스피커 | 성적 증명서 |
| 메이슨 첸 | 안녕하세요 여러분. 시청해 주셔서 감사합니다. 저는 메이슨이고 오늘은 습도와 같은 중요한 지표에 대한 연구를 발표할 것입니다. |
| 미래에 유사한 재해가 발생하지 않도록 2021년 텍사스 정전 시 온도 및 이슬점 수준. |
| 그래서 2021년 정전 위기는 지역 주민들뿐만 아니라 텍사스의 천연 가스와 석유에 의존하는 미국의 다른 지역들에게도 텍사스 역사상 가장 큰 피해를 입힌 재난이었습니다. |
| 천연가스 처리 능력이 가장 큰 나라로 전국의 모든 주가 위기의 영향을 받았습니다. |
| 그래서 우리는 미래의 유사한 재난을 예방하는 데 도움이 될 수 있는지 확인하고 싶었습니다. 위기로 이어진 많은 정치적, 재정적 요인이 있지만, |
| 우리는 또한 이 행사를 보다 총체적으로 평가하고 접근하기 위해 과학 및 환경적 요인을 고려하고 싶었습니다. |
| 이를 위해 휴스턴은 가장 큰 피해를 입은 도시 중 하나였기 때문에 2012년부터 2021년 2월까지 매년 휴스턴의 역사적 날씨 패턴을 연구하기로 했습니다. |
| 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 프리젠테이션의 전체 프레임워크로 이동하기 전에 이벤트의 배경과 이 프로젝트의 동기에 대해 약간 설명하고 싶었습니다. |
| 그래서 2021년 2월에 텍사스 정전 위기가 발생했고, 많은 소식통은 이 사건이 주정부가 전기 시스템을 사전에 준비하지 못한 탓으로 돌립니다. |
| 실제로 텍사스에서 대규모 정전이 발생한 것은 올해가 처음이 아닙니다. 10년 전인 2011년 2월에도 성촉절 눈보라로 많은 도시의 천연 가스 발전소가 완전히 얼어붙었습니다. |
| 텍사스는 주의 약 4분의 3에 대해 판결 정전을 발령했습니다. |
| The North America...North American Electricity Reliability Corporation은 Electric Reliability Council of Texas(ERCOT)와 계획 협상을 시도했습니다. |
| 비용 문제로 인해 대부분 무시되었던 주의 발전소 인프라를 업그레이드하기 위해. 많은 석유 생산자들은 발전소 동결의 위험을 받아들였습니다. |
| 보통 1년에 2~3일 정도 올라가지만 기후 변화로 인해 위험과 빈도가 커져 날씨를 예측할 수 없게 되었습니다. |
| 올해 2월 텍사스 전역에 일련의 겨울 폭풍이 몰아쳤을 때 발전소는 사전에 대비하지 않았기 때문에 극한의 결빙 조건을 견딜 수 없었습니다. |
| 그리고 풍력과 같은 재생 가능 에너지와 석탄 및 천연 가스와 같은 재생 불가능 에너지를 포함하여 많은 에너지원이 작동을 멈췄습니다. |
| 이에 대응하여 ERCOT는 장비 문제를 처리할 수 없었기 때문에 주 전역에 걸쳐 정전을 실시했습니다. |
| 기상이변으로 농작물도 많이 망가져 식량부족에 시달렸고, 계속되는 정전으로 많은 시민들이 집에 얼어붙어 저체온증에 시달렸습니다. |
| 그래서 여기 약 2주에 걸쳐 일어난 일에 대한 아주 간략한 타임라인이 있습니다. 그래서 2월 초에 텍사스를 강타한 폭풍이 상당히 많았습니다. 그 중 하나인 겨울 폭풍 우리(Uri)는 텍사스의 많은 지역을 훨씬 더 끔찍한 상황으로 빠뜨렸습니다. 그 후 얼마 안되고 나서, |
