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1 발간등록번호 국립기상과학원기후연구과기술노트 NIMS-TN 편상관관계를이용한자료분석방법 작성자 : 선민아, 임동희, 이윤복, 변영화

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11 ± ± 상관계수 상관관계강도해석 작거나또는아무관계가없음 fair 관계 moderate 에서 good 관계 strong 에서 perfect 관계 - 5 -

12 - 6 -

13 CO 2 flux (x) Temperature (y) Precipitation (z) CO 2 flux (x) Temperature (y) Precipitation (z)

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16 a) b)

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22 load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_code.ncl" load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_csm.ncl" load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/contributed.ncl" ; Read data ======================================================== NEE_data = addfile(nee_dir + NEE_file, "r") Mask_data = addfile(area_dir + Area_file, "r") PRCP_data = addfile(prcp_dir + PRCP_file, "r") T2m_data = addfile(temp_dir + Temp_file, "r") SSRD_data = addfile(ssrd_dir + SSRD_file, "r") NEE = NEE_data->bio(1:,:,:,:) Mask = Mask_data->landmask PRCP = PRCP_data->precip(20:,:,:,:) PRCP = PRCP*86400 T2m T2m = T2m_data->t2m(1:,:,:,:) = T2m SSRD = SSRD_data->ssrd(1:,:,:,:) xt2m = mask(t2m, (Mask.ge.0), True) copy_varcoords(t2m, xt2m) xprcp = mask(prcp, (Mask.ge.0), True) copy_varcoords(prcp, xprcp) xssrd = mask(ssrd, (Mask.ge.0), True) copy_varcoords(ssrd, xssrd) new_nee1 new_nep = ndtooned(nee) = -1.*new_NEE1-16 -

23 new_nee = onedtond(new_nep, (/datasizes(0)*datasizes(1), datasizes(2), datasizes(3)/)) new_nee = new_nee*86400*365*12 new_nee!0 = "time" new_nee!1 = "lat" new_nee!2 = "lon" new_nee&time = YYYYMM new_nee&lat = N_lat new_nee&lon = N_lon new_prcp1 = ndtooned(xprcp) new_prcp = onedtond(new_prcp1, (/datasizes1(0)*datasizes1(1), datasizes1(2), datasizes1(3)/)) new_prcp!0 = "time" new_prcp!1 = "lat" new_prcp!2 = "lon" new_prcp&time = YYYYMM new_prcp&lat = P_lat new_prcp&lon = P_lon new_t2m1 = ndtooned(xt2m) new_t2m = onedtond(new_t2m1, (/datasizes2(0)*datasizes2(1), datasizes2(2), datasizes2(3)/)) new_t2m!0 = "time" new_t2m!1 = "lat" new_t2m!2 = "lon" new_t2m&time = YYYYMM new_t2m&lat = T_lat new_t2m&lon = T_lon new_ssrd1 = ndtooned(xssrd) new_ssrd = onedtond(new_ssrd1, (/datasizes3(0)*datasizes3(1), datasizes3(2), datasizes3(3)/)) new_ssrd!0 = "time" new_ssrd!1 = "lat" new_ssrd!2 = "lon" new_ssrd&time = YYYYMM new_ssrd&lat = S_lat new_ssrd&lon = S_lon

24 ; Correlation ===================================================== y_prcp = new_prcp(lat :, lon :, time :) y_t2m = new_t2m(lat :, lon :, mon :) y_ssrd = new_ssrd(lat :, lon :, mon :) if ( var.eq. "Prec" ) then rc = escorc(x_nee, y_prcp) else if ( var.eq. "T2m" ) then rc = escorc(x_nee, y_t2m) else rc = escorc(x_nee, y_ssrd) end if end if ; Plotting ========================================================= wks = gsn_open_wks( x11, Correlation ) gsn_define_colormap(wks, "BlueWhiteOrangeRed") res = True res@gsnspreadcolors res@gsnaddcyclic = True = False res@mpprojection res@mpcenterlonf = 150 = "Robinson" plot = gsn_csm_contour_map(wks, rc, res)

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31 load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_code.ncl" load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_csm.ncl" load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/contributed.ncl ; 1 st Partial Correlation ========================================== a1 = new_nee(lat :, lon :, time :) a = dim_standardize_n(a1, 0, 2) if ( var_type.eq. "TP" ) then b1 = new_prcp(lat :, lon :, time :) b = dim_standardize_n(b1, 0, 2) c1 = new_t2m(lat :, lon :, time :) c = dim_standardize_n(c1, 0, 2) else if ( var_type.eq. "TS" ) then b1 = new_t2m(lat :, lon :, time :) b = dim_standardize_n(b1, 0, 2) c1 = new_ssrd(lat :, lon :, time :) c = dim_standardize_n(c1, 0, 2) else b1 = new_prcp(lat :, lon :, time :) b = dim_standardize_n(b1, 0, 2) c1 = new_ssrd(lat :, lon :, time :) c = dim_standardize_n(c1, 0, 2) end if end if

