남한지역 주요도시의 여름철 기온의 통계적 규모축소와 역학적 규모축소의 비교 (A Comparison of Statistical and Dynamical Downscaling for Summer Season Temperature in South Korea)

서지정보

· 발행기관 : 한국자료분석학회
· 수록지 정보 : Journal of The Korean Data Analysis Society / 15권 / 6호 / 3157 ~ 3167페이지
· 저자명 : 이효진, 정여민, 양유빈

초록

기상학에서의 규모축소법이란 대규모의 성근 격자의 기후 자료를 이용하여 더욱 조밀한 격자의 기후 값을 구하는 방법이다. 본 연구는 통계적 방법과 역학적 방법으로 시행되는 두 가지 규모축소법에 대하여 사례 연구를 통한 비교에 목적이 있다. 첫 번째로 사용된 규모축소법은 APEC기후센터(APCC)에서 개발한 통계적 방법으로 관측 자료와 예측자료사이에 가장 높은 선형상관을 나타내는 지역과 최적 기후변수를 선정하여 회귀모델을 적합하는 방법이다. 다른 하나인 역학적 규모축소 방법은 널리 쓰이는 중규모 모형(weather research and forecasting model)을 사용하여 기후인자들 사이의 물리적 산술식을 이용하여 해상도를 높이는 방법이다. 두 모델에 사용되는 대규모 격자자료는 APCC에서 생산되는 접합모형(community climate system model version3)자료를 사용하였다. 2001년부터 2010년까지 서울과 부산의 여름철 실 관측 온도를 사례연구로 정하여 두 가지 방법을 적용하고 비교하였다. 각 도시의 분석시점은 4가지(6월, 7월, 8월, 여름철평균)로 나누어 시행하였으며, 비모수 대응자료 차이검정법인 Wilcoxon 부호순위검정을 시행하였다. 그 결과, 서울 부산지역의 여름철 규모축소에서는 통계적 방법의 결과가 실 관측치와 유의수준 5%에서 차이가 없는 것으로 나타났으며, 역학적 방법은 모든 경우에 매우 유의한 차이(p-value<0.05)가 있는 것으로 나타났다.

영어초록

Downscaling methods in meteorology are used for obtaining finer grid-scale data from large-scale data. In this study, two different downscaling methods are used and compared by a case study. The first method is statistical downsclaing using a moving window and simple linear regression which is developed by the Asia Pacific Economic Cooperation Climate Center (APCC). The second approach is using the weather research and forecasting (WRF) model, a popular model used for dynamical downscaling. These models are initialized by the APCC CCSM3 as a global climate model (GCM). Summer season (JUN, JUL, AUG, mean of JUN to AUG) temperature prediction from 2001 to 2010 in Seoul and Busan is used for case study. The Wilcoxon signed rank test is applied to give significance to the differences between the observed data and results of the each model. Statistical downscaling results have no differences in both regions during the summer season at the 5% significance level. However, dynamical downscaling results have a significant difference (p-value<0.05) in all cases.

참고자료

· 없음