| 전기 수요는 이전 기록인 65,000메가와트를 뛰어넘는 주 기록인 69,000메가와트를 기록했습니다. |
| 그리고 다음날 ERCOT는 취약한 전력 장비로 인한 손상과 전력 수요 증가로 인해 정전을 실시하기 시작했습니다. 롤링 정전은 2월 19일에 마침내 종료되었습니다. |
| 여기 위성 이미지에서 겨울 폭풍의 이미지를 볼 수 있습니다. 왼쪽에 있는 것은 눈보라의 첫 번째 물결이 텍사스를 강타하기 직전에 찍은 것입니다. |
| 상황이 절정에 이르렀을 때 두 번째 복용. 그래서 특별히 휴스턴을 보여줬어요. |
| 이것이 휴스턴에 집중하는 이유이기도 합니다. 2월 말에 비해 2월 중순에 전력 손실을 실제로 볼 수 있습니다. |
| 따라서 상황의 광범위한 영향과 정전의 가능한 원인을 이해한 후 우리는 더 많은 정보를 얻을 수 있는 특정 기상 지표가 있는지 알아보고 싶었습니다. |
| 동절기 조기에 중요한 기상지표에 주목하여 조기에 위기에 대비할 수 있는 참고자료로 활용될 수 있을 것입니다. |
| 내가 말했듯이 휴스턴은 가장 큰 피해를 입은 도시 중 하나였기 때문에 프로젝트에 휴스턴의 날씨 정보를 사용할 것입니다. |
| 첫째, 우리는 이러한 지표의 과학, 차이점 및 이러한 지표의 의미를 이해하려고 노력할 것입니다. |
| 그런 다음 다양한 이상값 클러스터링 도구를 사용하여 지난 10년 동안 휴스턴에서 있었던 지난 10년과 비교하여 이러한 날씨 마커 중 어떤 것이 가장 달랐는지 연구하고 2021년 2월 기후가 얼마나 독특한지 비교합니다. |
| 프레젠테이션 전반에 걸쳐 우리는 통계 분석과 결과를 환경 과학에 연결하여 2021년 텍사스 정전에 가장 큰 영향을 미친 날씨 요인을 파악하는 데 도움을 줄 것입니다. |
| 가장 즉각적인 질문 중 하나는 위기에 기여한 특정 환경 요인이 무엇인지였습니다. 그래서 우리는 폭풍과 방한 기능의 부족이 일반적인 요인이라는 것을 압니다. |
| 그러나 모든 폭풍이 취약한 전력 장비를 동결시키는 것은 아닙니다. 그래서 우리는 미래를 위해 무엇을 준비해야 하는지 알 수 있도록 전력 시스템의 고장으로 이어지는 특정 기상 요인을 알고 싶었습니다. |
| 우리는 휴스턴을 통해 이것을 살펴보고 Houtson의 날씨 요인을 우리가 큰 타격을 받지 않은 텍사스의 다른 도시와 비교하기로 결정했습니다. |
| 댈러스는 매우 가깝고 둘 다 동일한 전력 시스템을 사용하므로 비교를 위한 좋은 기준이 되기 때문에 선택했습니다. |
| 오른쪽은 휴스턴과 댈러스의 2월 날씨 통계입니다. 흥미롭게도, 최고 평균 기온이든 최저 기온이든 상관없이 온도 표시를 보면 |
| 달라스는 항상 온도가 낮습니다. |
| 따라서 온도가 낮으면 장비가 동결될 위험이 높아질 것으로 예상하지만 여기서는 그렇지 않은 것 같습니다. 대신 이슬점 온도는 |
| 텍사스보다 휴스턴의 이슬점 온도가 더 높다면 이슬점 온도가 결빙 위험의 가장 중요한 지표가 될 수 있는지 궁금합니다. |
| 그렇다면 이슬점 온도는 무엇이고 왜 중요하며 일반적인 온도 측정과 어떻게 다릅니까? |
| 온도는 특히...공기 온도는 공기 분자의 속도를 측정하므로 분자가 더 빨리 움직일수록 |
| 운동 에너지가 클수록 온도가 높아집니다. 응결은 공기의 온도에 따라 달라집니다. 따라서 공기 온도가 낮을수록 물 분자는 더 느리게 움직여서 물 분자의 인력이 서로 달라붙게 합니다. |
