기상자료의 통계내삽

Statistical interpolation of meteorological data

불규칙 분포의 관측자료를 격자점자료로 내삽하는 방법의 하나인 통계내삽방법(Statistical interpolation)과 이 방법이 필요로 하는 통계적 상관함수(Correlation function)를 구하는 방법을 소개하고, 극동 아시아 지역의 기상변수들의 상관관계를 계산한다. 극동 아시아 지역 34개의 관측점에서 1977년 12월부터 1980년 2월까지 겨울철 12, 1, 2월의 9개월에 걸쳐 관측된 500mb면 지오포텐셜고도 및 바람, 850mb면 온도 및 혼합비에 대하여 (34*33)/2개의 상관함수가 계산되었다. 관측점 사이의 거리가 증가함에 따라 지오포텐셜고도와 온도의 자기상관함수는 천천히 감소하는 상관관계를, 바람과 혼합비의 자기상관함수는 비교적 빨리 감소하는 상관관계를 나타내었다. 지오포텐셜고도와 바람에 대하여 계산된 자기 및 교차상관함수들의 수평분포는 겨울철 종관특징을 잘 표현하였다.

Statistical interpolation which uses past experience about the behaviour of the atmosphere(correlation function) to interpolate the observations irregularly distributed in space and time to regular grids is discussed. Correlation functions are computed in the Far East Asian region during the winter periods of December 1977 to February 1980. Results show from the computation of correlation functions that there exists a large difference in the autocorrelation functions by slowly decreasing geopotential height and temperature, and rapidly decreasing wind and mixing ratio with increasing data-correlation functions between geopotential height and wind are well corresponed to persistence of wintertime synoptic features.