남한지역 봄철 안개발생에 대한 이 범주 예측모형 개발 (Binary Forecast Model for Fog Occurrence over South Korea in the Springtime)

서지정보

· 발행기관 : 한국자료분석학회
· 수록지 정보 : Journal of The Korean Data Analysis Society / 12권 / 2호 / 949 ~ 960페이지
· 저자명 : 손건태

초록

본 연구는 남한지역 봄철 안개 발생에 대한 이 범주 예보를 위한 통계적 예측모형의 개발을 목적으로 수행되었다. 연구를 위하여 3년간(2006년∼2008년) 전국 42개 기상관서에서 목측된 안개유무 자료와 수치모델 RDAPS 예측치를 사용하였다. 모든 자료는 3시간자료로 구성하여 3시간예보시스템에서 활용가능하도록 개발하였다. 기상청 자료에 안개종류에 대한 정보가 없는 문제점을 해결하기 위하여 계절별로 구분하였으며 안개발생 자료를 사용한 군집분석을 수행하여 42 개 지점을 군집화 하고, 군집별로 예측모형을 개발하였다. 봄철은 2군집으로 분류되었으며, 예측모형은 확률예측치를 생산하는 로지스틱 회귀모형과 이 범주 예측치를 생산하는 문턱치로 이루어졌다. 최적 문턱치는 예측성 평가측도를 고려하여 결정되었으며, POD와 HR을 비교한 결과 두 군집 모두 TSS를 최대로 하는 문턱치의 결과가 우수한 것으로 나타났다. 모형 검증을 수행한 결과 모형이 안정적이라고 판단되었다.

영어초록

Statistical binary forecast models for fog occurrence over South Korea in the springtime are developed based on logistic regression and optimal threshold. The model output statistic (MOS) method is applied to develop statistical models. For this study, two kinds of data are used; observed for occurrence data and numerical model outputs which consist of 4 climatic factors (temperature, depression of dew point temperature, U and V component of wind) at the 5 layers (surface, 1000hPa, 950hPa, 900hPa and 850hPa). 42 stations are classified into 2 groups based on cluster analysis. Statistical modeling is separately performed for each group. Results of a logistic regression analysis indicate that binary forecasting is preferred to probability forecasting for fog occurrence forecast. Binary forecasts are generated by comparison of a threshold and probabilities of fog occurrence which are computed from the estimated logistic regression model.. the optimal threshold is determined based on skill scores; probability of detection, hit rate, Heidke skill score and true skill statistic. The generalization ability of the proposed forecast model is checked by model validation.

참고자료

· 없음