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경민수(Kyoung Min Soo),김상단(Kim Sang Dan),김형수(Kim Hung Soo),박석근(Park Seok Keun) 대한토목학회 2006 대한토목학회논문집 B Vol.26 No.3B
본 연구에서는 통계를 이용한 경안천유역의 최적 수질 측정망 구성이 제안된다. 분석을 위해서 필요한 수질 데이터는 QUAL2E 모형을 이용하여 모의하였으며, 경안천 유역의 2000년도 3월부터 11월까지의 월 평균자료를 이용하였다. QUAL2E 모형을 구축하는데 필요한 수리 매개변수는HEC-RAS모형을 이용하여 추정하였다. 수질매개변수의 경우 월평균 실측자료를 바탕으로 1차 신뢰성 분석(FORA)를 이용하여 민감도 분석을 실시하여 수질항목별로 민감하지 않은 매개변수를 제외한 후 보정이 이루어진다. QUAL2E 모형의 모의 결과를 바탕으로 크리깅 기법과 Branch and Boundary Method를 이용하여 평수량 일때와 갈수량 일때로 구분하여 관측지점의 개수와 위치가 결정된다. 또한 선정된 지점을 기준으로 proportional sampling method(비례표본추출법)를 이용하여 각각의 지점별 측정 빈도가 제시된다. In this study a statistical water quality monitoring network design of Kyung-An stream is proposed. Water quality data for the design is obtained by QUAL2E model simulation. The observed monthly average water quality data from March to November in Kyung-An stream has been applied to this study. HEC-RAS model is also used for QUAL2E hydrauric parameter estimation. Before QUAL2E water quality parameter estimation, FORA is performed to reduce the number of parameters to be estimated, and then water quality parameters are calibrated with a observed monthly average data. Using these simulated water quality data, the number of gage station and its location are estimated by kriging theory and branch & boundary method. Such a network design is based on two case; average flow and low flow case, respectively. Next, proportional sampling method is applied to estimate the sampling frequency.
기후변화가 서울지역의 기온 및 가뭄에 미치는 영향 평가 : AR4 SRES A2 시나리오를 기반으로
경민수(Kyoung Minsoo),이용원(Lee Yongwon),김형수(Kim Hungsoo),김병식(Kim Byungsik) 대한토목학회 2009 대한토목학회논문집 B Vol.29 No.2B
본 연구에서는 2007년 IPCC AR4와 함께 제시된 SRES A2 시나리오를 이용해서 기후변화가 한반도 가뭄에 미치는 영향을 평가하기 위한 방안을 제시하고자 한다. IPCC는 DDC를 통해서 총 24개의 기후모형의 결과를 월 단위로제공하고 있다. 이 중 노르웨이 BCCR의 BCM2 모형과 NCEP 자료를 이용하여 최근린법(K-NN)과 인공신경망(Artificial Neural Network)이론을 적용함으로써, 온도와 강수량을 기상청 산하 서울지점으로 축소하였다. 최근린법의 경우, 온도와 강수량 모두를 축소하는 것이 가능하였지만, 인공신경망이론을 적용하여 축소할 경우, 온도는 비교적 잘 축소하였으나 강수량의 경우는 발산하는 결과를 보였다. 마지막으로 기후변화가 가뭄에 미치는 영향을 평가하기 위해서 최근린법으로부터 축소된 월 단위 강수량을 이용하여 서울지점의 표준강수지수를 산정하였다. BCM2 모형에 의하면 서울지점의 경우, 미래에는 전반적으로 온도가 증가하고 가뭄의 지속기간이 길어짐에 따라 가뭄이 더욱더 심각하게 된다는 결과를 예측하였다. This study suggests the assessment technique for climate change effect on drought in Korea based on the AR4 SRES A2 scenario reported in IPCC fourth assessment report in 2007. IPCC provides monthly outputs of 24 climate models through the DDC. One of the models is BCM2 model which was developed at BCCR in Norway and NCEP data is used for downscaling. The K-NN(K-Nearest Neighbor) and ANN(Artificial Neural Network) are selected as downscaling technique to downscale the temperature and precipitation at Seoul station in Korea. K-NN could downscale both temperature and precipitation well. ANN made a good result for temperature, but it gave a divergence result in precipitation. Finally, SPI of Seoul station is computed to evaluate the effect of climate change on drought. BCM2 predicted that temperature will increase and drought severity will increase because of the increased drought spell at Seoul station.
