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Mann-Kendall 비모수 검정과 Sen's slope를 이용한 최근 40년 남한지역 계절별 평균기온의 경향성 분석
A trend analysis of seasonal average temperatures over 40 years in South Korea using Mann-Kendall test and sen's slope 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.34 no.3, 2021년, pp.439 - 447  

진대현 (동국대학교 통계학과) ,  장성환 (동국대학교 통계학과) ,  김희경 (동국대학교 통계학과) ,  이영섭 (동국대학교 통계학과)

초록
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범지구적 이상기후의 잦은 출현으로 기상 변화에 대한 관련 연구가 활발히 진행되고 있지만, 장기간 축적된 기상자료를 이용한 경향성 분석 연구는 부족하였다. 본 연구에서는 비모수적 분석방법을 이용해 40년간 종관기상관측장비(ASOS)로 부터 축적된 기온 시계열 자료의 경향성을 분석하였다. 남한지역의 연평균 기온과 계절별 평균기온 시계열 자료에 대한 Mann-Kendall 검정 결과 상승 경향성이 존재하는 것으로 나타났다. 또한 Pettitt 검정을 적용해 탐색된 변동점을 전후로 경향성의 정도를 파악할 수 있는 Sen's slope를 계산한 결과, 변동점 이후의 최근 자료에서 기온의 상승 경향성이 더욱 큰 것을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Due to the frequent emergence of global abnormal climates, related studies on meteorological change is being actively proceed. However, the research on trend analysis using weather data accumulated over a long period of time was insufficient. In this study, the trend of temperature time series data ...

주제어

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참고문헌 (13)

  1. Back SY, Kim SW, Jung MI, Roh JW, and Son SW (2018). Classification of heat wave events in Seoul using self-organizing map, Journal of Climate Change Research, 9, 209-221. 

  2. Choi W, Ho CH, Kim MK, Kim J, Yoo HD, Jhun JG, and Jeong, J. H. (2018). Season-dependent warming characteristics observed at 12 stations in South Korea over the recent 100 years, International Journal of Climatology, 38, 4092-4101. 

  3. Di Piazza A, Lo Conti F, Noto LV, Viola F, and La Loggia G (2011). Comparative analysis of different techniques for spatial interpolation of rainfall data to create a serially complete monthly time series of precipitation for Sicily, Italy, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 13, 396--408. 

  4. Kim HK, Kang IK, Lee JW, and Lee YS (2016). A comparison of imputation methods for the consecutive missing temperature data, The Korean Journal of Applied Statistics, 29, 549-557. 

  5. Kim HK, Kim KS, Lee JW, and Lee YS (2017). Cluster analysis by month for meteorological stations using a gridded data of numerical model with temperatures and precipitation, Journal of the Korean Data and Information Science Society, 28, 1133-1144. 

  6. Kim JH and Park SS (2004). Long-term trend analyses of water qualities in Nakdong River based on non-parametric statistical methods, Journal of Korean Society on Water Environment, 20, 63-71. 

  7. Lee HC, Cho YJ, Lim B, and Kim SB(2020). Study on the association of casualties and classification of heat wave weather patterns in South Korea using K-means clustering analysis, Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation, 20, 11-18. 

  8. Legates DR and McCabe Jr GJ (1999). Evaluating the use of "goodness-of -fit" measures in hydrologic and hydroclimatic model evaluation, Water Resources Research, 35, 233-241. 

  9. Mann HB (1945). Nonparametric tests against trend, Econometrica, 13, 245-259. 

  10. Pettitt AN (1979). A non-parametric approach to the change-point problem, Journal of the Royal Statistical Society, 28, 126-135. 

  11. Sen PK (1968). Estimates of the regression coefficient based on Kendall's tau, Journal of the American statistical association, 63, 1379-1389. 

  12. Swart R, Robinson J, and Cohen S (2003). Climate change and sustainable development: expanding the options Climate policy, 3, 19-40. 

  13. Yozgatligil C, Aslan S, Iyigun C, and Batmaz I (2013). Comparison of missing value imputation methods in time series: the case of Turkish meteorological data, Heoretical and Applied Climatology, 112, 143-167. 

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