지구온난화로 인해 세계 곳곳에서 기온상승이 관측되고 있으며, 이는 전지구적 기후시스템의 변화를 보여주는 대표적인 예이다. 온도를 비롯한 강수량, 풍속, 증발량 등의 기상학적, 수문학적 인자들이 각각 서로에게 영향을 주고 받으며 복잡하게 변화할 것이고, 그 변화폭도 점점 커질 것이다. 증발에 영향을 미치는 인자들은 크게 세 가지로 나뉘는데, 태양복사에너지, 온도, 바람, 기압, 습도와 같은 기상학적인자, 증발표면의 특성인자 그리고 수질인자로 분류할 수 있다. 증발에 영향을 주는 인자들은 예전부터 알려져 있지만 이들 간의 복잡한 상호작용에 대해 정확히 이해하기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 댐유역의 증발량에 영향을 미치는 기상인자 파악을 위해 2008부터 2016년까지 관측된 낙동강수계 내 안동댐과 남강댐의 기상자료(기온, 강수량, 풍속, 상대습도, 기압, 일사량, 일조시간, 전운량)를 이용한 변화를 분석하였으며, 다변량 통계기법인요인분석을 통해 증발량과 상관성이 높은 인자들을 분류하였다. 안동댐과 남강댐 공통적으로 증발량과 기온, 기압이 같은 요인으로 분류되고 높은 상관성을 보였으며, 강수량, 일조시간, 일사량, 전운량이 같은 요인으로 분류되었다. 국내의 증발량 측정지점에 대한 추가적인 분석과 영향인자를 이용한 다변량회귀식과 인공신경망 통해 증발량 미측정 지점의 증발량 산정이 가능할 것으로 판단된다.
지구온난화로 인해 세계 곳곳에서 기온상승이 관측되고 있으며, 이는 전지구적 기후시스템의 변화를 보여주는 대표적인 예이다. 온도를 비롯한 강수량, 풍속, 증발량 등의 기상학적, 수문학적 인자들이 각각 서로에게 영향을 주고 받으며 복잡하게 변화할 것이고, 그 변화폭도 점점 커질 것이다. 증발에 영향을 미치는 인자들은 크게 세 가지로 나뉘는데, 태양복사에너지, 온도, 바람, 기압, 습도와 같은 기상학적인자, 증발표면의 특성인자 그리고 수질인자로 분류할 수 있다. 증발에 영향을 주는 인자들은 예전부터 알려져 있지만 이들 간의 복잡한 상호작용에 대해 정확히 이해하기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 댐유역의 증발량에 영향을 미치는 기상인자 파악을 위해 2008부터 2016년까지 관측된 낙동강수계 내 안동댐과 남강댐의 기상자료(기온, 강수량, 풍속, 상대습도, 기압, 일사량, 일조시간, 전운량)를 이용한 변화를 분석하였으며, 다변량 통계기법인요인분석을 통해 증발량과 상관성이 높은 인자들을 분류하였다. 안동댐과 남강댐 공통적으로 증발량과 기온, 기압이 같은 요인으로 분류되고 높은 상관성을 보였으며, 강수량, 일조시간, 일사량, 전운량이 같은 요인으로 분류되었다. 국내의 증발량 측정지점에 대한 추가적인 분석과 영향인자를 이용한 다변량회귀식과 인공신경망 통해 증발량 미측정 지점의 증발량 산정이 가능할 것으로 판단된다.
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제안 방법
각 인자별 부하(loading) 값의 의미는 각 요인이 원 변수를 설명하는 정도(크기)를 나타내며 요인은 변수들의 내재된 관계에서 공통 부분에 해당된다. 그러므로 각 요인에서 부하 값의 절대 값이 큰 변수들을 선택하여 그룹화 하였다(음의 부호는 동일 개념의 반대 척도)
8 이상이 되는 것으로 결정하였으며, 각 변수별 공통성(Communality) 값으로부터 분류된 요인에 의해 변수의 변동정도를 확인하였다. 그리고 불확실성을 줄여주기 위해 직교회전(Varimax Rotation)한 성분 값으로 요인분석을 실시하였다.
본 연구에서는 2008부터 2016년까지 관측된 낙동강 수계의 안동댐과 남강댐 기상자료를 이용하여 탐색적 요인분석을 실시하였다. 분석에 사용된 기상 인자는 기온, 강수량, 풍속, 상대습도, 기압, 일조시간, 일사량, 전운량, 증발량 총 9항목이며, 표 1과 같이 표기하였다.
