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Statistical analyses of volcanic gas data

화산가스 자료에 대한 통계분석
지질학회지 제55권 제1호, 2019.2, 59-69 (11 pages)
DOI :10.14770/jgsk.2019.55.1.59
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초록
본 연구는 화산의 분화 시기를 예측하기 위해 일련의 통계기법을 토대로 화산가스 자료를 해석하는 방법을 소개한다. 사용된 통계기법은 ‘자료변형’, ‘인자선택’, ‘시계열분석’의 세 단계로 구분된다. 1단계에서 측정된 자료는 선형 보간(linear interpolation)에 의해 등시계열(evenly spaced time series)로 변형되고, 이후 무차원 계열(dimensionless series)로 바뀐다. 2단계에서 다수의 자료들은 요인분석(factor analysis)을 비롯해 상관분석(correlation analysis)과 교차상관분석(cross correlation analysis)을 바탕으로 소수 자료로 축소해 추후 분석에 사용된다. 3단계에서 선택된 자료는 Classical Decomposition with Moving Averages (CDMA) 및 주파수 분석(spectra analyses)에 의해 우연성분(periodic component), 주기성분(periodic component), 추세성분(trend component)으로 분리할 수 있다. 마지막으로 추출된 추세성분을 사용해 화산분화 예측에 대해 토의했다. 분화징후를 지시하는 신호가 종종 비화산적 배경 신호와 혼재함을 고려할 때, 본 연구에서 제시된 통계분석은 화산가스 자료를 해석하는 데 있어 체계적이고 유용한 방법을 제공할 수 있다.

In this study, a series of statistical approaches were discussed to interpret volcanic gas data for the better prediction of volcanic eruptions. These approaches included data modification, parameter selection, and time series analysis. In case of data modification, raw gas data were first transformed into evenly spaced time series by linear interpolation, and then standardized into dimensionless forms. During parameter selection, a large data set was reduced into a smaller one using factor analysis, with the aid of correlation and cross correlation analyses. In time series analysis, the selected data were disintegrated into three components (random, periodic, and trend components) using the Classical Decomposition with Moving Averages (CDMA) and/or spectra analyses. Finally, in-depth discussions were provided on how to interpret the extracted trend components to predict volcanic eruptions. These approaches may provide a systematic way to interpret volcanic gas data. The practice of the aforementioned analyses is of critical importance given that the precursory signals of eruptions tend to be mingled with non-volcanological backgrounds.

목차
요약
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. MATERIALS AND METHODS
3. RESULTS AND DISCUSSION
4. CONCLUSIONS
REFERENCES
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