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검증에 대한 이해

Bias, RMSE, MAE는 관측값과 모델값의 비교하여 어느 정도 오차를 가지고 있는지를 나타내는 값으로 Bias (mean error), RMSE (Root-Mean-Square Error), IOA (Index of Agreement), MAE (Mean Absolute Error)을 주로 사용하고 있다. 각 Bias, RMSE와 MAE의 검증값은 0에 가까울수록 관측값과 자원지도수치가 서로 유사하다는 것을 의미한다. 또한 양의 값이면 과대평가 (자원지도값 > 관측값)를 의미하며 음의 값이면 과소평가 (자원지도값 < 관측값) 를 의미한다. 그리고 IOA는 1에 가까울수록 자원지도와 관측값이 일치하고 있다는 것을 의미한다.

검증에 대한 이해 수식

여기서, M은 Model (자원지도)값을 의미하고, O는 관측값을 의미합니다. 는 각각의 요소에 대한 평균을 의미하며, n, N은 데이터의 개수를 의미합니다.

지상 80m 풍속의 검증

(그림1)지상 80m 높이에서의 관측된 풍속과 자원지도의 풍속의 월별 평균 검증값 (Bias, RMSE)

지상 80m 높이에서의 Bias 분포는 속초와 흑산도에서는 과대 예보를 백령도와 고산에서는 과소 예보를 나타낸다 (그림 1) 속초의 봄, 가을, 겨울, Bias는 -0.5 ~ 2 ㎧-1 오차를 나타내 여름의 Bias인 0.1 ㎧-1 보다 증가한다. 백령도에서는 2 ~ 3월, 10 ~ 11월은 약 -0.5 ~ 0 ㎧-1 로 오차가 적게 나타났으며, 4 ~ 9월까지는 -2.5 ~ -1 ㎧-1 의 과소 모의를 나타낸다. 흑산도는 기간에 따른 오차가 크지 않고 0.5 ~ 2 ㎧-1 내외의 과대 오차를 보였다. 고산은 -2 ~ -1 ㎧-1 과소 모의되고 있음을 보인다. 고산의 오차는 시기적으로 9월에 최소이고 5월에 최대임을 나타냈다.

풍속의 RMSE 분포는 속초에서 2 ~ 5 ㎧-1 , 백령도는 2.5 ~ 5 ㎧-1 , 흑산도, 고산은 2.5 ~ 4.5 ㎧-1 를 보인다. 속초와 백령도에서는 봄과 겨울에 오차가 증가하였으며, 속초에서 오차는 여름에 최소를 보인다. 백령도에서 오차가 최소가 되는 기간은 뚜렷하지 않다. 흑산도와 고산에서도 기간에 따른 오차의 차이는 크지 않으나, 흑산도에서는 7월과 고산에서는 11월에 오차가 최소임을 보인다.

지상 80m 풍향의 검증

(그림2)지상 80m 높이에서의 관측된 풍향과 자원지도의 풍향의 월별 평균 검증값 (MAE)

지상 80m 높이에서 풍향의 오차를 나타내는 MAE는 지역과 시가에 따른 차이는 있으나 평균적으로 30 ~ 50 ° 정도의 오차를 보인다 (그림 2). 속초의 MAE는 40 ~ 60 ° 이며 겨울보다는 봄, 여름에 오차가 증가하였다. 백령도에서는 20 ~ 50 ° 이며 여름에 오차가 최대였다. 혹산도 오차는 월에 67 ° 를 나타내어 최대를 보였으며, 다른 기간에는 20 ~ 42도 정도의 오차를 나타낸다. 고산의 오차는 20 ~ 45 ° 의 크기를 보이며 여름에 최대를 보였다.

지상 10m 풍속과 풍향의 검증

(그림3)지상 10m 높이에서의 관측된 풍향, 풍속과 자원지도의 풍향 푹송의 월별 평균 검증값(Bias, RMSE(a), IOA(b), MAE(c))

지상 10m에서의 풍속에 대한 월별 Bias, RMSE분포로부터 자원지도가 실제 관측값보자 과대예보되는 것으로 나타났다 (그림 3(a)). Bias분포는 1 ~ 1.6 m/s 오차를 나타내며 월별 RMSE분포는 1.8 ~ 2.4 m/s의 오차를 나타낸다. Bias와 RMSE의 오차는 5월, 7 ~ 10월이 월별중 적은 오차를 나타내는 것으로 나타냈으며, 여름에서는 7,8월과 다르게 6월에는 오차가 커지는 것으로 나타났다. 일치도지수의 IOA는 약 0.55 ~ 0.7 수준으로 나타났다(그림 3(b). 계절적으로 여름인 6 ~ 8월에 가장 일치도 지수가 낮게 나타나는 것으로 보였다. 또한 풍향의 검증으로 월별 MAE을 살펴보면 약 58 ~ 62 °으로 나타났으며(그림 3(c)), 6월, 10월이 그 풍향의 오차가 가장 크게 나타났으며, 7 ~ 9월, 11월도 비교적 오차가 크게 나타났다.