분류 전체보기21 기상 데이터 시계열 분석 시계열 시계열은 시간에 따라 측정된 데이터의 수열입니다. 이는 시간에 따라 변화하는 현상들을 기록하고 분석하는 데 있어 사용됩니다. 기상에서는 날씨 데이터에서 기온, 풍속, 풍향 등이 시간에 따라 측정이 되는데 이런 데이터를 시계열로 표현할 수 있습니다. 시계열로 되는 데이터인지 아닌지 궁금할 때는 그래프를 그린다고 할 때 가로축을 시간으로 할 때 변화하는 그래프를 그릴 수 있는지 확인해 보시면 도움이 됩니다. 시계열 분석을 통해 기상의 패턴이나 여러 특성을 추출할 수 있고 예측하는 데 있어 시계열 데이터를 활용하여 또 다른 시계열 데이터를 확보한다고 볼 수 있습니다. 본 글에서는 시계열을 어떻게 분석하고 예측하는지에 관해 설명하겠습니다. 자료수집과 전처리 기상 데이터의 수집에는 다양한 방법이 있습니다... 2024. 3. 2. 전선의 종류와 형성 전선 전선은 기상에 있어서 기압이나 온도가 급격하게 변화하는 구간을 의미합니다. 일종의 경계처럼 보이게 되는데 서로 다른 공기의 질, 습도, 온도 등이 서로 다르다는 특성을 띠고 있습니다. 이런 전선은 평소의 대기에 비해 역동적인 현상을 만들어 내기 때문에 우리의 삶에 많은 영향을 주고 이동 경로와 특성에 따라 기온, 풍속, 강수의 변화를 주기에 이를 알아내는 중요한 사항이 됩니다. 따라서 전선의 생성과 이동은 지구의 대기 속 역학적인 프로세스와 관련이 되어 있으며 기상현상을 이해하는 데에 도움을 줍니다. 본 글에서는 4가지 전선인 온난전선, 한랭전선, 정체전선과 폐색전선의 특징에 관해 알아보겠습니다. 온난전선 온난 전선은 따뜻한 공기가 차가운 공기를 밀어내는 과정에서 따뜻한 공기가 차가운 공기를 밀어 .. 2024. 3. 2. 기상학의 보간법 보간법의 필요성 기상 데이터는 실제로 기상 관측소나 직접 풍선을 쏘아 올리며 측정이 되기도 하고 인공위성을 활용하여 진행되기도 합니다. 하지만 정확한 기상 데이터와 고층 기상 데이터를 확보하기 위해서는 인공위성만으로 확보하기가 어렵습니다. 그렇다 보니 공간적으로 불규칙한 분포의 데이터를 가질 수밖에 없습니다. 또한 일부 지역에만 집중되거나 몇몇 지역의 데이터는 아예 제공되지 않는 경우도 있습니다. 이런 경우 보간법을 이용하여 관측지점 간의 데이터를 보완하거나 예측할 때 사용할 수 있습니다. 물론 데이터가 아예 제공되지 않은 지역의 경우 다른 지역에 비해 정확도가 떨어지겠지만 랜덤한 값을 넣는 것보다는 훨씬 안정적으로 계산을 이끌어 갈 수 있습니다. 보간법은 이렇듯 소실된 부분의 데이터를 채워나가 기상모델.. 2024. 3. 2. 지구의 여러 순환 물의 순환 지구 내에서 발생하는 여러 현상의 시작은 대기와 여러 움직임에서 시작이 되지만 그런 물리적인 힘이 실제의 현상으로 이어지기까지는 여러 물질의 순환이 빠질 수가 없습니다. 특히, 대표적인 물질은 물, 탄소로 이들의 순환으로 지구의 시스템이 돌아간다고 말할 수 있습니다. 먼저 물에 관해 알아보겠습니다. 먼저 물의 특징에 대해 말하자면 물은 물질들을 녹이기도 하고 증발, 액화, 응고 등 여러 형태로 존재하며 지구의 에너지 순환뿐만 아니라 물질의 운송, 물질의 축적 등의 여러 가지 일을 담당하고 있습니다. 오랜 시간에 걸쳐 엄청나게 많은 일들을 일으켰는데 이 물이 머무르는 시간을 따져본다면 대기에 머무르는 시간에 비해 강, 바다 등에 머무르는 시간이 많습니다. 이외에도 숲이나 빙하, 지각과 맨틀까지도.. 2024. 3. 2. 이전 1 2 3 4 5 6 다음