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저널정보
한국기상학회 Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences JOURNAL OF THE KOREAN METEOROLOGICAL SOCIETY Vol.41 No.2
발행연도
2005.4
수록면
159 - 172 (14page)

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본 연구에서는 대기-해양 접합 모델이 생산한 강수량 계절 예측 자료에 합성 다중모델 앙상블 기법을 적용하여 그 결과를 다른 모델간 앙상블 결과와 비교하였다. 최근 들어 역학 모델의 예측률을 높이기 위해 모델 예측 자료에 경험, 통계적 방법 등을 적용하여 예보에 사용하고 있으며, 다중모델 앙상블 예보도 그 중 한 방법으로 단기, 중기, 장기 및 태풍 예측등에 다양하게 사용되고 있다. 슈퍼앙상블 기법의 경우, 각 개별 모델들은 다중 회귀 선형 방식에 의한 훈련을 통해 경험, 통계적으로 조합되는데 이 때 각 모델들은 격자점별로 가중치를 갖게 되므로써 그들의 예보 능력에 따라 차등적으로 슈퍼앙상블 예보에 기여를 하게 된다. 이러한 모델간 앙상블의 예측률은 사용된 자료에 매우 민감하다. 여기에서 사용한 합성 다중모델 앙상블 알고리즘은 모델 예측 자료로부터 다중 선형 회귀를 통해 새로운 형태의 자료를 생산해 내는 한 방법이다. 즉 관측과 예보 자료 사이의 공통 공간패턴을 찾아내기 위해, EOF (Empirical Orthogonal Function) 공간에서의 다중 선형 회귀 문제를 도입하고 이를 통해 얻은 합성 자료들을 슈퍼앙상블 시스템의 입력 자료로 사용한다. 이 연구에서는 대기-해양 접합 FSU (florida State University) 모델의 16년 계절 예보 자료, 그 중 강수량 자료를 사용하여 합성 다중 모델 앙상블 예측률을 평가하였다. 계절 예보에 대한 예측률은 범주예보에 대한 통계값, 공간 편차 상관 및 평방근 제곱 오차 등 다양한 검증 척도를 사용하여 평가하였다. 이에 따르면, 구조적 오차를 제거한 모델간 앙상블의 예측률은 각 개별 모델들보다 높게 나타났으며, 특히 합성 다중모델 앙상블 예보결과가 가장 탁월하였다.
#Seasonal Prediction #Multi-Model Ensemble #Synthetic Superensemble #계절 예보 #다중모델 앙상블 #합성 다중모델 앙상블

목차

Abstract
1. Introduction
2. Dataset from FSU Coupled Model
3. The Concept of the Multi-Model Synthetic Superensemble
4. Superensemble Prediction System
5. Verification Metrics
6. Skill Assessment of Multi-Model Synthetic Superensemble
7. Summary and Conclusion
Acknowledgments
REFERENCES
요약

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