A Simulation Model for the Intermittent Hydrologic Process (II) - Markov Chain and Continuous Probability Distribution -

간헐(間歇) 수문과정(水文過程)의 모의발생(模擬發生) 모형(模型)(II) - Markov 연쇄와 연속확률분포(連續確率分布) -

The purpose of this study is to develop computer simulation model that produce precipitation patterns from stochastic model. In the paper(I) of this study, the alternate renewal process(ARP) is used for the daily precipitation series. In this paper(Il), stochastic simulation models for the daily precipitation series are developed by combining Markov chain for the precipitation occurrence process and continuous probability distribution for the precipitation amounts on the wet days. The precipitation occurrence is determined by first order Markov chain with two states(dry and wet). The amounts of precipitation, given that precipitation has occurred, are described by a Gamma, Pearson Type-III, Extremal Type-III, and 3 parameter Weibull distribution. Since the daily precipitation series shows seasonal variation, models are identified for each month of the year separately. To illustrate the application of the simulation models, daily precipitation data were taken from records at the seven locations of the Nakdong and Seomjin river basin. Simulated data were similar to actual data in terms of distribution for wet and dry spells, seasonal variability, and precipitation amounts.

본 연구의 목적은 간헐수문과정인 일강수계열의 모의발생 모델을 개발하는 것이다. 이를 위하여 연구(I)에서는 교대재생과정을 이용하여 강수발생과정을 해석하였으며, 본 연구(II)에서는 강수발생과정으로 Markov 연쇄를 이용하고 습윤일의 강수량 분포를 조합하여 일 강수계열을 모의발생하는 추계학적 모델을 개발하였다. Markov 연쇄로는 상태 2(건조, 습윤)의 1차 연쇄를 사용하였으며, 습윤일의 강수량 분포는 연속확률분포인 Gamma, Pearson Type-III(PT3), Extremal Type-III(T3E), Weibull 분포를 적용하였다. 일 강수계열 자료의 계절적 변동성을 고려하여 월별로 분리하여 해석하였으며, 강수발생과정과 습윤일의 강수량과정을 조합하여 구성한 두 개의 모의발생 모델 M-W, M-G 모델을 낙동강과 섬진강 유역의 7개 관측소에 적용하여 관측치와 모의발생치를 비교하므로써 모의발생 모델의 적용성을 확인하였다.