Development of a Model Combining Covariance Matrices Derived from Spatial and Temporal Data to Estimate Missing Rainfall Data

This paper proposed a new method for estimating missing values in time series rainfall data

Chan Yong Sung

2013

Scholarcy highlights

  • This paper proposed a new method for estimating missing values in time series rainfall data
  • 본 연구에서는 GLM과 OK의 장점을 통합하는 새 로운 결측강수량 추정기법을 제시하고, 이 기법의 신 뢰성을 실제 강수량 데이터를 이용하여 검증해 보았 다. 앞에서 설명했듯이 GLM과 OK 모두 결측값을 추 정하려는 지점과 인근 지점의 측정된 강수량들의 공 분산행렬을 각각의 기법 고유의 가정에 기반하여 유 도한 다음, 이들 행렬을 이용하여 결측값을 추정한다. 본 연구가 제시하는 기법의 기본 개념은, GLM과 OK 가 각각 다른 가정에 기반하여 유도한 공분산을 두 기 법의 가정이 특정 시점의 실제 강수량 분포를 설명하 는 정도에 비례하게 가중평균하여 새로운 공분산행렬 을 유도한 다음 이를 이용하여 결측강수량을 추정하 는 것이다. 본 연구에서는 새로운 추정기법을 이론적 으로 설명하고, 이 기법의 신뢰성을 형산강 유역의 13 개 관측소에서 2010년 1년 동안 관측한 일간 강수량 데이터를 이용하여 검증해 보았다
  • 수정OK는 GLM이나 OK보다 정확하게 일간 강수 량 데이터의 결측값을 추정하는 것으로 나타났다. 검 단측정소에 대한 일간 강수량 추정 결과를 보면, 수정
  • 수정OK의 장 점은 GLM이나 OK 중 기본 가정이 특정 시점에 대한 강수량의 공간적 분포와 더 잘 맞는 기법을 선택적으 로 가중하여 결측값을 추정한다는 데 있다

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