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Statistical prediction of Sri Lankan rainfall during October to December

Title
Statistical prediction of Sri Lankan rainfall during October to December
Authors
KARUNAPALA, ALUTHGAMA HEWAGE PABODINI PRIYANKA
Issue Date
2018
Department/Major
대학원 기후·에너지시스템공학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Advisors
유창현
Abstract
10월부터 12월의 기간 (OND) 은 스리랑카 강수에서 연 중 가장 정점을 찍는 기간이다. OND의 스리랑카 강수량을 예측하는 것은 수력발전 계획, 농업생산성, 재해 대비에 있어서 중요하다. 본 연구에서는 스리랑카 OND 강수를 예측하고 설명하기 위해 다중 회귀 모형을 설계하였다. 예측변수는 스리랑카의 OND 강수 지수와 전 지구 해수면 온도 편차의 상관 분석에 기반하였다. 서태평양과 해양 대륙 (Maritime Continent) 의 해수면 온도 경향, 남태평양 해수면 온도 경향, 그리고 남대서양 해수면 온도 경향 를 독립 예측 변수로 지정하였고 이를 위해 partial least square regression method 을 사용하였다. 이 예측 변수들과 관련된 물리적 과정은 스리랑카 동쪽의 cyclonic 순환의 향상과 관련이 있음을 보여준다. 스리랑카의OND 강수를 예측하기 위해, 다중회귀모형이 0-, 1-, 2-달의 lead time에서 설계 되었다. 3개의 동일한 예측 변수가 모든 lead time에 적용되며 도메인의 변화를 주었을 때 세 개의 모든 lead time에서 동일한 물리적 과정이 나타났다. 모든 예측 변수들과 관련된 물리적, 역학적 과정은 이들이 스리랑카의 OND 기간 강수에 중요한 영향을 미친다는 것을 나타낸다. 이 모형들을 이용한 계절 예측은 1979-2012년 동안의 0-, 1-, 2-month lead time에서 three years out cross-validated temporal correlation coefficient skill (3년 교차 검증된 상관계수 스킬)이 각각 0.70, 0.69, 0.68로 유효한 예측 능력을 보였다.;During October to December (OND), Sri Lanka rainfall reaches its annual peak. To predict the amount of Sri Lankan OND rainfall is important for hydropower planning, agriculture productivity and disaster preparedness. In this study, the multiple regression models have been developed to explain and predict Sri Lankan OND rainfall. Predictors are selected based on correlation analysis between OND Sri Lanka rainfall index and global sea surface temperature anomalies. A partial least square regression method is used to select independent predictors that include the western Pacific and Maritime Continent sea surface temperature (SST) tendency, the southern Pacific SST tendency and the southern Atlantic SST tendency. The physical processes associated with the predictors show that they are related to the enhancement of the cyclonic circulation to the east of Sri Lanka. In order to predict Sri Lankan OND rainfall, multiple regression models are developed at 0-, 1- and 2-month lead times. The same three predictors are used at all three lead times with slight modifications in their domain and they represent the same physical processes at all three lead times. The physical and dynamical processes associated with all predictors indicate that they have a crucial impact on Sri Lankan OND rainfall. Seasonal predictions with these models showed high forecasting capability with a significant three years out cross-validated temporal correlation coefficient skill of 0.70, 0.69 and 0.68 for 1979-2012 at 0-, 1- and 2-month lead times respectively.
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