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Cross Correlations between Probability Weighted Moments at Each Sites Using Monte Carlo Simulation

Monte Carlo 모의를 이용한 지점 간 확률가중모멘트의 교차상관관계

  • Shin, Hong-Joon (School of Civil and Environmental Engineering, Yonsei Univ.) ;
  • Jung, Young-Hun (School of Civil and Environmental Engineering, Yonsei Univ.) ;
  • Heo, Jun-Haeng (School of Civil and Environmental Engineering, Yonsei Univ.)
  • 신홍준 (연세대학교 대학원 토목공학과) ;
  • 정영훈 (연세대학교 대학원 토목공학과) ;
  • 허준행 (연세대학교 사회환경시스템공학부 토목환경공학과)
  • Published : 2009.03.31

Abstract

In this study, cross correlations among sample data at each site are calculated to obtain the asymptotic cross correlations among probability weighted moments at each site using Monte Carlo simulation. As a result, the relations between the asymptotic cross correlations among probability weighted moments and the inter-site dependence among sample data at each site are nearly a linear relation with slope 1. The smaller ratio of concurrent data size to entire sample size is, the weaker the relationship grows. Simple power function which the correction term in power function accounts for the differences of the sample size between two sites was fitted to each case to estimate the parameter. It is noted that this result can be used in the various researches which include the estimation of the variance of quantile considering cross correlations.

본 연구에서는 지점 간 확률가중모멘트의 교차상관관계를 구하기 위해 Monte Carlo 모의를 이용하여 이를 지점간 표본자료의 교차상관성에 대한 관계식으로 확장하여 근사값을 구하고자 하였다. 모의실험 결과 각각의 확률가중 모멘트간 교차상관계수는 지점 간 표본자료의 교차상관계수와 자료크기가 동일하고 동시간 자료일 경우 기울기 1인 선형관계를 보이며, 자료크기에 따른 동시간 자료의 비율이 작아질수록 선형적인 관계는 점점 약해지게 된다. 따라서 자료크기에 따른 영향을 고려하기 위하여 보정항을 추가한 제곱함수식을 제시하였으며, 이 식에 발생된 자료를 적합시켜 각각의 경우에 따른 매개변수를 추정하였다. 이 결과를 이용하여 지역빈도해석의 지점 간 교차 상관성을 고려한 수문추정량의 분산 추정 등의 연구에 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

Keywords

References

  1. 허준행, 이영석, 신홍준, 김경덕 (2007). '우리나라 강우자료의 지역 빈도해석 적용성 연구(I) : 확률강우량산정.' 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제27권, 제2B호, pp. 101-111
  2. Gabrielle, S. and Arnell, N. (1991). 'A hierarchical approach to regional flood frequency analysis.' Water Resources Research, Vol. 27, No. 6, pp. 1281-1289 https://doi.org/10.1029/91WR00238
  3. Hosking, J. R. M. and Wallis, J. R. (1988). 'The effect of intersite dependence on regional frequency analysis.' Water Resources Research, Vol. 24, No. 1, pp. 588-600 https://doi.org/10.1029/WR024i004p00588
  4. Hosking, J. R. M. and Wallis, J. R. (1997). Flood frequency analysis : An approach based on L-moments, Cambridge University Press, New York
  5. Kjeldsen, T. R. and Jones, D. A. (2006). 'Prediction uncertainty in a median-based index flood method using L-moments.' Water Resources Research, Vol. 42, W07414, doi:10.1029/2005WR004069
  6. Madsen, H. (1996). At-site and regional modeling of extreme hydrologic events, Ph.D. thesis
  7. Madsen, H. and Rosbjerg, D. (1997). 'The partial duration series method in regional index-flood modeling.' Water Resources Research, Vol. 33, No. 4, pp. 737-746 https://doi.org/10.1029/96WR03847
  8. Martins, E. S. and Stedinger, J. R. (2002). 'Cross correlations among estimators of shape.' Water Resources Research, Vol. 38, No. 11, 1252, doi:10.1029/2002WR001589
  9. Stedinger, J. R. (1983). 'Estimating a regional flood frequency distribution.' Water Resources Research, Vol. 19, No. 2, pp. 503-510 https://doi.org/10.1029/WR019i002p00503
  10. Stedinger, J. R. and Lu, L. H. (1995). 'Appraisal of regional and index flood quantile estimators.' Stochastic Hydrology and Hydraulics, Vol. 9, No. 1, pp. 49-75 https://doi.org/10.1007/BF01581758

Cited by

  1. A Development of Regional Frequency Model Based on Hierarchical Bayesian Model vol.46, pp.1, 2013, https://doi.org/10.3741/JKWRA.2013.46.1.13