기후 데이터 기술

기후 데이터 기술 구성 — R 패키지 5종(SForecast·SQM·ObsGrid·SQM-Grid·NMME)과 예측 시간범위, STEM 상세화(100km 격자 → 1km 격자)

무엇을 다루는가

수 분 단위의 기상 예보부터 수십 년 뒤의 기후변화 전망까지, 하나로 이어지는(seamless) 시간 범위를 다룹니다. 짧은 예보는 초기조건이, 계절 변동은 경계조건이, 장기 기후변화는 인위적 강제력이 결과를 좌우합니다.

전지구모형(GCM)과 재분석자료(ERA5)의 약 100km 격자를 약 1km 격자로 상세화합니다. 통계 회귀, 분위사상(Quantile Mapping), 신경망, 합성곱 필터를 함께 씁니다.

패키지	하는 일
SForecast (관측소 기반)	APCC 예측·재분석자료·기후지수를 결합한 하이브리드 계절예측. 관측소별 결정론적 예측 정보 제공
SQM (관측소 기반)	CMIP6(SSP 시나리오) 통계적 상세화. GCM 18종 · SSP 4종(1-2.6/2-4.5/3-7.0/5-8.5) · 기상변수 6종(강수, 기온, 습도, 풍속, 일사량)을 일단위로 생산. 관측소별 경험적 분위사상 편이보정. ETCCDI 극한기후지수 27종과 유효가뭄지수(EDI) 산출
ObsGrid (격자 기반)	장기 격자 관측자료 생산. ERA5(1979~현재) 6개 변수, 25km 해상도를 PRISM 기법과 관측소 자료 일단위 편이보정으로 상세화. 고도·경사향·해안거리 반영
SQM-Grid (격자 기반)	SQM 과 같은 기법·같은 GCM·시나리오·변수로 ObsGrid 해상도의 편이보정 자료 생산. 상세화 자료로부터 ETCCDI·Bioclim 지수 산출
NMME (격자 기반)	북미 다중모형앙상블(NMME)을 입력으로 ObsGrid 해상도의 계절예측 상세화 자료 생산. 확률론적 가뭄(EDI)·폭염 예측 정보 제공

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