본 연구에서는 댐유역의 증발량에 영향을 미치는 기상인자 파악을 위해 2008부터 2016년까지 관측된 낙동강수계 내 안동댐과 남강댐의 기상자료(기온, 강수량, 풍속, 상대습도, 기압, 일사량, 일조시간, 전운량)를 이용한 변화를 분석하였으며, 다변량 통계기법인 요인분석을 통해 증발량과 상관성이 높은 인자들을 분류하였다. 안동댐과 남강댐 공통적으로 증발량과 기온, 기압이 같은 요인으로 분류되고 높은 상관성을 보였으며, 강수량, 일조시간, 일사량, 전운량이 같은 요인으로 분류되었다.
분석에 사용된 기상 인자는 기온, 강수량, 풍속, 상대습도, 기압, 일조시간, 일사량, 전운량, 증발량 총 9항목이며, 표 1과 같이 표기하였다. 요인의 수는 고유값(eigenvalue)이 1 이하를 기준으로 판단하거나 누적값(Cumulative)이 0.8 이상이 되는 것으로 결정하였으며, 각 변수별 공통성(Communality) 값으로부터 분류된 요인에 의해 변수의 변동정도를 확인하였다. 그리고 불확실성을 줄여주기 위해 직교회전(Varimax Rotation)한 성분 값으로 요인분석을 실시하였다.
대상 데이터
본 연구에서는 2008부터 2016년까지 관측된 낙동강 수계의 안동댐과 남강댐 기상자료를 이용하여 탐색적 요인분석을 실시하였다. 분석에 사용된 기상 인자는 기온, 강수량, 풍속, 상대습도, 기압, 일조시간, 일사량, 전운량, 증발량 총 9항목이며, 표 1과 같이 표기하였다. 요인의 수는 고유값(eigenvalue)이 1 이하를 기준으로 판단하거나 누적값(Cumulative)이 0.
데이터처리
기존 연구는 제한된 연구지역에 대해서 제한된 기간의 자료를 이용하고 있으며, 다양한 지형적 조건을 고려한 증발산 산정방법들의 평가 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 증발량에 영향을 미치는 기상 인자 중 주요 영향인자 파악을 위해 다변량 통계분석 중 하나인 탐색적 요인분석을 이용한 분석을 실시하였다.
성능/효과
남강댐의 경우 RH가 WS와 음의상관성으로 같은 요인으로 분류되었으나 요인1의 부하량이 –0.569로 요인3의 부하량과 크게 차이가 없는 것으로 안동댐과 다르게 WS의 영향을 더 받는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 댐유역의 증발량에 영향을 미치는 기상인자 파악을 위해 2008부터 2016년까지 관측된 낙동강수계 내 안동댐과 남강댐의 기상자료(기온, 강수량, 풍속, 상대습도, 기압, 일사량, 일조시간, 전운량)를 이용한 변화를 분석하였으며, 다변량 통계기법인 요인분석을 통해 증발량과 상관성이 높은 인자들을 분류하였다. 안동댐과 남강댐 공통적으로 증발량과 기온, 기압이 같은 요인으로 분류되고 높은 상관성을 보였으며, 강수량, 일조시간, 일사량, 전운량이 같은 요인으로 분류되었다. 국내의 증발량 측정지점에 대한 추가적인 분석을 통해 같은 요인으로 분류되는 공통인자 사이의 관계를 파악하고 주요 영향인자를 이용한 다변량회귀식과 인공신경망 분석을 통해 증발량 미측정 지점의 증발량 산정이 가능할 것으로 판단된다.
후속연구
안동댐과 남강댐 공통적으로 증발량과 기온, 기압이 같은 요인으로 분류되고 높은 상관성을 보였으며, 강수량, 일조시간, 일사량, 전운량이 같은 요인으로 분류되었다. 국내의 증발량 측정지점에 대한 추가적인 분석을 통해 같은 요인으로 분류되는 공통인자 사이의 관계를 파악하고 주요 영향인자를 이용한 다변량회귀식과 인공신경망 분석을 통해 증발량 미측정 지점의 증발량 산정이 가능할 것으로 판단된다.
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