• 제목/요약/키워드: linear regression model

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SLURP 모형을 이용한 기후, 식생, 토지이용변화가 농업용 저수지 유역과 하천유역에 미치는 기여도 평가(II) - 모형의 검·보정 및 적용 - (Assessment of the Contribution of Weather, Vegetation and Land Use Change for Agricultural Reservoir and Stream Watershed using the SLURP model (II) - Calibration, Validation and Application of the Model -)

  • 박근애;안소라;박민지;김성준
    • 대한토목학회논문집
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    • 제30권2B호
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    • pp.121-135
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    • 2010
  • 본 연구에서는 연구(I)에서 구축한 고도, 기상, 토지이용, 토양, 식생과 같은 기본 입력자료와 공도 수위관측소 상류유역을 대상으로 유역내에 포함되어 있는 농업용 저수지인 고삼과 금광저수지의 저수위, 저수량, 내용적 곡선 자료들을 이용하여 SLURP 모형의 물리적 매개변수들과 저수지의 방류량을 조정하여 저수지의 저수위와 유역 유출량을 검 보정하였다. 한편, 연구(I)에서의 편이보정과 CF 다운스케일기법에 의한 CCCma CGCM2 A2, B2 시나리오의 미래 기후자료, 개선된 CA-Markov 기법에 의한 미래 토지이용자료, 월 NDVI와 평균온도와의 선형회귀식에 의한 미래 식생자료 등을 모형에 입력하여 미래 기후변화에 따른 저수지 저수량과 유입량에 미치는 영향을 평가하고 전체적인 유역 수문(증발산량, 토양수분, 지하수충진량, 유출량)의 변화를 평가하였다. 저수지의 미래 저수량과 유입량은 가을시기에 크게 감소하는 것으로 평가되었고, 유역의 미래 연유출량, 토양수분, 지하수충진량은 다소 감소하고, 증발산량은 크게 증가하는 것으로 전망되었다. 마지막으로, 미래 기후변화, 토지이용변화와 식생변화 중 어떠한 요소가 미래의 농업용 저수지의 유입량, 저수량 및 하천유역의 수문에 큰 영향을 미치는 지를 평가하기 위해 각 요소의 기여도를 분석한 결과, 기후변화가 가장 크게 기여하는 것으로 평가되었다.

Support Vector Regression을 이용한 GARCH 모형의 추정과 투자전략의 성과분석 (Estimation of GARCH Models and Performance Analysis of Volatility Trading System using Support Vector Regression)

  • 김선웅;최흥식
    • 지능정보연구
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    • 제23권2호
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    • pp.107-122
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    • 2017
  • 주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

신호교차로에서의 사고예측모형개발 및 위험수준결정 연구 (Development of a Traffic Accident Prediction Model and Determination of the Risk Level at Signalized Intersection)

