지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 임규호
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 서울대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
강수량(Precipitation Amount)과 가강수량(Total Precipitable Water)은 여러 물리과정으로 연계되어있다. 그 결과 시공간적 해상도의 차이와 지역적인 특징에 따라서 두 변수의 상관성은 상이할 수 있다. 본 연구에서는 동아시아 지역에서 두 변수의 상관성을 분석하기 위해 주성분 분석방법인 CSEOF를 이용하여 두 변수의 상관성의 지역에 따른 특성을 분석하였다. CSEOF는 두 변수의 비교의 시공간적인 상관성을 분석 할 수 있게 하며, 일반적인 EOF방법으로 쉽게 확인하기 힘든 연변화 모드를 분석 할 수 있는 장점을 가지고 있다. CSEOF의 특징을 감안하여 1984년 1월부터 2014년 12월까지 372개월의 월 평균 GPCP 강수량 자료와 ERA-Interim Total Column Water Vapor의 자료 기간 평균을 제외한 편차를 CSEOF분석을 이용해 모드 별로 분해했다. 분해된 모드 중 다른 모드에 비해 분산설명률이 가장 큰 모드를 이용하여 상세 분석을 수행하였다. 상세 분석한 모두의 고유벡터는 기후학적인 연 변화와 거의 일치하였다. 이 고유벡터에 대응하는 PC 시계열은 연 변동성의 변화를 설명한다.
강수량과 가강수량의 PC 시계열은 모두 최근 들어 진폭과 평균이 상승하는 모습을 보였으며 각각의 PC 시계열은 상당한 상관성을 보였다. 변수들의 PC 시계열의 상관계수는 0.61이며, 월별로 거의 일정하였다. 두 변수의 주기분석 결과, 두 변수는 모두 2-6년 사이에서 강한 변동성을 보였다. 모드로 분해하여 두 변수를 비교한 결과 가강수량 PC 시계열의 변화가 수증기량의 공간적인 수평 경도 변화와 깊은 연관이 있었다. 수증기량의 수평경도는 수증기 선속의 수렴과 높은 상관성을 가지게 되어 강수량의 변동성과 상호작용하는 것으로 설명 가능하였다.
주요어: 가강수량, 강수량, CSEOF
학 번: 2014-20321
강수량과 가강수량의 PC 시계열은 모두 최근 들어 진폭과 평균이 상승하는 모습을 보였으며 각각의 PC 시계열은 상당한 상관성을 보였다. 변수들의 PC 시계열의 상관계수는 0.61이며, 월별로 거의 일정하였다. 두 변수의 주기분석 결과, 두 변수는 모두 2-6년 사이에서 강한 변동성을 보였다. 모드로 분해하여 두 변수를 비교한 결과 가강수량 PC 시계열의 변화가 수증기량의 공간적인 수평 경도 변화와 깊은 연관이 있었다. 수증기량의 수평경도는 수증기 선속의 수렴과 높은 상관성을 가지게 되어 강수량의 변동성과 상호작용하는 것으로 설명 가능하였다.
주요어: 가강수량, 강수량, CSEOF
학 번: 2014-20321
목차
1. 서론 12. 자료 및 방법 42.1 자료 42.2 CSEOF 53. 분석 결과 73.1 가강수량 73.2 강수량 123.3 강수량과 가강수량의 상관성 164. 결론 23참고 문헌 24Abstract 26
최근 본 자료
댓글(0)
0