범지구적 이상기후의 잦은 출현으로 기상 변화에 대한 관련 연구가 활발히 진행되고 있지만, 장기간 축적된 기상자료를 이용한 경향성 분석 연구는 부족하였다. 본 연구에서는 비모수적 분석방법을 이용해 40년간 종관기상관측장비(ASOS)로 부터 축적된 기온 시계열 자료의 경향성을 분석하였다. 남한지역의 연평균 기온과 계절별 평균기온 시계열 자료에 대한 Mann-Kendall 검정 결과 상승 경향성이 존재하는 것으로 나타났다. 또한 Pettitt 검정을 적용해 탐색된 변동점을 전후로 경향성의 정도를 파악할 수 있는 Sen's slope를 계산한 결과, 변동점 이후의 최근 자료에서 기온의 상승 경향성이 더욱 큰 것을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권5호
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pp.765-777
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2009
본 연구에서는 대기오염물질 중에서 주목을 받고 있는 분진 직경이 10마이크로미터 (micrometer) 이내의 것을 대상으로 실제로 증가하는지 감소하는지를 알아보기 위하여 교락 요인을 제외한 분진을 대상으로의 순수한 장기 추세를 연구하였다. 자료는 1996년에서 2000년까지 서울시의 기상 변수들 (최대기온, 평균습도, 최대풍속, 일사량)과 27지점에서 얻은 분진 직경이 10마이크로미터 이내의 것을 이용한다. 이 자료를 이용하여 분진과 비선형 관계를 보이는 기상 변수들의 회귀 스플라인을 이용하여 계절성을 통제한 일반화 부가모형을 세웠다. 그 결과 증가가 아닌 감소하는 순수 장기 추세를 얻을 수 있었다.
In this paper we analytically study model misspecification that arises in regression analysis of nonstationary seasonal time series. We assume the underlying data generating process is a seasonally or a regularly and seasonally integrated process. We first study consequences of totally misspecified cases where seasonal indicator variables, a linear time trend, or another statistically independent seasonally integrated process are used as predictor variables in order to model the nonstationary seasonal behavior of the dependent variable. Then we study consequences of partially misspecified cases where the dependent variable and a predictor variable are cointegrated at some, but not all of the frequencies corresponding to the nonstationary roots.
The seasonal adjustment is an essential process in analyzing the time series of economy and business. One of the powerful adjustment methods is X11-ARIMA Model which is popularly used in Korea. This method was delivered from Canada. However, this model has been developed to be appropriate for Canadian and American environment. Therefore, we need to review whether the X11-ARIMA Model could be used properly in Korea. In this study, we have applied the method to the annual sales of refrigerator sales in A electronic company. We appreciated the adjustment by result analyzing the time series components such as seasonal component, trend-cycle component, and irregular component, with the proposed method. Additionally, in order to improve the result of seasonal adjusted time series, we suggest the demand forecasting method base on autocorrelation and seasonality with the X11-ARIMA PROC.
본 연구는 장기 수질모니터링 자료를 이용하여 수질의 계절적 특성을 분석하는 것이 목적이다. 낙동강수계에서 장기 모니터링이 수행되고 있는 34개 지류에서의 모니터링 자료를 이용하여 수질의 계절적 특성을 분석하였고 계절적 분석을 위해 수질의 평균 자료 분석과 변동계수(Coefficient of variation) 분석, 추세분석을 수행하였다. 변동계수 평가결과, 지류가 본류보다 크고 계절적으로는 BOD와 T-P, TOC는 가을철이 크고 T-N은 봄철이 크게 나타났다. 추세분석은 Mann-Kendall과 Sen's Slope를 통해 분석하였으며 BOD와 T-N, T-P는 감소 경향이 많으나 TOC는 증가 경향이 많았다. 또한, 공간적으로는 낙동강 상류보다 하류에서의 증가하는 경향이 많이 나타났다. 본 연구를 통해 장기 수질모니터링 자료의 활용성 평가 및 계절적 특성을 분석할 수 있었고 유역관리를 위해 수질의 안정화 시기, 오염원 증감 변화를 분석할 수 있었다.
This study analyzed the variability of drought risk based on trend analysis of dry-seasonal dam inflow located in upper river basins. To this, we used areal averaged precipitation and dam inflow of three upper river dams such as Soyang dam, Chungju dam, and Andong dam. We employed Mann-Kendall trend analysis and change point detection method to identify the significant trends and changing point in time series. Our results showed that significant decreasing trends (95% confidence interval) in dry-seasonal runoff rates (= dam inflow/precipitation) in three-dam basins. We investigated potential causes of decreasing runoff rates trends using changes in potential evapotranspiration (PET) and precipitation indices. However, there were no clear relation among changes in runoff rates, PET, and precipitation indices. Runoff rate reduction in the three dams may increase the risk of dam operational management and long-term water resource planning. Therefore, it will be necessary to perform a multilateral analysis to better understand decreasing runoff rates.
