KR101908865B1 - 기온 측정 자료의 품질 분석방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 기온 측정 자료의 품질 분석방법은, 기상 자료로 활용 가능한 측정 지점들을 선정하며, 측정지점들의 각각의 관측장비로부터 송신된 기상자료를 품질 분석 해상도에 상응하게 전처리하고 취합하며, 측정지점으로부터 취합한 기상자료에서 결측치를 평가 분석하여 일정 이상의 결측치가 포함된 측정지점을 제외시키며, 측정지점으로부터 취합한 기상자료에서 이상치를 평가 분석하여 보정하되, 결측치 평가 분석과 이상치 평가 분석 사이에서 기온관측망 영향범위 분석과 영향범위 내 관측소를 선정한다. 상기와 같은 본 발명의 일 실시예는, 기상 측정치에서 결측치와 이상치를 판단하여 제거함으로써 기상 관측 데이터의 품질에 대한 신뢰성을 높일 수 있다.

Description

기온 측정 자료의 품질 분석방법{METHOD FOR DATA QUALITY ANALYSIS OF OBSERVED TEMPERATURE}

본 발명은 기온 측정 자료의 품질 분석방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 기온 분포 지도를 정확하게 구현할 수 있는 기온 측정 자료의 품질 분석방법에 관한 것이다.

기상청의 자동기상관측장비에 대한 품질관리는, 물리한계검사, 단계검사, 내적일치성검사, 지속성검사, 기후범위 검사, 중앙값 필터 검사를 실시하고 있다.

기지국 설비를 활용하여 민간 통신업체에서 측정된 데이터 또한 기상청 실시간 품질분석과 동일한 기준을 적용하여 자체적인 품질관리 기준에 따라 자료관리가 이루어진다.

관측된 기상자료들 중에는 기계적인 오작동, 통신장애로 인한 자료 전송 오류 등으로 인해 결측치와 이상치가 존재할 수 있다.

이처럼 기존에는 결측치와 이상치가 있는 관측 기상자료들을 사용함으로써 데이터를 가공하여 시각적으로 표현하는 데 오류가 상당했다.

일예로, 도시의 열섬 현상을 나타내는 기온 분포도를 색상으로 표현함에 있어 정확하게 표현되지 않았으며, 상당한 오차가 존재했다.

본 발명의 일 실시예는, 기상 측정치에서 결측치와 이상치를 판단하여 제거함으로써 기상 관측 데이터의 품질에 대한 신뢰성을 높일 수 있는 기온 측정 자료의 품질 분석방법를 제공하고자 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 기온 측정 자료의 품질 분석방법은, 기상 자료로 활용 가능한 측정 지점들을 선정하는 단계; 상기 측정지점들의 각각의 관측장비로부터 송신된 기상자료를 품질 분석 해상도에 상응하게 전처리하고 취합하는 단계; 상기 측정지점으로부터 취합한 기상자료에서 결측치를 평가 분석하여 일정 이상의 결측치가 포함된 측정지점을 제외시키는 단계; 및 상기 측정지점으로부터 취합한 기상자료에서 이상치를 평가 분석하여 보정하는 단계를 포함하며, 상기 결측치 평가 분석과 상기 이상치 평가 분석 사이에서, 기온관측망 영향범위 분석과 영향범위 내 관측소를 선정한다.

상기 결측치를 분석하여 상기 결측치가 지속되는 측정 지점을 제외시키는 단계에서는, 상기 측정 지점들로부터 송신된 기온 자료에 포함된 결측치에 대응하여 결측코드를 정하며, 각각의 측정 지점의 결측코드를 카운팅하고, 상기 각각의 측정 지점들에 대한 기온 자료 누적 대비 결측코드 카운팅 값에 의해 결측률을 계산하며, 상기 결측률이 설정된 결측률보다 작은 측정 지점들을 선별한 후 상기 이상치를 분석할 수 있다.

상기 결측코드는 -999 또는 -995로 설정하며, 상기 결측률이 20%이 이하인 측정지점들의 기상 자료의 기온 데이터로부터 이상치를 평가하여 분석 보정할 수 있다.

상기 기온관측망 영향범위 분석과 영향범위 내 관측소 선정은, 상기 측정 지점들의 대상기간을 정한 후 상기 측정 지점들에 대해 공간 자기상관 분석, 시간대별 상관거리 도출, 기온 관측망 영향범위 도출을 통해 이루어질 수 있다.

