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다중모델에 기초한 위험기상 발생확률 산출을 위한 계층적 통계 모형

Combining information from the multiple climate model outputs using hierarchical structure
한국데이터정보과학회지 제29권 제6호, 2018.11, 1481-1489 (9 pages)
DOI :10.7465/jkdi.2018.29.6.1481
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초록
단순한 날씨정보 제공에 초점을 둔 기존의 기상예보를 탈피해 영향예보는 날씨의 변화가 국민들의 안전과 삶의 질 향상에 어떤 영향을 주게 될지에 대한 직접적인 정보를 준다는 점에서 한층 진일보한 예보체계이다. 성공적인 영향예보를 위해서는 위험 기상요소에 대한 확률예측정보가 필요하고, 이를 위해서 기상청에서 활용되고 있는 결정론적 모델들과 앙상블 모델들을 이용하여 영향예보의 한축인 확률예보체계의 정확도와 완성도를 높이고자 한다. 이를 위해서 확률 예측에 사용될 가용모델들을 수집하고, 계층적 통계모형을 이용하여 수집된 3개의 앙상블모델과 3개의 결정론적 모델들을 병합한 위협기상 요소의 확률분포를 구하였다. 이를 통해 최적화된 다중 앙상블 예측체계를 구축하고 고품질의 영향예보 생산을 통한 위협기상 재해예방 및 국민 삶의 질 향상에 기여할 것을 기대된다.

The impact forecast is a more advanced forecasting system in that it provides direct information on how the weather changes will affect the safety of the people and the quality of life of the people while the existing weather forecasts focused on providing simple weather information. For the successful impact forecast, it is important to improve the accuracy and completeness of the probability prediction system. For this purpose, the probability distribution of the meteorological element was obtained by combining the three ensemble models and four single models utilized by the Korea Meteorological Administration. The distribution of meteorological element based on multiple model outputs is estimated using the hierarchical statistical model. It is expected to contribute to the prevention of risk of meteorological disasters and improvement of the life quality by constructing optimized multi-ensemble prediction system.

목차
요약
1. 서론
2. 자료 및 모형
3. 분석결과
4. 결론
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Abstract
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