32 ; Rab.c Rab_c = (escorc(b, a) - escorc(b, c)*escorc(a, c)) / sqrt((1-(escorc(b, c)^2))*(1-(escorc(a, c)^2))) Rab_c!0 = "lat" Rab_c!1 = "lon" Rab_c&lat = N_lat Rab_c&lon = N_lon printvarsummary(rab_c) ; Rac.b Rac_b = (escorc(c, a) - escorc(c, b)*escorc(a, b)) / sqrt((1-(escorc(c, b)^2))*(1-(escorc(a, b)^2))) Rac_b!0 = "lat" Rac_b!1 = "lon" Rac_b&lat = N_lat Rac_b&lon = N_lon printvarsummary(rac_b) ; Plotting ========================================================= wks = gsn_open_wks( x11, 1_Partial_Correlation ) gsn_define_colormap(wks, "testcmap_m") res = True res@gsnspreadcolors res@gsnaddcyclic = True = False res@mpprojection res@mpcenterlonf = 150 = "Robinson" plot00 = gsn_csm_contour_map(wks, Rab_c, res) plot11 = gsn_csm_contour_map(wks, Rac_b, res)

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35 load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_code.ncl" load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_csm.ncl" load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/contributed.ncl ; 2 nd Partial Correlation ========================================== a1 = new_nee(lat :, lon :, time :) a = dim_standardize_n(a1, 0, 2) b1 = new_prcp(lat :, lon :, time :) b = dim_standardize_n(b1, 0, 2) c1 = new_t2m(lat :, lon :, time :) c = dim_standardize_n(c1, 0, 2) d1 = new_ssrd(lat :, lon :, time :) d = dim_standardize_n(d1, 0, 2) ; Rab.cd Rba_d = (escorc(a, b) - escorc(a, d)*escorc(b, d))/sqrt((1-(escorc(a, d)^2))*(1-(escorc(b, d)^2))) Rbc_d = (escorc(c, b) - escorc(c, d)*escorc(b, d))/sqrt((1-(escorc(c, d)^2))*(1-(escorc(b, d)^2))) Rac_d = (escorc(c, a) - escorc(c, d)*escorc(a, d))/sqrt((1-(escorc(c, d)^2))*(1-(escorc(a, d)^2))) Rab_cd = (Rba_d - Rbc_d*Rac_d)/sqrt((1-Rbc_d^2)*(1-Rac_d^2))

36 Rab_cd!0 = "lat" Rab_cd!1 = "lon" Rab_cd&lat = N_lat Rab_cd&lon = N_lon ; Rac.bd Rca_d = (escorc(a, c) - escorc(a, d)*escorc(c, d))/sqrt((1-(escorc(a, d)^2))*(1-(escorc(c, d)^2))) Rcb_d = (escorc(b, c) - escorc(b, d)*escorc(c, d))/sqrt((1-(escorc(b, d)^2))*(1-(escorc(c, d)^2))) Rab_d = (escorc(b, a) - escorc(b, d)*escorc(a, d))/sqrt((1-(escorc(b, d)^2))*(1-(escorc(a, d)^2))) Rac_bd = (Rca_d - Rcb_d*Rab_d)/sqrt((1-Rcb_d^2)*(1-Rab_d^2)) Rac_bd!0 = "lat" Rac_bd!1 = "lon" Rac_bd&lat = N_lat Rac_bd&lon = N_lon ; Rad.bc Rda_c = (escorc(a, d) - escorc(a, c)*escorc(d, c))/sqrt((1-(escorc(a, c)^2))*(1-(escorc(d, c)^2))) Rdb_c = (escorc(b, d) - escorc(b, c)*escorc(d, c))/sqrt((1-(escorc(b, c)^2))*(1-(escorc(d, c)^2))) Rab_c = (escorc(b, a) - escorc(b, c)*escorc(a, c))/sqrt((1-(escorc(b, c)^2))*(1-(escorc(a, c)^2))) Rad_bc = (Rda_c - Rdb_c*Rab_c)/sqrt((1-Rdb_c^2)*(1-Rab_c^2)) Rad_bc!0 = "lat" Rad_bc!1 = "lon" Rad_bc&lat = N_lat Rad_bc&lon = N_lon

37 ; Plotting ========================================================= wks = gsn_open_wks( x11, 2_Partial_Correlation ) gsn_define_colormap(wks, "testcmap_m") res = True res@gsnspreadcolors res@gsnaddcyclic = True = False res@mpprojection res@mpcenterlonf = 150 = "Robinson" plot00 = gsn_csm_contour_map(wks, Rab_cd, res1) plot11 = gsn_csm_contour_map(wks, Rac_bd, res2) plot22 = gsn_csm_contour_map(wks, Rad_bc, res3)

