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논문 기본 정보

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저자정보
Ilsang Ohn (Seoul National University) Seung Beom Seo (Seoul National University) Seonghyeon Kim (Seoul National University) Young-Oh Kim (Seoul National University) Yongdai Kim (Seoul National University)
저널정보
한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제27권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
109 - 128 (20page)

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A climate-impact projection usually consists of several stages, and the uncertainty of the projection is known to be quite large. It is necessary to assess how much each stage contributed to the uncertainty. We call an uncertainty quantification method in which relative contribution of each stage can be evaluated as uncertainty decomposition. We propose a new Bayesian model for uncertainty decomposition in climate change impact assessments. The proposed Bayesian model can incorporate uncertainty of natural variability and utilize data in control period. We provide a simple and efficient Gibbs sampling algorithm using the auxiliary variable technique. We compare the proposed method with other existing uncertainty decomposition methods by analyzing streamflow data for Yongdam Dam basin located at Geum River in South Korea.
#climate change impact study #multimodel ensemble #Bayesian statistics #uncertainty decomposition

목차

Abstract
1. Introduction
2. Review of uncertainty decomposition methods
3. Bayesian model for uncertainty decomposition
4. Case studies
5. Concluding remarks
References

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