스피커 | 성적 증명서 |
| 메이슨 첸 | 안녕하세요, 여러분. 조정해 주셔서 감사합니다. 저는 석공이고 오늘은 습도와 같은 지표가 |
| 향후 유사한 재해가 발생하지 않도록 방지하기 위해 2021년 텍사스 정전 시 온도 및 이슬점 수준. |
| 따라서 2021년 정전 위기는 지역 주민뿐만 아니라 텍사스의 천연 가스와 석유에 의존하는 미국의 다른 지역에도 텍사스 역사상 가장 큰 피해를 입힌 재난이었습니다. |
| 천연가스 처리 능력이 가장 큰 이 나라는 위기의 영향을 받은 국가입니다. |
| 그래서 우리는 미래의 유사한 재난을 예방하는 데 도움이 될 수 있는지 확인하고 싶었습니다. 위기를 초래한 많은 정치적, 재정적 요인이 있지만, |
| 우리는 또한 이 사건을 보다 총체적으로 평가하고 접근하기 위해 과학 및 환경적 요인을 고려하고 싶었습니다. |
| 이를 위해 우리는 휴스턴이 가장 큰 피해를 입은 도시 중 하나였기 때문에 2012년부터 2021년까지 매년 2월에 휴스턴의 역사적인 기상 패턴을 연구하기로 결정했습니다. |
| 2021년 시즌 동안 기상 상황이 얼마나 드문지 이해하기 위해 이상치 방법과 클러스터링 도구를 사용할 것입니다. |
| 관련된 과학적 및 환경적 요인에 대한 이해를 통해 미래의 잠재적 위기에 대한 가장 중요한 기상 지표를 식별하는 데 도움이 됩니다. |
| 따라서 프레젠테이션의 전체 프레임워크로 넘어가기 전에 이벤트의 배경과 이 프로젝트의 동기에 대해 설명하고자 합니다. |
| 따라서 텍사스 정전 위기는 2021년 2월에 발생했으며 많은 소식통은 이 사건을 주정부가 전기 시스템을 사전에 준비하지 못한 탓으로 돌립니다. |
| 올해 텍사스에서 대규모 정전이 발생한 것은 사실 이번이 처음이 아닙니다. 10년 전인 2011년 2월에도 그라운드호그 데이(Groundhog Day) 눈보라로 많은 도시의 천연 가스 발전소가 완전히 동결되었습니다. |
| 텍사스는 주의 약 4분의 3에 대해 정전을 선포했습니다. |
| North America...North American Electricity Reliability Corporation은 텍사스 전기 신뢰성 위원회(Electrical Reliability Council of Texas, 줄여서 ERCOT)와 계획 협상을 시도했습니다. |
| 비용 문제로 인해 대부분 무시되었던 주 발전소의 기반 시설을 업그레이드하기 위해. 많은 석유 생산자들은 발전소가 동결될 위험을 받아들였습니다. |
| 일반적으로 매년 2~3일씩 증가하지만 기후 변화로 인해 위험과 빈도가 증가하여 날씨를 예측할 수 없습니다. |
| 올해 2월 일련의 겨울 폭풍이 텍사스 전역을 휩쓸었을 때 발전소는 사전에 준비되지 않았기 때문에 극한의 동결 조건을 견딜 수 없었습니다. |
| 그리고 풍력과 같은 재생 가능 에너지와 석탄 및 천연 가스와 같은 재생 불가능한 에너지를 포함하여 많은 에너지원이 작동을 멈췄습니다. |
| 이에 대한 대응으로 ERCOT은 장비 문제를 처리할 수 없었기 때문에 주 전역에 걸쳐 정전을 시행했습니다. |
| 이상기후로 많은 농작물이 훼손되어 식량난이 발생했고, 정전이 계속되면서 많은 시민들이 집에 얼어붙고 저체온증에 시달렸습니다. |
| 약 2주 동안 일어난 일에 대한 아주 간단한 타임라인입니다. 그래서 2월 초에 텍사스를 강타한 폭풍우가 꽤 많았습니다. 그 중 하나는 겨울 폭풍우 Uri로 텍사스의 많은 지역을 훨씬 더 심각한 상황으로 몰아넣었습니다. 그 후 얼마 안되고 나서, |
