환경자료를 이용한 공간통계 분석법의 예측력 연구

A Study on the Prediction of Geo-Statistical Methods Using Environmental Data

서로 다른 위치에서 관측된 자료들이 공간적인 변인인 거리에 의하여 영향을 받는다면, 일반적으로 공간자료들은 서로 위치가 가까울수록 그 자료들의 값이 높은 상관을 보이고, 멀어질수록 점점 낮은 상관을 보이게 된다. 이러한 공간자료에 대하여 일반통계 분석법에서는 공간상관을 무시하고 분석을 행하여 왔다. 본 논문에서는 공간상관이 존재하는 공간자료에 대하여, 공간통계 분석법과 일반통계 분석법을 적용하여 미지의 위치에 대한 예측력을 비교해 본다. 두 방법론의 예측력에 대한 실증적 분석을 위하여 환경청(http://www.me.go.kr)에서 발표한 대기오염 측정망 설치 현황에 대한 우리 나라 전역의 116개 관측소로부터 얻은 1999년의 월별 일산화탄소(Co/ppm) 자료의 평균을 구하여 두 방법론의 예측성능에 대한 실증 사례를 보인다.

In general, the spatial data have spatial correlation, but the general statistical methods have been ignored spatial correlation. In this study, we compare the prediction performance by the methods of spatial statistics with general statistics. To do this, simulation is tried and PRESS is used as a comparative criterion. Also, for actual analysis, we used ‘Co’ data measured at 116 observation station in all the areas of South Korea.