  • 홍정열;도철웅
    • 대한교통학회지
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    • 제20권7호
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    • pp.155-166
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    • 2002
  • 교차로에서의 교통사고건수는 90년 이후로 계속 증가해오고 있는 추세이므로 교차로의 안전성을 증가시키기 위한 노력이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 신호 교차로의 도로조건, 교통조건 교통운영조건 등을 분석하여 안전성에 방해가 되는 요소들을 찾아내고, 그 요소들과 사고와의 상관관계를 이용하여 각 교차로의 안전을 평가할 수 있는 사고예측모형을 개발하였다. 또한 이 교차로사고예측모형은 사전에 위험요소들을 처리하여 적절한 교통안전 정책을 세우도록 방향을 제시하고, 교차로의 안전성을 높이려는데 목적이 있다. 교차로 내의 사고건수는 2001년 1월부터 2001년 12월까지 1년 간의 원주시 교차로 사고건수 자료를 수집하였고, 각 교차로들의 도로조건, 교통조건, 교통운영조건은 현장 조사하여 수집하였다. 수집한 자료들을 1차 통계 분석한 결과 사고와 상관관계가 높게 나타나는 요소들로는 지역유형, 토지이용, 버스정차활동, 노상 주 정차 활동 전체교통량, 회전 교통량, 차로수, 도로폭, 교차로 면적, 주기, 시거, 회전반경 등으로 나타났다. 또한 위의 요소들을 가지고 2차 상관 분석한 결과 유의확률이 95%이상 만족하고, 각각의 독립변수들 간의 상관관계가 적어 사고율에 영향을 주는 변수로는 차로수, 회전반경, 시거, 주기가 선택되었다. 따라서 위의 요소들로 각 요소들의 분포현황에 알맞은 교통 사고예측 모형 식을 만들고, 일반적인 선형회귀모형과의 정확도를 비교하였다. 또한 국내 사고통계를 이용하여 사고건수의 분포도를 분석한 후 교차로의 위험 수준을 단계별로 분류하였다. 마지막으로 모형의 타당성을 검토하기 위해 Spearman 순위상관계수에 적용하였더니 결정계수 값이 0.985로 매우 유의 하다는 것과 모형식에서 구해진 각 교차로별 위험 순위도가 거의 타당한 것으로 나타났다. 또한 실제사고건 수와 예측사고건수를 본 연구에서 분류한 위험수준으로 비교한 결과 교차로의 80%가 위험수준이 같다는 결과를 얻을 수 있었다.다는 일반적인 명령과 개별적인 행정행위를 구분하고 명령에 대하여도 취소소송의 대상으로 삼도록 하는 보다 명확하고 일관성 있는 논의전개를 제안하였다.수 있었다.로 첨가하여 48시간 배양한 후 암항원 유전자 발현성을 측정한 결과 세포주에 따라 다소 차이는 있으나 대개 0.2 uM농도에서도 유전자 발현이 유도되었으며 1, 5 uM농도에서 매우 강하게 유도되었다. ADC 처리가 페암세포주의 MHC와 B7 발현을 증가시키는가를 알아보기 위해 1 uM 농도의 ADC를 72시간 처치한 후 FACS 분석을 실시한 결과 4개의 페암세포주에서 MHC 및 B7분자의 발현은 유도되지 않았다. 또 ADC농도가 세포성장에 미치는 영향을 알아보기 위하여 ADC를 0.2, 1, 5 uM농도로 96시간 처치 후 세포수를 측정하여 상대성장지수를 알아본 결과 ADC 처치 농도가 증가함에 따라 세포의 성장은 매우 감소하였다. 결론: 폐암세포주에서 ADC처치는 MAGE, GAGE 및 NY-ESO-1과 같은 세포독성 T 림프구 반응을 유도할 수 있는 암항원의 발현을 증가시킬 수 있으며, ADC의 세포독성과 항원 발현 유발시간을 분석할 때 1 uM 농도에서 48시간 처치한 후 ADC가 없는 배지에서 수일간 배양하는 것이 가장 효과적이라고 생각된다. 그러나, ADC를 처치하여도 MHC 및 B7의 발현의 변화는 없었으므로 ADC를 처치한 폐암세포를 암백신으로 사용하기 위해서는 MHC나 B7 및 cytokine의 발현을 증가시키는 추가적인 처치가 필요하다고 생각된다.ded.한 질소제거를 N-balance로부터 구해보면, R3 반응조의 경우가 가장 높은 제거율(40.9%)을 보였다. 이상의 결과들을 볼 때, Bncillus 균주는 호기적 탈질을 일으킬 수 있는 가능성이 있고, Bncillus 균주를 이용한 B3 공정은 탈질에 이용되는 탄소량이 거의 없고, 적은 alkalinity 소모에 의한 경제적 이익 등 장점을 가진 공정으로 보여 진다.수록 푹신한

GOCI AOD를 이용한 서울 지역 지상 PM2.5 농도의 경험적 추정 및 일 변동성 분석 (Empirical Estimation and Diurnal Patterns of Surface PM2.5 Concentration in Seoul Using GOCI AOD)

