[JMP] 인도네시아 기후 분석 - 세마랑(스마랑)

\1. 기후 개요

<Karawang>

https://www.weatherbase.com/weather/weatherall.php3?s=602348&units=

 

 

 

 

<세마랑>

인도네시아 남부지역, 자카르타는 11월 ~ 4월 우기고 5월~ 10월 건기

 

https://ko.weatherspark.com/y/121546/%EC%9D%B8%EB%8F%84%EB%84%A4%EC%8B%9C%EC%95%84-%EC%8A%A4%EB%A7%88%EB%9E%91%EC%97%90%EC%84%9C-%EB%85%84%EC%A4%91-%ED%8F%89%EA%B7%A0-%EB%82%A0%EC%94%A8#Sections-Precipitation

스마랑의 달별 기후, 평균 온도 (인도네시아) - Weather Spark

 

 

2. 데이터 탐색

<세마랑 기후데이터 기반>

 

개요: 인도네시아 세마랑, 2020 1개년, 습도 강수량 현지기압 기온 최고기온 최저기온과 품질데이터 연관하여 분석

툴: JMP

출처 - 기상청 기상자료개방포털, 지상데이터  GTS(Global Telecommunication System) 및 지상(SYNOP) 관측

기후데이터 탐색 결과 정리

 

아래는 가져온 데이터로 직접 탐색한 내용이다.

GTS_SYNOP_TIM_세마랑_2020_ver2.jmp

0.21MB

습도~일시

 

최저 평균습도 약 65, 최고 평균습도 약 85이다. 월 별로 최저습도가 건기에 훨씬 낮다. 30도까지도 내려간다. 우기에는 대체로 습도가 높고, 건기에는 데이터 편차가 커 월 별 최저-최고습도가 매우 차이난다.

즉 건기의 습도의 편차가 매우크며 우기엔 비교적 덜하고, 평균 습도에도 대체로 건/우기에 따른 경향성이 나타난다.

 

강수량과의 경향성 함께보기.

 

습도~기온, 강수량

 

위 데이터 탐색과, 실제 평년 인도네시아기후의 데이터가 맞지 않았다. 생각해보니 위 데이터는 하루에 여러 번 측정을 하는데 일반적인 기후데이터는 일(day) 기준이다. 같은 날 내 측정된 데이터는 day 기준으로 강수량을 합산해서 봐야할 것 같다. 

 

<전처리>

 

데이터 형태

결측치를 어떻게 해석할 것인가?

해당데이터는 하루에도 여러 번 시간대 별로 측정한다. 상식적으로 기온에 결측치가 있다 해도 36도, -, -, -, 35도 일때 - 이 0값이진 않을 것이다. 기온은 연속적인 값이다. 이 경우 기온은 이전 측정값으로 채우든지 값 사이의 평균값으로 대체하면 된다.

 

그러나 강수량은 다르다. 이산적이다. 비가 100mm만큼 오다가 어느 시간대에는 0일 수 있다. 결측치를 0으로 할 지? 평균값으로 할지? 습도와 강수량의 상관관계를 고려하여 예측값을 넣을지? 보간법으로 할 지?

이 분석의 핵심이 강수량 또는 습도와 품질데이터와의 상관관계기에 강수량 결측치 보완법에 따라 분석 결과가 완전히 달라질 수 있다.

안타깝게도 기상자료의 설명에는 결측치 설명이 되어있지 않다.

일단 다양한 탐색으로 합리적인 추론,보완법을 사용하기로 한다.

 

 

FIT 강수량 ~ 습도, 1차 직선 상관계수 0.419

강수량과 습도는 강한 상관관계가 있다. 습도가 올라갈 때 강수량이 높아지는 경향성이 있다만 상관계수는 0.4x로 높지않다. 눈으로 경향성을 보기에는 더 높은 상관계수가 나올 것 같은데..

2차 곡선이 반영되지 않아서일 수도 있다. 

 

일단 두 가지 방법으로 접근해본다.

1. 2차 곡선 적용해서 상관계수 보기

2. 강수량은 일 별로인데 위 데이터는 시간대별로 이므로 SUM(시간대별 강수량) group by DAY해서 일 별 강수량으로 보기

 

 

1. 2차곡선으로 접근

 

Local smoother 로 했을 때 

R square 약 30으로 편차가 커서 높게 나오지 않는다. 

일 별 강수량 합산으로 다시 보기로 했다.

 

2. 일 별 강수량 합산

GTS_SYNOP_TIM_세마랑_2020_ver3_일별강수량 추가.jmp

0.26MB

SUM(강수량) group by 일 >>

이 후 일을 key로 기존 데이터와 join하여 일 별 강수량 col로 추가했다.

 

이 전의 탐색/분석을 일 별 강수량으로 다시 진행해본다. 아래 데이터로.

 

 

일별 강수량 ~ 연월일

 

유감스럽게도 생각보다 건/우기의 경향성이 실제 데이터에 잘 관측되지 않는다. 

다만, 습도만큼은 계절에 따른 경향성이 명확히 나타났다.

 

여기까지의 의견 및 요약: 

의외로, 데이터를 통해 봤을 때 건/우기의 강수량 자체는 크게 차이나지 않았다.

건기에도 비가 오는 순간에는 습도가 우기와 다를바 없이 높아진다. 80도 정도로. 

실제로 습도와 강수량은 지수함수의 경향성을 보이며 뚜렷한 관계가 있다.

 

다만 비가 오는 최고강수량과 횟수가 우기보다 적고, 비가 오지않는 순간의 평균습도가 확연히 낮다는 차이가 있다.

즉 건기에는 습도,강수량의 편차가 크다. 평소에 말라 있다 비오는 순간 바짝 오고 + 습도가 있다는 느낌을 받았다. 

 

비가 오면, 그날은 습도가 높다.

건기에는 평균습도가 우기보다 낮다. 건기에는 습도와 강수량의 편차가 크다.

우기에는 비가 자주, 많이, 올 때 더 많은 양이 내린다.

 

2020년도 세마랑의 기상데이터를 직접 확인한 결과에 대한 감상이다.