| 전력 수요는 69,000메가와트에 도달하여 이전 기록인 65,000메가와트를 넘어섰습니다. |
| 그리고 다음날 ERCOT은 취약한 전력 장비의 손상과 전력 수요 증가로 인한 정전을 시작했습니다. 계속되는 정전은 마침내 2월 19일에 종료되었습니다. |
| 여기 위성 이미지에서 겨울 폭풍의 이미지를 볼 수 있습니다. 왼쪽에 있는 것은 첫 번째 눈보라가 텍사스를 강타하기 직전에 찍은 것입니다. |
| 상황이 절정에 달했을 때 두 번째 촬영. 그래서 저는 특히 휴스턴이 가장 큰 타격을 입었기 때문에 모든 도시 중에서 가장 대비가 큰 도시를 보여주었습니다. |
| 휴스턴에 집중하는 이유이기도 하다. 2월 말과 비교하여 2월 중순의 전력 손실을 실제로 볼 수 있습니다. |
| 따라서 상황의 광범위한 영향과 정전의 가능한 원인을 이해한 후, 우리를 더 많은 상황으로 안내하는 특정 기상 지표가 있는지 알고 싶었습니다. |
| 정전의 구체적인 환경적 원인을 파악하고, 동절기 초기에 중요한 기상 지표에 주의를 기울이면 향후 위기에 대비하는 참고 자료로 활용될 수 있습니다. |
| 내가 말했듯이, 가장 큰 타격을 입은 도시 중 하나였기 때문에 우리는 프로젝트에 휴스턴의 날씨 정보를 사용할 것입니다. |
| 먼저, 이러한 지표의 이면에 있는 과학, 그 차이점 및 이러한 지표가 의미하는 바를 이해하려고 노력할 것입니다. |
| 그런 다음 다양한 이상값 클러스터링 도구를 사용하여 휴스턴에서 2월 동안의 지난 10년과 비교하여 이러한 기상 마커 중 가장 다른 것이 무엇인지 연구하고 2021년 2월 기후가 얼마나 독특한지 비교합니다. |
| 그리고 프레젠테이션 전반에 걸쳐 통계 분석과 결과를 환경 과학에 연결하여 2021년 텍사스 정전에 가장 큰 영향을 미친 기상 요인을 결정하는 데 도움이 될 것입니다. |
| 우리가 가진 가장 즉각적인 질문 중 하나는 위기에 기여한 특정 환경 요인이었습니다. 그래서 우리는 폭풍우와 방한성 부족이 일반적인 요인이라는 것을 알고 있습니다. |
| 그러나 모든 폭풍이 취약한 전력 장비의 동결로 이어지는 것은 아닙니다. 그래서 우리는 어떤 특정한 기상 요인이 전력 계통의 고장으로 이어지는지 알고 싶었고, 그래서 미래에 무엇을 준비해야 하는지 알 수 있었습니다. |
| 우리는 휴스턴을 통해 이것을 살펴보고 Houtson의 날씨 요인을 텍사스의 다른 도시와 비교하기로 결정했습니다. |
| 우리는 댈러스가 매우 가깝고 동일한 전력 시스템을 사용하기 때문에 댈러스를 선택했습니다. 따라서 비교를 위한 좋은 기준으로도 사용됩니다. |
| 오른쪽은 휴스턴과 댈러스의 2월 날씨 통계입니다. 흥미롭게도 온도의 지표를 보면 최고 평균 온도든 최저 온도든 상관없이, |
| 댈러스는 항상 기온이 낮습니다. |
| 따라서 온도가 낮을수록 장비가 동결될 위험이 증가할 것으로 예상하지만 여기서는 그렇지 않은 것 같습니다. 그래서 대신 이슬점 온도는 |
| 따라서 텍사스보다 휴스턴의 이슬점 온도가 더 높은 경우 이슬점 온도가 결빙 위험의 가장 중요한 지표가 될 수 있는지 궁금합니다. |
| 그렇다면 이슬점 온도는 무엇이며 왜 중요하며 우리의 일반적인 온도 측정과 어떻게 다릅니까? |
| 온도 구체적으로... 공기 온도는 공기 분자의 속도를 측정한 것이므로 분자가 더 빨리 움직이고, |
