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모든 격자형 자료는 산출 알고리듬의 차이에 따라 서로 다른 정도의 불확실성을 내포하고 있기 때문에 다양한 자료를 융합하여 불확실성을 줄이는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 불확실성의 차이를 고려한 앙상블 기법으로서 EBMA(ensemble Bayesian model averaging)를 이용한 합성장 산출을 실험하였다. 선행연구들은 수치모델 자료만을 대상으로 EBMA 합성장을 산출하였으나, 본 연구에서는 복수의 수치모델뿐만 아니라 위성자료를 함께 사용함으로써 격자형 기상자료의 정확도를 보다 더 향상시키고자 하였다. EBMA 훈련을 통하여 도출된 최적의 가중치 조합으로 LDAPS(Local Data Assimilation and Prediction System), COMS(Communication, Ocean and Meteorological Satellite), Himawari-8 자료를 합성한 지면온도의 실험에서는 35% 정도의 RMSE 감소 효과를 볼 수 있었다. 또한 ERA-Interim, GLDAS(Global Land Data Assimilation System), AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2), SMAP(Soil Moisture Active Passive) 자료를 합성한 토양수분의 실험에서는 RMSE가 상대적으로 23% 정도 감소하는 것을 확인하였다. 특히 토양수분의 사례에서 EBMA 훈련을 월별로 따로 수행함으로써 수문기상 요소의 계절적 특성을 반영할 수 있었으며, 이를 통해 향후에는 시공간적인 특성을 함께 고려하는 EBMA의 적용이 필요하다는 것을 알 수 있었다.

Because all the gridded datasets include different amount of uncertainties according to different retrieval algorithms, methods for reducing the uncertainties by blending various datasets are necessary. This paper described the experiments for multi-source data ensemble using EBMA (ensemble Bayesian model averaging) to take account of such differences in uncertainty of the data. We used satellite products as well as numerical model datasets for our EBMA experiments in order to improve accuracies of gridded meteorological datasets. We derived an optimal combination of the weights for each ensemble member through the EBMA training. An LST (land surface temperature) blending experiment using LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System), COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite), and Himawari-8 datasets produced an RMSE improvement of approximately 35%. Also, and SM(soil moisture) blending experiment using ERA-Interim, GLDAS (Global Land Data Assimilation System), AMSR2 (Advanced Microwave Scanning Radiometer 2), and SMAP(Soil Moisture Active Passive) datasets brought about a relative accuracy improvement of approximately 23%. In particular, the SM experiment showed that a monthly scheme of EBMA weights can be more effective to consider seasonal characteristics of hydro-meteorological data, which means the needs for a spatial and temporal application of the EBMA.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
다차원 해양 관측 정보 활용을 위한 지리적 시각화 서비스에 관한 연구 = A Study on the Geovisualization Service for Marine Observation Data : user-Centered Design Approach : 사용자 중심 디자인 접근법 중심으로 안재성, 김화환 p.515-525

거제시 조선산업에 대한 지역경제의 잠김 효과 = Regional Lock-ins in the Shipbuilding Industry in Geoje, Gyeongnam 우정석, 이승철 p.567-580

들뢰즈의 '사건'으로 지역지리 교육 읽기 = A Reading on Regional Geography Education through Deleuze's 'Event' 김병연 p.537-552

앙상블 베이지안 모델 평균화 기법을 이용한격자형 기상자료 합성장 산출 = Blending of Gridded Meteorological Datasets Using Ensemble Bayesian Model Averaging 김광진, 이수진, 박성욱, 윤예슬, 이양원 p.581-591

다도해해상국립공원 지형지질 경관자원의 분포와 관리방안 = Distribution and Management Plans of Geomorphological and Geological Landscape Resources in the Dadohaehaesang National Park, Korea : focused on districts on the Western Sea : 서해권 지구를 중심으로 신재열, 박정원, 홍영민 p.499-514

중등 사회과부도 제작을 위한 GIS 데이터 구축 방안 = GIS Data Constructions for Middle and High School Atlas 정재준 p.593-608

우리나라 건조주의보의 수문기후학적 부합도 분석 = Hydroclimatological Suitability Analyses of Special Weather Reports on Drought in Korea 이수경, 박선엽 p.553-565

새로운 공간개념으로서의 모빌리티스 = Mobilities as a New Concept for Space 윤신희 p.467-479

지역정책에 있어 정보비대칭 문제에 관한 연구 = Information Asymmetry in Regional Development Decision Making : in case of the Vote for Administrative Territory Integration between Jeonju-city and Wanju-gun : 전주시와 완주군 간의 통합 주민투표를 사례로 이정섭 p.529-537

도시발전단계에 관한 이론적 검토 = A Theoretical Examination of the Stages of Urban Development 구동회 p.481-497

참고문헌 (15건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Berrisford, P., Dee, D., Poli, P., Brugge, R., Fielding, K., Fuentes, M., Kallberg, P., Kobayashi, S,. Uppala, S., and Simmons, A., 2011, The ERA-Interim archive, version 2.0, ERA Report Series, 1: 23 미소장
2 Bhat, K. S., Haran, M., Terando, A., and Keller, K., 2011, Climate projections using Bayesianmodel averaging and space-time dependence, Journal of Agricultural, Biological, and Environmental Statistics, 16(4): 606-628. 미소장
3 Claeskens, G., andHjort, N. L, 2008, Model Selection andModel Averaging, Cambridge: Cambridge University Press. 미소장
4 Dellaert, F., 2002, The expectation maximization algorithm. Georgia Institute of Technology, Technical Report Number GIT-GVU-02-20. 미소장
5 Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm 네이버 미소장
6 Uncertainty in climate change projections: the role of internal variability 네이버 미소장
7 Multi-model ensemble hydrologic prediction using Bayesian model averaging 네이버 미소장
8 Calculation of Average, Uncertainty Range, and Reliability of Regional Climate Changes from AOGCM Simulations via the "Reliability Ensemble Averaging" (REA) Method 네이버 미소장
9 Bayesian Model Averaging: A Tutorial 네이버 미소장
10 Blending of satellite SST products using ensemble Bayesian model averaging (EBMA) 네이버 미소장
11 Theoretical Skill of Monte Carlo Forecasts 네이버 미소장
12 Probabilistic Climate Change Predictions Applying Bayesian Model Averaging 네이버 미소장
13 Using Bayesian Model Averaging to Calibrate Forecast Ensembles 네이버 미소장
14 Estimating groundwater storage changes in the Mississippi River basin (USA) using GRACE 네이버 미소장
15 Vrugt, J. A., Diks, C. G., and Clark, M. P., 2007, Ensemble Bayesian model averaging using Markov chain Monte Carlo sampling, Environmental FluidMechanics, 8(5-6): 579-595. 미소장

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