[논문]미세먼지 예보 적중률 개선방안 연구

이용기; 김인구; 박용출

미세먼지 예보 적중률 개선방안 연구
A Study on the Evaluation Program of Prediction Hit Rate for $PM_{10}$ 원문보기

이용기 (경기도보건환경연구원 대기연구부) , 김인구 (경기도보건환경연구원 대기연구부) , 박용출 (경기도보건환경연구원 대기연구부)

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문제 정의

따라서 본 연구에서는 적중률이 낮은 익일 예보를 대상으로 국내외 연구자료를 바탕으로 예측유형을 기압 패턴별로 세분화하여 예측 정확도를 향상시키고자 하였으며 동아시아 배출량 및 3차원 바람장을 이용한 장거리 화학수송 모델을 통계 모델과 결합하여 예보하는 새로운 예보시스템 체계를 구축하여 적중률 개선방안을 제시하고자 하였다.

제안 방법

본 연구에서는 경기도를 4개 권역으로 구분하여 선행연구에서 작성한 미세먼지 예측 모델을 한반도에 자주 나타나는 3가지 유형의 기압 패턴별로 세분하여 작성하고 (전병일과 황용식, 2007) 모델을 수행하여 얻은 1차 예측농도를 환경부에서 지원하는 장거리 화학수송모델을 (이종범, 2007) 참고하여 판정자가 재차 예측하는 방법으로 최종 예측하였다. 이렇게 얻은 예측치를 기존의 권역별 모델로 예측한 값과 정량평가 지표를 이용하여 비교 분석하였다.

대상 데이터

FTP(File Transfer Protocol)로 수신하여 사용하였다. 기압 패턴 분류를 위하여 사용된 일기도는 기상청의 분석 일기도를 사용하였으며 예측에 사용된 모델인자는 총 19항목이었다.
예측 모델에 사용된 대기오염 자료는 S02, N02, CO, O₃, PM10으로 1시간 자료를 수신하여 평균값을 입력자료로 하였으며 기상자료는 기상대로부터 수신되는 풍속, 온도, 습도, 강수량 등 기상자료와 기상예보자료를 FTP(File Transfer Protocol)로 수신하여 사용하였다. 기압 패턴 분류를 위하여 사용된 일기도는 기상청의 분석 일기도를 사용하였으며 예측에 사용된 모델인자는 총 19항목이었다.

데이터처리

예측하는 방법으로 최종 예측하였다. 이렇게 얻은 예측치를 기존의 권역별 모델로 예측한 값과 정량평가 지표를 이용하여 비교 분석하였다.

성능/효과

대한 정량평가 결과를 표 1에 나타냈다. MBIAS는 편의를 나타내는 값으로 이 값이 (+) 경우 실제보다 과대평가되는 것을 의미하며 0에 가까울수록 정확하므로 새로운 모델로 예보했을 때 실제보다 높게 예측하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 그러나 상관계수(r) 및 분산의 정도를 나타내는 RMSE가 매우 좋아지는 것을 알 수 있으며 IOA는 0.
MBIAS는 편의를 나타내는 값으로 이 값이 (+) 경우 실제보다 과대평가되는 것을 의미하며 0에 가까울수록 정확하므로 새로운 모델로 예보했을 때 실제보다 높게 예측하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 그러나 상관계수(r) 및 분산의 정도를 나타내는 RMSE가 매우 좋아지는 것을 알 수 있으며 IOA는 0.65에서 0.74범위를 나타내 예측치와 실측치의 1:1 대응관계가 비교적 잘 일치하고 있음을 보여주고 있다. 이로부터 새로운 예측 방법에 의한 미세먼지예측은 예측정확도를 한층 높여주는 것으로 평가되었다.
같다. 그림에 나타난 바와 같이 신규예보방법으로 판정자가 예측한 결과 적중률은 평균 68.2%에서 74.4%로 6.2% 상승하였으며 권역별로 4.7〜81%의 적중률이 상승된 것으로 나타났다. 이는 2007년 도 경기도 미세먼지 예보적중률 62%보다 약12% 이상 높은 적중률이다.
74범위를 나타내 예측치와 실측치의 1:1 대응관계가 비교적 잘 일치하고 있음을 보여주고 있다. 이로부터 새로운 예측 방법에 의한 미세먼지예측은 예측정확도를 한층 높여주는 것으로 평가되었다.

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