| 운동 에너지가 클수록 온도가 높아집니다. 결로 현상은 공기 온도에 따라 다릅니다. 따라서 기온이 낮을 때 물 분자는 더 천천히 움직이므로 물 분자의 인력이 서로 달라붙게 합니다. |
| 이제 상대 습도 또는 단순히 습도는 응축에 저항하기 위해 물 분자를 서로 자유롭게 하기 위해 증발에 사용할 수 있는 에너지의 양을 측정한 것입니다. |
| 따라서 상대 습도가 25%라면 사용 가능한 에너지의 25%가 호수와 같은 수역에서 물을 증발시키는 데 사용되고 에너지의 75%는 더 많은 증발에 사용할 수 있음을 의미합니다. |
| 이제 상대 습도는 기온과 이슬점 온도에 상대적이기 때문에 약간 오해의 소지가 있습니다. 수분 자체는 독립적인 측정이 아닙니다. |
| 따라서 이슬점은 응결이 처음 시작되는 온도입니다. 따라서 공기 온도가 이슬점 온도 아래로 떨어지면 결로가 시작됩니다. |
| 그리고 습도와 달리 이슬점 온도가 높아지면 공기 중의 수분량이 증가하기 때문입니다. 즉, 이슬점 온도는 공기 중 수분의 양을 독립적으로 측정한 것입니다. |
| 그러나 반면에 습도는 기온과 이슬점 온도의 차이에 따라 달라집니다. |
| 따라서 이슬점 온도가 대기 온도와 같을 때 상대 습도는 100%입니다. |
| 이슬점 온도와 대기 온도의 차이가 클수록 상대 습도는 낮아집니다. 따라서 상대 습도가 변하면 온도 변화나 습기 변화 또는 둘 다 때문일 수 있습니다. |
| 이제 공기 온도, 상대 습도 및 이슬점 온도가 대기압과 어떤 관련이 있습니까? 이슬점은 대기압과 무관합니다. |
| ??? 압력은 온도에 따라 직접적으로 변한다고 말합니다. 따라서 가스가 있고 분자가 더 빨리 움직이고 용기 벽 내에서 더 자주 상승하여 압력이 증가합니다. |
| 습도는 압력과도 직접적인 관련이 있습니다. 왜냐하면 공기 중에 일정량의 증기가 있고 공기의 부피를 응축하면 압력이 증가하고 상대 습도인 공기 중 수분의 전체 비율도 증가하기 때문입니다. |
| 따라서 이 정보를 바탕으로 결빙 위험을 결정하는 데 가장 중요한 두 변수는 이슬점 온도와 기온이라고 생각할 수 있습니다. |
| 움직임의 양과 날씨의 차가움 모두 중요합니다. 이제 그것이 실제로 날씨 통계에 반영되는지 봅시다. |
| 자, 이제 우리는 날씨에 대한 더 많은 지식을 갖추게 되었습니다. 과학 여부와 그 지표가 무엇을 의미하는지, |
| 통계 분석에 뛰어들어 수분 수준이나 이슬점의 증가 여부를 조사할 수 있습니다. |
| 2021년 기상 조건에 대한 대부분의 책임이 있습니다. 그래서 우리는 데이터를 수집하기 위해 모집단을 클러스터로 나눈 다음 4개의 클러스터 ???를 선택하는 일종의 샘플링 방법인 클러스터링 샘플링을 사용합니다. 그래서 우리의 경우 2월을 선택했습니다. |
| 지난 10년 동안 정전이 올해 2월에 발생했고 샘플에서 월별 및 계절별 변동을 고려하고 싶지 않았기 때문입니다. |
| 그리고 우리는 작년뿐만 아니라 지난 10년 동안의 데이터를 수집하고자 합니다. 기후 변화로 인해 날씨가 점점 더 나빠질 수 있기 때문입니다. 따라서 올해는 지금까지 최악의 시즌을 보내고 있으며 더 많은 연도와 비교하면 그 대비가 더 분명해질 것입니다. |
| 2012년 2월부터 2021년까지 일별 날씨 통계를 수집했는데, 이는 2월이 최소 28일이고 윤년이 3일이 추가되기 때문에 총 표본 크기가 283일임을 의미합니다. |
| 그리고 요일별로 최고 평균과 최저 기온, 이슬점, 습도, 풍속, 기압을 수집하고 강수량도 수집했습니다. |
