This study employs a structural time series method in order to model and estimate stochastic trend of surface temperatures of the globe, Northern Hemisphere, and Northeast Asia ($20^{\circ}N{\sim}60^{\circ}N$, $100^{\circ}E{\sim}150^{\circ}E$). For this study the reanalysis data CRUTEM3 (CRU/Hadley Centre gridded land-surface air temperature Version 3) is used. The results show that in these three regions range from $0.268^{\circ}C$ to $0.336^{\circ}C$ in 1997, whereas these vary from $0.423^{\circ}C$ to $0.583^{\circ}C$ in 2007. The annual mean temperature over Northeast Asia has increased by $0.031^{\circ}C$ in 2007 compared to 1997. The climate change in surface temperatures over Northeast Asia is slightly higher than that over the Northern Hemisphere.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권3호
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pp.609-617
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2007
The goal of this study is to forecast the trend of stream quality and to suggest some policy alternatives in Gumbo river. It used the five different monthly time series data such as BOD, COD, T-N and EC of the nine of Gumbo River measurement points from Jan. 1998 to Dec. 2006. Water pollution is serious at Gumbo2 and Palgeo stream measurement points. BOD, COD, T-N and EC data are analyzed with the exponential smoothing model and the trend is forecasted until Dec. 2009.
지구온난화로 인한 기후변화에 관한 연구에 따르면, 최근 지구온난화의 징후가 매우 뚜렷하며, 강우의 강도는 증가할 것으로 예측되고 있다. 매해 발생하는 극한수문사상으로 인한 피해가 꾸준히 증가하고 있는 추세이며, 증가하고 있는 집중호우의 발생 빈도는 강우자료의 추세에 분명히 영향을 미치고 있다. 현재 수자원 계획이나 설계에 수행되고 있는 확률강우량 산정법은 강우자료가 정상성을 지니고 있다고 가정하여 빈도분석을 실시하고 있다. 이러한 정상성 확률강우량 산정방법은 최근의 관측강우의 증가 추세를 반영하지 못하여 기후변화에 따른 이상강우에 매우 취약할 수 있다. 본 연구에서는 강우시계열에서 나타나는 경향성의 시간적 변동 분석을 위해 현재 경향성이 나타나지 않는 강우관측소 51개 지점에 대하여, 강우 관측자료가 가지는 통계적 특성을 유지하면서 추계학적 시계열 모의발생기법을 이용하여 강우자료를 발생시킨 후 경향성 검정을 실시하였다. 그 결과 대상지점 51개 중 13개 지점에서 향후 10년 이내에 경향성이 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이는 강우의 변동 추이가 현재와 같이 계속 진행된다면, 비록 현재에는 정상 시계열로 판단되는 강우 시계열일지라도 향후 비정상성을 갖게 됨을 반증한다. 따라서 목표연도의 확률강우량을 산정할 경우 강우의 증가 경향성을 충분히 반영할 수 있는 비정상성 확률강우량 산정 방법이 적용되어야 할 것이다.
본 논문은 학술연구자들이 COVID-19 관련 논문의 전체적인 연구 동향을 파악할 수 있도록 한다. KCI 사이트에서 수집한 2020년 1월부터 2022년 7월까지 총 10,599편의 COVID-19 관련 논문 정보를 LDA 토픽 모델링으로 분석한 결과를 제시한다. 또한 학술연구자들이 자신의 관심 연구분야의 토픽을 쉽게 파악할 수 있도록 LDA 토픽 모델링의 결과를 주요 연구 카테고리별로 분석하고, 토픽별로 연구가 많이 이루어지는 세부 연구 카테고리 정보를 분석한다. 학술연구자들이 시간의 흐름에 따른 연구 토픽의 추세(trend)를 파악하는 것은 연구 동향을 파악하는데 매우 중요하다. 따라서 이를 위해 본 논문에서는 시계열 분해를 사용하여 토픽들의 추세(trend)를 분석하여 제시한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.225-233
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2022
The recent outbreak of corona virus (COVID-19) infectious disease had made its forecasting critical cornerstones in most scientific studies. This study adopts a machine learning based time series model - Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model to forecast COVID-19 confirmed cases in Botswana over 60 days period. Findings of the study show that COVID-19 confirmed cases in Botswana are steadily rising in a steep upward trend with random fluctuations. This trend can also be described effectively using an additive model when scrutinized in Seasonal Trend Decomposition method by Loess. In selecting the best fit ARIMA model, a Grid Search Algorithm was developed with python language and was used to optimize an Akaike Information Criterion (AIC) metric. The best fit ARIMA model was determined at ARIMA (5, 1, 1), which depicted the least AIC score of 3885.091. Results of the study proved that ARIMA model can be useful in generating reliable and volatile forecasts that can used to guide on understanding of the future spread of infectious diseases or pandemics. Most significantly, findings of the study are expected to raise social awareness to disease monitoring institutions and government regulatory bodies where it can be used to support strategic health decisions and initiate policy improvement for better management of the COVID-19 pandemic.
