Flood Frequency Analysis using SIR Algorithm

SIR 알고리즘을 이용한 홍수량 빈도해석에 관한 연구

Generally, stationary is considered as a basic assumption in frequency analysis. However, rainfall and flood discharge are changing due to the climate change and climate variability. Therefore, there is a new opinion that changing pattern of rainfall and flood discharge must be considered in frequency analysis. This study suggests the flood frequency analysis methodology using SIR algorithm which was developed from bootstrap could be used for considering climate change. Than is, SIR algorithm is selected for resampling method considering changing pattern of flood discharge and it has been used for resampling method with likelihood function. Resampled flood discharge data considering the increase of flood discharge pattern are used for parametric flood frequency analysis and this results are compared with frequency analysis results by Bootstrap and original observations. As the results, SIR algorithm shows the greatest flood discharge than other methods in all frequencies and this may reflect the increasing pattern of flood discharge due to the climate change and climate variability.

일반적으로 빈도해석을 진행할 경우 자료는 정상성을 가정하고 분석하게 된다. 그러나 최근 들어 기후변화 등의 원인으로 인하여 강우나 유출량이 변화하고 있어 변화하는 강우나 유출량을 고려해서 빈도해석을 해야 한다는 주장이 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 Bootstrap을 기반으로 개발된 SIR 알고리즘을 이용하여 홍수빈도해석을 수행하기위한 방안을 제시하였다. SIR 알고리즘은 우도함수를 고려하여 자료를 재추출하기 위해서 사용되어 왔으며, 본 연구에서도 최근에 변화하는 홍수량의 변화 양상을 고려하여 홍수량 자료를 재추출하기 위해서 적용되었다. 증가된 홍수 특성을 고려하여 재추출된 홍수량자료는 매개변수적 빈도해석을 함으로써 지속시간별 홍수량을 산정하였으며, 산정된 빈도별 홍수량들을 Bootstrap을 이용해서 재추출한 자료를 이용한 빈도해석결과와 원자료를 이용하여 분석한 빈도해석 결과를 비교하였다. 비교결과 SIR알고리즘을 이용해서 빈도해석을 진행한 경우의 빈도별 홍수량이 가장 크게 나타났다. 따라서 홍수빈도해석시 현재까지의 변화하는 홍수량 패턴을 고려할 경우, 확률홍수량이 증가하는 것을 확인하였다.