
연직바람자료의 시계열에 의한 3hr후의 강우유형예측에 관한 연구
On 3hr-Ahead Precipitation Prediction Using Vertical Wind Profile Vector Time Series Observed from Windprofiler
- 김혜중(Hea-Jung Kim) 염준근(Joonkeun Yum) 안홍엽(Honyeup Ahn) 박가영(Gayoung Park) 정효상(Hyo-Sang Chung) 장동언(Dong Eon Chang) 최영진(Young Jean Choi)
- 한국자료분석학회
- Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)
- Vol.8 No.6
- 등재여부 : KCI등재
- 2006.12
- 2567 - 2584 (18 pages)
본 연구는 2004년 6월 1일에서 8월 31일까지 해남지점에서 관측된 기상관측자료(AWS, 윈드프로파일러)를 사용하여 대기 중 연직바람구조와 강우현상 간에 관계를 분석하고, 연직바람구조에 의한 강우현상의 분류 및 예측방법에 대해 고려하였다. 이를 위해 기술통계적인 방법으로 벡터시계열로 관측되는 연직바람구조와 강우현상 간에 연관성을 분석하였으며, 최소오분류확률합 기준을 사용하여 정상 및 비정상 벡터시계열의 분류규칙을 제안하였다. 특히 제안된 분류규칙은 벡터시계열의 분류에서 발생되는 모형식별 및 추정문제를 해결할 수 있어, 이를 사용하면 일정기간 관측된 연직바람구조자료에 의해 강우현상의 예측이 가능함을 보였다.
Simultaneous observations with a windprofiler and an AWS were conducted at Haenam, which is located on the seashore area, Junnam Province, during 1 June-31 August, 2004. Descriptive time series plots of the observations showed that there was a strong relationship between precipitation and wind data. Based on the relationship, we constructed an optimal vector time series classification law to predict 3hr ahead precipitation status. When 24hr period of 6 different types of vertical wind profile data, obtained from Windprofiler, is taken as vector time series discriminant variable, the optimal classification law predicted precipitation status well with more than 98% accuracy.
1. 서론
2. 연직바람구조와 강우자료간의 연관성분석
3. 다변량 시계열 판별분석
4. 다변량시계열판별분석에 의한 강우현상예측
5. 요약 및 결론
참고문헌