In this paper we reviewed a variety of non-Gaussian time series models, and studied the model selection criteria such as AIC and BIC to select proper models. We also considered the likelihood ratio test and applied it to analysis of Polio data set.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2015.05a
/
pp.603-603
/
2015
모든 외재적 형식의 가뭄을 모니터링하고 예측 및 평가하기 위해서는 가뭄지수가 필수적 요소로써 이용된다. 일반적으로 가뭄지수는 단일지수(single index), 다중지수(multiple index), 복합지수(composite index)로 분류되며 대부분 강수량, 유출량, 토양 수분량 등과 같은 하나의 변수만을 사용하는 단일지수이다. 가뭄지수는 가뭄평가에 있어서 각각의 장단점이 있다. 하나의 변수를 사용하는 가뭄지수는 계산이 간편하지만 가뭄의 물리적 특성을 정확하게 반영할 수 없기 때문에 신뢰할 수 있는 가뭄평가에 충분하지 않다. CDI(Composite Drought Index)는 PDSI(Palmer Drought Index), ADI(Aggregate Drought Index), SWSI(Surface Water Supply Index)와 같은 다중지수의 개념을 착안하여 고안되었으며, 모든 가뭄 형태(농업적 수문학적 기상학적)와 관련된 강우량, 유출량, 정규식생지수(NDVI)를 변수로써 사용하였다. NDVI는 MODIS(Moderate resolution imaging spectroradiometer)에서 제공하는 16일 간격의 위성자료를 이용하여 계산되었고 이와 시간 스케일을 맞추기 위해 나머지 두 변수 또한 16일 시계열을 사용하였다. CDI는 (1)각 변수들의 시계열을 행렬로 나타내고 (2)이것을 정규화하여 무차원 행렬로 변환한 후 (3)연구 지역의 최고습윤상태(most wet condition) 및 최고건조상태(most dry condition)의 차이값을 기반으로 하여 산정된다. 본 연구에서는 상대적으로 다른 유역에 비해 장기적이고 연속적인 자료를 확보할 수 있으며 농경지와 산림지역 비율이 높은 낙동강 유역을 대상유역으로 설정하였으며, 2001-2013년 기간의 자료를 이용하였다. 그 결과 연구 기간 중 실제 발생했던 가뭄을 반영하는 것을 확인하였다. 또한 CDI는 다양한 변수의 활용으로 가뭄의 물리적 특성의 반영이 가능하며 연구 지역의 기상 조건에 직접적으로 관련된 결과를 나타낸다. 자료의 가용성에 따라 적용범위가 제한적일 수 있으나 입력값으로 사용된 변수와 시계열을 편의와 효율에 따라 유연하게 적용할 수 있다. 따라서 CDI는 농업적, 수문학적, 기상학적 가뭄의 모든 관점을 통합하는 실용적 가뭄지수로써 사용될 수 있는 가능성을 포함하고 있다.
Journal of the Korean association of regional geographers
/
v.17
no.4
/
pp.432-442
/
2011
Climatic variables such as temperature and precipitation tend to vary both in space and in time simultaneously. Thus, it is necessary to include space-time autocorrelation into conventional spatial interpolation methods for reliable time-series mapping. This paper introduces and applies space-time variogram modeling and space-time kriging to generate time-series temperature maps using hourly Automatic Weather System(AWS) temperature observation data for a one-month period. First, temperature observation data are decomposed into deterministic trend and stochastic residual components. For trend component modeling, elevation data which have reasonable correlation with temperature are used as secondary information to generate trend component with topographic effects. Then, space-time variograms of residual components are estimated and modelled by using a product-sum space-time variogram model to account for not only autocorrelation both in space and in time, but also their interactions. From a case study, space-time kriging outperforms both conventional space only ordinary kriging and regression-kriging, which indicates the importance of using space-time autocorrelation information as well as elevation data. It is expected that space-time kriging would be a useful tool when a space-poor but time-rich dataset is analyzed.
In this paper we construct prediction intervals for nonlinear time series models using the bootstrap. We compare these prediction intervals to traditional asymptotic prediction intervals using quasi-score estimation function and M-quasi-score estimating function comprising bounded functions. Simulation results show that the bootstrap method leads to improved accuracy. The accuracy of the bootstrap is empirically demonstrated with the consumer price index.
This paper considers the statistical characteristics on the air quality (PM10) of Korea collected hourly in 2011. PM10 in Korea exhibits very strong correlations even for higher lags, namely, long range dependence. It is power-law tailed in marginal distribution, and generalized Pareto distribution successfully captures the thicker tail than log-normal distribution. However, slowly decaying autocorrelations may confuse practitioners since a non-stationary model (such as changes in mean) can produce spurious long term correlations for finite samples. We conduct a statistical testing procedure to distinguish two models and argue that the high persistency can be explained by non-stationary changes in mean model rather than long range dependent time series models.
A multi-Gaussian kriging approach extended to space-time domain is presented for uncertainty modeling as well as time-series mapping of environmental variables. Within a multi-Gaussian framework, normal score transformed environmental variables are first decomposed into deterministic trend and stochastic residual components. After local temporal trend models are constructed, the parameters of the models are estimated and interpolated in space. Space-time correlation structures of stationary residual components are quantified using a product-sum space-time variogram model. The ccdf is modeled at all grid locations using this space-time variogram model and space-time kriging. Finally, e-type estimates and conditional variances are computed from the ccdf models for spatial mapping and uncertainty analysis, respectively. The proposed approach is illustrated through a case of time-series Particulate Matter 10 ($PM_{10}$) concentration mapping in Incheon Metropolitan city using monthly $PM_{10}$ concentrations at 13 stations for 3 years. It is shown that the proposed approach would generate reliable time-series $PM_{10}$ concentration maps with less mean bias and better prediction capability, compared to conventional spatial-only ordinary kriging. It is also demonstrated that the conditional variances and the probability exceeding a certain thresholding value would be useful information sources for interpretation.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.9
no.6
/
pp.1341-1345
/
2005
Sequential Monte Carlo techniques are a set of powerful and versatile simulation-based methods to perform optimal state estimation in nonlinear non-Gaussian state-space models. We can use Monte Carlo particle filters adaptively, i.e. so that they simultaneously estimate the parameters and the signal. However, Sequential Monte Carlo techniques require the use of special panicle filtering techniques which suffer from several drawbacks. We consider here an alternative approach combining particle filtering and Sequential Hybrid Monte Carlo. We give some examples of applications in fisheries(luespotted mud hopper data).
