통계적모형을 통한 고해상도 일별 평균기온 산정

윤상후

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자료유형: 학술저널

저자정보: 윤상후

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제27권 제5호

발행연도: 2016.10

수록면: 1,215 - 1,224 (10page)

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고해상도 격자 단위 기후정보는 농업, 관광학, 생태학, 질병학 등 다양한 분야의 현상을 설명하는중요 요인이다. 고해상도 기후정보는 동적 모형과 통계적 모형을 통해 얻을 수 있다. 통계적 모형은동적 모형에 비해 계산 시간이 저렴하여 시공간 해상도가 높은 기후자료 생성에 주로 이용한다. 본연구에서는 2003년부터 2012년까지 1월에 관측된 일 평균기온자료를 토대로 통계적 모형의 일 평균기온을 생성하였다. 통계적 모형으로 선형모형을 기반으로한 일반선형모형, 일반화가법모형, 공간선형모형, 베이지안공간선형모형을 고려하였다. 예측성능평가를 위해 60개소의 지상관측소에서 관측된일 평균기온을 모형적합 자료로 사용하여 352개소의 자동기상관측의 일 평균기온을 검증하였다. 평균제곱오차와 상관계수를 보면 베이지안공간모형의 예측성능이 다른 모형에 비해 상대적으로 우수하였다. 최종적으로 1km×1km 격자 단위 일 평균기온 지도를 생성하였다.

#공간선형모형 #교차검증 #spatial linear regression model #일반화가법모형 #Cross-validation #statistical interpolation #통계적보간법 #generalized additive model

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[학술지(정기간행물)] - Ahn, J. B. / 2012 / he reproducibility of surface air temperature over south Korea using dynamical downscaling and statistical correction / Journal of Meteorological Society Japan 90 : 493 ~ 507

[학술지(정기간행물)] - 안중배 / 2014 / PRISM을 이용한 30 m 해상도의 상세 일별 기온 추정 / 대기 24 (1) : 101 ~ 110

[단행본] - Ahres, C. D. / 2012 / Meteorology today: An introduction to weather, climate, and the environment / Cengage Learning

[학술지(정기간행물)] - Andrew, O. F. / 2015 / spBayes for large univariate and multivariate pointreferenced spatio-temporal data models / Journal of Statistical Software 63 : 1 ~ 28

[단행본] - Benerjee, S. / 2004 / Hierarchical modeling and analysis for spatial data / CRC Press

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