기후모델 산출물 성능평가 결과의 평가 지표에 따른 불확실성에 대한 연구 = Uncertainty of climate model skills estimated using different index
저자
발행기관
학술지명
한국농공학회 학술대회초록집(Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference)
권호사항
발행연도
2014
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
수록면
42-42(1쪽)
제공처
최근 전지구기후모델 (General circulation Model, GCM) 산출물을 활용한 기후변화 영향평가가 사회 전반에 걸쳐 광범위하게 이루어지고 있다. 전반적으로 기온 상승과 극한 강우사상의 빈도 증가가 예측되는 가운데 국내에서는 이에 따른 농업관련 영향평가가 심도있게 다루어지고 있는 추세이다. 하지만 근본적으로 모델링을 통해 생산된 자료를 시나리오로 활용할 경우 연구 결과의 신뢰성과 실효성을 평가하기 위해서는 모델의 성능 평가가 사전에 이루어져야 함에도 불구하고 GCM 원자료의 평가결과에 대한 보고는 상대적으로 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 미국 플로리다 주를 대상으로 강우량과 기온 등의 주요 기상인자에 대한 RCP 시나리오 기반의 17개 CMIP5 GCM 일단위산출물(1950-2000)을 수집하고 관측 자료를 이용하여 모델 성능을 정량적으로 평가하고자 하였다. 동시에 1) 다양한 평가 지표와 2) 다른 관측자료를 적용함으로서 GCM 평가를 위한 방법론에 대한 불확실성을 고찰하고자 한다. 추가적으로 GCM 성능평가를 통해 산정된 모델별 가중치를 적용한 미래 기상의 평균적 변화 예측에 대한 불확실성도 살펴보고자 한다. 본 연구는 GCM 산출물에 대한 사전평가시스템 구축을 위한 방법론을 제시하고 GCM을 활용한 시나리오 기반의 기후변화 영향평가 연구결과의 실효성을 제고하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
더보기Many researchers have currently conducted extensive studies on climate change impact assessment using GCM (General Circulation Model) outputs. While their results, overall, demonstrate the increase of mean temperature and frequency of extreme precipitation events, impacts of these changes on agricultural aspects in the country have been investigated in various ways. Generally, in employing modeling efforts, the skills of model in representing reality should be evaluated prior to applying the outputs as future scenario. However this pre-process (i.e., model evaluation) for raw GCM outputs has rarely been presented and it may preclude further use of research outcomes for practical application. This study quantitatively evaluates the skills of 17 CMIP5 GCMs in simulating daily precipitation and temperature from 1950 to 2000 (historical simulation) over Florida, U.S. using different measures and observation data. The uncertainty of climate model skills evaluated using different measures and the weights of GCMs accordingly estimated were discussed. The outcomes of the study is expected to encourage pre-evaluation of climate model outputs and improve effectiveness of future information from related researches.
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