극단 모형을 이용한 기후변화 통계론
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이 책은 제1장과 2장에서 분포와 추정에 대해 언급하였다. 아울러 통계적 추론과 방법론에 대해서도 기술하였다. 제3장에서는 기후 변화를 탐지하기 위해 시간을 변수로 놓은 비정상 극단모형을 이용하여 최대 강수량의 변화를 파악하였다. 제4장에서는 지리 정보를 활용하여 공간적 종속성을 고려하는 극단모형을 이용하여 한반도 최고기온에 대해 연구하였다. 여기까지는 과거 관측 자료를 분석하였는데, 제5장부터는 미래 시나리오에 기반한 시뮬레이션 자료를 동시에 다룬다. 여러 개의 기후 시뮬레이션 모델의 결과를 가중평균하는 이른바 앙상블 모형을 구축하는 방법에 대해, 특히 베이지안 모형평균 방법을 기술하였다. 제6장에서는 시뮬레이션 모델이 가지는 한계인 편차 (또는 편의)를 극복하기 위해, 역사적 자료와 관측치를 비교하여 편의 보정 함수를 구한 뒤 이를 미래 자료에 적용하는 방법에 대해 연구한다. 시뮬레이션 모델의 편의를 더 유연하게 극복하면서 앙상블 모형 구축이 용이하도록 하는 일반화된 편의 보정 방법을 제시하였다.
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출판사 리뷰
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목차
목차
■ 머리말 / 07
제1장 통계적 추론의 기초 이론과 방법 / 15
1.1 점추정 방법 / 17
1.1.1 최우추정법 / 18
1.1.2 L-적률추정법 / 21
1.2 구간 추정 / 28
1.3 붓스트랩을 이용한 통계적 방법 / 32
1.4 적합도 검정 / 38
1.4.1 Kolmogorov-Smirnov test / 38
(1) 일표본 K-S 검정 / 39
(2) 이표본 K-S 검정 / 42
1.4.2 Cramer-von Mises 검정 / 43
1.4.3 Anderson-Darling 검정 / 43
1.4.4 분위수 그림(Q-Q plot) / 45
제2장 극단 기상 자료의 모형화 / 51
2.1 일반화 극단 분포 / 54
2.1.1 분포의 정의와 모양 / 54
2.1.2 모수의 추정과 귀환수준 / 59
(1) 최우추정법 / 59
(2) L-적률 추정법 / 60
(3) 귀환수준 / 62
2.1.3 모형 진단 / 65
2.2 일반화 파레토 분포 / 68
2.2.1 일반화 파레토 분포의 정의 / 68
2.2.2 임계값 결정 방법과 귀환수준 / 70
(1) 평균 초과함수 그림 / 70
(2) 적합도 방법으로 임계값 구하기 / 73
(3) 붓스트랩 방법으로 임계값 구하기 / 74
2.2.3 모형집단 / 76
2.2.4 귀환수준 등고선 지도 / 77
2.3 비정상 GEVD 모형과 r-GEVD / 79
2.3.1 비정상 GEV 분포 / 79
2.3.2 r-GEV 분포 모형 / 80
2.3.3 극단모형의 적용상 유의점 / 85
제3장 비정상 극단 모형 / 89
3.1 서론: 비정상 극단 모형 연구의 필요성 / 92
3.2 태국의 연간 최대 일일 강수량 자료 및 기후 / 93
3.3 비정상 GEV 모형과 통계적 방법론 / 98
3.3.1 극한값에 대한 시간 종속 모델 / 98
3.3.2 모수 추정 및 모델 선택 / 98
3.3.3 모형 진단 및 적합도 검정 / 101
3.3.4 귀환수준 / 101
3.3.5 추세에 대한 Mann-Kendall 검정 / 02
3.4 태국 최대 강수량 자료에 비정상 극단 모형을 적용한 결과 / 104
3.4.1 선택된 비정상 극단 모형 / 104
3.5 토론 및 결론 / 111
제4장 공간적 극단 모형과 그 적용 / 117
4.1 공간적 극단 모형의 필요성 / 119
4.2 Max-stable 과정 / 123
4.3 합성 우도와 추정 / 125
4.4 한국 최고 기온에 MSP를 적용 / 126
4.4.1 남한 전 지역에 대한 모형 적합 / 130
4.4.2 지역적 모형화와 진단 / 132
4.5 한국 최고 기온에 적용 / 138
4.5.1 귀환수준의 추정 / 138
4.5.2 미관측 지점에서의 예측 / 141
4.6 결론과 논의 / 142
제5장 기후 시뮬레이션 모델의 편의보정 / 149
5.1 편의보정의 필요성 / 152
5.2 일변량 편의보정 방법 / 153
5.2.1 델타 변경 / 154
5.2.2 분위수 매핑 / 156
5.2.3 경향 보존법 / 158
5.3 다변량 편의보정 / 160
5.3.1 경험적 코플라 기반 보정 / 160
5.3.2 직교 회전 행렬 방법 / 162
5.3.3 최적 확률적 보정 / 163
5.4. 한국 최대 강수량 자료에 적용 / 164
5.4.1 서론 / 164
5.4.2 한국 최대 강수량과 기후 모델 / 166
5.5 분석 결과 / 168
5.6 토의와 결론 / 172
제6장 기후 시뮬레이션 모델의 앙상블: 이지안 모형 평균화와 분위수 매핑 / 177
6.1 시뮬레이션 모델의 가중평균 / 179
