초록

본 연구에서 개발하고자 하는 계절예측기술은 통계적 기법을 사용한다. 회귀모델을 기초로 하여 potential predictor와 smart predictor, moving window기법을 개발한다. 예측 결과를 단일 예측치로 생산하는 방식과 앙상블 예측결과를 생산하는 기법을 제시한다.

Abstract ▼

The prediction system is based on the statistical model, especially the regression model. What is special with this model is to introduce the special technique; potential predictor and smart predictor and moving window. In addition, the model has been expanded to the ensemble forecast model to provi

The prediction system is based on the statistical model, especially the regression model. What is special with this model is to introduce the special technique; potential predictor and smart predictor and moving window. In addition, the model has been expanded to the ensemble forecast model to provide the probability forecasts.

목차 Contents

• 제출문 ... 1
• 보고서 요약서 ... 2
• 요약문 ... 3
• SUMMARY ... 4
• CONTENTS ... 5
• 목차 ... 6
• 제 1장 연구개발과제의 개요 ... 8
• 제 2장 국내외 기술개발 현황 ... 10
• 제 3장 연구개발 수행 내용 및 결과 ... 12
• 1절 연구개발의 추진전략 및 추진체계 ... 12
• 1. 연구개발의 추진 전략ㆍ방법 ... 12
• 2. 연구개발의 추진체계 ... 12
• 2절 연구내용 및 결과 ... 13
• 1. 서론 ... 13
• 2. 원형 모델 구성 및 방법론 ... 14
• 가. 지연상관 ... 14
• 나. 잠재예측인자 및 예측후보 선정 ... 16
• 다. SP (Smart Predictor) ... 17
• (1) SP의 선정 ... 17
• (2) SP의 일관성 ... 18
• 3. 북서태평양 태풍 발생수에 대한 원형모델의 예측 결과 ... 20
• 가. 예측 결과 ... 20
• 나. 요약 및 후속 연구에 대한 필요성 ... 22
• 4. 앙상블 예측 모델 ... 23
• 가. 방법 ... 23
• (1) 예측인자들과 NTA 지수 ... 23
• (2) 앙상블 예측 ... 24
• 나. 카테고리 예측과 확률 예측 ... 25
• 다. 앙상블 통계예측의 표준 검증 ... 25
• 5. 6개월/3개월 태풍활동 매월 예측 시스템 ... 28
• 가. 서론 ... 28
• 나. 자료 및 모델 구축방법 ... 29
• (1) 자료 ... 29
• (가) 피예측인자들 ... 29
• (나) 종관변수들 ... 34
• (2) 모델 구축 방법 ... 34
• 다. 2002년-2006년에 대한 검증 ... 45
• 6. 결론 ... 56
• 제 4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 59
• 제 5장 연구개발결과의 활용계획 ... 60
• 제 6장 연구개발과정에서 수집한 해외과학정보 ... 61
• 제 7장 참고문헌 ... 62