물 자연 그리고 사람 - 물로 더 행복한 세상을 만들어가겠습니다.
HOMER&D성과논문실적

논문실적

Nearest Neighbor?Genetic Algorithm for Downscaling of Climate ChangeData from GCMs 게시글의 제목, 학술지명, 저자, 발행일, 작성내용을 보여줌
Nearest Neighbor?Genetic Algorithm for Downscaling of Climate ChangeData from GCMs
학술지명 American Meteorological Society 저자 정영훈,김수전,곽재원,김형수,김길호
발표일 2016-03-31

The spatial and temporal resolution of readily available climate change projections from general circulationmodels (GCM) has limited applicability. Consequently, several downscaling methods have been developed.These methods predominantly focus on a single meteorological series at specific sites. Spatial and temporalcorrelation of the precipitation and temperature fields is important for hydrologic applications. This researchuses a nearest neighbor?genetic algorithm (NN?GA) method to analyze the Namhan River basin in theKorean Peninsula. Using the simulation results of the CNRM-CM for the RCP 8.5 climate change scenario,archived in the fifth phase of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5), theGCMprojections aredownscaled through the NN?GA. The NN?GA simulations reproduce the features of the observed series interms of site statistics as well as across variables and sites.

목록