The Weather Representativeness in Korea Established by the Information Theory

정보이론에 의한 한국의 일기대표성 설정

This study produces quantitatively weather entropy and information ratio using information theory about frequency in the appearance of precipitation phenomenon and monthly change, and then applies them to observation of the change of their space scale by time. As a result of these, this study defines Pusan, Chongju and Kwangju's weather representativeness and then establishes the range of weather representativeness. Based on weather entropy (statistical parameter)-the amount of average weather information-and information ratio, we can define each area's weather representativeness, which can show us more constant form included topographical, geographical factors and season change. The data used for this study are the daily precipitotion and cloudiness during the recent five years($1990{\sim}1994$) at the 69 stations in Korea. It is divided into class of no precipitation, that of precipitation. The results of this study can be summarized as follows: (1) The four season's mean value of information ratio is the highest value. as 0.641, on the basis of Chongju. It is the lowest as 0.572, on the basis of Pusan. On a seasonal basis, the highest mean value of information rate is April's (spring) in Chongju, and the lowest is October's(fall) in Pusan. Accordingly weather representativeness has the highest in Chongju and the lowest in Pusan. (2) To synthesize information ratio of decaying tendancy and half-decay distance, Chonju's weather representativeness has the highest in April, July and October. And kwangju has the highest value in January and the lowest in April and July. Pusan's weather representativeness is not high, that of Pusan's October is the lowest in the year. (3) If we establish the weather representative character on the basis of Chongju-Pusan, the domain of Chongju area is larger than that of Pusan area in October, July and April in order. But Pusan's is larger than Chongju's in January. In the case of Chongju and Kwangju, the domain of Chongju area is larger than that of Kwangju in October, July and April in order, but it is less than that of Kwangju area in January. In the case of Kwangju-Pusan, the domain of Kwangju is larger than that of Pusan in October, July in order. But in April it is less than Pusan's.

한반도의 대기흐름은 태백 소백 산맥 등의 산악효과로 산악지협에서는 짧은 거리에서도 기후요소의 값이 크게 변화하며, 반도의 속성인 바다-육지의 열용량 차이에 의한 영향도 크게 받아 특히 해안지역에서는 국지기상이 종관규모 일기계와 지역적 특성이 결합되어 복잡하게 나타난다. 따라서 한국은 수리적, 지리적 요인에 의해 산지 및 해안지역 등에 따라 강수현상 및 탁월일기의 다소와 그 계절변화가 크고 이러한 탁월한 일기의 특징은 강수출현율과 그 월변화에 잘 반영되고 있다. 그런데 우리나라의 기후특성을 잘 반영하는 강수현상의 공간적 분포나 시간적 변동은 복수 지점의 여러 기후요소와 상호 관련하여 발생하며, 강수의 특정한 process가 시 공간상에 편중할 때 강수현상의 지역성 즉 대표성은 나타난다. 이러한 각 지역의 강수현상(일기)의 대표성은 정보이론을 이용하여 얻은 일기의 평균정보량이며 통계학적인 parameter인 일기 엔트로피와 정보비 개념을 기초로 하면 수리적 지리적 요인 및 계절변화 등을 포함한 보다 항상적인 모습으로 밝힐 수 있다. 본 연구는 각종 기후인자의 영향을 예민하게 반영하여 한국의 기후특성을 잘 나타내는 강수현상의 출현다소와 월변화에 대해, 정보이론을 이용하여 한국의 69개 관측지점의 일기 엔트로피와 정보비를 수량적으로 추출하고 응용하여 그 공간 스케일의 시간적 변동을 살핀 것이다. 그리고 부산, 청주, 광주의 일기대표성을 정보비의 거리에 따른 감쇠특성(반감거리)과 정보비 차에 의해 밝히고 그에 따라 일기 대표범위를 설정한 것이다. 그 결과 일기대표성은 청주가 4, 7, 10월에 가장 크고 1월은 가장 작다. 광주는 1월에 일기대표성이 가장 크고 4월과 7월은 가장 작다. 부산의 일기대표성은 크지 않으며 10월은 가장 작다.