| 이제 상대 습도 또는 습도는 응축에 저항하기 위해 물 분자를 서로 분리하는 데 사용된 증발에 사용할 수 있는 에너지의 양을 측정한 것입니다. |
| 따라서 상대 습도가 25%라면 사용 가능한 에너지의 25%가 호수와 같은 수역에서 물을 증발시키는 데 사용되었고 에너지의 75%가 더 많은 증발을 수행하는 데 사용되었음을 의미합니다. |
| 이제 상대 습도는 공기 온도 및 이슬점 온도와 관련이 있기 때문에 약간 오해의 소지가 있습니다. 그것은 그 자체로 수분의 독립적인 척도가 아닙니다. |
| 따라서 이슬점은 응결이 처음 시작되는 온도입니다. 따라서 공기 온도가 이슬점 온도 아래로 떨어지면 결로 현상이 시작됩니다. |
| 그리고 습도와 달리 이슬점 온도가 높아지면 공기 중의 수분량이 증가하기 때문입니다. 즉, 이슬점 온도는 공기 중에 습기가 얼마나 많은지에 대한 독립적인 척도입니다. |
| 그러나 다른 한편으로 습도는 대기 온도와 이슬점 온도의 차이에 따라 달라집니다. |
| 따라서 이슬점 온도와 대기 온도가 같을 때 상대 습도는 100%입니다. |
| 이슬점 온도와 대기 온도의 차이가 클수록 상대 습도는 낮아집니다. 따라서 상대 습도가 변하면 온도 변화나 수분 변화 또는 둘 다 때문일 수 있습니다. |
| 이제 기온, 상대 습도 및 이슬점 온도는 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 올라가면 압력이 증가합니다. |
| 습도도 압력과 직접적인 관련이 있는데, 공기 중에 일정량의 증기가 있고 공기의 부피를 응축하면 압력이 증가하고 공기 중 전체 수분 비율, 즉 상대 습도도 증가하기 때문입니다. |
| 따라서 이 정보를 바탕으로 결빙 위험을 결정하는 데 이슬점 온도와 기온이 가장 중요한 두 가지 변수라고 생각할 수 있습니다. |
| 운동 공기의 양과 날씨의 시원함은 모두 중요합니다. 이제 그것이 실제로 날씨 통계에 반영되는지 봅시다. |
| 자, 이제 우리는 날씨에 대한 더 많은 지식을 갖추게 되었습니다. |
| 우리는 통계 분석에 뛰어들어 수분 수준이나 이슬점의 증가 여부를 조사할 수 있습니다. |
| 2021년 기상 조건에 크게 책임이 있습니다. 그래서 우리는 데이터를 수집하기 위해 모집단을 클러스터로 나눈 다음 4개의 클러스터를 선택하는 일종의 샘플링 방법인 클러스터링 샘플링을 사용합니다. 그래서 우리의 경우 2월을 선택했습니다. |
| 올해 2월에 정전이 발생했고 샘플에서 월별 및 계절별 변화를 고려하고 싶지 않았기 때문입니다. |
| 그리고 우리는 기후 변화로 인해 날씨가 점점 더 나빠질 수 있기 때문에 전년도뿐만 아니라 지난 10년 동안의 데이터를 수집하려고 합니다. 따라서 올해는 지금까지 최악의 시즌을 보냈고, 다른 해와 비교해 보면 그 대비가 더 분명해질 것입니다. |
| 2012년 2월부터 2021년 2월까지 일일 기상 통계를 수집했는데, 이는 2월에 최소 28일이 있고 윤년에 추가로 3일이 있기 때문에 총 표본 크기는 283일임을 의미합니다. |
| 그리고 매일 최고 평균 및 최저 기온, 이슬점, 습도, 풍속 및 기압을 수집하고 강수량도 수집했습니다. |
| 하나가 다른 것보다 더 중요한 정확한 측정일 수 있기 때문에 우리는 최대 평균과 최소값을 수집했습니다. 우리도 아직 알지 못합니다. |
