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학술저널
저자정보
장유순 (기상청 기상연구소 해양기상지진연구실) 이다운 (기상청 기상연구소 해양기상지진연구실) 서장원 (기상청 기상연구소 해양기상지진연구실) 윤용훈 (기상청 기상연구소 해양기상지진연구실)
저널정보
한국지구과학회 한국지구과학회지 한국지구과학회지 제26권 제3호
발행연도
2005.1
수록면
268 - 275 (8page)

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대표적인 엘니뇨 지수인 태평양 Nino 해역의 표층 수온을 예측하기 위해 비선형 통계모델 중의 하나인 신경망 기법을 적용하였다. 신경망 모델 학습 과정의 입력 자료로 1951년부터 1993년까지의 태평양 해역$(120^{\circ}\;E,\;20^{\circ}\;S-20^{\circ}\;N)$ NCEP/NCAR의 재분석 표층 수온 편차의 경험적 직교함수 7개 주모드를 사용하였고, 그 중 1994년부터 2003년까지의 10년 결과를 분석하였다. 모든 해역에서의 9개월까지의 신경망 모델의 예측력은 비교적 우수하였으며, 특히 1997년과 1998년의 강한 엘니뇨의 발달 및 소멸도 잘 예측함을 확인할 수 있었다. 해역별로는 Nino3 지역의 예측성능이 가장 높았으며, 9개월 이후부터는 그 예측력이 급격히 감소하였다. 한편 지역적인 영향이 커 예측력이 낮은 동태평양 연안의 Nino1+2 지역은 9개월 이후에도 예측력의 감소가 관찰되지 않았다.
#신경망 모델 #표층 수온 편차 #예측력 #Nino 해역

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