초록 ▼

본 발명은 북서태평양에서 여름철 태풍의 진로를 예측하는 방법에 관한 것으로, 북서태평양에서 태풍활동이 활발한 6월부터 10월까지의 태풍의 진로를 7개의 군집으로 나누고, 각각의 군집의 해당하는 태풍의 개수를 예측 한 후, 각각의 군집의 평균 태풍 진로 분포를 7개의 기저로 사용하여 예측하고자 하는 해의 태풍의 진로의 분포를 재구성 함으로써 북서태평양 전 지역의 태풍 활동을 예측할 수 있는 방법을 제공한다. 본 발명에 따르면, 북서태평양 전 지역에 대하여 6월부터 10월까지의 태풍의 진로를 가장 정확하게 예측할 수 있도록 하는 효과가

본 발명은 북서태평양에서 여름철 태풍의 진로를 예측하는 방법에 관한 것으로, 북서태평양에서 태풍활동이 활발한 6월부터 10월까지의 태풍의 진로를 7개의 군집으로 나누고, 각각의 군집의 해당하는 태풍의 개수를 예측 한 후, 각각의 군집의 평균 태풍 진로 분포를 7개의 기저로 사용하여 예측하고자 하는 해의 태풍의 진로의 분포를 재구성 함으로써 북서태평양 전 지역의 태풍 활동을 예측할 수 있는 방법을 제공한다. 본 발명에 따르면, 북서태평양 전 지역에 대하여 6월부터 10월까지의 태풍의 진로를 가장 정확하게 예측할 수 있도록 하는 효과가 있다.

대표청구항 ▼

컴퓨터를 이용하여 여름철 태풍의 군집별 태풍 개수를 예측하는 방법으로서,(a) 북서 태평양 지역에서 연 단위의 일정기간 동안 관측된 각 태풍에 대한 6 시간 간격의 태풍 위치 자료를 사용하여 6 시간 태풍위치 사이 거리(dist)를 하기의 [수학식 1]로 그리고 변환될 태풍위치 자료 간격(edist)을 하기의 [수학식 2]로 각각 정의한 후 상기 dist와 edist 및 하기의 [수학식 3]을 이용하여 상기 각 태풍에 대한 6 시간 간격의 태풍 위치 자료를 같은 거리 간격을 갖는 21개의 동 거리 위치 자료로 상기 각 태풍별로 변환

컴퓨터를 이용하여 여름철 태풍의 군집별 태풍 개수를 예측하는 방법으로서,(a) 북서 태평양 지역에서 연 단위의 일정기간 동안 관측된 각 태풍에 대한 6 시간 간격의 태풍 위치 자료를 사용하여 6 시간 태풍위치 사이 거리(dist)를 하기의 [수학식 1]로 그리고 변환될 태풍위치 자료 간격(edist)을 하기의 [수학식 2]로 각각 정의한 후 상기 dist와 edist 및 하기의 [수학식 3]을 이용하여 상기 각 태풍에 대한 6 시간 간격의 태풍 위치 자료를 같은 거리 간격을 갖는 21개의 동 거리 위치 자료로 상기 각 태풍별로 변환하고, 기 지정된 2개 이상의 군집 개수와 상기 각 태풍에 대한 21개의 동 거리 위치 자료를 군집분류 프로그램의 입력자료로 사용하여 북서 태평양 지역을 상기 기 지정된 군집 개수의 구역들로 나누고 상기 각 태풍이 상기 구역들 중 상기 21개의 동 거리 위치 자료와 가장 가까운 어느 한 구역에 포함되도록 분류하는 태풍 진로의 군집 분류 단계(b) 북서 태평양 지역의 태풍 활동에 영향을 주었고 상기 (a) 단계에서 분류된 각 군집의 태풍 개수에 영향을 미친 6월부터 10월까지의 대기/해양 순환장에 관한 예측인자로서, 특정지역의 해수면 온도, 특정지역의 500 hPa(헥토파스칼) 지위고도, 특정지역의 200 hPa과 850hPa의 수평바람장의 차이를 나타내는 연직바람 시어, 특정지역의 50 hPa의 동서 바람장, 특정지역의 대류권 평균 동서 바람장, 특정지역의 강수 가능 수증기량 및 특정지역의 850 hPa의 동서 바람장을 포함하는 예측인자들 중 2개 이상의 예측인자를 상기 (a) 단계에서 분류된 군집별로 각 군집에 속하는 태풍 개수( ) 예측에 사용되는 예측인자로 추출하고 하기의 [수학식 4]를 이용하여 각 군집별 태풍 개수를 예측하는 군집별 태풍 개수 예측 단계를 포함하고,상기 [수학식 4]의와 는 하기의 [수학식 5]의 과정을 거치고 하기의 [수학식 6]을 이용하여 f를 최소화 하는와 값인 것을 특징으로 하는 군집별 태풍 개수 예측 방법.[수학식 1], for i=1,…,N - 1상기 [수학식 1]에서, xi 와 yi 는 i 번째 위치의 경도와 위도를 뜻하며, N은 6시간 태풍 위치 자료의 개수이다.[수학식 2][수학식 3], for j=1,, for j=21,for j=2,…20,상기 [수학식 3]에서, ( ,)는 토쿄 태풍센터에서 제공하는 6시간 간격의 태풍의 위치(경도, 위도)이며, ( ,)는 변환된 태풍의 위치(경도, 위도)이다. N은 6시간 간격 태풍의 위치 자료의 개수이며, l은 ≤ (j - 1)×edist < 을 만족하는 양의 정수로 정의된다.[수학식 4]상기 [수학식 4]에서,는 j년도 i번째 군집(Ci)에 속하는 태풍의 개수의 예측 값이고,은 j년도 Ci 군집의 태풍 개수를 예측하기 위한 m번째 예측인자이며, ni는 Ci군집의 태풍을 예측하기 위한 예측 인자의 개수이고, 는 j년도 Ci군집의 태풍 개수 예측을 위한 m 번째 예측인자의 회귀 계수이며,는j년도 Ci군집의 태풍 개수 예측을 위한 회귀 상수이다.[수학식 5][수학식 6]상기 [수학식 6]에서 f는 다중 선형 회귀의 최소 자승법을 이용하여 상기와 값을 구하기 위한 최소 자승법 식이다.