나이테 자료를 활용한 가뭄 분석 연구

• 영문명: A Assessment of Hydrological Drought using Tree-ring Data
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 이영곤(Lee Younggon) 최규현(Choi Kyuhyun) 곽재원(Kwak Jaewon)
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』 18권4호, 363~373쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2018.06.30

국문 초록

일반적으로 수문현상의 해석에는 최대한 장기간의 자료를 사용하는 것이 바람직하나, 여러 제약조건으로 인하여 19세기 이후의 자료가 주로 사용되고 있는 실정이다. 본 연구의 목적은 장기간에 걸친 자료를 획득할 수 있는 나이테 자료를 이용하여 장기간에 걸친 수문자료를 재생성함으로서 그 적용성을 검증하고, 이를 통하여 장기간의 자료를 바탕으로 한 가뭄의 특성을 분석하는 데 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 미국의 세크라멘토 강 유역을 대상으로 해당 유역의 다양한 나이테 자료와 관측유출량 자료를 수집하고 인공신경망을 적용하여 약 300년에 걸친 연유출량을 재생성하고 적용성을 검증 하였다. 또한, 재생성된 장기간의 연유출량 자료와 가뭄의 이변량 분석에 널리 사용되는 코풀라 기법을 적용하고 가뭄의 발생 경향성을 분석하였다.

영문 초록

Generally, Long-term data are vital for analysis of hydrological phenomenon, but it also has many constraints. So, 19th century onwards data are mainly used. The objective of the study is, therefore, to reconstruct and evaluate hydrological data using tree-ring, which known as the method to acquire long-term data, and to analyze drought frequency with its result. For this, The tree-ring data in the Sacramento river basin were obtained and about 300 years streamflow data were reconstructed based on the artificial neural network. Also, the drought frequency and its occurrence trend were analyzed with copula method which is widely adopted for drought.

목차

Abstract

요지

1. 서론

2. 이론적 배경 및 자료

3. 적용 및 결과

4. 결론

References

키워드

나이테 수문학적 가뭄 인공신경망 Tree-ring Hydrological Drought Artificial Neural Network