고농도 오존 기간의 다중회기분석 시의 기상요소 변수선택 방법 = Selection Methods of Meteorological Parameters for Multi-Regression Analysis During High Ozone Concentration Period
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발행연도
2013
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-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
237-238(2쪽)
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수도권지역 중에 특히 시화·반월과 같은 산업단지를 중심으로 한 지역의 고농도 오존현상에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 고농도 오존과 일 최고기온, 태양복사량과 같은 대기 중의 기상요소들 간의 다중회기분석을 수행하였다. 다중회기분석은 IBM`s SPSS Ver.20 을 이용하여 수행하였다으며, 2011년 5월에서 9월까지의 대기오존농도 측정자료와 태양광선 및 기상요소에 관한 기상자료를 이용하여 다음과 같은 결론을 도출하였다. 상관성분석에서 일최고 오존농도와 최고 일사량과의 상관계수는 0.525-0.699의 범위에 있으며, 오후 1-3시 사이 평균일사량은 조금 나은 상관성을 보여 0.523-0.711의 범위를 보였으며 평균은 0.65로 개선되었다. 이는 고농도오존의 생성에서 순간 최고일사량 보다 일정시간 약 2-3 시간정도의 강한 일사량의 유지가 더 중요한 요소임을 보여준다 하겠다. 또한 오존의 농도 범주를 20ppb 단위로 세분화 하여 작은 범주별로 나누어 다중회기분석을 수행한 결과 40ppb 단위의 큰 범주의 회기분석결과 보다 다소 개선된 R값을 확인할 수 있었다. 이를 바탕으로 예·경보 시스템의 의사결정나무 방법 등의 적용 시에 작은 범주로 구분하여 가지를 나누는 것이 바람직할 것으로 사료된다. 구체적인 변수의 선택을 위하여 다중회기분석 시에 변수의 개수 및 변수의 종류에 따른 상관계수 R값을 비교 분석한 결과 4개의 변수일 때 평균 R= 0.544, 6개의 변수일 때 평균 R= 0.562, 8개 변수일 때 평균 R= 0.583으로 변수의 개수가 늘어남에 따라 R값이 증가함을 보여주었다. 다만 6개의 변수 적용 시에 현재TA, SI, WS, O3, 익일TA, 익일NO2를 선택 하였을 때도 8개의 변수(현재TA, 현재SI, 익일TA, 익일NO, 현재HM, 현재WS, 현재오존, 현재NO)를 적용한 결과와 상당히 유사한 결과를 보여 예·경보 모델의 구축 시에 기상자료 및 대기오염자료의 처리의 효율성을 고려해 상대적으로 높은 R값을 나타내는 6개 변수를 이용하는 것도 합리적인 선택이 될 수 있을 것으로 사료된다. 오차분석의 경우 오존농도를 20ppb 범위로 나누어 RMSE를 분석한 결과 저농도 보다 고농도로 갈수록 작아지는 경향을 보였으며 대기오염측정소별 분석에서 40ppb 이하의 농도에서는 6∼9ppb의 편차값을 보이고 있으나 80∼100ppb의 범주에서는 3∼5ppb의 편차값을 나타내고 있다. MB의 경우 회기방정식이 산점도의 중심을 지나는 관계로 양의 편의와 음의 편의가 서로 상쇄되어 아주 작은 편의값을 보여 주었다. 대기오염측정소의 10곳의 6개의 변수를 대입한 통계분석에서 MSRE의 경우 측정지점별로 원시동과 부곡동, 정왕동의 경우 약 17ppb 내외의 값을 나타내었고, 대부동에서는 최고인 약 25ppb의 값을 보여 주 었다. 이는 시가지 내부에서는 비교적 실측값과 예측값의 MSRE가 작게 나타났고 시가지에서 먼 대부동에서 MSRE가 크게 나타나 본 연구의 회기방정식이 도심지역에서 적용할 때 좀 더 분산이 작은 결과를 보여준다 하겠다. 또한 선택된 변수에 따른 커다란 MSRE값의 차이를 보이지 않고 있다. 또한 현재TA, SI, WS, O3, 익일TA, 익일NO2를 6개의 변수를 선택하였을 때 대부분의 대기오염측정점에서 가장 작은 MSRE값을 보여주었다. 이는 6개의 변수를 선택 시에 가장 유리한 선택임을 보여준다 하겠다.
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