Abstract
The change of temperature influences on the various aspect, especially human health, plant and animal's growth, economics, industry, and culture of the country. In this article, the autoregressive error (ARE) model has been considered for analyzing the monthly temperature data at the Suwon monitoring site in Korea. In the ARE model, five meteorological variables, four greenhouse gas variables and five pollution variables are used as the explanatory variables for the temperature data set. The five meteorological variables are wind speed, rainfall, radiation, amount of cloud, and relative humidity. The four greenhouse gas variables are carbon dioxide ($CO_2$), methane ($CH_4$), nitrous oxide ($N_2O$), and chlorofluorocarbon ($CFC_{11}$). And the five air pollution explanatory variables are particulate matter ($PM_{10}$), sulfur dioxide ($SO_2$), nitrogen dioxide ($NO_2$), ozone ($O_3$), and carbon monoxide (CO). Among five meteorological variables, radiation, amount of cloud, and wind speed are more influence on the temperature. The radiation influences during spring, summer and fall, whereas wind speed influences for the winter time. Also, among four greenhouse gas variables and five pollution variables, chlorofluorocarbon, methane, and ozone are more influence on the temperature. The monthly ARE model explained about 43-69% for describing the temperature.
기온의 변화는 인간의 건강뿐 아니라 동식물의 성장, 경제, 사회, 산업, 문화 등의 전 분야에 영향을 준다. 본 연구에서는 수원시 2003년-2012년 기온을 기상자료, 온실가스자료, 대기자료를 이용하여 자기회귀오차 (autoregressive error)모형으로 월별로 분석하였다. 기온을 위한 기상자료로는, 풍속, 강수량, 일사량, 운량, 습도를 사용했고, 온실가스자료는 이산화탄소 ($CO_2$), 메탄 ($CH_4$), 아산화질소 ($N_2O$), 염화불화탄소 ($CFC_{11}$), 대기자료는 미세먼지 ($PM_{10}$), 이산화황 ($SO_2$), 이산화질 소 ($NO_2$), 오존 ($O_3$), 일산화탄소 (CO)을 사용하였다. 기온을 월별 분석한 결과 기상변수로는 일사량, 운량, 풍속이 영향을 많이 주는 것으로 분석되었다. 특히 일사량은 봄, 여름, 가을에 영향을 많이 주고 풍속은 겨울에 영향을 많이 주는 것으로 나타났다. 온실가스변수로는 염화불화탄소와 메탄이 기온에 영향을 많이 주고 대기변수로는 오존이 영향을 많이 주는 것으로 타났다. 자기회귀오차모형으로 월별 기온을 43%~69% 정도 설명할 수 있다.
