세미베리오그램 모형을 적용한 남한지역 강수량 자료의 공간분석

• 영문명: Spatial Analysis on the Rainfall data by utilizing Variogram Models
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 허태영(Tae Young Huh) 서의훈(Euy Hoon Suh) 권원태(Won Tae Kwon)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.6 No.2, 473~491쪽, 전체 19쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2004.04.30

국문 초록

본 논문에서는 남한지역의 강수량 자료를 가지고 공간분석을 실시하였다. 세미베리오그램 모형의 모수 추정방법으로 가중최소제곱방법, 로버스트한 표본 세미베리오그램을 사용한 가중최소제곱방법, 최대우도방법과 잔차최대우도방법을 고려하였다. 강수량 자료를 가지고 일반 크리깅을 통해 예측성능을 비교한 결과, 최대우도방법이나 잔차최대우도방법에 의해 적합된 세미베리오그램 모형이 공간 예측을 가장 잘 하는 것으로 나타났다. 또한, 최소제곱방법을 사용하는 경우에는 로버스트한 표본 세미오그램을 사용하면 공간 예측 성능을 상당히 높일 수 있는 것을 알게 되었다.

영문 초록

In this paper, we analyzed the Korean rainfall data by using the methods of spatial statistics. The methods of fitting the models are weighted least squares method, weighted least squares method using robust sample semivariogram, maximum likelihood estimation and residual maximum likelihood estimation. We compared the prediction performance of the fitting methods by using Korean rainfall data and we found that maximum likelihood estimation and residual maximum likelihood estimation are better fitting methods in spatial prediction. Also, in case of using the least squares method, the prediction performance can be increased much by using the robust sample semivariogram.

목차

1. 서론

2. 자료와 한국 강수량의 특징

3. 공간 통계학

4. 강수량 자료에 대한 공간 통계적 분석

5. 결론 및 향후 연구

참고문헌

키워드

공간통계학 크리깅 세미베리오그램 가중최소제곱방법 최대우도방법 잔차최대우도방법 spatial statistics kriging semivariogram weighted least squares method maximum likelihood method residual maximum likelihood method