| 283일의 표본 크기도 귀무 가설을 올바르게 기각할 확률인 검정력 테스트를 통과했습니다. 따라서 더 많은 데이터를 수집할 필요가 없습니다. |
| 그래서 우리는 날씨 지표 중 어떤 것을 보고 싶었습니다. |
| 특이치가 있습니다. 매개변수에 이상값이 많을수록 지표가 극한 기상 조건에 더 쉽게 흔들릴 가능성이 높아 향후 상황에 대한 더 중요한 참고 자료가 될 수 있습니다. |
| 그래서 여기에서 우리는 10년 동안 모두 분위수 범위 이상값을 실행했습니다. 이상치 기준은 사분위수 범위에 따라 결정되며, |
| IQR은 해당 변수에 대한 모든 값의 75번째 백분위수를 갖는 분위수 3과 분위수 1에서 25번째 백분위수 간의 차이입니다. 따라서 하한 이상치 임계값은 분위수 1에서 IQR의 1.5배를 뺀 값으로 결정되고 이상치 상한값은 분위수 3에 IQR의 1.5배를 더한 값으로 결정되었습니다. |
| 우리는 최대값에 대해 꽤 많은 이상값을 가지고 있습니다... |
| 최대 습도 비율 및 강수량. |
| 그러나 이러한 이상값은 10년 모두에서 나온 것이며 텍사스 정전이 발생한 날에 주로 관심이 있습니다. |
| 2021년 2월에 불과 몇 주밖에 남지 않았습니다. |
| 그래서 지금은 대신 대략 정전 위기 기간인 2021년 2월 2일부터 2월 25일까지의 기간에 초점을 맞추겠습니다. |
| 따라서 다시 한 번 휴스턴의 데이터만 고려합니다. 따라서 이 3주 만에 온도가 모든 날씨 매개변수 중에서 가장 이상값을 갖는다는 것을 알 수 있습니다. |
| 습도에는 하나의 특이치가 있습니다. 그럼에도 불구하고 분위수 범위 이상치 도구의 주요 한계는 다중 공선성을 고려하지 못한다는 것입니다. |
| 그리고 우리의 과학적 연구에 따르면 습도는 이슬점과 온도에 따라 달라집니다. 이상값 분석은 가장 정확한 도구가 아닐 수 있으며 이슬점은 여전히 더 중요한 요소 중 하나일 수 있습니다. |
| 다른 방법으로 서로 다른 날씨 매개변수를 서로 다른 클러스터로 그룹화하는 클러스터 변수를 사용해 보았습니다. |
| 그래서 클러스터 변수 도구가 2021년 정전에 대한 가장 중요한 기상 지표로 구성된 단일 클러스터를 식별하는 데 도움이 될 수 있는지 확인하고 싶었습니다. |
| 왼쪽 상단의 컬러 맵은 |
| 그것 |
| 각 날씨 매개변수를 y축에 그래프로 표시한 다음 각 매개변수를 다시 x축에 그래프로 표시하고 상관관계를 플로팅합니다. |
| 따라서 셀이 파란색일수록 두 매개변수는 서로 강한 음의 상관관계가 있고 셀이 빨간색일수록 매개변수는 서로 더 강한 양의 상관관계가 있습니다. |
| 컬러 맵에서 4개의 서로 다른 클러스터를 시각화할 수 있으며 클러스터 멤버 테이블에서도 식별할 수 있습니다. |
| 클러스터 1은 모든 온도 및 이슬점 매개변수로 구성되며, 이 클러스터가 2021년 전력 위기의 가장 중요한 기상 요인으로 구성될 수 있음을 시사합니다. |
| 클러스터 2는 풍속과 강수량, 클러스터 3은 모든 습도, 클러스터 4는 모든 압력으로 구성됩니다. 따라서 마지막 몇 개의 클러스터 |
| 모든 습도, 압력 측정이 자체 클러스터에 속하고 풍속과 강수량이 상관 관계가 있다는 사실에 놀라지 않기 때문에 많은 통찰력을 제공하지 않습니다. 따라서 이 분석에서 얻을 수 있는 핵심 사항은 이슬점과 온도가 가장 관련이 있을 수 있다는 것입니다. |
