level that were identified above, and develop a nonstationary frequency analysis with climate change scenarios.
베이지안 다중 비교차 분위회귀 분석 기법을 이용한 비정상성 빈도해석 모형 개발
오랑치맥 솜야(Sumiya Uranchimeg),김용탁(Yong-Tak Kim),권영준(Young-Jun Kwon),권현한(Hyun-Han Kwon) 한국연안방재학회 2017 한국연안방재학회지 Vol.4 No.3
Global warming under the influence of climate change and its direct impact on glacial and sea level are known issue. However, there is a lack of research on an indirect impact of climate change such as coastal structure design which is mainly based on a frequency analysis of water level under the stationary assumption, meaning that maximum sea level will not vary significantly over time. In general, stationary assumption does not hold and may not be valid under a changing climate. Therefore, this study aims to develop a novel approach to explore possible distributional changes in annual maximum sea levels (AMSLs) and provide the estimate of design water level for coastal structures using a multiple non-crossing quantile regression based nonstationary frequency analysis within a Bayesian framework. In this study, 20 tide gauge stations, where more than 30 years of hourly records are available, are considered. First, the possible distributional changes in the AMSLs are explored, focusing on the change in the scale and location parameter of the probability distributions. The most of the AMSLs are found to be upward-convergent/divergent pattern in the distribution, and the significance test on distributional changes is then performed. In this study, we confirm that a stationary assumption under the current climate characteristic may lead to underestimation of the design sea level, which results in increase in the failure risk in coastal structures. A detailed discussion on the role of the distribution changes for design water level is provided.
권현한,Uranchimeg Sumiya,김진국 한국방재학회 2014 한국방재학회 학술발표대회논문집 Vol.2014 No.-
강우빈도해석에서 가장 핵심적인 부분은 확률분포(probability distribution)를 결정하는 것이다. 이러한 점에서 국내외에서는 다양한 확률분포를 적용하여 빈도해석을 수행하고 있으나, 확률분포를 결정하기 위한 기준이 명확하지 않다. 상대적으로 자료연한이 짧은 수문자료를 활용하여 장기간의 재현기간의 수문량을 추정하는 이유로 추정되는 수문량의 불확실성이 매우 큰 것으로 알려지고 있다. 국내에서는 일반적으로 40년의 관측자료를 대상으로 100년 빈도 이상의 확률수문량을 추정하게 됨으로서 재현기간의 큰 확률수문량 추정시 불확실성이 가중될 수 밖에 없다. 이러한 점에서 본 연구에서는 강우빈도해석시 주로 이용되는 Gumbel분포형과 GEV분포형을 대상으로 매개변수의 불확실성을 정량적으로 해석하기 위한 방안으로 Hierarchical Bayesian 기법과 연계한 매개변수 추정방안을 제시하고자 한다. 이와 함께 매개변수의 불확실성과 매개변수 수 등을 종합적으로 고려한 DIC(deviance information criteria) 기반의 확률분포형의 적합성 평가방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 국내 주요 강수관측지점의 다양한 지속시간에 대해서 모형을 적용하고 검증하였다.