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지구온난화의 영향에 의해 우리나라도 1904년부터 2000년까지 우리나라에서 관측된 기온자료 분석에 따르면 평균기온은 약 1.5 가 상승하였다. 본 논문에서는 평균기온이 아닌 최고기온에는 어떠한 변화가 있는가를 알아보았다. 본 논문은 자연현상이나 기타 다양한 분야의 극값의 모형화에 사용되는 일반화 극단분포를 기반으로 남한의 14개 지점의 1901년부터 2007년까지 각 계절별 일일 최고온도의 최대값에 대해 일반화 극단분포를 적합하였다. 일반화 극단분포의 위치모수에 시간의 변화를 고려하여 일일 최고온도의 극값에 대한 경향을 파악했다. 각 지점별로 일일 최고온도의 극값의 변화를 측정하고 모수의 추정치를 구하고 특히 선형적인 경향을 보이는 경우에는 10년, 20년, 50년, 100년의 일일 최고온도 리턴레벨(return level) 값들을 구했다. 각 지점별로 등고선 도표와 각 도시별 검정을 통하여 분석의 결과를 보충하였다. 그리고 우리가 선택한 모형과 데이터간의 적합도검정을 실시하였고 그 결과를 다양한 도표와 유의확률을 이용하여 표현하였다.
This paper deals with usefulness of generalized extreme value distribution in applying extreme daily temperature. Annual maxima of daily highest temperature data dating from 1901 to 2007 are modeled for fourteen locations in South Korea. The generalized extreme value distribution(GEVD) is fitted to data from each location. The location parameter of the GEVD is formulated as a function of time to describe the extremes and to predict their future behaviors. We quantified the change in the extreme temperature each location and provided return levels for the years 2017, 2027, 2057, 2107. The various diagnostic plots and p-value for assessing the accuracy of the GEV model fitted to the temperature data are shown.
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generalized extreme value distribution, Gumbel distribution, return level, daily highest temperature, global warming, likelihood ratio test
