강수량의 계절 예측을 위한 베이지안 앙상블 MOS방법의 비교연구

조성일; 이상인

doi:10.7465/jkdi.2019.30.2.385

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조성일 (전북대학교) 이상인 (충남대학교)

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제30권 제2호

발행연도: 2019.3

수록면: 385 - 399 (15page)

DOI: 10.7465/jkdi.2019.30.2.385

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본 논물은 기후예측 (climate forecasts)에 있어서 주로 사용되는 통계적 후처리 (statistical post-processing)방법을 검토한다. 특히 베이지안 통계학 (Bayesian statistics)을 이용한 기후예측에서 주로 사용되는 베이지안 선형 회귀모형 (Bayesian linear regression)과 베이지안 모형 평균화 (Bayesian model averaging) 두 가지 앙상블 MOS (ensemble model output statistics)방법을 설명하고 디리크레 과정 사전분포 (Dirichlet process prior)를 이용한 비모수 (nonparametric) 베이지안 접근법을 살펴본다. 세 가지 베이지안 앙상블 방법을 바탕으로 사후분포를 유도하고 마코프 체인 몬테 카를로 (Markov chain Monte Carlo) 방법을 통해 사후추론을 실시한다. 한국 지역의 강수량 자료로부터 leave-one-out 교차타당성 (cross-validation) 방법을 이용하여 모형간의 성능을 비교한다. 모의 실험의 결과 베이지안 통계적 후처리 방법이 일반 순환모형보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.

#강수량 예측 #베이지안 모형 평균화 #베이지안 선형 회귀모형 #선형 종속 디리크레 과정 모형 #앙상블 model output statistics #Bayesian linear model #Bayesian model averaging #ensemble model output statistics #linear dependent Dirichlet process model #precipitation forecasts

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Antoniak, C. E. / 1974 / Mixtures of Dirichlet processes with applications to Bayesian nonparametric problems / The Annals of Statistics 2:1152~1174

Baran, S. / 2017 / Bivariate ensemble model output statistics approach for joint forecasting of wind speed and temperature / Meteorology and Atmospheric Physics 129:99~112

Cruz-Marcelo, A. / 2013 / Effect on prediction when modeling covariates in Bayesian nonparametric models / Journal of Statistical Theory and Practice 7:204~218

Delsole, T. / 2007 / A Bayesian framework for multimodel regression / Journal of Climate 20:2810~2826

De Iorio, M. / 2009 / Bayesian nonparametric nonproportional hazards survival modeling / Biometrics 65:762~771

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