6.2 지역빈도분석 / 182
6.3 베이지안 모형평균과 불확실성의 계량화 / 183
6.4 일반화 분위수 매핑을 사용한 BMA / 189
6.4.1 α-편의보정 방법 / 190
6.4.2 보정률 α와 베이지안 모형 평균 / 191
■ 찾아보기 / 199
제1장 통계적 추론의 기초 이론과 방법 / 15
1.1 점추정 방법 / 17
1.1.1 최우추정법 / 18
1.1.2 L-적률추정법 / 21
1.2 구간 추정 / 28
1.3 붓스트랩을 이용한 통계적 방법 / 32
1.4 적합도 검정 / 38
1.4.1 Kolmogorov-Smirnov test / 38
(1) 일표본 K-S 검정 / 39
(2) 이표본 K-S 검정 / 42
1.4.2 Cramer-von Mises 검정 / 43
1.4.3 Anderson-Darling 검정 / 43
1.4.4 분위수 그림(Q-Q plot) / 45
제2장 극단 기상 자료의 모형화 / 51
2.1 일반화 극단 분포 / 54
2.1.1 분포의 정의와 모양 / 54
2.1.2 모수의 추정과 귀환수준 / 59
(1) 최우추정법 / 59
(2) L-적률 추정법 / 60
(3) 귀환수준 / 62
2.1.3 모형 진단 / 65
2.2 일반화 파레토 분포 / 68
2.2.1 일반화 파레토 분포의 정의 / 68
2.2.2 임계값 결정 방법과 귀환수준 / 70
(1) 평균 초과함수 그림 / 70
(2) 적합도 방법으로 임계값 구하기 / 73
(3) 붓스트랩 방법으로 임계값 구하기 / 74
2.2.3 모형집단 / 76
2.2.4 귀환수준 등고선 지도 / 77
2.3 비정상 GEVD 모형과 r-GEVD / 79
2.3.1 비정상 GEV 분포 / 79
2.3.2 r-GEV 분포 모형 / 80
2.3.3 극단모형의 적용상 유의점 / 85
제3장 비정상 극단 모형 / 89
3.1 서론: 비정상 극단 모형 연구의 필요성 / 92
3.2 태국의 연간 최대 일일 강수량 자료 및 기후 / 93
3.3 비정상 GEV 모형과 통계적 방법론 / 98
3.3.1 극한값에 대한 시간 종속 모델 / 98
3.3.2 모수 추정 및 모델 선택 / 98
3.3.3 모형 진단 및 적합도 검정 / 101
3.3.4 귀환수준 / 101
3.3.5 추세에 대한 Mann-Kendall 검정 / 02
3.4 태국 최대 강수량 자료에 비정상 극단 모형을 적용한 결과 / 104
3.4.1 선택된 비정상 극단 모형 / 104
3.5 토론 및 결론 / 111
제4장 공간적 극단 모형과 그 적용 / 117
4.1 공간적 극단 모형의 필요성 / 119
4.2 Max-stable 과정 / 123
4.3 합성 우도와 추정 / 125
4.4 한국 최고 기온에 MSP를 적용 / 126
4.4.1 남한 전 지역에 대한 모형 적합 / 130
4.4.2 지역적 모형화와 진단 / 132
4.5 한국 최고 기온에 적용 / 138
4.5.1 귀환수준의 추정 / 138
4.5.2 미관측 지점에서의 예측 / 141
4.6 결론과 논의 / 142
제5장 기후 시뮬레이션 모델의 편의보정 / 149
5.1 편의보정의 필요성 / 152
5.2 일변량 편의보정 방법 / 153
5.2.1 델타 변경 / 154
5.2.2 분위수 매핑 / 156
5.2.3 경향 보존법 / 158
5.3 다변량 편의보정 / 160
5.3.1 경험적 코플라 기반 보정 / 160
5.3.2 직교 회전 행렬 방법 / 162
5.3.3 최적 확률적 보정 / 163
5.4. 한국 최대 강수량 자료에 적용 / 164
5.4.1 서론 / 164
5.4.2 한국 최대 강수량과 기후 모델 / 166
5.5 분석 결과 / 168
5.6 토의와 결론 / 172
제6장 기후 시뮬레이션 모델의 앙상블: 이지안 모형 평균화와 분위수 매핑 / 177
6.1 시뮬레이션 모델의 가중평균 / 179
6.2 지역빈도분석 / 182
6.3 베이지안 모형평균과 불확실성의 계량화 / 183
6.4 일반화 분위수 매핑을 사용한 BMA / 189
6.4.1 α-편의보정 방법 / 190
6.4.2 보정률 α와 베이지안 모형 평균 / 191
■ 찾아보기 / 199
저자
저자
박정수
1981년?전남대학교 수학교육과 졸업
1983년?서울대학교 대학원 계산통계학과 졸업
1991년?미국 일리노이대학교 통계학 박사
1992년?전남대학교 통계학과 교수 임용
전공분야
ㆍ전산 실험의 계획과 분석, 수문통계학, 기상통계학
약력
ㆍ기상청 방문교수, 한국통계학회논문집 편집위원장, 전남대학교 자연대 학술상, 한국통계학회 학술진흥상
1983년?서울대학교 대학원 계산통계학과 졸업
1991년?미국 일리노이대학교 통계학 박사
1992년?전남대학교 통계학과 교수 임용
전공분야
ㆍ전산 실험의 계획과 분석, 수문통계학, 기상통계학
약력
ㆍ기상청 방문교수, 한국통계학회논문집 편집위원장, 전남대학교 자연대 학술상, 한국통계학회 학술진흥상
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