상기 일정 이상의 결측치가 포함된 측정지점을 제외시킨 후, 상기 일정 이상의 결측치가 포함된 측정 지점들을 상호 영향 범위 내로 그룹핑하며, 상기 이상치 평가는, 공간표준편차 분석을 이용하며, 상기 공간표준편차 분석은 결측률이 20%미만인 측정 지점들의 기온 관측 영향범위 내로 포함되는 월별 평균 기온을 산정하고 평균한 값을 기준으로 각 측정 지점의 평균기온과의 표준편차를 산정한 후, 표준편차가 3배를 벗어나는 측정 지점의 기온 자료를 이상치로 평가하는 이상치 예외 기준 여부를 진단할 수 있다.

상기 이상치 평가에서 관측 장비가 설치된 측정 지점이, 산에 위치하거나 산경계로부터 10m 이내 지역, 공원 내에 위치한 지역, 강과 하천 및 저류지 경계로부터 10m 이내 지역, 도로에 위치하거나 도로경계로부터 10m 이내 지역 중 어느 하나에 위치하는 경우에는, 상기 지역에서 측정 취합된 기온 자료를 이상치로 판단하지 않는다.

상기 이상치 예외 기준 여부를 진단하는 단계 이후에는 시계열 분석과 데이터 보정을 진행할 수 있다.

상기 시계열 분석은, 측정 지점들의 관측 장비에서 측정한 자료와 주변 기상 자료를 비교하여 유사 여부를 판단하고 시계열 자료를 기반으로 비교 분석 실시할 수 있다.

상기 데이터 보정은, 보정이 필요한 지점에서 기온관측망 영향범위 내 위치한 가용관측소 자료에 결측이 없을 경우 역거리법을 이용하여 보정하며, 상기 역거리법은 이상/결측된 관측소의 기온을 인근 관측소들의 관측치에 가중치를 주어 평균한 값으로 보완하는 방법으로 거리가 가까운 관측소일수록 큰 가중치를 가질 수 있다.

상기와 같이 기술된 본 발명의 일 실시예는, 기상 측정치에서 결측치와 이상치를 판단하여 제거함으로써 기상 관측 데이터의 품질에 대한 신뢰성을 높일 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 기온 측정 자료의 품질 분석방법의 기온 관측자료 품질분석 순서도이다.
도 2는 도 1의 결측치 분석 순서도이다.
도 3은 도 1의 기온관측망 영향범위 및 그 분석 순서도이다.
도 4는 도 1의 기온 데이터 이상치 평가 순서도이다.
도 5는 기존 품질분석 방법에 따른 기온 분포와 본 발명의 일 실시예에 따른 기온 측정 자료의 품질 분석방법을 적용한 기온 분포를 색상 온도에 의해 서울 지도에 나타낸 것이다.

이하, 첨부된 도면에 도시된 특정 실시예들에 의해 본 발명의 다양한 실시예들을 설명한다. 실시예들에 차이는 상호 배타적이지 않은 사항으로 이해되어야 하며, 본 발명의 기술 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서, 일 실시예에 관련하여 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 다른 실시예로 구현될 수 있다.

사용되는 용어들은 특별히 정의된 용어를 제외하고는 통상적인 한자, 국어 혹은 영어의 사전적인 의미 혹은 해당 분야에서 사용되는 용어와 부합하는 속성을 가진 것으로 이해되어야 한다. "포함한다, 구성된다, 또는 구비한다"는 다른 구성요소들을 더 가질 수 있음을 의미한다.

본 발명의 일 실시예에서는 해당지점의 측정 데이터의 시계열 자료를 분석하고, 주변 관측지점 데이터와 비교하는 추가적인 품질분석을 실시하는 것이다.

기상청 데이터 품질관리 규정에 의한 '데이터 품질관리'란 데이터의 신뢰성을 확보하기 위해 수행하는 목표 설정, 품질검사 및 진단 · 개선을 포함하는 일련의 행위를 말하며, '데이터 품질검사'란 데이터의 이상 여부를 일정한 기준에 따라 판정하는 것을 말한다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 기온 측정 자료의 품질 분석방법은, 기상 자료로 활용 가능한 측정 지점들을 선정하며, 측정지점들의 각각의 관측장비로부터 송신된 기상자료를 품질 분석 해상도에 상응하게 전처리하고 취합하며, 측정지점으로부터 취합한 기상자료에서 결측치를 평가 분석하여 일정 이상의 결측치가 포함된 측정지점을 제외시키며, 측정지점으로부터 취합한 기상자료에서 이상치를 평가 분석하여 보정하되, 결측치 평가 분석과 이상치 평가 분석 사이에서 기온관측망 영향범위 분석과 영향범위 내 관측소를 선정한다.

