슬라이딩 윈도우 접근법을 이용한 봄철 극한 일교차 분석 (Analyzing extreme diurnal temperature range in spring on the South Korea using a sliding window approach)

서지정보

· 발행기관 : 한국데이터정보과학회
· 수록지 정보 : 한국데이터정보과학회지 / 35권 / 1호 / 75 ~ 97페이지
· 저자명 : 이재헌, 강성락

초록

우리나라 16개 관측지점에서 1964년부터 2022년까지 59년 동안 수집된 봄철 일교차의 극한값을 분석하였다. 극한기온의 비정상성과 비선형성을 포착하기 위해 슬라이딩 윈도우 접근법을 적용하였다. r-최대 순위통계 (r-LOS) 접근법을 사용하여 극한값을 추출하였고, 일반화된 극한값 (GEV) 분포로 모형화하였다. 이와 함께 Mann-Kendall 추세 검정법을 활용하여 극한기온의 추세를 검출하였다. 결과적으로 일교차의 극한값은 시간에 따라 비선형성과 비정상성을 보였고, 연구 기간과 방법론의 선택이 중요한 영향을 미칠 수 있다는 사실을 확인하였다. 극한 일교차는 위치 모수의 선형 변화와 관련되고, 형상 및 규모 모수에서도 큰 시간 변동이 나타났다. 재현기간별 극한 일교차 분석에서 매우 심각한 극한 일교차가 한반도 일부 지점에서 발생할 가능성이 있었다. 기후변화로 인한 극한 일교차의 감소에도 불구하고, 주요 관측지점에서는 봄철에 여전히 높은 일교차에 의한 신체적 위험 가능성이 있다.

영어초록

We analyzed extreme values of the diurnal temperature range (DTR) during the spring season. The data were collected from 16 automated synoptic observation system (ASOS) stations in South Korea over a 59-year period spanning from 1964 to 2022. The sliding window approach was employed to capture the nonlinearity and nonstationarity of the extreme values. By applying the r-largest order statistic (r-LOS) method to sample the extremes, we model to the generalized extreme value (GEV) distribution. Trends in extreme values are detected using the Mann-Kendall trend test. Our results demonstrated that the selection of study period and methodology could significant affect in extreme value analysis, due to the extreme DTR shows the nonlinearity and nonstationarity with time-varying. While the extreme DTR is related to the linear change of location parameter, there also represent larger variation in shape and scale parameters. The extreme DTR, as indicated by the return periods, suggests the potential occurrence in some stations. Despite the reduction in extreme DTR due to climate change, major stations still exhibited a high DTR, which could pose physical risks.

참고자료

· 없음