  • 김상민;윤종민;문경정;김덕래;구자호;최명제;김광년;이윤곤
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권3호
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    • pp.451-463
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    • 2018
  • 본 연구는 서울지역에서 2015년 1월부터 12월까지 정지궤도 천리안 위성(Communication Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 해양 탑재체(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI)의 에어로졸광학두께(Aerosol Optical Depth, AOD)로부터 지상 초미세먼지(Particulate Matter; $PM_{2.5}$) 농도를 추정하기 위한 계절별 경험/통계모델을 개발했다. 행성경계층고도(Planetary Boundary Layer Height, PBLH) 그리고 에어로졸 수직 비율(Vertical Ratio of Aerosol, VRA)을 사용한 두 가지 수직보정방법과 흡습성장계수(Hygroscopic growth factor, f(RH))로부터의 습도보정방법이 각각의 경험적 모델에 적용된 결과 AOD에 대한 수직 보정과 $PM_{2.5}$에 대한 지표 습도보정이 모델 성능 향상에 중요한 역할을 했다. AOD-$PM_{2.5}$ 사이에 관련이 있다고 알려진 기상인자들(온도, 풍속, 시정)을 추가적으로 사용하여 다중 선형 회귀모델을 구성한 결과 경험모델에 비해 $R^2$값이 최대 0.25 증가했다. 본 연구에선 AOD-$PM_{2.5}$ 모델의 계절별, 월별, 시간별 특성을 분석하고 계절별로 구분하여 모델을 구성한 결과 고농도 사례에서 과소평가 되던 경향이 개선됨을 알 수 있고 관측된 $PM_{2.5}$와 추정된 $PM_{2.5}$의 월 및 시간변동성은 서로 경향성이 일치했다. 따라서 정지궤도 위성 AOD를 이용하여 지상 $PM_{2.5}$ 농도를 추정한 본 연구의 결과는 향후 발사 예정인 GK-2A와 GK-2B에 적용 가능할 것으로 기대된다.

Performance of Drip Irrigation System in Banana Cultuivation - Data Envelopment Analysis Approach

  • Kumar, K. Nirmal Ravi;Kumar, M. Suresh
    • Agribusiness and Information Management
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    • 제8권1호
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    • pp.17-26
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    • 2016
  • India is largest producer of banana in the world producing 29.72 million tonnes from an area of 0.803 million ha with a productivity of 35.7 MT ha-1 and accounted for 15.48 and 27.01 per cent of the world's area and production respectively (www.nhb.gov.in). In India, Tamil Nadu leads other states both in terms of area and production followed by Maharashtra, Gujarat and Andhra Pradesh. In Rayalaseema region of Andhra Pradesh, Kurnool district had special reputation in the cultivation of banana in an area of 5765 hectares with an annual production of 2.01 lakh tonnes in the year 2012-13 and hence, it was purposively chosen for the study. On $23^{rd}$ November 2003, the Government of Andhra Pradesh has commenced a comprehensive project called 'Andhra Pradesh Micro Irrigation Project (APMIP)', first of its kind in the world so as to promote water use efficiency. APMIP is offering 100 per cent of subsidy in case of SC, ST and 90 per cent in case of other categories of farmers up to 5.0 acres of land. In case of acreage between 5-10 acres, 70 per cent subsidy and acreage above 10, 50 per cent of subsidy is given to the farmer beneficiaries. The sampling frame consists of Kurnool district, two mandals, four villages and 180 sample farmers comprising of 60 farmers each from Marginal (<1ha), Small (1-2ha) and Other (>2ha) categories. A well structured pre-tested schedule was employed to collect the requisite information pertaining to the performance of drip irrigation among the sample farmers and Data Envelopment Analysis (DEA) model was employed to analyze the performance of drip irrigation in banana farms. The performance of drip irrigation was assessed based on the parameters like: Land Development Works (LDW), Fertigation costs (FC), Volume of water supplied (VWS), Annual maintenance costs of drip irrigation (AMC), Economic Status of the farmer (ES), Crop Productivity (CP) etc. The first four parameters are considered as inputs and last two as outputs for DEA modelling purposes. The findings revealed that, the number of farms operating at CRS are more in number in other farms (46.66%) followed by marginal (45%) and small farms (28.33%). Similarly, regarding the number of farmers operating at VRS, the other farms are again more in number with 61.66 per cent followed by marginal (53.33%) and small farms (35%). With reference to scale efficiency, marginal farms dominate the scenario with 57 per cent followed by others (55%) and small farms (50%). At pooled level, 26.11 per cent of the farms are being operated at CRS with an average technical efficiency score of 0.6138 i.e., 47 out of 180 farms. Nearly 40 per cent of the farmers at pooled level are being operated at VRS with an average technical efficiency score of 0.7241. As regards to scale efficiency, nearly 52 per cent of the farmers (94 out of 180 farmers) at pooled level, either performed at the optimum scale or were close to the optimum scale (farms having scale efficiency values equal to or more than 0.90). Majority of the farms (39.44%) are operating at IRS and only 29 per cent of the farmers are operating at DRS. This signifies that, more resources should be provided to these farms operating at IRS and the same should be decreased towards the farms operating at DRS. Nearly 32 per cent of the farms are operating at CRS indicating efficient utilization of resources. Log linear regression model was used to analyze the major determinants of input use efficiency in banana farms. The input variables considered under DEA model were again considered as influential factors for the CRS obtained for the three categories of farmers. Volume of water supplied ($X_1$) and fertigation cost ($X_2$) are the major determinants of banana farms across all the farmer categories and even at pooled level. In view of their positive influence on the CRS, it is essential to strengthen modern irrigation infrastructure like drip irrigation and offer more fertilizer subsidies to the farmer to enhance the crop production on cost-effective basis in Kurnool district of Andhra Pradesh, India. This study further suggests that, the present era of Information Technology will help the irrigation management in the context of generating new techniques, extension, adoption and information. It will also guide the farmers in irrigation scheduling and quantifying the irrigation water requirements in accordance with the water availability in a particular season. So, it is high time for the Government of India to pay adequate attention towards the applications of 'Information and Communication Technology (ICT) and its applications in irrigation water management' for facilitating the deployment of Decision Supports Systems (DSSs) at various levels of planning and management of water resources in the country.

