통계모형과 기상관측치를 이용한 연무 범주예보 가이던스

• 영문명: Statistical Guidances for Binary Forecast of Haze using Meteorological Observations
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 정민아(Min Ah Jung) 김다홍(Dahong Kim) 리앙시앙롱(Xianglong Liang) 손건태(Keon Tae Sohn)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.17 No.2, 697~705쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2015.04.30

국문 초록

본 연구는 남한지역 연무발생에 대한 객관적 범주예보 가이던스 개발을 목적으로 한다. 예보형태는 연무 발생유무에 대한 이 범주예보이다. 모형 개발을 위하여 시간자료인 기상관측치들을 예측인자로 사용하였다. 자료기간은 2012년 1월 1일부터 2014년 7월 31일까지이다. 1일 단기예보 시스템에 자료구조를 맞추기 위하여 시간자료를 일자료로 변환하였으며, 시차변환을 수행하였다. 상관분석과 다중공선성 진단을 통하여 잠재적 예측인자를 선택하였다. 연무 범주예측은 연무발생확률과 예보 가이던스로 생산하였다. 본 연구에서는 확률예측을 위하여 이 범주 로지스틱 회귀모형을 적용하였으며, 예측된 확률과 문턱치를 비교하여 범주예보치를 결정하는 예보 가이던스를 제안하였다. 최적 문턱치는 다양한 예측성 평가측도들을 고려하여 결정하였다. 모형검증을 수행하였으며, 전체 자료로 모형을 재추정하고, 연도별 예측성을 분석하였으며, 예측성에 대한 지역 특성을 살펴보았다.

영문 초록

The objective of this study is to develop statistical guidance for the occurrence of haze over South Korea. The forecast mode is a binary forecast whether haze occurs or not. For statistical modeling, we used hourly data for meteorological variables for a period of 31 months (January in 2012 to July in 2014). To apply the daily forecast system, hourly data are converted to daily data and then lagging was performed. The potential predictors were selected based on correlation analysis and multicollinearity has been removed via variance inflation factor. The binary forecasts are generated from a logistic regression model for probability forecasts and an optimal threshold which is determined based on skill scores. Model validation has been performed in order to check model stability. As a final step, forecast guidance was suggested using the whole data and compared its yearly skill scores for each stations separately.

목차

1. 서론

2. 자료와 연구방법

3. 연무발생 범주예보 가이던스 개발 결과

4. 결론

References

키워드

연무발생 범주예보 로지스틱 회귀모형 문턱치 예측성 평가측도 haze binary forecast logistic regression threshold skill score