$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

수치표고모델과 다변량 크리깅을 이용한 기온 및 강수 분포도 작성
Mapping of Temperature and Rainfall Using DEM and Multivariate Kriging 원문보기

대한지리학회지 = Journal of the Korean Geographical Society, v.43 no.6 = no.129, 2008년, pp.1002 - 1015  

박노욱 (인하대학교 지리정보공학과) ,  장동호 (공주대학교 지리학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

이 논문에서는 기상관측소의 기온 및 강수 관측치를 이용한 공간적 분포도 작성에 수치표고모델(DEM)과 다변량 크리깅의 적용 가능성을 검토하였다. 기온 및 강수와 상관성을 가지면서 연구지역의 모든 지점에서 값을 제공하는 고도자료를 분포도 작성에 이용함으로써, 미관측 지점에서의 정보 부재 효과를 완화하면서 지형효과를 잘 반영하는 분포도를 작성하고자 하였다. 제주도 지역의 2005년 1월, 4월, 8월 및 10월의 월평균기온 및 월강수량 분포도 작성 사례 연구를 통해, 고도자료를 공동 크리깅에 의해 통합하였을 때 평활화 효과를 완화하면서 지형효과를 잘 반영하는 기온 및 강수 분포도 작성이 가능하였다. 또한 단변량 지구통계 기법인 정규 크리깅과 비교하였을 때, 보다 향상된 예측 능력을 나타내었다. 부가적으로 고도자료와의 상관성이 높을수록, 상대적 너겟 효과가 적을수록 예측 능력이 향상됨을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

We investigate the potential of digital elevation model and multivariate geostatistical kriging in mapping of temperature and rainfall based on sparse weather station observations. By using elevation data which have reasonable correlation with temperature and rainfall, and are exhaustively sampled i...

주제어

#크리징   #기온   #강수  

참고문헌 (25)

  1. 기상연구소, 2004, 한국의 기후, 기상청 기상연구소 

  2. 김성수.장승민.백희정.최홍연.권원태, 2006, '제주지역 기온과 강수량의 기후 변동 특성,' 한국지구과학회지, 27(2), 188-197 

    원문보기 상세보기

  3. 신성철.김맹기.서명석.나득균.장동호.김찬수.이우섭.김연희, 2008, 'GIS와 PRISM을 이용한 고해상도 격자형 강수량 추정,' 대기, 18(1), 71-81 

    원문보기 상세보기

  4. 오석훈, 2005, '암반등급 해석을 위한 비선형 지시자 변환과 3차원 크리깅 기술의 물리탐사 및 시추자료에 대한 적용,' 한국지구과학회지, 26(5), 429-435 

    원문보기 상세보기

  5. 이승호, 1999, '제주도 지역의 강수분포 특성,' 대한지리학회지, 34(2), 123-136 

    원문보기 상세보기

  6. 이승호, 2007, 기후학, 푸른길, 서울 

  7. 정상용.이강근, 1995, '난지도 매립지 일대의 지하수위 분포 추정을 위한 복합 크리깅의 응용,' 지하수환경, 2(2), 58-63 

    원문보기 상세보기

  8. 최종근, 2002, 공간정보 모델링: 크리깅과 최적화 기법, 구미서관, 서울 

  9. 홍기옥.서명석.나득균.장동호.김찬수.김맹기, 2007, 'GIS와 PRISM을 이용한 고해상도 격자형 기온자료 추정,' 대기, 17(3), 255-268 

    원문보기 상세보기

  10. Creutin, J. D., Delrieu, G., and Lebel, T., 1988, Rain measurement by raingage-radar combination: a geostatistical approach, Journal of Atmospheric and Oceanic Technologies, 5, 102-115 

    상세보기 crossref

  11. Daly, C., Helmer, E. H., and Maya, Q., 2003, Mapping the Climate of Puerto Rico, Vieques and Culebra, International Journal of Climatology, 23, 1359-1381 

    상세보기 crossref

  12. Deutsch, C. V. and Journel, A. G., 1998, GSLIB: Geostatistical Software Library and User's Guide, Oxford University Press, Oxford 

  13. Glenn, N. F. and Carr, J. R., 2003, The use of geostatistics in relating soil moisture to RADARSAT-1 SAR data obtained over the Gread Basin, Nevada, USA, Computers & Geosciences, 29, 577-586 

    상세보기 crossref

  14. Goovaerts, P., 1997, Geostatistics for Natural Resources Evaluation, Oxford University Press, Oxford 

  15. Goovaerts, P., AvRuskin, G., Meliker, J., Slotnick, M., Jacquez, G., and Nriagu, J., 2005, Geostatistical modeling of the spatial variability of arsenic in groundwater of southeast Michigan, Water Resources Research, 41, W07013, doi:10.1029/2004WR003705 

    상세보기 crossref

  16. Hevesi, J. A., Flint, A. L., and Istok, J. D., 1992, Precipitation estimation in mountainous terrain using multivariate geostatistics. Part I: structural analysis, Journal of Applied Meteorology, 31, 661-676 

    상세보기 crossref

  17. Isaaks, E. H. and Srivastava, R. M., 1989, An Introduction to Applied Geostatistics, Oxford University Press, Oxford 

  18. Kyriakidis, P. C. and Journel, A. G., 1999, Geostatistical space-time models, Mathematical Geology, 31(6), 651-684 

    crossref

  19. Ma, X. and Journel, A. G., 1999, An expanded GSLIB cokriging program allowing for two Markov models, Computers & Geosciences, 25, 627-639 

    상세보기 crossref

  20. Ninyerola, M., Pons, X., and Roure, J. M., 2000, A methodological approach of climatological modelling of air temperature and precipitation through GIS techniques, International Journal of Climatology, 20, 1823-1841 

    상세보기 crossref

  21. Pannatier, Y., 1996, VARIOWIN: Software for Spatial Data Analysis in 2D, Springer-Verlag, New York 

  22. Park, N.-W., Jang, D.-H., and Chi, K. H., 2008, Integration of IKONOS imagery for geostatistical mapping of sediment grain size at Baramarae beach, Korea, International Journal of Remote Sensing, in press 

  23. Patriarche, D., Castro, M. C., and Goovaerts, P., 2005, Estimating regional hydraulic conductivity fields - a comparative study of geostatistical methods, Mathematical Geology, 37(6), 587-613 

    상세보기 crossref

  24. Perry, L. B. and Konrad, C. E., 2006, Relationships between NW flow snowfall and topography in the southern appalachians, USA, Climatology Research, 32, 35-47 

  25. Simbahan, G. C., Dobermann, A., Goovaerts, P., Ping, J., and Haddix, M. L., 2006, Fine-resolution mapping of soil organic carbon based on multivariate secondary data, Geoderma, 132, 471-489 

    상세보기 crossref

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로