대기과학지

이번에는 NCL을 이용해서 지도를 그리고 그 위에 기상전문을 입력시켜셔 일기 부호를 입력해보겠습니다 이번 포스팅은 기상전문에 대해 설명이 조금 필요합니다 NCL 공식 사이트에서 제공하는 전문 작성 방식입니다 영어로 되어 있어서 한글로 무슨 의미인지 뒤에 달아두겠습니다 character 0=iR-the precipitation data indicator #강수 자료 표시 character 1=iX-weather data and station type indicator #일기 자료 표시 character 2=h-height above ground of base of lowest cloud #운저고도 characters 3-4=VV-visibility in miles and fractions #시정 chara..

저번에 이어서 표준편차가 높게 나온 이유를 분석해보겠습니다 자료) 기간 1973년 ~ 2021년 지점 ASOS 부산 관측 지점 자료 월 별 평균 최고기온, 1, 2, 7, 8월 합계 강수량 7월) prec = pd.DataFrame(pd.read_excel("/content/drive/MyDrive/기상통계학/pre.xlsx")) pre7 = prec['july'].to_list() fj1 = np.polyfit(pre7, jul['mmt'], 1) fj5 = np.poly1d(fj1) fig, ax15 = plt.subplots(figsize = (15, 9)) twin1 = ax15.twinx() ax15.plot(hjk, jul, color = 'red', label = 'july m..

저번 포스팅과 이어집니다 저번 포스팅에서 편차를 구해보고 선형회귀분석을 이용해서 추세선까지 그려봤습니다 오늘은 먼저 저번 포스팅에서 예측했던 '편차가 상승하는 추세이니 실제 기온도 상승하는 추세일거다' 를 확인해보고 각 월 별 평균을 구하고 표준편차를 막대그래프로 그려보겠습니다 자료) 기간 1973년 ~ 2021년 지점 ASOS 부산 관측 지점 자료 월 별 평균 최고기온 개념) 먼저 저번 포스팅에서 설명 드렸었지만 표준편차에 대해 한 번 더 설명해보겠습니다 공식으로는 이렇게 표현합니다 Xi는 관측값, X bar는 평, n은 전체 자료 갯수를 의미합니다 데이터 분석 분야에서는 RMSE(Root Mean Square Error)라고도 부릅니다 이 값이 작을수록 자료들의 특성이 선형 예측에 잘 반영된다는 말입..

안녕하세요! 오늘은 APCC에서 진행한 기후정보서비스 워크숍에 다녀온 후기를 남겨볼까 합니다 저는 학교에서 신청해서 갔습니다 친구들도 많이 신청해서 30명 중에 저희 학교 학생들이 절반 이상이었던거 같아요 저는 김포 공항에서 비행기를 타고 갔어요 진행 장소가 부산이라서 너무 멀었지만 꼭 다녀오고 싶었어요! 좀 더 가까이서 찍고 싶었는데 너무 멀리 있더라구요 가는데 날씨가 너무 좋더라구요 이렇게 좋은 날 놀러가야 되는데 워크숍 들으러 가서 기분이 이상했어요 자 도착했습니다 ㅎㅎ 1박 2일 동안 진행되는 일정이었어요 apcc는 2005년 21개 apec 회원국들의 합의로 설립된 기구입니다 아시아 - 태평양 지역의 국가들을 위한 맞춤형 기후예측 정보를 생산하고 제공하는 역할을 합니다 사용자가 신뢰할 수 있는 ..