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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 서명석
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 공주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수9
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본 연구에서는 분포 특성이 다른 3 가지 기상 요소 (시정, 상대 습도,기온)의 데이터를 사용하여 3 가지 객관분석 기법 (IDW, 정규 크리깅(OK) 및 일반 크리깅)의 출력 수준을 평가하였다. 이 과정에서 객관적 분석 수준에 영향을 미치는 영향 반경, 가중치 지수, 베리오그램 모델에 대한 민감도 테스트를 수행하였다. 또한 데이터 분포 특성(정규성 수준)이 객관적 분석 성능 수준에 미치는 영향을 평가하였다. IDW는 상관계수, Bias, RMSE 측면에서 상대적으로 높은 수준의 객관적 분석을 보였으며 영향 반경에 반비례 하고 및 가중치 지수에 비례한다. 그러나 두 크리깅 기법는 상대적으로 낮은 수준의 객관적 분석을 보였으며, 특히 사용된 베리오그램 모델에 따라 산출 수준이 다르지만 대체로 평활화가 발생한다. 시정, 상대습도, 기온에 IDW, OK, UK를 적용한 결과, 산출 수준이 데이터의 정규성에 영향을 받는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 기상 요소의 객관분석에서 기상 요소 별 분포 특성에 적합한 객관분석 기법을 선택해야 함을 시사한다.
목차
I. 서 론 1II. 자료 및 연구방법 41. 자료 42. 연구방법 52-1) 객관분석 기법 52-2) 고해상도 격자형 자료 산출 및 검증 10III. 연구결과 121. 사례 선정 및 데이터 분석 122. 고해상도 격자형 자료 산출 및 정성적 검증 193. 기법 및 파라미터 별 산출물의 정량적 검증 274. 데이터 특성에 따른 객관분석기법 산출 수준 29IV. 요약 및 결론 34참고문헌 36ABSTRACT 40
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