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논문KCI 등재

선형 회귀 기법을 이용한 지역기후모델의 기온 모의자료 수준 개선

Improvement of Simulated Air Temperature of Regional Climate Model using Linear Regression Method

서명석|오석근|명지수
기후연구소 (KU Climate Research Institute)|2012.10|기후연구 (Journal of Climate Research)|제7권 제3호|pp. 255-270

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예측인자RegCM4월 평균 및 최고/최저 기온선형 회귀 기법monthly meanmaximum/minimum temperaturelinear regression methodpotential predictors

초록

본 연구에서는 지역기후모델(RegCM4)로 모의한 남한지역에서의 월 평균기온 및 최고/최저기온 자료의 모의수준을 개선하기 위해 모델의 모의자료와 남한의 59개 관측지점자료를 이용하여 선형 회귀식을 개발하였다. RegCM4의 25년(1981~2005년) 모의자료 중 20년(1981~2000년)의 자료를 이용하여 선형 회귀식을 개발하고 그 결과를 남은 5년(2001~2005년)에 적용하여 모의수준 향상을 평가하였다. 선형 회귀식은 RegCM4가 모의한 지상 2m 기온자료를 예측인자로 이용하는 방법(LR_T2m)과 모델의 잠재예측인자 중 관측기온(평균, 최고/최저)과 가장 높은 상관성을 보이는 예측인자를 선택하는 방법(LR_Corr)으로 나누어 연구를 수행하였다. 전반적으로 선형 회귀 기법들은 지리적 위치, 계절 및 변수에 관계없이 기온의 정확도를 크게 향상시키는 것으로 나타났다. 그 결과 RegCM4의 각 계절별 평균기온 및 최고/최저기온 모의결과에서 나타나는 여름철 내륙에서의 한랭편이와 겨울철 해안가의 온난편이 현상을 크게 감소시켜 관측과 유사한 공간분포를 보였다. 선형 회귀 기법 2가지 모두 계절별 평균기온 및 최고/최저기온의 공간상관계수, 편이 그리고 평균제곱근오차를 계절에 관계없이 각각 0.90 이상, -0.68℃ 및 1.35℃ 이하로 향상시키는 성능을 보였다. 하지만 LR_T2m 기법과 LR_Corr 기법은 매우 유사한 성능을 보여 두 기법 간의 차이는 거의 없는 것으로 나타났다.

Abstract

In this study, we have developed and validated linear regression method for the improvement of simulation skills of regional climate model (RegCM4). Among the 25 years (1981-2005) of simulation data over South Korea, 20 years (1981-2000) of simulated monthly mean, maximum/minimum temperature data were used in the development of linear regression method and the remnant 5 years (2001-2005) data were used to evaluate the method. And the same period of observation data from the 59 stations of Korea Meteorological Administration were also used in both development and evaluation processes. We selected the 2m air temperature (LR_T2m) and meteorological variable (LR_Corr) showing the maximum correlation with observed temperature from the predefined 21 potential predictors as predictors in the linear regression equations. In general, both the LR_T2m and LR_Corr significantly reduced the systematic problems irrespective of geographic location and season. And the improvement is very consistent without regard to the application year. As a result, the cold bias during summer and warm bias during winter are greatly reduced. The validation results showed that the two regression methods improved the level of simulated temperature by RegCM4, with spatial correlation greater than 0.9, biases less than –0.68˚C and RMSE less than 1.35˚C, irrespective of season and temperature type. However, there is no significant difference in the improvement levels between two regression methods.

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