본 발명의 일 실시예는, 관측된 데이터에 적용할 수 있는 일련의 품질분석 알고리즘을 제공하는 것이며, 기존의 품질관리 방법론에서 결측치 분석, 기온관측망 영향범위 분석, 영향범위 내 이상치 분석, 데이터 보정이 추가된 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 기온자료의 품질분석이 진행되며, 관측장비에서 측정된 기온자료를 분석 해상도에 맞게 전처리하고 취합한 후, 결측치를 평가하고 결측률 20% 이상의 지역은 제외한 후 분석된 영향범위에 따라 이상치 평가를 실시하고 보정한다.

도 2를 참조하면, 결측치를 분석하여 결측치가 지속되는 측정 지점을 제외시키는 단계에서는, 측정 지점들로부터 송신된 기온 자료에 포함된 결측치에 대응하여 결측코드를 정하며, 각각의 측정 지점의 결측코드를 카운팅하고, 각각의 측정 지점들에 대한 기온 자료 누적 대비 결측코드 카운팅 값에 의해 결측률을 계산하며, 결측률이 설정된 결측률보다 작은 측정 지점들을 선별한 후 이상치를 분석할 수 있다.

결측코드는 -999 또는 -995로 설정하며, 결측률이 20%이 이하인 측정지점들의 기상 자료의 기온 데이터로부터 이상치를 평가하여 분석 보정할 수 있다.

도 3을 참조하면, 기온관측망 영향범위 분석과 영향범위 내 관측소 선정은, 측정 지점들의 대상기간을 정한 후 측정 지점들에 대해 공간 자기상관 분석, 시간대별 상관거리 도출, 기온 관측망 영향범위 도출을 통해 이루어질 수 있다.

도 3에 따르면, 기온관측망의 영향범위 파악을 위해 공간 자기상관분석을 실시한다. 공간상관분석은 기상관측망 평가 관련 연구에서 다양하게 적용되고 있으며, 공간적으로 연속적인 값을 보이는 온도에 적용하는데 적합한 것이다.

공간 데이터가 가지고 있는 가장 두드러진 특징은 공간적 자기상관성이며, 공간적으로 인접해 있을수록 유사한 특성을 지니게 되고 상관성이 높아진다는 것이다.

임의의 지점 기온 관측 신뢰도는 인근지점 기온 관측소에 대한 공간상관함수로 설명될 수 있다는 가정 하에 이를 정량화할 수 있다. 공간상관거리는 기온자료의 공간적인 변동 특성에 따라 달라지며, 기온관측 자료사이의 상호종속성 또는 관련성은 관측소간의 상관계수에 의해 정량화될 수 있다.

본 실시예에서, Var(X), Var(Y)는 각각 X, Y의 분산이며 COv(X, Y)는 식(2)와 같이 계산되는 X와 Y의 공분산이다.

측점지점별 기온자료를 활용하여 해당지점과 인접거리(0.1km~40km구간, 100m 단위) 구간별 평균 자료를 바탕으로 피어슨 상관계수를 도출하고, 공간적 자기상관지수로 활용한다.

공간적 자기상관지수는 -1에서부터 +1까지의 값을 가지며, +1에 가까울수록 강한 정적인 공간적 자기상관성이 있음을 말해주며, 반대로 -1에 가까울수록 강한 부적 공간적 자기상관성이 존재하는 것으로 해석된다. 공간적 자기상관계수가 0.4이상일 경우 상호 공간적상관성이 있다고 판단하여 이에 해당되는 상관거리를 도출할 수 있다.

본 실시예에서, 각 기온관측소의 영향범위를 원형으로 가정할 경우 그 반지름 R은 식과 같이 추정할 수 있다. lc는 관측소간 상관거리를 나타내며 이에 따라 lc는 각 기온 측정 장비를 격자형태로 위치시키는 경우 지배면적이 되고, 이면적을 갖는 원의 반지름 R이 된다. 이때 R은 lc/2에 비해 상대적으로 작은 값을 갖게 되고 이값은 lc/2를 바로 사용하는 경우에 비해 엄격한 기준이 된다.

도 4를 참조하면, 일정 이상의 결측치가 포함된 측정지점을 제외시킨 후, 일정 이상의 결측치가 포함된 측정 지점들을 상호 영향 범위 내로 그룹핑하며, 이상치 평가는, 공간표준편차 분석을 이용하며, 공간표준편차 분석은 결측률이 20%미만인 측정 지점들의 기온 관측 영향범위 내로 포함되는 월별 평균 기온을 산정하고 평균한 값을 기준으로 각 측정 지점의 평균기온과의 표준편차를 산정한 후, 표준편차가 3배를 벗어나는 측정 지점의 기온 자료를 이상치로 평가하는 이상치 예외 기준 여부를 진단할 수 있다.

