초록 ▼

본 발명은 역학 및 통계적 기법을 결합한 상세지역기후 예측 방법에 관한 것으로서, 더 상세하게는 현재 우리가 활용할 수 있는 상세 지역기후변화 정보 취득의 주요 수단인 역학적 방법과 통계적 방법의 결합을 통해 앙상블 예측을 위한 멤버 수의 증대 및 상대적으로 예측수준이 낮은 지상 기상요소에 대한 예측 수준을 향상시키는 상세지역기후 예측 방법에 대한 것이다.또한, 본 발명은 컴퓨팅 시간 및 저장 공간 등 역학적 모델만을 이용했을 때의 한계를 극복함으로써 예측수준 및 불확실성 분석의 신뢰수준 향상에 기여하는 상세지역기후 예측 방법에 관

본 발명은 역학 및 통계적 기법을 결합한 상세지역기후 예측 방법에 관한 것으로서, 더 상세하게는 현재 우리가 활용할 수 있는 상세 지역기후변화 정보 취득의 주요 수단인 역학적 방법과 통계적 방법의 결합을 통해 앙상블 예측을 위한 멤버 수의 증대 및 상대적으로 예측수준이 낮은 지상 기상요소에 대한 예측 수준을 향상시키는 상세지역기후 예측 방법에 대한 것이다.또한, 본 발명은 컴퓨팅 시간 및 저장 공간 등 역학적 모델만을 이용했을 때의 한계를 극복함으로써 예측수준 및 불확실성 분석의 신뢰수준 향상에 기여하는 상세지역기후 예측 방법에 관한 것이다.본 발명에 따르면, 모델 산출 및 통계적 산출 기후요소의 가중 혼합법 개발을 통해 더 높은 모의수준을 기대할 수 있으며, 간단한 방법으로 앙상블 멤버의 수를 증대시킴으로써 일반적으로 알려진 앙상블 예측에서의 유리한 조건을 구성함에 따라 모델의 예측수준 및 불확실성 분석의 신뢰수준 향상에 기여할 수 있다.

대표청구항 ▼

다수의 지역기후 모델(RCM(Regional Climate Model)1,2,...,n)을 이용하여 모델별로 지역기후를 모의하여 지역기후 모델 모의 자료를 생성하는 지역기후 모델 모의 자료 생성 단계;다수의 관측 지점에 대한 관측 지점 위치 정보를 이용하여 상기 지역기후 모델 모의 자료를 관측지점에 해당하는 값으로 내삽하고, 모델이 직접 모의하지 못하는 기후요소들인 2차변수를 산출하는 지역기후 모델 모의 자료 전처리 단계;상기 지역기후 모델 모의 자료, 관측 기후요소 및 월별 기후값을 이용하여 잠재예보인자로부터 예보인자를 선정함으로

다수의 지역기후 모델(RCM(Regional Climate Model)1,2,...,n)을 이용하여 모델별로 지역기후를 모의하여 지역기후 모델 모의 자료를 생성하는 지역기후 모델 모의 자료 생성 단계;다수의 관측 지점에 대한 관측 지점 위치 정보를 이용하여 상기 지역기후 모델 모의 자료를 관측지점에 해당하는 값으로 내삽하고, 모델이 직접 모의하지 못하는 기후요소들인 2차변수를 산출하는 지역기후 모델 모의 자료 전처리 단계;상기 지역기후 모델 모의 자료, 관측 기후요소 및 월별 기후값을 이용하여 잠재예보인자로부터 예보인자를 선정함으로써 통계적 기후예측(CMOS: climate model output statistics) 식을 산출하는 통계적 기후예측 산출 단계;상기 통계적 기후예측 식을 이용하여 상기 지역기후 모델 모의 자료로부터 통계적 기후요소를 월별, 기후 요소별, 지역별로 산출하는 통계적 기후 요소 산출 단계; 및역학적 기법을 적용한 상기 지역기후 모델 모의자료와 통계적 기법을 적용한 상기 통계적 기후요소를 결합하여, 역학적 기법 및 통계적 기법의 결합을 통해 앙상블 멤버수를 두배로 증대하며 앙상블 기법을 적용하여 미래 지역기후를 산출하는 미래 지역기후 산출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 역학 및 통계적 기법을 결합한 상세지역기후 예측 방법.