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저자정보
김광진 (부경대학교) 이수진 (부경대학교) 김영호 (부경대학교) 김지원 (부경대학교) 하경자 (부산대학교) 이양원 (부경대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 한국지형공간정보학회지 제25권 제4호(통권 제82호)
발행연도
2017.12
수록면
25 - 33 (9page)
DOI
10.7319/kogsis.2017.25.4.025

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강수는 물 순환의 핵심 인자로서 수문학 연구에 있어 매우 중요하다. 하지만 시공간적 변동이 심하여 점단위의 지상관측만으로는 광역적 및 연속적 강수를 나타내는 데에 어려움이 있다. 이에 원격탐사 기반의 격자형 강수자료가 주목받고 있으나, 이 또한 정확도 개선이 필요하기 때문에 다중위성 강수자료의 합성을 통한 품질향상이 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 사후확률 기반의 멤버별 가중치를 적용하는 ensemble Bayesian model averaging(EBMA) 기법을 이용하여 다중위성 강우강도의 합성장을 산출하고 정확도 개선효과를 평가하고자 한다. 현재 운용중인 NOAA-18의 MHS, DMSP-F16의 SSMI/S, GPM의 GMI 강우강도 자료를 앙상블 멤버로 사용하였으며, 참조기준자료로는 GPM의 DPR 자료를 사용하였다. 강우자료의 분포특성을 고려하여 감마분포와 로지스틱회귀의 결합모형을 사용하였으며, 이때 사용될 제곱수(1/2)와 누적분포함수의 백분위수 경계값(70%)은 최적화 모의를 통하여 설정하였다. 랜덤샘플링을 통한 검증 결과, 일반적으로 사용되는 평균앙상블이나 중위수앙상블 방법보다 EBMA의 검증 통계량이 우수한 것으로 나타났으며, 각 위성센서들에서 과대 및 과소 추정 경향을 보인 부분이 EBMA에 의해 일정정도 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시한 EBMA 기법은 강우강도뿐 아니라 다른 수문 및 기상 분야 위성자료의 합성장 산출에도 사용이 가능하다고 사료된다.
#위성원격탐사 #앙상블 베이지언 모형 평균화 #합성장 #강우강도 #감마분포 #Satellite Remote Sensing #EBMA #Blending #Rain Rate #Gamma Distribution

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 자료 및 방법
4. 결과 및 고찰
5. 결론
References

참고문헌 (13)

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[학술지(정기간행물)] - Dempster, A. P. / 1977 / Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm / Journal of the Royal Statistical Society Series B 39 (1) : 1 ~ 38 google schola [학술지(정기간행물)] - Gottschalck, J. / 2005 / Analysis of multiple precipitation products and preliminary assessment of their impact on global land data assimilation system land surface states / Journal of Hydrometeorology 6 (5) : 573 ~ 598 google schola [학술지(정기간행물)] - Hamill, T. M. / 2004 / Ensemble reforecasting: improving medium-range forecast skill using retrospective forecasts / Monthly Weather Review 132 (6) : 1434 ~ 1447 google schola [학술지(정기간행물)] - 한근희 / 2016 / Bayesian Model Averaging을 이용한 평창 지역 기온에 대한 확률론적 예측 및 성능 평가 / 기후연구 11 (1) : 49 ~ 67 Crossref [학술지(정기간행물)] - Hoeting, J. A. / 1999 / Bayesian model averaging: a tutorial / Statistical Science 14 (4) : 382 ~ 401 google schola

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