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기계학습을 활용한 한국 여름철 폭염과 가뭄 복합극한 기후 예측 연구
Machine Learning Based Prediction of Summer Heatwave and Drought Compound Extremes in South Korea

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  • 발행기관
    조선대학교 기초과학연구원 바로가기
  • 간행물
    통합자연과학논문집(구 조선자연과학논문집) KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제19권 1호 (2026.03)바로가기
  • 페이지
    pp.33-46
  • 저자
    공영선, 김윤수, 장인홍
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A484799

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원문정보

초록

영어
Recent climate change has led not only to a rise in global mean temperature but also to increased climate variability, resulting in more frequent and intense extreme climate events such as heatwaves and droughts. Observational and modeling studies consistently indicate that warming trends are associated with longer-lasting and more severe high-temperature events, as well as an increased likelihood of compound extremes. In particular, compound heatwave–drought events can amplify impacts through physical interactions. High temperatures enhance evapotranspiration and reduce soil moisture, while precipitation deficits intensify surface heating, creating a reinforcing feedback mechanism. Consequently, compound extremes often produce greater socio-economic damage than single extreme events. In South Korea, an increasing number of hot days and growing precipitation imbalance during summer have been observed in recent decades. In several years, simultaneous heatwave and drought conditions have caused substantial impacts on agriculture, water resources, and ecosystems. However, most previous studies have focused on individual extremes, and systematic research on compound events remains limited. Therefore, this study aims to analyze the characteristics of summer heatwave–drought compound extremes in South Korea and to develop a prediction model based on meteorological variables to improve early detection of such high-impact events.

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터 소개
2.1. 종관기상관측 데이터
2.2. 폭염 및 가뭄 복합 극한 기후 정의
2.3. 기후변수
3. 분석 방법
3.1. 랜덤포레스트
3.2. 그래디언트 부스팅
4. 분석 및 결과
4.1. 복합 극한 기후 빈도 분석
4.2. 평가지표
4.3. 랜덤포레스트 분석 결과
4.4. 그래디언트 부스팅 분석 결과
4.5. SHAP 결과 분석
5. 결론
Acknowledgement
References

키워드

Heatwave Drought Compound extremes Machine learning Prediction

저자

  • 공영선 [ Yeong Seon Kong | 조선대학교 컴퓨터통계학과 ]
  • 김윤수 [ Youn Su Kim | 조선대학교 G-LAMP 사업단 ]
  • 장인홍 [ In Hong Chang | 조선대학교 컴퓨터통계학과 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    조선대학교 기초과학연구원 [The Natural Science Research Institute of Chosun]
  • 설립연도
    2008
  • 분야
    자연과학>자연과학일반
  • 소개
    본 연구원은 기초과학을 진흥하기 위한 연구·교육 및 그 보급을 목적으로 한다. 이 목적을 달성하기 위하여 다음 각 호의 사업을 수행한다. 1. 기초과학 제 분야에 관한 조사와 연구 2. 기초과학에 관한 학술행사(학술대회, 학술세미나, 심포지엄, 초청강연회 등) 개최 3. 학문후속세대 및 일반인을 위한 기초과학 교육 4. 기관지『조선자연과학논문지』 발간 5. 『자연과학연구총서』, 『자연과학번역총서』 등 단행본 발간 6. 기타 본 연구원의 목적과 관련된 사업

간행물

  • 간행물명
    통합자연과학논문집(구 조선자연과학논문집) [Journal of Integrative Natural Science]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2005-1042
  • 수록기간
    2008~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 405 DDC 505

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