이상치 평가에서 관측 장비가 설치된 측정 지점이, 산에 위치하거나 산경계로부터 10m 이내 지역, 공원 내에 위치한 지역, 강과 하천 및 저류지 경계로부터 10m 이내 지역, 도로에 위치하거나 도로경계로부터 10m 이내 지역 중 어느 하나에 위치하는 경우에는, 지역에서 측정 취합된 기온 자료를 이상치로 판단하지 않는다.

이상치 예외 기준 여부를 진단하는 단계 이후에는 시계열 분석과 데이터 보정을 진행할 수 있다.

시계열 분석은, 측정 지점들의 관측 장비에서 측정한 자료와 주변 기상 자료를 비교하여 유사 여부를 판단하고 시계열 자료를 기반으로 비교 분석 실시할 수 있다.

데이터 보정은, 보정이 필요한 지점에서 기온관측망 영향범위 내 위치한 가용관측소 자료에 결측이 없을 경우 역거리법을 이용하여 보정하며, 역거리법은 이상/결측된 관측소의 기온을 인근 관측소들의 관측치에 가중치를 주어 평균한 값으로 보완하는 방법으로 거리가 가까운 관측소일수록 큰 가중치를 가질 수 있다.

한편 도 4에서 D²k = 결측 관측소부터 인근 관측소까지의 거리이며, R_k(t)= 인근관측소의 온도이다.

상기와 같은 본 발명의 일 실시예에 따른 기온 측정 자료의 품질 분석방법에서, 관측자료를 이용하여 신뢰도가 높은 자료로 가공하는 전처리 과정에 유용하게 사용될 수 있으며, 특히, 이상치는 분석대상 공간범위에 따라서 그 범위가 달라질 수 있는 데, 본 발명에서 적용한 공간자기상관관계 분석을 이용할 경우, 기온 관측시 어느 범위까지를 유의미한 데이터로 인식할 수 있는지를 구체적인 거리로 제시할 수 있으며, 그 범위 내에서 이상치를 분석하여 보정하는 것은 상당히 과학적인 전처리 방법을 제공할 수 있다.

또한 전처리된 기온데이터는 도시열섬현상이 발생하는 지역을 파악하기 위한 자료로 활용가능하며, 점단위에서 측정된 정보를 면 자료로 변환할 때 구체적인 공간범위와 신뢰할 수 있는 데이터를 제시할 수 있어 도시온도 지도제작에 적극 활용될 수 있다.

도 5를 참조하면, 개발알고리즘 사용전과 후의 온도지도 변화가 도시되어 있다.

본 발명에서는 관측된 기상데이터의 품질관리 방법론을 개발하였으며, 개발알고리즘을 사용하게 될 경우 관측데이터의 결측치, 이상치를 보정하여 더욱더 신뢰할 수 있는 온도지도 작성이 가능하다.

이에 따라 본 발명에서 개발한 알고리즘 사용전후에 따른 온도지도 작성의 정확도에 대해 상관계수와 RMSE 값을 통해 검증값 변화를 살펴본다.

표 1은 개발알고리즘 사용전과 후의 검증값 변화이다.

도 5의 온도지도는 2015년 8월 12일 오전 3시와 오후 5시를 대상으로 Natural neighbor 방법과 Kriging 방법으로 작성하여 검증값 변화를 비교한 것이다.

각 작성방법과 시간에 따라 정확도의 변화는 있을 수 있다. 이는 그 시점의 풍향, 풍속, 기압, 습도 등의 외부요인에 따라 달라지는 것이며, 본 검증값 변화는 개발알고리즘 사용전과 사용 후의 검증값 변화에 주목한 것이다.

3시의 Natural neighbor 방법을 사용한 지도의 경우 개발알고리즘을 사용하였을 경우 상관계수가 0.428**에서 0.845**로 올랐으며, RMSE 값 또한 5.997에서 0.912로 낮아짐. 여기서 상관계수 값은 높을수록 정확도가 높으며, RMSE 값은 0에 가까울수록 정확도가 높음을 의미한다.

전반적으로 다른 내삽방법과 시간대에서도 이와 같은 추세가 나타남을 알 수 있다.

도 5를 보았을 때 개발알고리즘을 사용하기 전에는 결측치와 이상치가 왜곡되어 반영되므로 온도지도가 많이 왜곡되어 나타나는 것을 알 수 있다.

이상과 같이 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명하였으나, 이를 기초로 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 청구범위에 기재된 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서, 구성 요소의 부가, 변경, 삭제 또는 추가 등에 의해 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있을 것이며, 이 또한 본 발명의 권리범위 내에 포함된다 할 것이다.

