대기조성변화에 따른 지역기후 변화의 통계적 예측

Statistical Downscaling Study of Regional Climate Change Due to Atmospheric Constituents Variation

수치모형인 대기 대순환 모델(GCM)은 광역기후 분포는 비교적 잘 나타낼 수 있으나 모델의 격자간격 등으로 인하여 지역의 상세한 기후분포를 재현하는데는 한계를 갖고 있다. 본 연구에서는 통계적 기법을 이용하여 지구온난화의 주요 원인으로 여겨지는 CO2 농도의 증가에 따른 한반도의 지역기후변화의 예측을 통계적 방법을 이용하여 실시하였다. 대기 대순환 모델로부터 산출된 광역기후 값인 일정 CO2 농도에 따른 100년간의 모델 규준 실험(control run) 결과 자료와 같은 기간의 CO2 농도를 1%씩 증가시켜 모델에 적용시킨 시나리오 실험(scenario run) 결과자료를 이용하여 한반도 지역기후 값인 강수량 변화를 정준상관 분석법을 이용하여 광역 기후값으로부터 지역 기후값을 예측하는 통계 모형을 구축하였다.

A statistical method is developed to investigate the relationship between large and regional scale climate variables and to isolate the part of regional climate variation which is associated with large scale climate variations, by using the Empirical Orthogonal Function (EOF), Singular Value Decomposition (SVD) and Canonical Correlation Analysis (CCA). The methods are then applied to analyze the change of regional precipitation in Korea using the coupled modes between regional precipitation in Korea and large scale geopotential height variations of General Circulation Model (GCM) and to predict the precipitation change scenario in Korea due to atmospheric CO2 increased by the rate of 1%.