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is the most widely used remote sensing data in the agricultural field and is currently provided by most optical satellites. In particular, as high-resolution optical satellite images become available, the selection of optimal optical satellite images according to agricultural applications has become a very important issue. In this study, we aim to define the most optimal optical satellite image when monitoring NDVI in rice fields in Korea and derive the resolution-related requirements necessary for this. For this purpose, we compared and analyzed the spatial distribution and time series patterns of the Dangjin rice paddy in Korea from 2019 to 2022 using NDVI images from MOD13, Landsat-8, Sentinel-2A/B, and PlanetScope satellites, which are widely used around the world. Each data is provided with a spatial resolution of 3 m to 250 m and various periods, and the area of the spectral band used to calculate NDVI also has slight differences. As a result of the analysis, Landsat-8 showed the lowest NDVI value and had very low spatial variation. In comparison, the MOD13 NDVI image showed similar spatial distribution and time series patterns as the PlanetScope data but was affected by the area surrounding the rice field due to low spatial resolution. Sentinel-2A/B showed relatively low NDVI values due to the wide near-infrared band area, and this feature was especially noticeable in the early stages of growth. PlanetScope's NDVI provides detailed spatial variation and stable time series patterns, but considering its high purchase price, it is considered to be more useful in small field areas than in spatially uniform rice paddy. Accordingly, for rice field areas, 250 m MOD13 NDVI or 10 m Sentinel-2A/B are considered to be the most efficient, but high-resolution satellite images can be used to estimate detailed physical quantities of individual crops.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2015.05a
/
pp.81-81
/
2015
전 지구적 기후변화는 대기-해양의 물리 특성을 변화시켜, 연안 및 하구의 수온상승과 염도 변화의 주요 원인이 되며, 생태 환경 및 다양한 경제 사회 문제를 야기 시킬 수 있다. 이러한 변화를 예측하고 영향을 최소화 하기위해서는 연안의 물리 특성을 세밀하고 정확하게 예측해야 한다. 그러나, 기후변화의 영향을 고려한 대기-해양 전 지구모델의 기후변화 시나리오는 우리나라와 같이 작고 복잡한 연안 지형을 가진 지역의 미래 환경 변화 예측에 적합하지 않다. 본 연구에서는 저해상도 정규격자 모형인 RIAMOM(RIAM Ocean Model)의 결과를 이용하여 비정규격자 모형인 FVCOM(Finite Volume Coastal Ocean Model)으로 울산만의 미래 물리 특성 변화를 상세 예측하였다. 기후변화로 인한 대기-해양의 물리 특성 변화를 고려하여 한국 주변해 및 연안을 대상으로 모의한 RIAMOM의 결과를, 본 연구의 대상 지역인 울산만 FVCOM 모델 경계에 초기 값과 시계열 자료로 사용하였다. FVCOM 모의 결과를 RIAMOM 자료와 비교 했을 때, 초기 표층 염분과 수온이 각각 0.4%, 2%의 오차를 보였다. 조위는 개방경계에서 01~0.4% 정도의 오차가 나타나, 다운스케일링(downscaling) 기법을 통한 수치 모의 결과가 초기 수온과 염분 및 조위 특성을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 2001년(현 상태), 2050년(미래), 해수면 상승의 영향을 고려한 2050년에 대하여 모의 한 결과. 정규격자 모형인 RIAMOM에서 나타나지 않았던 기후변화로 인한 표층 염분과 수온의 상세한 변화가 울산만의 태화강 하구에서 나타났고, 염수쐐기의 길이 또한 상류쪽으로 증가하는 결과를 나타내었다. 다운스케일링을 통한 대상 지역의 상세 모델을 통해 기존의 예측 모델에서도출할 수 없던 결과를 나타낸 바, 향후 연구를 통해 지역의 장기 상세 환경 변화 예측에 활용할 수 있을 것으로 예상한다.
In order to produce crop information using remote sensing, we use classification and growth monitoring based on crop phenology. Therefore, time-series satellite images with a short period are required. However, there are limitations to acquiring time-series satellite data, so it is necessary to use fusion with other earth observation satellites. Before fusion of various satellite image data, it is necessary to overcome the inherent difference in radiometric characteristics of satellites. This study performed Korea Multi-Purpose Satellite-3 (KOMPSAT-3) cross calibration with Landsat-8 as the first step for fusion. Top of Atmosphere (TOA) Reflectance was compared by applying Spectral Band Adjustment Factor (SBAF) to each satellite using hyperspectral sensor band aggregation. As a result of cross calibration, KOMPSAT-3 and Landsat-8 satellites showed a difference in reflectance of less than 4% in Blue, Green, and Red bands, and 6% in NIR bands. KOMPSAT-3, without on-board calibrator, idicate lower radiometric stability compared to ladnsat-8. In the future, efforts are needed to produce normalized reflectance data through BRDF (Bidirectional reflectance distribution function) correction and SBAF application for spectral characteristics of agricultural land.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.