| 지금까지 우리는 이슬점과 온도가 가장 중요한 날씨 지표일 수 있다는 것을 알고 있지만 2021년 날씨 패턴은 이전 기후와 더 일반적으로 어떻게 비교됩니까? 그리고 현재 날씨 매개변수가 ???를 감지할 수 있습니까? 휴스턴의 날씨 |
| ??? 주요 이상치? |
| 따라서 상단 차트는 이전 클러스터 보고서 분석의 클러스터 요약이고 하단 2개 차트는 다변량 통계 공정 제어 차트입니다. |
| 그래서 먼저 주성분 분석을 실행하여 16개 변수에서 차원을 줄였습니다. 여기에는 주성분 분석에 모든 날씨 매개변수가 포함됩니다. 전체 변동의 80% 이상을 설명하려면 5개의 주성분이 필요합니다. 하지만 우리는 정말 구별할 수 없습니다 |
| 5가지 주요 구성 요소를 사용하는 경우 과거 기상 상황의 2021년 상황. 정전 위기가 발생했을 때인 빨간 점들이 우리 통제 상한의 T제곱인 빨간 선 위에 간신히 있는 것을 볼 수 있고 전혀 그렇지 않은데...??? |
| 따라서 이 그래프는 실제 패턴을 감지할 수 없으며 날씨 상황을 설명할 때 고유값에 너무 많이 의존한다는 것을 보여줍니다. 그래서 우리는 두 번째 ???를 제거하려고 시도했습니다. 무리, |
| 모든 클러스터 중에서 최소 변동을 설명하기 때문입니다. |
| 그리고 우리는 주성분 분석을 다시 했습니다. 따라서 이번에는 총 변동의 80% 이상을 설명하는 데 4개의 주성분만 필요하지만 여전히 명확하게 구별할 수 없습니다. |
| 2021년 정전 위기 동안 다른 시간대의 기상 상황. 그렇다면 2021년 기상 상황을 다른 기상 상황과 더 잘 식별하기 위해 어떻게 신호를 높이고 이 전체 소음을 줄일 수 있을까요? |
| 클러스터 변수 결과로 돌아가 가장 대표적인 변수를 선별할 수 있는지 살펴보겠습니다. 그래서 해보자 |
| 클러스터 요약을 기반으로 각 클러스터의 가장 대표적인 변수를 선택하고, |
| 이는 자체 클러스터가 있는 R 제곱과 1에서 R 제곱 비율을 뺀 값으로 결정됩니다. |
| 자체 클러스터가 있는 R 제곱은 각 변수가 클러스터 중심과 얼마나 유사한지를 나타냅니다. |
| 따라서 이 값은 중심에 비해 변수의 방향을 알 수 없지만 거리가 충분히 가까울 때 |
| 중앙에 있는 변수 사이에는 방향이 중요하지 않습니다. 흥미롭게도 가장 대표적인 변수는 평균값이지 이를 포함하는 최소 매개변수가 아니라 중복되는 부분이 있습니다. |
| 평균 온도, 평균 습도, 평균 이슬점 온도 및 평균 압력에 대한 클러스터 변수를 기반으로 스크리닝한 후 오른쪽의 T 제곱 차트에서 볼 수 있듯이 변동의 80%를 설명하기 위해 두 가지 주요 구성 요소만 필요합니다. |
| 여기에서 단 하나의 주요 스파이크를 볼 수 있습니다. |
| 정전 위기 동안의 날짜로 구성됩니다. 따라서 클러스터링 변수와 주성분을 모두 사용하여 날씨 상황을 성공적으로 구분할 수 있습니다. |
| 2021년 정전 동안. 따라서 수정된 T 제곱 차트는 2021년 정전의 기상 상황에 대한 가장 중요한 지표인 기상 매개변수에 대해 무엇이든 알려줄 수 있습니까? |
| 위기? 이전 과학 연구에서 클러스터 변수 분석 결과와 일치합니까? |
| 우리는 이 네 가지 변수 각각의 기여도 비율을 연구하고 싶었지만 이를 위해 하나의 데이터 포인트만 선택할 수 있었습니다. |