기후변화를 고려한 안성천 유역의 미래 물 부족량 평가 (Evaluation of Future Water Deficit for Anseong River Basin Under Climate Change)

  • 이대웅;정재원;홍승진;한대건;주홍준;김형수
    • 한국습지학회지
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    • 제19권3호
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    • pp.345-352
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    • 2017
  • 지구온난화에 의해 지구의 평균 기온은 1880년 이후로 약 $0.85^{\circ}C$ 상승하였다. 이는 수문현상에 영향을 미치며 이로 인해 전 세계는 홍수 및 가뭄과 같은 자연재해에 어려움을 겪고 있다. 따라서 미래의 안정적인 물 공급을 위한 수자원 계획 수립을 위해 특히 물 부족 측면에서 기후의 불확실성을 고려한 물 수요의 정확한 예측이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 한국의 안성천 유역을 대상으로 기후변화를 고려하여 미래 물수지 및 물 부족량을 평가하였다. RCP 8.5 기후변화 시나리오를 이용하여 미래 강수량을 모의하였고, 준분포 강우-유출 모형인 SLURP 모형을 통해 유출량을 추정하였다. K-WEAP 모형을 통해 안성천 유역 소유역의 물수지 분석을 위한 시나리오 및 네트워크를 구축하였다. 또한 1965-2011년간 과거 자료로부터 계산된 용수이용량(생활, 공업, 농업용수)을 활용한 선형예측함수식을 통해 장래 물 수요 추정량을 산정하였다. 물 수지 분석 결과, 인구 증가, 급격한 도시화 및 지구온난화에 의한 기후변화로 인해 생활 및 공업용수 이용량은 증가하고, 반면 농업용수 이용량은 점차적으로 감소할 것으로 확인되었다. 전체적으로 안성천유역에서 미래 물 부족 문제가 심각해질 것으로 나타났다. 이에 유역 내 물 부족 문제를 해결하기 위한 사례연구로서 광역상수도 확충 및 제한급수의 두 가지 대안을 제시하였다.

감자수염진딧물(Macrosiphum euphorbiae Thomas)의 온도발육모형과 출산생명표 (Temperature-dependent developmental models and fertility life table of the potato aphid Macrosiphum euphorbiae Thomas on eggplant)

