컨조인트 분석법을 이용한 기상관측장비 활용 및 예측모델 정확도 개선의 경제적 가치 추정
Measuring the Economic Value of Improving Observation Systems Use and Prediction Model Accuracy_Conjoint Analysis
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전 세계적으로 기후변화로 인한 위험기상현상의 발생 강도, 시기, 빈도 등이 기존과 달라지면서 예상치 못한 피해를 입는 경우가 다수 발생하고 있다. 이러한 피해를 줄이기 위해서는 보다 신속하고 정확한 예측이 필요하며, 이를 위해 여러 국가에서는 기상관측장비 개선 및 예측모델 개발을 위한 연구가 진행되고 있다. 우리나라 기상청 소속기관인 국립기상과학원에서도 기상청에서 제공하는 여러 예보서비스의 개선을 위한 연구를 진행하고 있다. 본 연구에서는 기상관측장비 활용 및 예측모델 정확도 개선의 비시장적 가치를 추정하고자 한다. 관측장비로는 기상항공기와 모바일 기상관측차량을, 예측모델은 황사ㆍ연무통합예측모델, 지역파랑예측모델, 기후예측모델을 속성으로 하며, 가치 추정을 위해 전국 1,000가구를 대상으로 면접설문을 진행하였다. 수집된 자료는 중첩로짓모형을 적용하여 분석하였으며, 각각의 속성에 대한 연간 가구당 한계지불의사액을 추정한 결과 모두 유의수준 5%에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 관측장비 활용 및 예측모델 예측정확도 개선의 속성별 한계지불의사액은 기상항공기 활용시간 1시간 개선, 재해발생시 모바일 기상관측차량 활용률 1%p 개선, 황사ㆍ연무통합예측모델 예측정확도 1%p 개선, 지역 파랑예측모델 예측정확도 1%p 개선, 기후예측모델 예측정확도 1%p 개선에 대하여 각각 34원, 31원, 48원, 18원, 17원으로 추정되었다. 본 연구에서 분석된 속성들에 대한 국민적 선호와 국가적 시급성은 서로 차이가 있을 수 있으나, 사업 추진계획 및 관련 정책 수립시 유용한 자료로 활용될 수 있다.
Abstract
Extreme weather events which have been changed scale, period, and frequency due to climate change is causing unexpected damage globally. Prompt and accurate forecasting is required to mitigate damage, and so many foreign countries are researching improve observation systems development & uses, and prediction model development. National Institute of Meteorological Sciences (NIMS) part of Korea Meteorological Administration (KMA) is progressing research of improving several forecasting services which KMA is providing. This study tried to estimate non-market benefits of main studies of NIMS which is making uses of observation systems and accuracy of prediction model better. A survey of 1,000 randomly selected households was undertaken in Korea to investigate benefit of 5 attributes such as NIMS Atmospheric Research Aircraft (NARA), Mobile Observation VEhicle (MOVE), Asian Dust Aerosol Model version 3 (ADAM3), Regional ocean wave prediction system, Global Seasonal Forecasting Model (GloSea5). The study employs a nested logit model and the results reveal that the marginal willingness to pay (MWTP) for each attributes are significant at the 5% level. Estimated MWTP results of 1 hour extension of NARA uses, 1%p increasing of MOVE uses, 1%p improvement of three different prediction model which are ADAM3, Regional ocean wave prediction model, and GloSEA5 are KRW 34, 31, 48, 18, 17 per household pre year, respectively. Information from this study will be useful in planning and policy making.
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