1. 논문제목: Statistical downscaling of daily precipitation using support vector machines and multivariate analysis

   저널: Journal of Hydrology
    저자: Shien-Tsung Chen, Pao-Shan Yu, Yi-Hsuan Tang

 

2. 주저자 배경

저자 Shien-Tsung Chen는 Department of Hydraulic and Ocean Engineering, National Cheng Kung University에서 박사학위를 받고, Feng Chia University의 Department of Urban Planning and Spatial Information 에서 associate professor로 근무하고 있다. 주요 연구분야는 Hydraulic engineering, Marine science 이다.

 

3. 논문 요약

이 논문은 large scale의 기후변화 모델의 결과를 local scale로 상세화를 위한 방법론을 제시한 연구이다. 기후모델의 기본적인 scale이 수백km이기 때문에 소규모 지역(수십 km- 수km)의 변화를 예측하기 위해서는 상세화 작업(downscaling)을 적용하여야 한다. 이 연구에서 적용된 상세화 기법은 support vector machine, support vector regression, multiple regression 이다. 먼저 강우의 유무에 해당하는 dry day, wet day를 구분하고 wet day의 경우에 강우를 예측하는 방법을 적용하고 있다. 적용된 결과는 SDSM (Statistical downscaling method) 에 의한 결과랑 비교를 하였다. 최종결과는 SVM에 의한 downscaling 결과가 가장 합리적인 것으로 나타났다.

 

4. 논문의 독창성

이 논문은 강우의 downscaling을 위해서 precipitation을 먼저 classification 하고 그 다음 값을 예측 하였다.

 

5. 논문의 적용 가능성

 본 연구에서 제시된 강우 예측 방법에서 적용된 파라미터의 경우 향후 적용될 기후변화 자료로부터 강우예측에 reference 값으로 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

 

6. 요약자 E-mail: yepark@gist.ac.kr