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표준편차에 대해서
풍향 풍속이나 온도 등의 문란한 양을 통계적으로 처리하는 경우, 변동의 양을 정량적으로 나타내는 수단으로서 분산이나 표준편차 등이 이용된다.여기에서 분산은 표준 편차의 2제곱입니다.표준편차는 흐트러짐의 진폭이 정규 분포한다고 생각하면, 그 분포곡선의 중심으로부터 변극점까지의 크기를 나타내, 분포 곡선의 형태를 상정할 수 있는 유용한 통계 파라미터이므로, 확산 연구 등에 적극적으로 사용되고 있다.
위 그림처럼 시시각각 변화하는 양 V는 t0부터 τ 시간 전까지 평균치를 V으로 하면, 이 시간 내의 V의 순시 값은
여기서 t를 샘플링 시간이라 부르고 샘플링 시간 내의 변동분 V'의 표준편차를 구한다.
풍속과 풍향의 표준 편차를 구하는 풍속 변동은 평균 풍향의 방향에 직각 방향의 방향에도 평균적으로 비슷한 크기를 나타낸다, 게다가 2차원 정규 분포를 하고 있다고 생각해도 거의 틀림없음은 과거의 실험 결과 알려졌다.
따라서 풍속 변동의 표준 편차와 풍향 변동의 표준 편차는 상식과 같이 나타낼 수 있다.
기존에는 풍향풍속의 표준편차는 아날로그식 평균회로나 시그마미터에 의해 상식을 연산해 연속량으로서 구할 수 있었지만, 최근에는 CPU를 이용함으로써 평균풍속이나 풍향 및 풍향풍속의 표준편차를 수식에 따른 연산을 실시하게 되었다.아래 그림과 같이 동서를 X축, 남북을 Y축으로 하고, 평균 풍속 U에 직각의 풍속 성분을 v로 하면 다음 식이 유도된다.
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