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42 load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_code.ncl" load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_csm.ncl" load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/contributed.ncl ; 1 st Semi-partial Correlation ===================================== a1 = new_nee(lat :, lon :, time :) a = dim_standardize_n(a1, 0, 2) if ( var_type.eq. "TP" ) then b1 = new_prcp(lat :, lon :, time :) b = dim_standardize_n(b1, 0, 2) c1 = new_t2m(lat :, lon :, time :) c = dim_standardize_n(c1, 0, 2) else if ( var_type.eq. "TS" ) then b1 = new_t2m(lat :, lon :, time :) b = dim_standardize_n(b1, 0, 2) c1 = new_ssrd(lat :, lon :, time :) c = dim_standardize_n(c1, 0, 2) else b1 = new_prcp(lat :, lon :, time :) b = dim_standardize_n(b1, 0, 2) c1 = new_ssrd(lat :, lon :, time :) c = dim_standardize_n(c1, 0, 2) end if end if

43 ; Rab.c Rab_c = (escorc(b, a) - escorc(b, c)*escorc(a, c))/sqrt((1-(escorc(b, c)^2))) Rab_c!0 = "lat" Rab_c!1 = "lon" Rab_c&lat = N_lat Rab_c&lon = N_lon ; Rac.b Rac_b = (escorc(c, a) - escorc(c, b)*escorc(a, b))/sqrt((1-(escorc(c, b)^2))) Rac_b!0 = "lat" Rac_b!1 = "lon" Rac_b&lat = N_lat Rac_b&lon = N_lon ; Plotting ========================================================= wks = gsn_open_wks( x11, 1_Semi-partial_Correlation ) gsn_define_colormap(wks, "testcmap_m") res = True res@gsnspreadcolors res@gsnaddcyclic = True = False res@mpprojection res@mpcenterlonf = 150 = "Robinson" plot00 = gsn_csm_contour_map(wks, Rab_c, res) plot11 = gsn_csm_contour_map(wks, Rac_b, res)

44 - 38 -

45 - 39 -

46 load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_code.ncl" load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_csm.ncl" load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/contributed.ncl ; 2 nd Semi-partial Correlation ===================================== a1 = new_nee(lat :, lon :, time :) a = dim_standardize_n(a1, 0, 2) b1 = new_prcp(lat :, lon :, time :) b = dim_standardize_n(b1, 0, 2) c1 = new_t2m(lat :, lon :, time :) c = dim_standardize_n(c1, 0, 2) d1 = new_ssrd(lat :, lon :, time :) d = dim_standardize_n(d1, 0, 2) ; Rab.cd Rba_d = (escorc(a, b) - escorc(a, d)*escorc(b, d))/sqrt((1-(escorc(a, d)^2))) Rbc_d = (escorc(c, b) - escorc(c, d)*escorc(b, d))/sqrt((1-(escorc(c, d)^2))) Rac_d = (escorc(c, a) - escorc(c, d)*escorc(a, d))/sqrt((1-(escorc(c, d)^2))) Rab_cd = (Rba_d - Rbc_d*Rac_d)/sqrt((1-Rbc_d^2)) Rab_cd!0 = "lat" Rab_cd!1 = "lon" Rab_cd&lat = N_lat Rab_cd&lon = N_lon ; Rac.bd Rca_d = (escorc(a, c) - escorc(a, d)*escorc(c, d))/sqrt((1-(escorc(a, d)^2))) Rcb_d = (escorc(b, c) - escorc(b, d)*escorc(c, d))/sqrt((1-(escorc(b, d)^2))) Rab_d = (escorc(b, a) - escorc(b, d)*escorc(a, d))/sqrt((1-(escorc(b, d)^2)))

47 Rac_bd = (Rca_d - Rcb_d*Rab_d)/sqrt((1-Rcb_d^2)) Rac_bd!0 = "lat" Rac_bd!1 = "lon" Rac_bd&lat = N_lat Rac_bd&lon = N_lon ; Rad.bc Rda_c = (escorc(a, d) - escorc(a, c)*escorc(d, c))/sqrt((1-(escorc(a, c)^2))) Rdb_c = (escorc(b, d) - escorc(b, c)*escorc(d, c))/sqrt((1-(escorc(b, c)^2))) Rab_c = (escorc(b, a) - escorc(b, c)*escorc(a, c))/sqrt((1-(escorc(b, c)^2))) Rad_bc = (Rda_c - Rdb_c*Rab_c)/sqrt((1-Rdb_c^2)) Rad_bc!0 = "lat" Rad_bc!1 = "lon" Rad_bc&lat = N_lat Rad_bc&lon = N_lon ; Plotting ========================================================= wks = gsn_open_wks( x11, 2_Semi-partial_Correlation ) gsn_define_colormap(wks, "testcmap_m") res = True res@gsnspreadcolors res@gsnaddcyclic = True = False res@mpprojection res@mpcenterlonf = 150 = "Robinson" plot00 = gsn_csm_contour_map(wks, Rab_cd, res1) plot11 = gsn_csm_contour_map(wks, Rac_bd, res2) plot22 = gsn_csm_contour_map(wks, Rad_bc, res3)

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.... 발간등록번호 11-1250054-000004-10 발간등록번호 11-1250054-000004-10 007 011 016 025 025 029 030 033 035 041 046 046 047 050 057 059 059 061 063 063 071 076 080 084 087 095 095 096 099 099 101 105 108 108 110 114

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