• Title/Summary/Keyword: 극치분포

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Mixed distributions and Laten Process over Nonstationary Rainfall/Flood Frequency Estimates over South Korea: The Role of Large Scale Climate Pattern (혼합 분포와 은닉 과정 모의를 통한 비정상성 강우/빈도 빈도해석: 전지구 기상학적 변동성의 역할)

  • Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.8-8
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    • 2018
  • 전통적인 빈도해석은 정상성 가정을 기초로 단일 확률분포를 강우 및 홍수량 자료에 적용하는 과정을 통해 확률수문량을 추정하는 것을 목적으로 하고 있다. 그러나 전지구적인 기상학적 변동성 및 기후변화로 기인하는 극치수문량의 발생 빈도 및 양적 크기의 변화는 확률통계학적 관점에서 서로 다른 분포특성을 가지게 된다. 대표적인 기상변동성인 엘니뇨가 발생하는 경우 지역에 따라 홍수 및 가뭄이 발생 발생하게 되며, 이러한 극치수문량은 일반적으로 나타나는 홍수 및 가뭄의 분포특성과는 상이한 경우가 많다. 즉, 2개 이상의 확률분포 특성이 혼재된 혼합분포의 특성을 가지는 경우가 나타내게 되며 이를 고려한 빈도해석 기법의 개발 및 적용이 필요하다. 혼합분포를 활용한 빈도해석에서 가장 중요한 사항 중에 하나는 개별 분포에 적용되는 가중치를 추정하는 것으로서 통계학적 관점에서 자료의 특성에 근거하여 내재되어 있는 은닉상태(latent process)를 추정하는 과정과 유사하다. 이와 더불어 앞서 언급된 기상학적 변동성을 빈도해석에 반영하기 위한 비정상성 해석기법의 개발 및 적용도 필요하다. 본 연구에서는 혼합분포를 활용한 비정상성빈도해석모형을 개발하는데 목적이 있으며 개별매개변수의 동적거동 뿐만 아니라 가중치에 대한 시간적인 종속성도 고려할 수 있는 모형으로 동적모형으로 다양한 실험적 해석이 가능하다. 본 연구에서는 개발된 모형을 기반으로 엘니뇨와 같은 기상변동성에 따른 강우 및 홍수빈도해석 측면에서 은닉상태에 변화, 이로 인한 확률분포의 특성 및 설계수문량의 동적변동성을 평가하고자 한다.

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Estimation of the frequency coefficient for statistical probable maximum precipitation (PMP) using the weather data in Korea (우리나라 기상자료를 이용한 통계학적 가능최대강수량 빈도계수 산정)

  • Seo, Miru;Lee, Joohyung;Kim, Gyobeom;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.169-169
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    • 2021
  • 통계학적 가능최대강수량방법은 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP) 측정 방법 중 하나로 WMO에서 통계학적인 PMP 추정 방법으로 Hershfield가 제안한 공식을 제시했다. Hershfield는 95,000개의 자료를 분석하였으며, 기본적으로 통계학적 PMP 추정방법의 빈도계수는 km = 15로 제안하였다. 그러나 강우 지속기간 및 연최대 시계열의 평균에 따라 값이 변하게 되며, Hershfield(1965)는 지속시간과 연최대 시계열의 평균에 따른 빈도계수가 5 ~ 20 사이의 값을 갖는다고 제안한 바 있다. Hershfield의 빈도계수는 미국 지역의 2,645개의 관측소의 95,000개의 강우 자료 이용했기 때문에 우리나라의 적용하였을 때 신뢰성에 문제가 있을수 있으며, 우리나라에서는 통계학적 방법보다는 수문기상학적 PMP 추정 방법을 주로 사용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 기상 자료중에서 가장 많은 양을 가지는 지점 10개를 선정하여 빈도계수를 산정하였다. 빈도계수를 산정하기 위해서는 시계열로 구성된 강우 자료를 사용해야하며, 본 연구에서는 기상 자료의 이상치 검정을 진행하였으며, 경향성의 경우 정상성을 가지는 것으로 가정하였다. 확률 분포형은 극치분포인 GEV분포, Gumbel분포, Log-Gumbel분포, Weibull분포를 비교하여 가장 적절한 분포형을 선정하여 진행하였다. 최종적으로 얻은 빈도계수를 이용하여 구한 PMP값과 기존 Hershfield가 제시한 빈도계수 값 km = 15를 이용한 PMP값을 비교하여 차이를 분석하였으며, 그 적용성을 평가하였다.