  • 전성욱;김강혁;이상계;이용환;박세근;강위수;박부용;김광호
    • 환경생물
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    • 제37권4호
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    • pp.568-578
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    • 2019
  • 감자수염진딧물(Macrosiphum euphorbiae)의 온도별 발육은 12.5~27.5℃까지 2.5℃ 간격(상대습도 65±5%, 광주기 16L : 8D), 7개 온도조건에서 1~2령, 3~4령의 2단계로 구분하여 조사하였다. 약충의 사망률은 7개 온도 중 6개 온도에서 10% 미만이었으나, 27.5℃에서 사망률은 53.0%였다. 온도별 발육기간은 15.0℃에서 15.5일, 25.0℃에서는 6.7일로 고온으로 갈수록 발육기간은 짧아졌으나, 27.5℃에서는 발육기간이 다시 길어져 9.7일이었다. 약충의 발육 영점온도는 2.6℃였고, 유효적산온도는 144.5일도였다. 약충의 발육을 5가지 비선형발육모형에 적용한 결과 Logan6(r2=0.99) 모형이 발육에 적합하였고, 발육완료분포모형은 2-Weibull과 3-Weibull의 모형 적합성(r2)이 각각 0.92와 0.93으로 유사하였다. 성충 수명과 산자 수에서 성충 수명은 온도가 증가함에 따라 짧아지는 경향을 보였고, 산자수는 20.0℃에서 64.4개로 가장 많은 산자를 생산하였다. 생명표분석에서 순증가율(R0)은 20.0℃에서 63.2로 가장 컸고, 내적자연증가율(rm)은 25.0℃에서 1.393로 가장 컸다. 배수증가기간(Dt)은 25.0℃에서 2.091로 가장 짧았다. 기간자연증가율(λ)은 25℃에서 가장 컸고(1.393), 평균세대기간(T)은 25℃에서 9.929로 가장 짧았다.

MODIS와 ASOS 자료를 이용한 식물계절 모델링 (Modeling of Vegetation Phenology Using MODIS and ASOS Data)

  • 김근아;윤유정;강종구;최소연;박강현;천정화;장근창;원명수;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_1호
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    • pp.627-646
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    • 2022
  • 최근 지구 온난화로 인한 기후 변화와 관련된 문제의 심각성이 커지고 있으며 평균 기온 또한 상승하고 있다. 이로 인해 온도에 민감한 다양한 생물과 생물이 살아가는 환경에 영향을 미치고 있으며, 생태계의 변화 역시 감지되고 있다. 계절은 그 지역에 사는 생물의 종류, 분포, 생육 특성 등에 영향을 미치는 중요한 요인의 하나이다. 기후 변화 영향 평가의 지표 중 가장 대중적이고 쉽게 인식될 수 있는 식물 계절 중 개화일과 단풍나무 절정일의 모델링을 수행하였다. 모델링에 사용된 식물의 종류에는 봄을 대표하는 식물로 볼 수 있는 개나리와 벚나무, 가을을 대표하는 식물로 볼 수 있는 단풍 나무와 은행 나무를 사용하였다. 모델링을 수행할 때 사용된 기상 자료로는 기상청의 Automated Surface Observing System (ASOS) 관측소를 통해서 관측된 기온, 강수, 일사 자료를 사용하였으며, 개나리, 벚나무의 개화일과 약 -0.2, 은행나무, 단풍나무의 단풍 절정일과 약 0.3 정도의 상관 계수를 가지는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 식생지수를 사용하여 모델링을 수행하였다. 사용된 모델로는 선형 모델인 다중 회귀 모형과, 비선형 모델인 Random Forest (RF)를 사용하여 모델을 수립하였다. 또한 각 모형으로 추정된 예측 값을 공간 내삽 기법을 이용하여 등치 선도로 2003~2020년의 식물 계절 변화 경향 성을 표현하였다. 향후에 높은 시공간 해상도를 가지는 식생지수를 사용한다면 더 높은 식물 계절 모델링의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

위성영상을 이용한 도시녹지의 기온저감 효과 분석 (An Application of Satellite Image Analysis to Visualize the Effects of Urban Green Areas on Temperature)

