몬테카를로 분석에 의한 온도 예측

목차

1. 서론
2. 본론
3. 결론

부록

본문내용

1. 서론
몬테카를로 시뮬레이션(Monte Calro Simulation)은 불확실한 상황하에서 의사결정 을 목적으로 확률적시스템의 모의 실험에 이용되는 절차를 말한다. 몬테카를로 시 뮬레이션을 하기 위해서는 원하고자 하는 변수의 확률분포를 알아야 한다. 가정한 확률분포에 따라 무작위표본추출에 의해서 우연결과를 발생시켜 모의적으로 표본을 추출하게 된다. 따라서 어느 특정 기간의 온도를 예측하고 싶다면 우선 온도의 확 률본포구조가 어떻게 정해지는지 정하고 난수, Pesudo-random등을 통해 랜덤한 확률적 결과를 발생시켜 온도의 변동률을 구할 수 있다.

2. 본론
관측 요소 중에서 기온 및 강수량은 지역의 기후 특성을 설명하는 대표적인 기후요 소이며, 특히 기온은 최근 인위적 요인에 의한 지구온난화를 설명해주는 매우 중요 한 요소이다. IPCC AR4(2007)에 의하면 전세계 평균 기온은 지난 100년간 약 0.74℃ 상승하였다. 우리나라의 기온은 약 1.5℃ 상승하였고 이는 전지구 평균기온 상승률 0.74±0.03℃에 비하여 높으며, 이러한 기온 상승값에는 도시화 효과가 포 함되어 있다.

참고 자료

없음