| 그래서 2021년 기상 상황이 최악인 샘플 번호 270을 선택했습니다. 최악의 시나리오에서 어떤 매개변수가 가장 중요한지 가장 중요하게 생각하기 때문입니다. |
| 오른쪽의 기여 비율 플롯에서 볼 수 있듯이 이슬점의 평균 온도는 두 가지 가장 큰 기여 요인이며 압력의 기여도는 거의 없고 습도의 기여도는 없습니다. |
| 따라서 이 결과는 온도와 이슬점이 기상 상황에 대한 주요 원인임을 나타낼 수 있습니다. |
| 클러스터 변수 분석을 뒷받침할 뿐만 아니라 과학적 연구로도 설명할 수 있습니다. 따라서 공기 온도는 여전히 가장 큰 기여를 하지만 수분을 측정하는 이슬점도 결빙의 큰 요인입니다. |
| 이전에는 주성분 분석에서 변동의 90%를 설명하기 위해 4개의 군집이 필요했지만 이제는 각 군집에서 가장 대표적인 변수를 선택하여 총 4개의 매개 변수에 대해 2개만 필요합니다. |
| 이는 스크리닝이 신호 대 잡음비를 향상시키는 데 도움이 된다는 것을 확인합니다. |
| 주어진 상황에서 발생하는 결과의 80%는 중요한 원인 중 20%에 불과하다는 파레토 원칙에 따라 어느 것이 충분한지 선택합니다. |
| 그 고유벡터를 자세히 살펴보면 온도와 습도를 주성분으로 하는 2차 주성분에 비해 크기가 모두 0.5 내외인 1차 고유벡터가 4개의 매개변수 모두로 고르게 구성되어 있음을 알 수 있습니다. |
| 이슬점이 아닙니다. 이것은 이슬점이 지난 10년 동안 중요한 요소가 아니었음을 나타낼 수 있으므로 논리적인 다음 단계는 2021년에 대한 주성분 분석을 고려하는 것입니다. |
| 그러나 2021년 2월에는 데이터 포인트가 20개뿐이므로 샘플 크기가 너무 작을 것입니다. |
| 2021년에만 주성분 분석을 실행할 수 있을 만큼 충분한 샘플 크기가 없지만 지난 10년 동안 가장 중요한 매개변수 간의 차이를 시각화할 수 있는지 봅시다. |
| 단 하나에 비해. 그래서 왼쪽에는 지난 10년 동안의 기여 비율에 대한 히트맵이 있고 오른쪽에는 바로 올해입니다. |
| 필드가 어두울수록 일탈이 더 크며 정상적인 상황과 더 현저한 대조를 이룹니다. 따라서 2012년 2월부터 2021년 2월까지의 그래프를 보면 어두운 셀을 기준으로 온도와 습도 비율이 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. |
| 반면에 녹색 음영으로 표시된 정전 위기 주변의 몇 주만 보면 |
| 오른쪽에서 온도와 이슬점이 가장 어두운 셀을 포함하고 있음을 볼 수 있습니다. 다시 한 번 이것은 이슬점이 2021년 정전 위기에서 더 중요한 지표일 수 있지만 역사적으로 과거의 상황에서는 그렇지 않았을 수 있음을 보여줍니다. |
| 이 초기 프로세스 제어 차트가 있습니다. 정전 위기에 대한 기상 상황이 이상치라는 것을 알 수 있지만 얼마나 드물고 독특했습니까? 따라서 이 그래프의 하단에 있는 사각형은 |
| 두 가지 주성분을 그래프로 표시합니다. 여기에는 다양한 신뢰도 타원이 포함됩니다. 왼쪽 상단의 시점은 2021년 2월 15일, |
| 가장 비참한 폭풍 중 하나가 텍사스를 강타했을 때. 점이 주황색 선인 99.5% 신뢰 타원 외부에 있음을 알 수 있습니다. |