Claims (9)

1. 기상 자료로 활용 가능한 측정 지점들을 선정하는 단계;
   상기 측정지점들의 각각의 관측장비로부터 송신된 기상자료를 품질 분석 해상도에 상응하게 전처리하고 취합하는 단계;
   상기 측정지점으로부터 취합한 기상자료에서 결측치를 평가 분석하여 일정 이상의 결측치가 포함된 측정지점을 제외시키는 단계; 및
   상기 측정지점으로부터 취합한 기상자료에서 이상치를 평가 분석하여 보정하는 단계를 포함하며,
   상기 결측치 평가 분석과 상기 이상치 평가 분석 사이에서, 기온관측망 영향범위 분석과 영향범위 내 관측소를 선정하는 기온 측정 자료의 품질 분석방법.
2. 제1 항에 있어서,
   상기 결측치를 분석하여 상기 결측치가 지속되는 측정 지점을 제외시키는 단계에서는, 상기 측정 지점들로부터 송신된 기온 자료에 포함된 결측치에 대응하여 결측코드를 정하며, 각각의 측정 지점의 결측코드를 카운팅하고, 상기 각각의 측정 지점들에 대한 기온 자료 누적 대비 결측코드 카운팅 값에 의해 결측률을 계산하며, 상기 결측률이 설정된 결측률보다 작은 측정 지점들을 선별한 후 상기 이상치를 분석하는 기온 측정 자료의 품질 분석방법.
3. 제2 항에 있어서,
   상기 결측코드는 -999 또는 -995로 설정하며, 상기 결측률이 20%이 이하인 측정지점들의 기상 자료의 기온 데이터로부터 이상치를 평가하여 분석 보정하는 기온 측정 자료의 품질 분석방법.
4. 제1 항 내지 제3 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 기온관측망 영향범위 분석과 영향범위 내 관측소 선정은, 상기 측정 지점들의 대상기간을 정한 후 상기 측정 지점들에 대해 공간 자기상관 분석, 시간대별 상관거리 도출, 기온 관측망 영향범위 도출을 통해 이루어지는 기온 측정 자료의 품질 분석방법.
5. 제4 항에 있어서,
   상기 일정 이상의 결측치가 포함된 측정지점을 제외시킨 후, 상기 일정 이상의 결측치가 포함된 측정 지점들을 상호 영향 범위 내로 그룹핑하며,
   상기 이상치 평가는,
   공간표준편차 분석을 이용하며, 상기 공간표준편차 분석은 결측률이 20%미만인 측정 지점들의 기온 관측 영향범위 내로 포함되는 월별 평균 기온을 산정하고 평균한 값을 기준으로 각 측정 지점의 평균기온과의 표준편차를 산정한 후, 표준편차가 3배를 벗어나는 측정 지점의 기온 자료를 이상치로 평가하는 이상치 예외 기준 여부를 진단하는 기온 측정 자료의 품질 분석방법.
6. 제5 항에 있어서,
   상기 이상치 평가에서 관측 장비가 설치된 측정 지점이, 산에 위치하거나 산경계로부터 10m 이내 지역, 공원 내에 위치한 지역, 강과 하천 및 저류지 경계로부터 10m 이내 지역, 도로에 위치하거나 도로경계로부터 10m 이내 지역 중 어느 하나에 위치하는 경우에는, 상기 지역에서 측정 취합된 기온 자료를 이상치로 판단하지 않는 기온 측정 자료의 품질 분석방법.
7. 제5 항에 있어서,
   상기 이상치 예외 기준 여부를 진단하는 단계 이후에는 시계열 분석과 데이터 보정을 진행하는 기온 측정 자료의 품질 분석방법.
8. 제7 항에 있어서,
   상기 시계열 분석은, 측정 지점들의 관측 장비에서 측정한 자료와 주변 기상 자료를 비교하여 유사 여부를 판단하고 시계열 자료를 기반으로 비교 분석 실시하는 기온 측정 자료의 품질 분석방법.
9. 제7 항에 있어서,
   상기 데이터 보정은, 보정이 필요한 지점에서 기온관측망 영향범위 내 위치한 가용관측소 자료에 결측이 없을 경우 역거리법을 이용하여 보정하며, 상기 역거리법은 이상/결측된 관측소의 기온을 인근 관측소들의 관측치에 가중치를 주어 평균한 값으로 보완하는 방법으로 거리가 가까운 관측소일수록 큰 가중치를 갖는 기온 측정 자료의 품질 분석방법.

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