| 우리는 최대 평균과 최소값을 수집했습니다. 하나가 다른 것보다 더 중요한 정확한 측정일 수 있기 때문에 아직 모릅니다. |
| 283일의 표본 크기도 검정력 검정을 통과했으며 검정력은 귀무 가설을 올바르게 기각할 확률입니다. 따라서 더 많은 데이터를 수집할 필요가 없습니다. |
| 그래서 우리는 날씨 표시기 중 |
| 이상치가 있습니다. 매개변수에 이상값이 많이 있는 경우 해당 지표가 극단적인 기상 조건에 의해 더 쉽게 흔들릴 가능성이 높기 때문에 미래 상황에 대한 더 중요한 참조가 될 것입니다. |
| 그래서 여기에서 우리는 10년 동안 분위수 범위 이상값을 실행했습니다. 이상치 기준은 사분위수 범위에 따라 결정되며, |
| IQR은 해당 변수에 대한 모든 값의 75번째 백분위수가 있는 Quantile 3과 Quantile 1에서 25번째 백분위수 간의 차이입니다. 따라서 하한 이상치 임계값은 Quantile 1에서 IQR의 1.5배를 뺀 값으로 결정되었으며, 상한 이상치 임계값은 Quantile 3에 IQR의 1.5배를 더한 값입니다. |
| 우리는 최대에 대한 몇 가지 이상치가 있습니다 ... |
| 최대 습도 비율 및 강수량. |
| 그러나 이러한 이상값은 10년 전체의 것이며 우리는 주로 텍사스 정전이 발생한 날에 관심이 있습니다 ??? |
| 따라서 2021년 2월의 몇 주 밖에 걸리지 않습니다. |
| 따라서 이제 우리는 2021년 2월 2일부터 2월 25일까지의 기간에 중점을 둘 것입니다. 이 기간은 대략 정전 위기 기간입니다. |
| 다시 한 번, 이것은 휴스턴의 데이터만 고려합니다. 따라서 이 3주 만에 온도가 모든 기상 매개변수 중에서 가장 이상값을 갖는다는 것을 알 수 있습니다. |
| 습도에는 하나의 이상치가 있습니다. 그럼에도 불구하고 분위수 범위 이상값 도구의 주요 한계는 다중 공선성을 고려하지 못한다는 것입니다. |
| 그리고 우리의 과학적 연구에서 습도는 이슬점과 온도 모두에 의존한다는 것을 알고 있습니다. 이상치 분석은 가장 정확한 도구가 아닐 수 있으며 이슬점은 여전히 더 중요한 요소 중 하나일 수 있습니다. |
| 다른 방법으로 다른 날씨 매개변수를 다른 클러스터로 그룹화하는 클러스터 변수를 사용해 보았습니다. |
| 그래서 우리는 클러스터 변수 도구가 2021년 정전에 대한 가장 중요한 기상 지표로 구성된 단일 클러스터를 식별하는 데 도움이 될 수 있는지 확인하고 싶었습니다. |
| 따라서 왼쪽 상단의 컬러 맵은 |
| 그것 |
| y축에 각 날씨 매개변수를 그래프로 표시한 다음 x축에 다시 각 매개변수를 그래프로 표시하고 상관 관계를 표시합니다. |
| 따라서 셀이 파란색일수록 두 매개변수는 서로 더 강하게 음의 상관관계가 있고, 셀이 붉을수록 매개변수는 더 많은 양의 상관관계가 있습니다. |
| 컬러 맵에서 4개의 다른 클러스터를 시각화할 수 있으며 클러스터 구성원 테이블에서도 식별할 수 있습니다. |
| 클러스터 1은 모든 온도 및 이슬점 매개변수로 구성되어 이 클러스터가 2021년 전력 위기의 가장 중요한 기상 요인으로 구성될 수 있음을 시사합니다. |
| 클러스터 2는 풍속과 강수, 클러스터 3은 모든 습도, 클러스터 4는 모든 기압으로 구성됩니다. 그래서 마지막 몇 클러스터 |
