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공간적 상관구조를 포함하는 선형회귀모형을 이용한 강수량 자료 분석
Precipitation Analysis Based on Spatial Linear Regression Model 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.21 no.6, 2008년, pp.1093 - 1107  

정지용 (고려대학교 정보통계학과) ,  진서훈 (고려대학교 정보통계학과) ,  박만식 (고려대학교 의학통계학교실)

초록
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매년 전 세계는 여러 자연재해로 인하여 많은 피해를 받고 있다 그 중에서도 강수와 관련한 집중호우와 가뭄, 홍수, 상수원 부족 등으로 많은 손실을 입고 있다. 이러한 재해에 의한 피해를 줄이기 위해서는 기상에 대한 정확한 예측이 필요하다. 따라서 강수량에 대한 정확한 예측을 실시하여 수자원을 적절하게 이용하고 재해에 의한 피해를 줄이기 위하여 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 강수량을 측정하는 지상기상관측지점자료에 대해 공간적 상관구조를 포함하는 선형회귀모형(크리깅)을 고려하여 세미베리오그램을 기반으로한 최소제곱법과 코베리오그램을 기반으로한 최대우도추정방법으로 남한지역의 공간적 특성을 적절하게 파악할 수 있는 모형들을 찾고 이 모형들을 비교하였다. 공간적 선형회귀모형들에 대한 신뢰성을 검증하기 위하여 자동기상관측지점과 항공기상관측지점에서 측정된 실제값과 예측값을 비교하고 이를 바탕으로 강수량 예측에 관한 발전 및 개선방향에 대해 알아보았다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this study, we considered linear regression model with various spatial dependency structures in order to make more reliable prediction of precipitation in South Korea. The prediction approaches are based on semi-variogram models fitted by least-squares estimation method and restricted maximum lik...

주제어

#세미베리오그램   #강수량   #범용크리깅   #공간적 선형회귀모형   #교차검증방법  

참고문헌 (12)

  1. 김선우, 정애란, 이성덕 (2005). 공간자료에 대한 지리적 가중회귀 모형과 크리깅의 비교, , 18, 271-280 

    원문보기 상세보기 crossref

  2. 신만용, 윤진일, 서애숙 (1999). 공간통계기법을 이용한 전국 일 최고/최저기온 공간변이의 추정, , 15, 9-20 

    원문보기 상세보기

  3. 오광중, 곽진, 정덕영, 손건태 (1998). 부산지역의 대기오염물질농도와 기상인자간의 통계분석-광안리지역을 중심 으로, Journal of Korean Society of Environmental Engineers, 20, 1235-1245 

  4. 유성모, 엄익현 (1999). 강우강도 데이터를 이용한 세미베리오그램의 추정과 공간이상치에 관한 연구, , 12, 125-141 

    원문보기 상세보기

  5. 이지영, 황철수 (2002). 공간통계분석을 이용한 지가의 입지값 측정에 관한 연구, , 10, 233-246 

    원문보기 상세보기

  6. 장지희 (2003). , 성균관대학교, 석사학위논문 

  7. 조재영 (2001). , 동의대학교, 석사학위 노문 

  8. 조재영, 최승배, 김규곤 (2001). 일반통계에 대한 공간통계 방법의 예측성능에 관한 연구, Journal of the Korean Data Analysis Society, 6, 473-491 

  9. 최승배, 조장식, 범수균 (2004). 공간변이성의 추정량들에 대한 예측력 비교 연구: 남한지역 일산화탄소 자료를 이용하여, Journal of the Korea Data Analysis Society, 6, 279-291 

  10. 허태영, 서의훈, 권원태 (2004). 세미베리오그램 모형을 적용한 남한지역 강수량 자료의 공간분석, Journal of the Korean Data Analysis Society, 6, 473-491 

  11. Cressie, N. A. C. (1993). Statistics for Spatial Data, John Wily & Sons, New York 

  12. R Development Core Team (2008). R: A Language and Environment for Statistical Computing, R Founda- tion for Statistical Computing, Vienna, Austria, http://www.R-project.org 

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