earticle

영어

This paper sought to generate the stochastic simulative snowfall data through a multi-site Markov Chain model, which was constructed from the historical snowfall data collected at major meteorological stations in Gangwon Province in Korea. The need for a multi-site stochastic simulative generation technique was mandated by such a noticeable difference in the weather characteristics between the two regions in Gangwon Province, the Yeongdong and Yongseo regions, divided by the Taebaek Mountain Range. A stochastic simulative generation technique can take into consideration a spatial association of multiple sites. This paper used the Mann–Kendall and autocorrelation function analyses to identify the predisposition and randomness of the data. Then, a multi-site Markov Chain model was used to simulate the data within the period covered by the existing records in Gangwon Province and the simulated data were compared to the actual historical data using a statistical analysis. Based on the comparison, the probabilistic snowfall forecasts were generated for the next 100 years. The multi-site Markov Chain model developed in this paper took into account a sharp distinction between the Yeongdong and Yongseo regions, and was found to be suitable for simulating the snowfall data for architectural purposes.

한국어

본 논문에서는 강원도 주요 기상관측소의 과거 강설자료를 대상으로 자료를 확충하기 위해 Multi site Markov Chain 모형을 이용하여 자료를 추계학적으로 모의 발생하였다. 강원도지역은 태백산맥을 중심으로 영서와 영동으로 나누어져 확연히 구별되는 기상특성을 나타내기 때문에 이를 고려할 수 있는 Multi site 추계학적 모의발생기법이 필요하다. 그러므로 지역의 특성을 고려 할 수 있는Multi site의 공간적 상관성을 반영할 수 있는 추계학적 모의발생기법이 필요하다. 본 논문에서는 먼저 관측 강설량 자료를 이용하여 ACF분석을 통해 자료의 무작위성을 파악하였다. 그리고 다지점 Markov Chain Model을 이용하여 강원도지역(강릉, 속초, 대관령, 춘천, 철원, 원주)지역의 관측자료와 같은 기간의 모의자료를 발생시켰으며, 통계적 분석을 통해 모의 강설량자료를 검토하였다. 검토결과를 근거로 하여 100년의 자료를 모의 발생시켜 확률강설량을 산정하고자 하였다. 그 결과 영서와 영동지역의 확연히 구분되는 기후특성을 나타낼 수 있는 다지점 Markov Chain 모형을 구성하였으며 이를 통해 설계 강설량 산정에 적합함을 확인 할 수 있었다.