| 모든 습도, 압력 측정이 자체 클러스터에 속하고 풍속과 강수량이 상관 관계가 있다는 사실에 놀라지 않기 때문에 실제로 많은 통찰력을 제공하지 마십시오. 따라서 이 분석의 핵심은 이슬점과 온도가 가장 상관관계가 있다는 것입니다. |
| 지금까지 우리는 이슬점과 온도가 가장 중요한 기상 지표라는 것을 알고 있지만 2021년 기상 패턴은 이전 기후와 더 일반적으로 어떻게 비교됩니까? 그리고 현재 날씨 매개변수가 감지할 수 있습니까 ??? 휴스턴의 날씨 |
| ??? 주요 이상치? |
| 따라서 맨 위 차트는 이전 클러스터 보고서 분석의 클러스터 요약이고 맨 아래 두 차트는 다변수 통계 프로세스 제어 차트입니다. |
| 그래서 먼저 16개 변수에서 차원을 줄이기 위해 주성분 분석을 실행했습니다. 여기에는 주요 구성 요소 분석에 모든 날씨 매개변수가 포함됩니다. 전체 변동의 80% 이상을 설명하려면 5개의 주성분이 필요합니다. 하지만 우리는 정말로 구별할 수 없다. |
| 5가지 주요 구성 요소를 사용하면 과거 기상 상황에서 2021년 상황입니다. 정전 위기가 발생했을 때 표시되는 빨간 점들이 우리 통제 상한의 T 제곱인 빨간 선을 겨우 넘고 있는 것을 볼 수 있습니다. 전혀 그렇지는 않습니다...??? |
| 따라서 이 그래프는 실제 패턴을 감지할 수 없고 대신 날씨 상황을 설명할 때 고유값에 너무 의존한다는 것을 보여줍니다. 그래서 우리는 두 번째 ???를 제거하려고 시도했습니다. 무리, |
| 모든 클러스터 중에서 가장 작은 변동을 설명하기 때문입니다. |
| 그리고 우리는 주성분 분석을 다시 했습니다. 따라서 이번에는 전체 변동의 80% 이상을 설명하기 위해 4개의 주성분만 필요하지만 여전히 명확하게 구분할 수 없습니다. |
| 다른 시간대의 2021년 정전 위기 동안의 기상 상황. 그렇다면 2021년 날씨 상황을 다른 사람들과 더 잘 식별하기 위해 신호를 높이고 이 전체 소음을 줄이는 다른 방법은 무엇입니까? |
| 클러스터 변수 결과로 돌아가서 가장 대표적인 변수를 선별할 수 있는지 봅시다. 그래서 시도하자 |
| 클러스터 요약을 기반으로 각 클러스터의 가장 대표적인 변수를 선택하고, |
| 이것은 하나의 ... 자체 클러스터와 하나의 마이너스 R 제곱 비율이 있는 R 제곱에서 결정됩니다. |
| 자체 군집으로 제곱한 R은 각 변수가 군집의 중심과 얼마나 유사한지를 나타냅니다. |
| 따라서 이 값은 중심과 비교하여 변수의 방향을 알려줄 수 없지만 거리가 충분히 가까울 때 |
| 중앙에 있는 변수 사이에서 방향은 그다지 중요하지 않습니다. 흥미롭게도 가장 대표적인 변수는 평균이 아니라 이를 포함하는 최소 매개변수가 아니라 일종의 중복입니다. |
| 평균 온도, 평균 습도, 평균 이슬점 온도 및 평균 압력에 대한 클러스터 변수를 기반으로 스크리닝 한 후 오른쪽 T 제곱 차트에서 볼 수 있듯이 변동의 80%를 설명하는 두 가지 주요 구성 요소만 있으면 됩니다. |
| 여기에서 단 하나의 주요 스파이크를 볼 수 있습니다. |
| 정전 위기 동안의 일들로 구성됩니다. 따라서 클러스터링 변수와 기본 구성 요소를 모두 사용하여 날씨 상황을 성공적으로 구별할 수 있습니다. |
| 2021년 정전 중에. 수정된 T 제곱 차트는 2021년 정전의 기상 상황을 나타내는 가장 중요한 지표인 기상 매개변수에 대해 무엇이든 말해 줄 수 있습니까? |
| 위기? 결과는 이전 과학 연구에서 클러스터 변수 분석의 결과와 일치합니까? |
