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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
Lee, Taesam (Department of Civil Engineering, Gyeongsang National University) Ouarda, Taha B.M.J. (Masdar Institute of Science and Technology)
저널정보
한국방재학회 한국방재학회 학술대회 한국방재학회 2014년도 정기 학술발표대회
발행연도
2014.1
수록면
383 - 383 (1page)

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We developed a stochastic model that captures long term nonstationary oscillations (NSOs) within a given variable. The model employs a data-adaptive decomposition method named empirical mode decomposition (EMD). Irregular oscillatory processes in a given variable can be extracted into a finite number of intrinsic mode functions with the EMD approach. A unique data-adaptive algorithm is proposed in the present paper in order to study the future evolution of the NSO components extracted from EMD. To evaluate the model performance, the model is tested with the synthetic data set from Rossler attractor and with global surface temperature anomalies (GSTA) data. The results of the attractor show that the proposed approach provides a good characterization of the NSOs. For GSTA data, the last 30 observations are truncated and compared to the generated data. Then the model is used to predict the evolution of GSTA data over the next 50 years. The results of the case study confirm the power of the EMD approach and the proposed NSO resampling (NSOR) method as well as their potential for the study of climate variables.

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