기온, 강수와 같은 기후관측 자료들은 공간과 더불어 시간적인 변이를 동시에 나타낸다. 따라서 신뢰성 높은 시계열 분포도 작성을 위해 공간적 자기상관성만을 고려하는 기존 공간 내삽 기법에 시공간적 자기상관성 정보를 반영할 필요가 있다. 이 연구에서는 시계열 기온 분포도 제작을 위해 1개월 동안 1시간 간격으로 획득된 기온 관측소 자료를 대상으로 시공간 크리깅을 적용하였다. 우선 기온자료를 결정론적 경향 성분과 확률론적 잔차 성분으로 분해한 후에, 경향 성분 모델링 과정에 기온과 연관성이 높은 고도 자료를 부가 자료로 통합하여 지형 효과를 반영하는 경향 성분을 모델링하였다. 잔차 성분에 대한 시공간 베리오그램 모델링에는 곱-합 모델을 적용하여 시간과 공간 베리오그램의 상호 연관성을 반영하도록 하였다. 이러한 시공간 베리오그램 모델을 이용하여 시공간 정규 크리깅을 적용한 결과, 기존 공간적 자기상관성만을 고려하는 정규 크리깅과 고도 자료를 부가 자료로 이용하는 회귀분석 크리깅에 비해 상대적으로 높은 예측 능력을 보였다. 이러한 결과는 고도 자료와 더불어 시공간 자기상관성 정보의 이용이 중요함을 지시한다. 따라서 공간적으로 가용할 수 있는 자료의 수가 한계가 있지만 시계열적으로 자료 획득이 가능한 변수를 분석할 때, 시공간 크리깅이 유용한 내삽 방법론으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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.
In order to estimate furture consumtive use, some statistical characteristics of 22-year pan evaporation data at four selected stations were calculated in this study. Districal distribution, trend analysis and time-series, statistical and periodic analysis for annual, monethly and ten-day values were performed in the statistical analysis. The stations are Seoul, Taeku, Jeonju and Mokpo for monthly data, and Suweon data are compared to the reported Penman values. The results are as followed: 1. Annual evaporation ranged to 990-1,375mm varying with the locations of the stations. The Districal distribution of evaporation in the Republic is shown in Fig. 1. 2. The trend analysis for annual evaporation resulted in detail in Table 2 and Fig. 2, through simple moving average methods. The results show relatively short-period data of about 10 years would be acceptable for field use. 3. The means and dispersions of monthly evaporation at four stations are detailed in Table 3. 4. The monthly evaporation approached to the trend of normal distribution Fig. 3 showed the examples of normal distribution for each typical monthly data. 5. The correlograms detailed in Fig. 4, shows the time-series characteristics of monthly evaporation, whose periodic term should be twelve months. 6. The periodic analysis for monthly evapolation results in Table 4. Fig. 5 shows the comparison of estimated values to actual and the trend approaches Shuster's periodic trend. 7. A periodic description of days after March 1 for irrigation periods was developed to predict ten-day evaporation in Fig. 6. The ten-day etraporation is different in the distribution form and occurence period of maximum values from the reported Penman's man's evapotranspiration.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권1호
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pp.101-115
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2005
We propose in this article a procedure for testing unit and fractional orders of integration, with the roots simultaneously occurring in the trend, the seasonal and the cyclical component of the time series. The tests have standard null and local limit distributions. However, finite sample critical values are computed, and several Monte Carlo experiments conducted across the paper show that the rejection frequencies against unit (and fractional) orders of integration are relatively high in all cases. The tests are applied to the UK consumption and income series, the results showing the importance of the roots corresponding to the trend and the seasonal components and, though the unit roots are found to be fairly suitable models, we show that fractional processes (including one for the cyclical component) may also be plausible alternatives in some cases.
In this paper, To estimate monthly water distribution volume required optimization control of operating scheme & water distribution management for water transmission system in water supply, both Thomas-Fiering technique and Fourier series are compared and analyzed, respectively. Since water distribution volume is periodically repeated and has a linear fluctuation trend, parameters in each element are estimated through dividing into linear fluctuation trend component and periodical component. Finally, results of time-series analysis are proved to be more reasonable than that of Thomas-Fiering techniques by comparing simulation with observation data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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