| 우리는 이 네 가지 변수 각각의 기여 비율을 연구하고 싶었지만 이를 위해서는 단 하나의 데이터 포인트만 선택할 수 있습니다. |
| 그래서 우리는 최악의 시나리오에서 어떤 매개변수가 가장 중요한지 가장 중요하기 때문에 2021년 최악의 기상 상황을 가진 샘플 번호 270을 선택했습니다. |
| 오른쪽의 기여 비율 플롯에서 이슬점의 평균 온도가 두 가지 가장 큰 기여를 하며 압력의 기여는 거의 없고 습도의 기여는 없음을 볼 수 있습니다. |
| 따라서 이 결과는 온도와 이슬점이 기상 상황의 주요 요인임을 나타낼 수 있습니다. |
| 이는 클러스터 변수 분석을 뒷받침할 뿐만 아니라 과학적 연구로 설명할 수 있습니다. 따라서 기온이 여전히 가장 큰 기여를 하지만 수분을 측정하는 이슬점도 동결의 큰 요인입니다. |
| 이전에는 주성분 분석 변동의 90%를 설명하기 위해 4개의 클러스터가 필요했지만 이제는 각 클러스터에서 가장 대표적인 변수를 선택한 후 총 4개의 매개변수에 대해 2개만 필요합니다. |
| 이는 스크리닝이 신호 대 잡음비를 향상시키는 데 도움이 된다는 것을 확인시켜줍니다. |
| 어떤 것이 충분한지 선택하는 것은 파레토 원칙에 기초하여 주어진 상황에서 발생하는 결과의 80%를 차지하는 중요한 20%의 원인을 말합니다. |
| 그 고유 벡터를 더 자세히 조사하면 첫 번째 고유 벡터가 4개의 매개변수 모두로 상당히 균일하게 구성되어 있음을 알 수 있습니다. 그 크기는 주로 온도와 습도로 구성된 두 번째 주성분에 대해 모두 약 0.5이므로, |
| 이슬점이 아닙니다. 이것은 이슬점이 지난 10년 동안 중요한 요소가 아니었음을 나타낼 수 있으므로 논리적인 다음 단계는 2021년에만 주성분 분석을 고려하는 것입니다. |
| 그러나 2021년 2월에는 20개의 데이터 포인트만 있으므로 샘플 크기는 너무 작습니다. |
| 2021년에만 주성분 분석을 실행할 만큼 충분히 큰 표본 크기가 없지만 지난 10년 동안 가장 중요한 매개변수 간의 차이를 시각화할 수 있는지 봅시다. |
| 단 하나에 비해. 왼쪽에는 지난 10년 동안의 기여 비율에 대한 히트 맵이 있고 오른쪽은 올해입니다. |
| 어두운 필드는 더 큰 편차를 나타내며 정상적인 상황과 더 큰 대조를 이룹니다. 따라서 2012년 2월부터 2021년까지의 그래프를 보면 더 어두운 셀을 기준으로 온도 및 습도 백분율이 가장 중요한 요소임을 알 수 있습니다. |
| 습도는 온도와 이슬점 모두에 따라 달라지므로 온도 때문에 습도가 중요할 수 있습니다. 그래서 이것은 다시 다중공선성 문제를 가지고 있습니다. 그래서 우리가 보면 ???. |
| 반면에 녹색으로 음영 처리된 정전 위기가 발생한 주만 살펴보면 |
| 오른쪽에서 온도와 이슬점에 가장 어두운 셀이 포함되어 있음을 알 수 있습니다. 따라서 이것은 다시 한번 이슬점이 2021년 정전 위기에서 더...더 중요한 지표가 될 수 있지만 과거 날씨 상황에서는 역사적으로 그렇지 않았을 수 있음을 보여줍니다. |
| 따라서 이 초기 공정 관리 차트가 있습니다. 정전 위기에 대한 기상 상황이 이상값이라는 것을 알 수 있습니다. 하지만 얼마나 드물고 독특했습니까? 따라서 이 그래프의 맨 아래에 있는 사각형은 |
| 두 가지 주요 구성 요소를 그래프로 표시합니다. 여기에는 다른 신뢰 타원이 포함됩니다. 왼쪽 상단의 시점은 2021년 2월 15일이며, |
| 가장 비참한 폭풍 중 하나가 텍사스를 강타했을 때. 점이 주황색 선인 99.5% 신뢰 타원 밖에 있음을 알 수 있습니다. |
