• 검색 결과가 없습니다.

Estimation of Missing Records in Daily Climate Data over the Korean Peninsula

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Estimation of Missing Records in Daily Climate Data over the Korean Peninsula"

Copied!
1
0
0

로드 중.... (전체 텍스트 보기)

전체 글

(1)

한반도의 과거 기후 데이터 구축을 위한 누락된 기록 추정

Estimation of Missing Records in Daily Climate Data over the Korean

Peninsula

노규호, 안국현

Gyu-Ho Noh, Kuk-Hyun Ahn

...

요 지

우리나라의 기후 자료는 일반적으로 기상청에서 발표하는 종관기상관측(ASOS)과 방재기상관 측(AWS), 그리고 북한이 세계기상기구(WMO, World Meteorogical Organization)의 기상통신망 (GTS)을 통해 보낸 북한기상관측(NKO)을 사용 할 수 있다. 그러나 이 중 40년 이상의 완전한 관 측 자료를 얻을 수 있는 건 ASOS가 유일하지만 공간적인 표현에 한계를 갖고 있다. AWS는 관 측소가 많다는 장점이 있지만 관측 기간이 길지 않고 이용 가능한 기간에도 관측이 연속적이지 못한 경우가 많다. NKO는 비록 27개의 관측소가 있지만 많은 데이터가 누락되어 일별 기후자료 의 사용에 한계를 갖고 있다. 이러한 미관측 기간이나 관측 자료의 누락은 연속적인 시계열 자료 분석을 기반으로 하는 수자원 모델링에 있어서 문제를 야기한다. 본 연구는 1973년부터 2019년까지 47년의 신뢰도 높은 한반도 일일 기후 자료를 구축하기 위해 다양한 방법론을 비교하였다. 추정에 사용한 방법은 총 7개로 EM algorithm for probabilistic principal components (PPCA-EM), Inverse distance weight method (IDWM), Nearest neighbor method (NNM), Multivariate normal copulas (Copula), Elastic net model (Elastic), Ordinary kriging (OK), Regularized principal components with EM algorithm (RPCA-EM)를 살펴보았다. 다양한 형태의 결측치를 가정하여 그 결과값을 비교하였고 이는 Root mean squared error(RMSE), Kling-Gupta efficiency(KGE), Nash-Sutcliffe efficiency(NSE)를 통해 평가하였다. 최종 선택된 방법론을 통하여 한반도 전역을 그리드 기반의 강수 및 최저온도/최고온도의 일별 자료로 생성하였다. 핵심용어 : 한반도 기후 테이타 구축, 결측치 보완 노규호 : 공주대학교 건설환경공학부 수자원 연구실 연구원, 공학학사(석사과정) (E-mail : [email protected]) - 발표자 안국현 : 정회원. 공주대학교 건설환경공학부 수자원 연구실 조교수, 공학박사 (E-mail : [email protected]) 2020 한국수자원학회 학술발표회 135

참조

관련 문서

The design method for the optimization of FRP leaf spring is proposed by applying design method of experiment in order to improve the characteristics of

For Practical determination of the inverse A -1 of a nonsingular nxn matrix A, Gauss elimination can be used.. : This method is

For Practical determination of the inverse A -1 of a nonsingular nxn matrix A, Gauss elimination can be used.. : This method is

[표 12] The true model is inverse-gaussian, out-of-control ARL1 and sd for the weighted modeling method and the random data driven

The method was analyzed in terms of appearance, music, and method of map, with six types of ultra-high quality textbooks published over the past five

4.3  Gauss Elimination with Pivoting 4.4  Gauss‐Jordan Elimination Method 4.5  LU Decomposition Method. 4.6 

A Method for Line Parameter Estimation of Unbalanced Distribution System based on Forward/Backward Sweep Using..

In order to process massive signal data of the multi-beam side scan sonar, the effective signal processing algorithm based on the quadrature method is developed, which can