| 그러나 99% 신뢰 타원 내부는 파란색 선입니다. 즉, 15일의 기상 상황은 200일에 한 번 발생한다는 의미이고, 2월은 28일이 있으므로 과거 데이터를 기준으로 발생 확률은 28일을 200으로 나눈 값 또는 |
| 7년에 한 번. |
| ??? 유사한 상황이 미래에 발생할 확률...기후 상황은 지구 온난화로 인해 더 그럴듯하고 더 나빠질 수 있습니다. |
| 또한 4개의 점은 이슬점 및 온도 벡터와 반대인 왼쪽 상단 사분면에 있으며, 이슬점과 온도가 2021년 정전 위기의 극한 기상 조건의 주요 원인임을 다시 한 번 보여줍니다. |
| 2021년을 비교할 수 있는 또 다른 방법 |
| 지난 10년 동안의 정상 기상 상황과의 상황은 2월 15일 기여 플롯을 스코어 플롯의 중심점과 비교하는 것이며, |
| 10년의...중간값 역할을 하는 종류입니다. 그래서 오른쪽 위의 그래프는 샘플 번호 270번인데, 정전 위기 때 기상 상황이 최악이었던 날입니다. |
| 그리고 하단 그래프는 점수 플롯의 중심점인 샘플 번호 131입니다. 흥미롭게도 샘플 번호 270은 온도와 이슬점의 주요 기여를 하는 반면 샘플 번호 131은 압력만 나타냅니다. |
| 따라서 이 그래프는 불안정한 기상 조건에서 더 중요한 요소가 되는 것은 이슬점뿐 아니라 아마도 지구 온난화로 인해 온도도 더 중요해진다는 것을 보여줍니다. |
| 온도와 이슬점은 이제 기압과 습도보다 날씨 상황을 나타내는 더 중요한 지표입니다. |
| 그렇다면 향후 정전 위기를 예방하기 위해 텍사스 정부는 무엇을 하고 있을까요? |
| 정전이 끝난 지 며칠 후 Abbott 주지사는 대중에게 전력 장비의 방한화를 촉구했습니다. |
| 그리고 하원은 비상 절차를 개혁하기 위한 몇 가지 새로운 법안을 진행했습니다. 그러나 많은 사람들은 새로운 법안이 미래의 위기를 예방하는 데 적합하지 않다고 생각합니다. |
| 극한 기상 조건에 대한 임계값은 실제로 2021년 위기 동안 결빙 조건보다 낮습니다. 2021년 3월 현재 주 하원은 어떤 법률도 통과시키지 않았습니다. |
| 발전소를 방한 처리해야 합니다. ERCOT의 한 전 전략 고문은 정전을 방지하는 열쇠는 미래를 계획하고 실제로 기후 변화를 ???의 큰 요인으로 고려하는 것이라고 믿습니다. |
| 예방 |
| 측정. |
| 그래서 결론적으로 우리는 이슬점 온도, 기온, 습도, 압력에 대한 과학과 이들이 서로 어떻게 관련되고 연결되어 있는지 연구했습니다. |
| 분위수 이상값 도구는 여러 문제를 고려하지 못하고 습도가 이슬점 온도와 |
| 기온. 그래서 클러스터 변수를 사용하여 클러스터를 기반으로 가장 중요한 기상 요인을 식별할 수 있는지 확인했습니다. |
| 주성분 분석을 사용하여 통계 공정 관리도를 최적화했습니다. 가장 대표적인 4가지 변수인 습도, 이슬점, 온도, 압력을 선택했습니다. |
| 우리는 또한 이러한 변수의 기여도를 연구했는데, 더 일반적으로는 히트 맵을 사용하고, 더 구체적으로는 최악의 기상 상황을 보인 샘플 번호 270에 대한 기여도 비율 플롯을 사용하고 이 결과를 스코어 플롯의 중심점과 비교했습니다. |
| 우리는 그것을 발견 |
| 온도와 이슬점은 특히 기후 변화와 지구 온난화에 수반되는 날씨의 예측 불가능성 증가를 고려할 때 유사한 재해의 미래 사례에 대한 중요한 기상 지표였습니다. 그것이 오늘 우리가 가진 전부입니다. 듣기 주셔서 감사합니다. |