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An Hourly Extreme Rainfall Outlook Using Climate Information (기상인자를 활용한 시단위 극치강우량 전망)

  • Kim, Yong-Tak;Hong, Min;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.14-14
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    • 2018
  • 세계의 여러 국가에서 과거 발생했던 강수의 통계적 특성에서 벗어나는 극치사상이 빈번하게 관측되고 있다. 이와 같은 현상에 가장 큰 영향을 미치고 있는 요인중 하나는 지구온난화이며 실제 산업화 이후 온실가스의 증가와 더불어 극한 기상현상의 발생 빈도가 증가하였다. 현재 예상치 못한 수문사상의 발생으로 인해 수자원관리에 있어서 많은 어려움을 겪고 있으며, 특히 호우사상은 막대한 인명 및 사회적 피해를 야기하고 있다. 우리나라의 경우 계절적 특징으로 여름철에 강수가 집중되는 양상을 보이고 있으며 따라서 여름철 강수량을 예측하여 호우에 대한 대비책을 마련해야한다. 계절강수 예측은 수문, 산림, 식품, 등을 포함한 사회 경제적 파급 효과가 매우 크지만 아직 신뢰성 있는 예측은 어려운 상태이다. 또한, 발생 강도와 빈도가 큰 극한 강우는 주로 짧은 시간에 걸쳐 발생하기 때문에 예측하기가 어렵다. 최근 다양한 분야의 연구에서 AO, NAO, ENSO, PDO등과 같은 외부적 요인이 수문학적 빈도를 변화시킨다고 알려지고 있어 본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 극치강수량을 추정할 수 있는 비정상성 Four - Parameter (4P)-Beta분포를 이용한 알고리즘을 개발하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 모형으로 확장하여 이를 통해 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용하고자 하였다.

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Reliability Analysis for Estimations of the Probability of Pipe Breaking (파이프의 파괴확률 산정을 위한 신뢰성 해석)

  • Kwon, Hyuk-Jae;Lee, Cheol-Eung;Choi, Han-Kuy
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.850-853
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    • 2008
  • 송수관이나 배수관은 계획된 필요유량을 특정 지점까지 안전하게 전달할 수 있도록 설계되지만 여러 가지원인으로 인하여 갑작스런 파열이나 균열이 일어난다. 파이프 파괴의 원인으로는 수격현상, 관의노화, 파이프 외부로부터의 충격, 흙의 상태, 그리고 파이프 설치시의 공사여건 등이 있다. 본 연구에서 여러 가지 요인들을 불확실성 인자로 가정하여 파이프의 파괴확률을 산정할 수 있는 신뢰성 해석 모형이 개발되었다. 상수관망의 설계 시 파이프의 두께를 산정하는 주 장력 공식을 이용하여 신뢰함수를 만들고 파이프의 파괴확률을 계산하였다. 신뢰함수를 구성하는 확률변수들 중 파이프의 내압에 대한 분포함수는 정규분포가 아닌 극치분포(Gumbel distribution)를 따른다는 것을 부정류 수치해석 결과로서 알 수 있었고 AFDA(Approximate Full Distribution Approach) 기법을 사용하여 파괴확률을 산정하였다. 신뢰성 모형을 이용하여 파이프의 두께, 직경, 허용응력, 그리고 파이프 내압에 따른 파괴확률을 정량적으로 산정할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 신뢰성 해석모형을 이용하여 보다 안전하고 경제적인 송배수관의 설계기법을 구축할 수 있을 것이다.

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Development of Daily Rainfall Simulation Model Using Piecewise Kernel-Pareto Continuous Distribution (불연속 Kernel-Pareto 분포를 이용한 일강수량 모의 기법 개발)

  • Kwon, Hyun-Han;So, Byung Jin
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.31 no.3B
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    • pp.277-284
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    • 2011
  • The limitations of existing Markov chain model for reproducing extreme rainfalls are a known problem, and the problems have increased the uncertainties in establishing water resources plans. Especially, it is very difficult to secure reliability of water resources structures because the design rainfall through the existing Markov chain model are significantly underestimated. In this regard, aims of this study were to develop a new daily rainfall simulation model which is able to reproduce both mean and high order moments such as variance and skewness using a piecewise Kernel-Pareto distribution. The proposed methods were applied to summer and fall season rainfall at three stations in Han river watershed in Korea. The proposed Kernel-Pareto distribution based Markov chain model has been shown to perform well at reproducing most of statistics such as mean, standard deviation and skewness while the existing Gamma distribution based Markov chain model generally fails to reproduce high order moments. It was also confirmed that the proposed model can more effectively reproduce low order moments such as mean and median as well as underlying distribution of daily rainfall series by modeling extreme rainfall separately.

