모든 격자형 자료는 산출 알고리듬의 차이에 따라 서로 다른 정도의 불확실성을 내포하고 있기 때문에 다양한 자료를 융합하여 불확실성을 줄이는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 불확실성의 차이를 고려한 앙상블 기법으로서 EBMA(ensemble Bayesian model averaging)를 이용한 합성장 산출을 실험하였다. 선행연구들은 수치모델 자료만을 대상으로 EBMA 합성장을 산출하였으나, 본 연구에서는 복수의 수치모델뿐만 아니라 위성자료를 함께 사용함으로써 격자형 기상자료의 정확도를 보다 더 향상시키고자 하였다. EBMA 훈련을 통하여 도출된 최적의 가중치 조합으로 LDAPS(Local Data Assimilation and Prediction System), COMS(Communication, Ocean and Meteorological Satellite), Himawari-8 자료를 합성한 지면온도의 실험에서는 35% 정도의 RMSE 감소 효과를 볼 수 있었다. 또한 ERA-Interim, GLDAS(Global Land Data Assimilation System), AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2), SMAP(Soil Moisture Active Passive) 자료를 합성한 토양수분의 실험에서는 RMSE가 상대적으로 23% 정도 감소하는 것을 확인하였다. 특히 토양수분의 사례에서 EBMA 훈련을 월별로 따로 수행함으로써 수문기상 요소의 계절적 특성을 반영할 수 있었으며, 이를 통해 향후에는 시공간적인 특성을 함께 고려하는 EBMA의 적용이 필요하다는 것을 알 수 있었다.
선행연구들은 수치모델 자료만을 대상으로 EBMA 합성장을 산출하였으나 본 연구에서는 복수의 수치모델뿐만 아니라 위성자료를 함께 사용함으로써 격자형 기상자료의 정확도를 보다 더 향상시키고자 하였다.
EBMA 훈련을 통하여 도출된 최적의 가중치 조합으로 LDAPS, COMS, Himawari-8 자료를 합성한 지면온도의 실험에서는 35% 정도의 RMSE 감소 효과를 볼 수 있었다. 또한 ERA-Interim, GLDAS, AMSR2, SMAP 자료를 합성한 토양수분의 실험에서는 RMSE가 상대적으로 23% 정도 감소하는 것을 확인하였다.