미관측지점 일사량 베타회귀모형 구축 연구 (Study for building beta regression model of solar radiation at ungauged points)

서지정보

· 발행기관 : 한국데이터정보과학회
· 수록지 정보 : 한국데이터정보과학회지 / 33권 / 4호 / 577 ~ 588페이지
· 저자명 : 노유경, 나명환, 김무섭

초록

일사량 예측은 스마트팜 (smart farm)이 보급된 오늘날 농업에서도 여전히 작물수확전망에 있어 필수적이다. 작물생육이 한 달에서 수개월에 걸쳐있기 때문에 일사량 예측자료는 계절예측 다운스케일링 (downscaling)으로 얻는 것이 타당하다. 다운스케일링에 필요한 통계모형의 구축에는 일반적으로 기상관측자료가 필요인데, 일사량자료의 경우 다수의 기상관측지점에서 부실하여 공간적으로 성글다. 그래서 일사량예측이 필요한 미관측지점에서 다운스케일링을 통한 예측자료생성에 큰 어려움이 있다. 이 논문에서는 미관측지점에 적절한 일사량 통계모형을 부여하고자 공간모형방법을 적용하고 시험한다. 공간모형이란 공간정보로 설명되는 모수를 지니고 있는 모형으로, 이 모형기법으로 관측자료의 공간보간없이 일사량모형을 국내 전지역으로 확장할 수 있다. 공간정보변수로 위도와 고도가 고려되었으며, 변수의 유의성을 시험하고자 완전모형과 3개의 하위모형에 대해 교차검증으로 모의성능을 평가하였다. 평가결과, 공간정보변수는 모두 유의하지 않아 공간적으로 동질적인 모형이 선정되었다.

영어초록

Solar radiation prediction is still essential for crop harvest outlook although smart farms are widespread in agriculture. Since crop growth spans from one to several months, it is reasonable to produce the prediction data through seasonal forecast downscaling. On the other hand, for the downscaling, meteorological observation data is required, but solar radiation data is poor or missing at many of the observation stations. In this paper, the spatial modeling method is applied and tested to build statistical model of solar radiation at ungauged points.

참고자료

· 없음