| 초록 |
전지구모형(General Circulation Model, GCM)이 모의한 수문기상 변수들은 시공간적 해상도가 매우 크고, GCM과 과거 관측 수문기상 변수들 사이에는 편차가 존재한다. 이를 극복하기 위해 다양한 편차보정기법을 활용하여 GCM 모의결과를 보정한다. 본 연구에서는 GCM 모의강수의 편차보정 개선 정도를 검증하기 위해 기본통계값 뿐만 아니라 entropy를 이용하였다. 우선 본 연구는 이수기와 홍수기에 각각 simple method와 Nested Bias Correction (NBC) method를 기반으로 하는 Composite Bias Correction (CBC) method를 제안하였으며, CBC method가 관측강수 대비 편차, RMSE, 연총강수량에서 각각 0.02 mm/month, 11.10 mm/month, 1325.99 mm/year(관측 연총강수량=1326.28 mm/year)을 나타내 가장 우수함을 나타냈다. 다음으로 entropy를 이용하여 CBC 편차보정방법 적용 전/후의 GCM 모의강수를 검증하였다. 편차보정 전 GCM 모의강수의 확률밀도함수는 발생빈도가 높은 적은 강수에 대해서는 과대모의, 홍수기에는 과소모의하는 것으로 나타났으나 편차보정된 GCM 모의강수의 확률밀도함수는 관측강수와 유사한 형태를 나타내었다. 편차보정된 GCM 모의강수의 entropy(=5.648)는 관측강수(=5.643)와 거의 비슷한 entropy를 나타내어, 관측강수와 통계특성뿐만 아니라 불확실성도 비슷하였다. 따라서 편차보정방법은 GCM 모의변수의 편차를 보정하고 관측변수의 불확실성을 잘 모의하는 것으로 나타났다. |
