폭염 계절예측을 위한 확률분포모형

Abstract

극한 현상이 일어나는 빈도 및 강도는 확률변수에 가깝기 때문에 매우 예측하기 어려운 것으로 알려져 있다 또한 현재 수준이 계절예측을 위한 기후모형도 극한값을 예측하는 것은 매우 어렵다 그러나 극한현상의 빈도 및 강도는 이론적인 분포를 따르는 것으로 알려져 있으며 각각의 이벤트는 예측하기 어려우나 그 확률분포는 어느 정도 예측이 가능할 수 있다 본 연구에서는 극한 확률분포인 일반화된 극한분포(Generalized Extreme Value distribution, GEV)를 이용하여 한반도 일최고기온에 대하여 확률분포 모형을 만들고 극한 분포와 관련된 매개변수를 추출하였다 매개변수는 엘니뇨, CGT (CircumGlobal Teleconnection) 등의 대규모 기후변동에 지배를 받기 때문에 이 매개변수를 계절규모에서 예측할 수 있는 모형을 구성하고 이를 이용하여 폭염계절예측 확률분포모형을 개발하였다 특히 월 일최고기온이 대규모 기후변동과 유의미한 연관성이 크므로 월 일최고기온의 확률분포를 예측할 수 있는 계절예측모형을 구성하였다 또한 범주형 자료들을 통계적으로 적합(fitting)시키기 위하여 결정트리모형(decision tree model)을 이용하였다 확률분포모형이므로 모형의 성능을 평가하기는 어렵지만 모형의 성능을 간접적으로 평가하기 위하여 몇몇 해들의 극한 기온의 빈도와 모형의 확률분포를 비교하였는데 확률분포의 우측 꼬리(tail)가 긴 해에 극한 기온의 빈도가 뚜렷이 많이 나타나는 것을 확인하였다 또한 본 연구에서는 현재 개발된 모형의 특성과 장단점도 같이 논의된다