호남지역 강수량 예측을 위한 통계 모형 개발

Statistical Models for Quantitative Precipitation Forecast in Honam Area

본 논문은 호남지역 강수량 예측을 위한 통계 모형을 개발한 결과이다. 3시간 예보 시스템을 대상으로 하였으며, MOS 기법으로 중회귀모형, 신경회로망모형와 결정나무모형을 적용하고 예측 결과를 비교하였다. 모형개발을 위하여 2002년 1월 1일부터 2003년 12월 31일까지의 호남지역 17개 지점에 대한 3시간 누적강수량 자료와 45종류의 역학적 수치모델 출력값을 사용하였으며, 집락분석을 통하여 훈련자료와 검증자료를 구분하였다. 중회귀모형에서는 주효과만 고려한 경우와 이차효과까지 고려한 경우로 나누어 적합시켰으며, 적용된 통계모형을 비교한 결과 호남지역 강수량 예측을 위하여 신경회로망 모형이 우수한 것으로 나타났다.

This study focused on statistical models for the prediction of quantitative precipitation in Honam area. Based on the 3-hour weather forecast system and the model output statistic method, some statistical models (regression model, neural networks and decision tree) were considered and compared. For our study the rainfall amount at the 17 stations in Honam area and the corresponding 45 synoptic factors during 2002 to 2003 were considered. The training data and the validation data were constructed using the cluster analysis. The significant predictors of multiple regression models were determined by the stepwise variable selection method and the optimal number of nodes in the neural networks was chosen by the Akaike information criterion. According to the comparison of four models, the neural network model is recommended for the statistical model for the quantitative precipitation forecast in Honam area.