Abstract
The distribution shapes of air and water temperatures are basic and essential information, which determine the frequency patterns of their occurrence. It is also very useful to understand the changes in long-term air and water temperatures with respect to climate change. The typical distribution shapes of air and water temperatures cannot be well fitted using widely used/accepted normal distributions because their shapes show multimodal distributions. In this study, Gaussian mixture distributions and kernel distributions are suggested as the more suitable models to fit their distribution shapes. Based on the results, the tail shape exhibits different patterns. The tail is long in higher temperature regions of water temperature distribution and in lower temperature regions of air temperature distribution. These types of shape comparisons can be useful to identify the patterns of long-term air and water temperature changes and the relationship between air and water temperatures. It is nearly impossible to identify change patterns using only mean-temperatures and normal distributions.
기온과 수온의 분포형태는 발생빈도의 양상을 결정하는 기본적이고 필수적인 정보이다. 또한 기후변화에 의한 기온과 수온의 장기변화 양상 파악에 유용하다. 기온과 수온의 전형적인 분포형태는 다수의 첨두(mode)를 가지는 형태로 일반적으로 널리 사용되는 정규분포로 표현하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 Gaussian 혼합함수와 Kernel 분포함수를 보다 기온과 수온의 보다 적합한 분포함수 형태로 제안한다. 제안된 분포함수를 우리나라 연안 기온과 수온자료를 이용하여 추정-평가한 결과, 관측 자료의 분포는 꼬리 영역에서 크게 차이를 보이고 있는 것으로 파악되었다. 높은 수온영역과 낮은 기온 영역에서 꼬리 영역이 길게 나타나고 있다. 또한 본 연구에서 제안한 분포함수 추정 및 비교는 기온과 수온의 상호 변동관계 및 장기적인 변동양상을 파악할 수 있다. 그러나 평균 기온 및 수온 그리고 정규분포 함수 형태로는 이러한 변화 양상의 파악은 크게 제한되고 있다.
