Outliers and Level Shift Detection of the Mean-sea Level, Extreme Highest and Lowest Tide Level Data

Abstract

부산, 목포 ì§€ì ì˜ í‰ê· í•´ìˆ˜ë©´(MSL)ê³¼ ê³ ê·¹ì¡°ìœ„, ì €ê·¹ì¡°ìœ„ 자료의 이상자료 시계열 모델링을 수행하였다. 시계열 모델은 ê³„ì ˆì„±ë¶„ì„ 포함하는 SARIMA 모형이며, ì¼ì‹œì ì¸ 변화에 해당하는 이상자료(Additive Outlier, AO)와 ì˜êµ¬ì ì¸ 변화를 의미하는 ê¸°ì¤€ê³ ë„ 변화(Level Shift, LS)를 모델에 포함하였으며, AIC 기준에 의거하여 ìµœì  모델을 ì„ ì •í•˜ì˜€ë‹¤. 이상자료 모형의 매개변수 ì¶”ì •ì€ R 프로그램 ‘tsoutliers’ 패키지(‘tso’ 함수)를 이용하였다. ì„ ì • 모형을 이용하여 이상자료와 ê¸°ì¤€ê³ ë„ 변화 진단에 ì ìš©í•œ ê²°ê³¼, 부산의 월 단위 ê³ ê·¹ì¡°ìœ„ 자료에서 2003, 2012ë „ 발생한 태풍 매미(MAEMI), 산바(SANBA)에 의한 ì¼ì‹œì ì¸ 수위상승을 65.5, 29.5 cm ì •ë„ë¡œ ì¶”ì •í•˜ì˜€ìœ¼ë©°, 목포의 월 단위 í‰ê· í•´ìˆ˜ë©´ 자료에서는 1 983ë „ì˜ 영산강 하굿둑 건설 ì‚¬ì— ì— 의한 ê¸°ì¤€ê³ ë„ 변화를 21.2 cm ì •ë„ë¡œ ì¶”ì •í•˜ì˜€ë‹¤. 한편 본 연구에서 구성한 모형은 모형의 편향을 ìœ ë°œí•˜ëŠ” 이상자료의 영향을 포함하며, 모형에 의한 RMS 오차는 연간 자료를 사용한 경우, 부산은 M SL 1 .95 cm, ê³ ê·¹ì¡°ìœ„, ì €ê·¹ì¡°ìœ„ 각각 5.11 cm, 6.50 cm이며, 목포의 경우에는 큰 조차의 영향으로 MSL 2.01 cm, ê³ ê·¹ì¡°ìœ„, ì €ê·¹ì¡°ìœ„ 각각 1 1 .80 cm, 9 .1 4 cm로 부산보다 다소 높게 나타났다. 핵심용어: 이상자료 모형, ì¼ì‹œì  이상자료, ê¸°ì¤€ê³ ë„ 변화, í‰ê· í•´ìˆ˜ë©´, ê³ ê·¹ì¡°ìœ„ì™€ ì €ê·¹ì¡°ìœ„