Jung, Kang Young;Ahn, Jung Min;Cho, Sohyun;Lee, Yeong Jae;Han, Kun Yeun;Shin, Dongseok;Kim, Kyunghyun
Membrane and Water Treatment
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제10권5호
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pp.339-352
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2019
Long term water quality change was analyzed to evaluate the effect of the Total Maximum Daily Load (TMDL) policy. A trend analysis was performed for biochemical oxygen demand (BOD) and total phosphorus (TP) concentrations data monitored at the outlets of the total 41 TMDL unit watersheds of the Nakdong River in the Republic of Korea. Because water quality data do not usually follow a normal distribution, a nonparametric statistical trend analysis method was used. The monthly mean values of BOD and TP for the period between 2004 and 2015 were analyzed by the seasonal Mann-Kendall test and the locally weighted scatterplot smoother (LOWESS). The TMDL policy effect on the water quality change of each unit watershed was analyzed together with the results of the trend analysis. From the seasonal Mann-Kendall test results, it was found that for BOD, 7.8 % of the 41 points showed downward trends, 26.8 % and the rest 65.9% showed upward and no trends. For TP, 51.2% showed no trends and the rest 48.8% showed downward trends. From the LOWESS analysis results, TP began to decrease in most of the unit watersheds from mid-2010s when intensive chemical treatment processes were introduced to existing wastewater treatment plants. Overall, for BOD, relatively more points were improved in the main stream compared to the points of the tributaries although overall trends were mostly no trend or upward. For TP, about half of the points were improved and the rest showed no trends.
To determine the effect of air pollution reduction policies, the long-term trend of air pollutants should be analyzed. Kolmogorov-Zurbenko (KZ) filter is a low-pass filter, produced through repeated iterations of a moving average to separate each variable into its temporal components. The moving average for a KZ(m, p) filter is calculated by a filter with window length m and p iterations. The output of the first pass subsequently becomes the input for the next pass. Adjusting the window length and the number of iterations makes it possible to control the filtering of different scales of motion. To break down the daily mean $PM_{10}$ into individual time components, we assume that the original time series comprises of a long-term trend, seasonal variation, and a short-term component. The short-term component is attributable to weather and short-term fluctuations in precursor emissions, while the seasonal component is a result of changes in the solar angle. The long-term trend results from changes in overall emissions, pollutant transport, climate, policy and/or economics. The long-term trend of the daily mean $PM_{10}$ decreased sharply from $59.6ug/m^3$ in 2002 to $44.6ug/m^3$ in 2015. This suggests that there was a long-term downward trend since 2005. The difference between the unadjusted and meteorologically adjusted long-term $PM_{10}$ is small. Therefore, we can conclude that $PM_{10}$ is unaffected by the meteorological variables (total insolation, daily mean temperature, daily mean relative humidity, daily mean wind speed, and daily mean local atmospheric pressure) in Busan.
Precipitation samples were collected by the wet-only sampling method in Iksan in the northwest of Chonbuk from March 1995 to February 1997. These samples were analyzed for the concentration of ion components, in addition to pH and electrical conductivity. The annual mean pH of precipitation was 4.8 and the seasonal trend of pH was shown to be low in Fall and Winter(4.5), middle-ranged in Spring(4.7) and high in Summer(5.0). The frequency of pH below 5.6 was about 71%. The seasonal pattern of pH frequency was found to be different in each season. In the case of the pH less than 5.0, the frequency was higher in Spring, Fall and Winter than in Summer, especially higher in Fall than in other seasons. The concentrations of analysed ions showed a pronounced seasonal pattern. However, major ion species for all seasons were $NH^+_4,;Ca^{2+};and;Na^+$ among cations and $SO^{2-}_4,;Cl^-;and;NO^-_3$ among anions. The major acidifying species appeared to be $nss-SO^{2-}_4;and;NO^-_3$, and the main bases responsible for the neutralization of precipitation acidity were $nss-Ca^{2+};and;NH^+_4$. The potential acidity of precipitation, pAi, was found to be between 3.0 and 5.0 for total samples, while the measured pH was approximately between 3.9 and 7.8. The seasonal trend of pAi showed a decreasing order: Summer (4.3), Winter(4.0), Spring and Fall(3.8). During the Fall, both pAi and pH were especially very low, which indicated that during this period the potential acidity of precipitation was high but the neutralizing capacity was low. For Spring, pAi was very low but pH was slightly high. This was likely due to the large amount of $CaCO_3$ in the soil particles transported over a long range from the Chinese continent that were incorporated into the precipitation, and then neutralized the acidifying species with its high concentraton.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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