  • 윤민호;안동만
    • 한국조경학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.46-53
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    • 2009
  • 위성영상 자료를 이용하여 녹지가 주변 도시지역 기온저감에 영향을 미치는 범위를 분석하는 방법을 제시하였다. Landsat 5 TM Band 6에서 표면온도를 추출하고, 이를 자동기상관측소의 실측기온을 이용하여 기온으로 보정하였다. 위와 같은 방법으로 위성영상으로부터 지표온도를 추출 보정한 후 녹지가 도시기온에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 등온선도를 작성하였다. 기온이 거리에 따라 급격하게 변화하는 지역을 기온완화구간이라고 정의하고, 100m당 $0.1^{\circ}C$ 이상의 기온저감을 기준으로 기온완화효과 영역을 설정하였다. 위와 같은 방법으로 수혜면적을 도출한 후 해당행정구역 내 인구가 동일하게 분포한다고 가정하여 기온저감수혜인구를 도출하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 녹지의 기온저감영향이 녹지로부터 반경 500m까지 미친다는 선행연구를 토대로 기준을 설정할 경우 시가지 중 100m 당 $0.1^{\circ}C$ 이상의 기온저감 영향을 받는 면적은 $67.33km^2$로 전체 서울시 면적의 11.12%, 시가지면적을 기준으로 할 경우 18.09%를 차지한다. 서울시민이 시가지에 등밀도로 거주한다고 가정하면 2008년 1/4분기 기준으로 서울시 인구 10,456,095명 중 약 1,892,000명을 기온저감 수혜인구로 추정할 수 있다. 또한, 기온저감 영향권역 단면 50곳을 임의로 선정하여 단면도를 작성한 결과, 녹지의 경계부와 시가지의 기온은 평균 $0.78^{\circ}C$ 차이가 났으며, 최저 $0.3^{\circ}C$, 최대 $1.7^{\circ}C$의 차이를 보였다. 이를 통해 열섬완화측면에서 법률상 공원의 유치거리 및 배치의 적절성을 분석하여 향후 공원 조성 시 인간의 이용측면만이 아닌 열섬완화 및 열 쾌적성을 고려한 새로운 기준작성의 기초자료로 활용 가능하다.

포항지역 대기 중 초미세먼지(PM$_{2.5}$)의 오염특성평가 (Characterization of Concentrations of Fine Particulate Matter in the Atmosphere of Pohang Area)

  • 백성옥;허윤경;박영화
    • 대한환경공학회지
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    • 제30권3호
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    • pp.302-313
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    • 2008
  • 본 연구는 포항지역 대기 중 PM$_{2.5}$의 물리 화학적 성분들의 농도분포특성을 파악하여 PM$_{2.5}$에 대한 배출원 기여도를 정량적으로 추정하고 PM$_{2.5}$농도 변동에 영향을 미치는 배출원을 알아보고자 하였다. 시료채취지점은 포항지역 내의 대조적인 두 지점인 공업지역과 주거지역에서 각 1개 지점을 선정하였다. 시료채취는 2003년 3월부터 12월에 걸쳐서 계절별 10$\sim$15일 동안 고용량공기시료채취기를 이용하여 24시간 연속 채취였다. PM$_{2.5}$ 시료에 함유된 화학성분들은 산추출하여 ICP와 이온크로마토그래피로 분석하였다. PM$_{2.5}$의 전체평균은 공업지역이 36.6 $\mu$g/m$^3$, 주거지역에서 30.6 $\mu$g/m$^3$로 나타났다. 계절별로는 두 지점 모두 봄철에 가장 높은 농도를 보이고 있으며 다음으로 겨울철, 가을철, 여름철의 순으로 나타났다. 두 측정지점에서 PM$_{2.5}$ 중 가장 많이 함유된 화학성분들은 이차생성입자를 형성하는 성분인 NO$_3^-$, SO$_4^{2-}$으로 나타났으며 각각의 농도는 공업지역에서 4.2 및 8.6 $\mu$g/m$^3$, 주거지역에서 3.7 및 6.9 $\mu$g/m$^3$로 나타났다. 반면, 공업지역에서는 Fe, Mn, Cr 등의 금속성분 농도가 주거지역에 비해 상당히 높게 나타나 공업지역이 철강산업의 영향을 반영하고 있는 것으로 추측된다. 포항지역 대기 중 PM$_{2.5}$의 농도 변동에 미치는 주요 영향인자를 파악하기 위하여 주성분 분석 및 다중회귀분석을 실시한 결과, 공업지역과 주거지역에서 가장 중요한 변수는 도로 비산먼지와 이차생성입자인 것으로 나타났으며, 이들 변수의 변동이 전체 PM$_{2.5}$ 농도변동에 가장 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 또한 포항지역 PM$_{2.5}$에 대한 주요 발생원의 기여도를 평가하기 위하여 CMB 모델링을 수행한 결과 공업지역의 경우 기여도가 큰 발생원은 토사 및 도로상의 비산먼지로 나타났고 그 다음으로 이차생성입자, 자동차, 해염입자, 금속산업의 순을 보였으며 주거지역도 이와 유사한 양상을 보였다. 이와 같은 결과를 토대로 국내에서 측정된 먼지시료를 대상으로 CMB 모델링 수행 시 그 적용한계성과 문제점 등을 고찰하였다.