군집분석을 통한 수문학적 가뭄의 가뭄심도-가뭄면적-가뭄지속기간 곡선의 작성
경민수(Kyoung Minsoo),김상단(Kim Sangdan),김보경(Kim Bokyung),김형수(Kim Hungsoo) 대한토목학회 2007 대한토목학회논문집 B Vol.27 No.3B
본 연구에서는 우리나라의 기상청 산하 58개의 강우관측소를 대상으로 구한 표준강수지수를 이용하여 군집분석을 수행하였다. 군집분석 방법으로는 완전결합방식을 이용한 계층적 군집분석 방법을 적용하였으며, 이로부터 우리나라를 총 6개의 군집으로 분류하였다. 표준강수지수 자료는 각각의 군집별로 EOF 분석을 통하여 핵심적인 공간정보로 추출된 후, Kriging기법을 적용하여 공간 확장되어 최종적으로 영향면적별 지속시간별 가뭄지수 곡선을 군집별로 작성하였다. 각각의 군집별로 SAD 곡선을 작성해본 결과 영향면적에 따른 가뭄심도의 감소율은 우리나라 전체를 대상으로 구한 SAD 곡선에 비하여 작았으며, 동해안 지역의 가뭄심도가 가장 깊은 것을 확인할 수 있었다. In this study, cluster analysis is applied to classify the whole of South Korea into several groups for characterizing spatially drought events. The standard precipitation index (SPI) is selected as the drought parameter. Using hierarchical cluster analysis and complete linkage method, South Korea is divided into 6 groups. The SPIs of 58 gage station's precipitation data provided in Korea Meteorological Administration are computed and their spatial informations are extracted using EOF analysis. Spatially extended EOF values through kriging theory are used to construct the severity-area-duration (SAD) curve in each group. As a whole, drought severity decreases as drought duration increases. However, it is found that the spatial reduction rate of severity by cluster-based SAD curves is less than that of non-cluster based SAD curves. The analysis of clustered SAD curves reveals that the drought severity is the deepest in the east coast of South Korea.
일 강수발생모형을 이용한 월 단위 GCM의 축소기법에 관한 연구
경민수(Kyoung Min Soo),이정기(Lee Jung Ki),김형수(Kim Hung Soo) 대한토목학회 2009 대한토목학회논문집 B Vol.29 No.5B
본 연구에서는 IPCC DDC를 통해서 제공되는 월 단위 기후모형의 결과를 바탕으로 일 강수를 발생할 수 있는 일 강수 발생모형을 제안하고, 이를 이용해 기후변화가 일 강수빈도에 미치는 영향평가 기법을 기상청산하 서울지점을 대상으로 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제안하는 일 강수발생모형은 2 state 마코브 체인 모형을 기반으로 개발되었으며, 강수를 발생시키는데 필요한 천이확률과 강수의 양을 결정짓는 Gamma-2 분포의 규모매개변수 및 형상매개변수는 회귀분석에 의한 월 총강수량과의 관계를 통해서 산정되었다. 제시된 회귀분석 결과에 기후모형으로부터 K-NN방법에 의해서 서울지점으로 축소된 월 총강수량을 적용하여 기후변화가 고려된 일 강수를 발생시켰다. 기후모형으로는 BCM2모형을 사용하였으며, 20c3m 시나리오를 기준시나리오로 하여 A2 시나리오에서의 일 강우빈도의 차이를 산정하여 관측된 일 강우 빈도에 적용하였다. 빈도해석을 위한 분포형으로는 Gumbel분포를 선정하였으며, 매개변수 추정을 위하여 확률기중모멘트 방법을 적용하였다. 연구결과 미래 서울지역의 빈도별 일 강수량은 2020s에는 다소 감소, 2050s, 2080s 에는 다소 증가하는 것으로 예상 되었다. This paper describes the evaluation technique for climate change effect on daily precipitation frequency using daily precipitation generator that can use outputs of the climate model offered by IPCC DDC. Seoul station of KMA was selected as a study site. This study developed daily precipitation generation model based on two-state markov chain model which have transition probability, scale parameter, and shape parameter of Gamma-2 distribution. Each parameters were estimated from regression analysis between mentioned parameters and monthly total precipitation. Then the regression equations were applied for computing 4 parameters equal to monthly total precipitation downscaled by K-NN to generate daily precipitation considering climate change. A2 scenario of the BCM2 model was projected based on 20c3m(20th Century climate) scenario and difference of daily rainfall frequency was added to the observed rainfall frequency. Gumbel distribution function was used as a probability density function and parameters were estimated using probability weighted moments method for frequency analysis. As a result, there is a small decrease in 2020s and rainfall frequencies of 2050s, 2080s are little bit increased.