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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
송종우 (이화여자대학교)
저널정보
한국리스크관리학회 리스크 관리연구 리스크관리연구 제35권 제3호
발행연도
2024.9
수록면
95 - 131 (37page)

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This research enhances typhoon path prediction by integrating advanced machine learning with extensive meteorological data, focusing on the Korean Peninsula. Utilizing a novel two-step modeling approach, it predicts if typhoons will cross latitude 33 degrees and their paths thereafter, categorizing them into four types based on their trajectories relative to the Peninsula. Models were assessed using data from 1979 to 2023, employing variable importance and partial dependence plots to decipher the decision-making processes. Findings show that longitude and meteorological factors like air and skin temperature significantly affect typhoon paths. The study sets a new standard in typhoon forecasting by substituting high-dimensional spatio-temporal data with localized datasets and offers insights for disaster management, setting a new standard in typhoon forecasting.
#Typhoon #Forecasting #Machine Learning #Variable Selection

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