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Spatio-temporal Analysis of Particulate Matter Extremes in Seoul

연구자 :박선철, 오희석
등록일 :2019-11-29조회 :151
연구분야 :환경
학술지 게재논문 요약

Spatio-temporal Analysis of Particulate Matter Extremes in Seoul

연구자

박선철 : 서울대학교 통계학과 석박사통합과정

오희석 : 서울대학교 통계학과 교수

 

“ 서울특별시 고농도 미세먼지 분포의 자료의 시공간 다중척도 모델링 

 

서울특별시 고농도 미세먼지 자료를 일반화 극단값 분포와 변형된 스케일 성질을 이용해 다중척도 모델링


 고농도 미세먼지 발생 현상은 발생 시간 및 공간에 따라 각기 다른 지속 시간 범위를 갖으므로 이를 분석하기 위해 서울특별시 시간당 월 최대 미세먼지 농도 자료를 다양한 시간 척도(spatial scale) 및 공간 척도(temporal scale)로, 즉 시공간의 다중척도를 고려한 모델링을 적합해보고 시공간 척도 변화에 따른 극단값의 변화를 관찰함.

 블록 최댓값(blockwise maxima)의 개념을 이용해 1개월을 블록으로 설정한 후 장소별로 1시간, 2시간, 24시간 등 다양한 시간 평균 미세먼지 농도의 월별 최대값을 계산한 후 각각의 자료를 블록 극단값 자료를 분석하는 데 알맞은 분포인 일반화 극단값(GEV: generalized extreme value) 분포로 모델링함.

 스케일 성질(scaling property) 이론은 원래 강수량 자료를 분석하는 데 쓰이는 이론으로, 서로 다른 시간 또는 공간 척도를 갖는 자료들의 관계식을 스케일 성질을 이용해 나타낸 후 이를 통해 관측하지 않은 시간 또는 공간 스케일의 강수량을 추정하는 데 이용되는 이론임. 이 연구에서는 이러한 스케일 성질을 서울특별시 고농도 미세먼지 분포 자료에 적용하여 각기 다른 시간척도를 갖는 고농도 미세먼지 자료의 블록 최댓값들로 만든 일반화 극단값 분포의 위치모수(location parameter), 척도모수(scale parameter), 형태모수(shape parameter)들의 관계가 완벽한 선형 관계는 아니지만 아주 약한 형태의 비선형 관계를 갖는 것을 확인한 후 이를 반영하기 위해 매듭(knot)을 활용한 조각별 선형(piecewise linear)직선으로 관계를 모델링함.


강남구 측정소의 미세먼지 강도-지속기간-빈도곡선



변형된 스케일 성질을 이용해 서울특별시 고농도 미세먼지 사건의 복귀 수준 지도 작성


 조각별 선형 직선으로 적합한 변형된 스케일 성질을 이용하여 고농도 미세먼지 사건을 모델링할 경우 1시간 단위 서울특별시 미세먼지 농도 자료와 GEV 모수들의 스케일 지수(scaling exponent) 추정량을 가지고 자료의 집적 없이 임의지속시간 자료의 복귀 수준 지도(return level map)를 작성할 수 있다는 장점이 있음.

 이 연구에서는 이를 활용해 서울특별시 월 최대 미세먼지가 일 년에 한 번꼴로 초과될 것으로 기대되는 값을 나타내는 복귀 수준 지도를 작성함.

 


다양한 지속기간에 대한 서울특별시 고농도 미세먼지의 복귀 수준 지도

 






학술지 게재정보

∙ 「SERRA (Stochastic Environmental Research and Risk Assessment)」, vol.31 (2017) pp.2401–2414 

 pISSN: 1436-3240   eISSN: 1436-3259



참가 이력

공공데이터를 활용한 2015 서울연구논문공모전」 참가 수상작

∙ 제목 서울특별시 고농도 미세먼지 자료의 다중척도 모델링

 


활용 데이터 목록

∙ 대기오염 측정자료(국립환경과학원, 2010~2014)

 

본 게시물은 타 학술지에 게재된 내용을 바탕으로 연구자가 직접 요약·정리한 내용입니다

Generalized extreme value distribution, Kriging, Particulate matter, Return level, Scaling property