KCI등재
온도와 강수를 이용하여 일별 일사량을 추정하기 위한 심층 신경망 모델 개발 = Development of a deep neural network model to estimate solar radiation using temperature and precipitation
저자
강대균 (서울대학교 협동과정 농림기상학) ; 현신우 (서울대학교 생명과학대학 식물생산과학부) ; 김광수 (서울대학교)
발행기관
한국농림기상학회(The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology)
학술지명
한국농림기상학회지(Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology)
권호사항
발행연도
2019
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
85-96(12쪽)
KCI 피인용횟수
2
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제공처
Solar radiation is an important variable for estimation of energy balance and water cycle in natural and agricultural ecosystems. A deep neural network (DNN) model has been developed in order to estimate the daily global solar radiation. Temperature and precipitation, which would have wider availability from weather stations than other variables such as sunshine duration, were used as inputs to the DNN model. Five-fold cross-validation was applied to train and test the DNN models. Meteorological data at 15 weather stations were collected for a long term period, e.g., > 30 years in Korea. The DNN model obtained from the cross-validation had relatively small value of RMSE (3.75 MJ m-2 d-1) for estimates of the daily solar radiation at the weather station in Suwon. The DNN model explained about 68% of variation in observed solar radiation at the Suwon weather station. It was found that the measurements of solar radiation in 1985 and 1998 were considerably low for a small period of time compared with sunshine duration. This suggested that assessment of the quality for the observation data for solar radiation would be needed in further studies. When data for those years were excluded from the data analysis, the DNN model had slightly greater degree of agreement statistics. For example, the values of R2 and RMSE were 0.72 and 3.55 MJ m-2 d-1, respectively. Our results indicate that a DNN would be useful for the development a solar radiation estimation model using temperature and precipitation, which are usually available for downscaled scenario data for future climate conditions. Thus, such a DNN model would be useful for the impact assessment of climate change on crop production where solar radiation is used as a required input variable to a crop model.
더보기일사량은 자연 생태계와 농업 생태계에서 에너지 수지와 물 순환을 추정하는데 중요한 변수이다. 일별 일사량을 추정하기 위해 심층 신경망(DNN) 모델이 개발되었다. 일조시간 등의 변수보다 기상 관측소에서의 가용성이 더 높은 온도와 강수량이 심층 신경망 모델의 입력 자료로 사용되었다. five-fold cross-validation 을 사용하여 심층 신경망을 훈련시키고 검증하였다. 국내 15 개의 기상 관측소에서 30 년 이상 장기간의 기상 자료가 수집되었다. Cross-validation을 통해 얻어진 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상관측소의 일별 일사량 추정치에 대해 비교적 작은 RMSE(3.75 MJ m-2 d-1) 값을 가졌다. 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일사량의 변위의 약 68%를 설명했다. 1985 년과 1998 년의 일사량 관측값은 일조시간에 비해 상당히 낮은 값이 관측되었다. 이는 후속 연구에서 일사량 관측 데이터의 품질 평가가 필요할 것임을 시사했다. 해당 연도의 데이터를 분석에서 제외했을 때, 심층 신경망 모델의 추정값은 통계적 수치가 약간 높게 나타났다. 예를 들어, R2 와 RMSE 의 값은 각각 0.72 와 3.55 MJ m-2 d-1 이었다. 심층 신경망 모델은 기온과 강수량을 통해 일사량을 추정하는데 유용하며, 이는 미래 기후 시나리오 자료에 대해서 활용할 수 있을 것이다. 따라서, 공간에 대한 제약이 완화된 심층 신경망 모델은 작물 모델의 입력 자료로 일사량이 필요한 작물 생산성에 대한 기후 변화 영향 평가에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.74 | 0.74 | 0.75 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.76 | 0.74 | 0.961 | 0.16 |
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