| 그러나 파란색 선인 99% 신뢰 타원 내부입니다. 즉, 15일의 기상 상황은 200일에 한 번 발생하며, 2월은 28일이 있으므로 과거 데이터를 기준으로 하여 발생할 확률은 28일을 200으로 나눈 값 또는 |
| 7년에 하나. |
| ??? 유사한 상황이 미래에 발생할 확률...기상 상황은 지구 온난화로 더 가능성이 더 높을 수 있고 더 나빠질 수 있습니다. |
| 또한 이 4개의 점은 이슬점 및 온도 벡터와 반대인 왼쪽 상단 사분면에 있으며 이슬점과 온도가 2021년 정전 위기의 극한 기상 조건에 주요 원인임을 다시 한 번 보여줍니다. |
| 2021년을 비교할 수 있는 또 다른 방법 |
| 지난 10년 동안의 정상적인 날씨 상황을 가진 상황은 2월 15일 기여도를 점수 플롯의 중심점과 비교하는 것입니다. |
| 10년의 중위수 역할을 합니다. 따라서 오른쪽 상단 그래프는 정전 위기 중 최악의 기상 상황이 발생한 날인 샘플 번호 270입니다. |
| 그리고 하단 그래프는 스코어 플롯의 중심점인 샘플 번호 131입니다. 흥미롭게도 샘플 번호 270은 온도와 이슬점의 주요 영향을 받는 반면 샘플 번호 131은 압력만 있습니다. |
| 따라서 이 그래프는 불안정한 기상 조건에서 더 중요한 요소가 되고 있는 이슬점뿐만 아니라 지구 온난화로 인해 온도도 더 중요해지고 있음을 보여줍니다. |
| 온도와 이슬점은 이제 기압과 습도보다 날씨 상황을 나타내는 더 중요한 지표입니다. |
| 그렇다면 텍사스 정부는 정전의 미래 위기를 방지하기 위해 무엇을 하고 있습니까? |
| 정전이 종료된 후 며칠 후 Abbott 주지사는 대중에게 연설하여 전력 장비의 방한화를 요구했습니다. |
| 그리고 하원은 긴급 절차를 개혁하기 위한 몇 가지 새로운 법안을 진행했습니다. 그러나 많은 사람들은 새로운 법안이 기온 상승으로 인해 미래의 위기를 예방하기에 적절하지 않다고 생각합니다. |
| 극한 기상 조건에 대한 임계값은 실제로 2021년 위기 동안 동결 조건의 임계값보다 낮습니다. 2021년 3월 현재, 주 하원은 어떤 법률도 통과시키지 않았습니다. |
| 발전소를 방한해야 하는 것입니다. ERCOT의 한 전 전략 고문은 정전을 방지하는 열쇠는 미래를 계획하고 기후 변화를 ??? |
| 예방 |
| 측정. |
| 그래서 결론적으로 우리는 이슬점 온도, 기온, 습도, 압력에 대한 과학과 그것들이 어떻게 연관되고 연결되는지 연구했습니다. |
| 분위수 이상값 도구는 여러 문제를 고려하지 못하고 습도가 이슬점 온도와 |
| 공기 온도. 그래서 우리는 클러스터 변수를 사용하여 클러스터를 기반으로 가장 중요한 날씨 요인을 식별할 수 있는지 확인했습니다. |
| 주성분분석을 이용하여 통계적 공정관리도를 최적화하였다. 습도, 이슬점, 온도 및 압력의 4가지 가장 대표적인 변수를 선택했습니다. |
| 우리는 또한 더 일반적으로 히트 맵을 사용하고, 더 구체적으로 최악의 날씨 상황을 겪은 샘플 번호 270에 대한 기여 비율 플롯을 사용하고 이러한 결과를 점수 플롯의 중심점과 비교하여 이러한 변수의 기여도를 연구했습니다. |
| 우리는 그것을 발견했다 |
| 온도와 이슬점은 특히 기후 변화와 지구 온난화를 동반하는 날씨의 예측 불가능성이 증가하는 것을 고려할 때 유사한 재난의 미래 사례에 대한 중요한 기상 지표였습니다. 그게 오늘의 전부입니다. 듣기 주셔서 감사합니다. |
