1월 일최저기온 평균을 이용한 한국의 재현기간별 일 최저기온 극값 예측

Abstract

이 연구는 1월 일 최저기온의 평균을 이용하여 재현기간별 일 최저기온의 극값을 예측하는 방법을 개발하기 위해서 수행되었다. 전국 61개 기상관서의 1961~2010년의 50년 간의 일 최저기온자료를 이용하여 전체 연구를 수행하였다. 1월의 일 최저기온의 분포는 대부분 정규분포를 나타내고 있어, 이는 평균과 표준편차로부터 일 최저기온을 확률적인 기댓값으로 예측될 수 있었다. 이를 위하여 일 최저기온평균으로부터 일 최저기온의 표준편차의 변이를 추정하는 2차식을 개발하였다. 과거 10, 20, 30, 40, 50년의 재현 기간별로 관측된 일 최저기온의 평균, 표준편차, 극값을 분석하여 재현기간별 극값을 예측할 수 있는 계수를 도입하였고, 이 계수를 재현기간별로 추정할 수 있는 로그함수식도 개발하였다. 이 방법을 이용하여 과거 두 기간의 30년 자료를 이용하여 61개 지점에 대해 검증하였는데 평균 <TEX>$1.1^{\circ}C$</TEX>, 최대 <TEX>$5.3^{\circ}C$</TEX>의 오차를 가지고 과거 30년 재현기간의 일 최저기온의 극값을 예측할 수 있었다. This study was conducted to develop a practical method for estimating the extremes of minimum air temperature with given return-period based on the frequency distribution of daily minimum air temperature in January. Daily temperature data were collected from 61 meteorological observatories country-wide from 1961 to 2010. Most of daily minimum temperature in January could be represented by a normal-distribution, so it is possible to predict stochastically the lowest temperature by the mean and standard deviation. We developed a quadratic function to estimate standard deviation in terms of daily minimum temperature in January. Also, we introduced a coefficient which can be used to predict an extreme of minimum temperature with mean and standard deviation, and is dependent on return-periods. Using this method, we were able to reproduce the past 30-year extremes with an error of 1.1 on average and 5.3 in the worst case.