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장마 지수와 상관계수를 갖고 교차검정을 통해 산출된 예측값과 관측값의 상관계수가 최소 0
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제 1 항에 있어서, 상기 선행 인자 결정부는,경계 강제력이 되는 해수면 온도 자료와 상향 장파 복사 자료와 눈 덮임 자료 모두를 사용하여 장마 지수와 갖는 상관계수를 기준으로 지역을 선정하며 선정 기간은 봄철 기간인 3 ~ 5월로 한정하는 것을 특징으로 하는 장마 강수의 물리 통계 앙상블 예측 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 선행 인자 결정부는,선행 인자를 연관지역 평균을 하여 정의하며 예측 모델의 자료가 갖는 오차를 줄이기 위해 20~92일 평균하여 사용하고 각 인자를 평균과 표준편차를 이용하여 정규화하는 것을 특징으로 하는 장마 강수의 물리 통계 앙상블 예측 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 선행인자 결정부에서 사용되는 장마지수는,예측의 대상이 되는 장마지수의 정의를, 6월 15~7월 31일 기간의 한반도 관측값 평균으로 하며 태풍이 영향을 준 날짜의 값은 계산에서 제외하는 것을 특징으로 하는 장마 강수의 물리 통계 앙상블 예측 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 선행 인자 결정부에서 결정된 선행인자가 갖는 영역과 기간은, NPC (160°- 210°E, 20°- 35°N, [4
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제 5 항에 있어서, 결정된 선행 인자로 구성되는 다중회귀 모형 식은, 장마 강수(1) = 0
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제 6 항에 있어서, 결정된 예측모델들로 구성한 앙상블 평균 예측 모형 식은,장마 강수 = 0
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장마 지수와 상관계수를 갖고 교차검정을 통해 산출된 예측값과 관측값의 상관계수가 최소 0
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제 8 항에 있어서, 선행 인자 결정 단계에서,경계 강제력이 되는 해수면 온도 자료와 상향 장파 복사 자료와 눈 덮임 자료 모두를 사용하여 장마 지수와 갖는 상관계수를 기준으로 지역을 선정하며 선정 기간은 봄철 기간인 3 ~ 5월로 한정하는 것을 특징으로 하는 장마 강수의 물리 통계 앙상블 예측 방법
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제 8 항에 있어서, 선행 인자 결정 단계에서,선행 인자를 연관지역 평균을 하여 정의하며 예측 모델의 자료가 갖는 오차를 줄이기 위해 20~92일 평균하여 사용하고 각 인자를 평균과 표준편차를 이용하여 정규화하는 것을 특징으로 하는 장마 강수의 물리 통계 앙상블 예측 방법
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제 8 항에 있어서, 선행 인자 결정 단계에서 사용되는 장마지수는,예측의 대상이 되는 장마지수의 정의를, 6월 15~7월 31일 기간의 한반도 관측값 평균으로 하며 태풍이 영향을 준 날짜의 값은 계산에서 제외하는 것을 특징으로 하는 장마 강수의 물리 통계 앙상블 예측 방법
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12
제 8 항에 있어서, 선행 인자 결정 단계에서, 장마 강수의 물리 통계 예측을 위한 선행인자에 대한 결정을 위하여 전방 단계별 회귀방법(Forward stepwise regression method)을 사용하고,각 연관인자에 교차검정을 적용하여 예측값을 산출하는 단계와,산출된 예측값과 관측값의 상관계수가 최소 0
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제 8 항에 있어서, 선행 인자 결정 단계에서 결정된 선행인자가 갖는 영역과 기간은, NPC (160°- 210°E, 20°- 35°N, [4
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제 13 항에 있어서, 결정된 선행 인자로 구성되는 다중회귀 모형 식은, 장마 강수(1) = 0
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제 14 항에 있어서, 결정된 예측모델들로 구성한 앙상블 평균 예측 모형 식은,장마 강수 = 0
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