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상관적분 기법의 프랙탈 차원 추정을 통한 기후관측소 밀도 분석에 관한 연구

A study on the density analysis of climatological stations using the correlation integral method in the fractal dimension

  • 투고 : 2012.11.29
  • 심사 : 2012.12.24
  • 발행 : 2013.01.31

초록

현재 세계기상기구에 등록되어 있는 우리나라 기후관측소는 11개 지점이다. 11개 지점의 분포를 보면 지리적으로 균일하지 못하고 대부분이 해안에 위치하는 편중된 분포를 보이고 있다. 따라서 기후관측소 자료를 바탕으로 하는 전국 기후자료 생산 및 특성 산출을 위해서는 관측소 밀도에 관한 분석을 통해 기후자료 분포에 대한 균형도의 측정이 필요하다. 본 연구에서는 상관적분 기법을 이용한 프랙탈 차원의 추정을 통해 우리나라 기후관측소 밀도를 측정하였다. 상관적분 기법 적용시 회귀분석을 통하여 추정된 회귀계수로 프랙탈 차원을 추정한다. 추정된 프랙탈 차원을 이용해 전국의 기상관서들 중 지리적으로 기후관측소 구성의 균형도를 가장 높여 줄 수 있는 기후관측소 후보지점을 선정하였다. 이 때 후보지점을 순차적으로 선택하는 방식과 조합의 형태로 여러 후보지점을 한 번에 선택하는 방식으로 각각 최적의 후보지점들을 선택하였다.

Currently we have 11 climatological stations registered in World Meteorological Organization. Geographically, these stations are unevenly distributed in Korea and are mainly located on seaside. Therefore station's density analysis should be performed to produce the high-quality climatological data. Using the correlation integral method, the density of climatological stations can be measured by the estimation of fractal dimension. In this study, new climatological stations having the higher fractal dimension were selected. Sequential or simultaneous selection method were carried out until 3 new stations were selected based on the fractal dimension.

키워드

참고문헌

  1. Bandt, C., Graf, S. and Zahle, M. (2000). Fractal geometry and stochastics II, Birkhauser Verlag, Basel.
  2. Blenkinsop, T. G., Kruhl, J. H. and Kupkova, M. (2000). Fractals and dynamic systems in geoscience, Birkhauser Verlag, Basel.
  3. DeCoster, G. P. and Douglas, W. M. (1991). The efficacy of the correlation dimension technique in detecting determinism in small samples. Journal of Statistical Computation and Simulation, 39, 221-229. https://doi.org/10.1080/00949659108811357
  4. Grassberger, P. and Procaccia, I. (1983). Characterization of strange attractors. Physical Review Letters, 50, 346-349. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.50.346
  5. Hirata, T., Satoh, T. and Ito, K. (1987). Fractal structure of spatial distribution of microfracturing in rock. Geophysical Journal of the Royal Astronomical Society, 90, 369-374. https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.1987.tb00732.x
  6. Kim, H. K., Chang, K. H. and Lee, Y. S. (2012). A study on the hydrometerological observation positions in the Nak-Dong upriver by using fractal dimension of the correlation integral. Journal of the Korean Data Analysis Society, 14, 1919-1928.
  7. Korea Meteorological Administration. (2011). Meterological yearbook 2010, Korea Meteorological Administration, 105-106.
  8. Lee, Y. S., Yum, J. K., Kim, H. J., Chung, H. S. and Cho, C. H. (2004). A study on the station density using fractal dimension. Journal of the Korean Data Analysis Society, 6, 465-471.
  9. Theiler, J. (1990). Estimating fractal dimension. Journal of the Optical Society of America A, 7, 1055-1073. https://doi.org/10.1364/JOSAA.7.001055
  10. Yeo, I. K. (2011). Clustering analysis of Korea's meterological data. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 22, 941-949.

피인용 문헌

  1. The research on daily temperature using continuous AR model vol.25, pp.1, 2014, https://doi.org/10.7465/jkdi.2014.25.1.155
  2. Analysis of statistical models on temperature at the Seosan city in Korea vol.25, pp.6, 2014, https://doi.org/10.7465/jkdi.2014.25.6.1293
  3. Analysis of statistical models on temperature at the Suwon city in Korea vol.26, pp.6, 2015, https://doi.org/10.7465/jkdi.2015.26.6.1409