Variation Analysis of Storm Surges in Masan Bay due to Typhoon Landing-1. Extreme Simulation Typhoon Scenario (상륙 태풍에 의한 마산만 폭풍해일 변동성 분석 - 1. 극치 모의 태풍 시나리오의 결정)

  • Han, Sungdae
    • Journal of the Society of Disaster Information
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    • v.11 no.4
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    • pp.493-505
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    • 2015
  • Based on the typhoon paths landed on the southern coast of Korea, the distribution of typhoon moving directions follow the Beta probability density function and that of pressure drops in typhoon eyes follow the Rayleigh probability density function. Consequently, the extreme typhoon simulation scenarios for six landing positions are determined as most probable one in moving direction and extreme one of Typhoon Maemi level in pressure drop. The variation of storm surges in Masan bay associated with simulated typhoon landing position is analyzed through the numerical experiments in the next paper as the second part.

Reliability analysis of LNG unloading arm considering variability of wind load (풍하중의 변동성을 고려한 LNG 하역구조물의 신뢰성해석)

  • Kim, Dong Hyawn;Lim, Jong Kwon;Koh, Jae Pil
    • Journal of Korean Society of Steel Construction
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    • v.19 no.2
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    • pp.223-231
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    • 2007
  • Considering wind speed uncertainty, reliability analysis of the LNG unloading arm at Tongyoung Production Site was performed. Extreme distribution of wind speed was estimated from the data collected at the weather center and wind load was calculated using wind velocities and coefficients of wind pressure. The unloading arm was modeled with plate and solid elements. Contact elements were used to describe the interface between base of structure andground. Response surface for maximum effective stress was found for reliability analysis and then reliability functions was defined and used to determine exceeding probability of allowable and yield stresses. In addition, sensitivity analysis was also performed to estimate the effect of possible material deterioration in the future.

Analysis of Extreme Wave Conditions for Long-Term Wave Observation Data Considering Directionality (방향성을 고려한 장기 파랑관측자료의 극치파랑조건 분석)

  • Kim, Gunwoo
    • Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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    • v.28 no.5
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    • pp.700-711
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    • 2022
  • In this study, deepwater design waves were estimated for 16 wave directions and various return periods based on statistical analysis of extreme waves observed for more than 20 years at three stations (Chilbal-do, Geomun-do, Donghae). These values were compared with design waves estimated based on the omni-directional wave data. The Weibull distribution was used as the probability distribution function whose parameters were determined by the least square method. The Kolmogorov-Smirnov test was applied for the goodness of fit test. Notably, the directional design waves were smaller than the omni-directional design wave for every wave direction. The maximum 50-year wave heights for directional sectors were 7.46 m (NNE), 12.05 m (S), and 9,59 m (SSW) at Chilbal-do, Geomun-do and Donghae whereas those for uni-directional wave data were 7.91 m, 13.82 m and 10.38 m, respectively. This implied possible under-estimation of the deepwater design waves for 16 wave directions being currently used in the design of offshore and coastal structures.

A Development of Summer Seasonal Rainfall and Extreme Rainfall Outlook Using Bayesian Beta Model and Climate Information (기상인자 및 Bayesian Beta 모형을 이용한 여름철 계절강수량 및 지속시간별 극치 강수량 전망 기법 개발)

  • Kim, Yong-Tak;Lee, Moon-Seob;Chae, Byung-Soo;Kwon, Hyun-Han
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.38 no.5
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    • pp.655-669
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    • 2018
  • In this study, we developed a hybrid forecasting model based on a four-parameter distribution which allows a simultaneous season-ahead forecasting for both seasonal rainfall and sub-daily rainfall in Han-River and Geum-River basins. The proposed model is mainly utilized a set of time-varying predictors and the associated model parameters were estimated within a Bayesian nonstationary rainfall frequency framework. The hybrid forecasting model was validated through an cross-validatory experiment using the recent rainfall events during 2014~2017 in both basins. The seasonal precipitation results showed a good agreement with the observations, which is about 86.3% and 98.9% in Han-River basin and Geum-River basin, respectively. Similarly, for the extreme rainfalls at sub-daily scale, the results showed a good correspondence between the observed and simulated rainfalls with a range of 65.9~99.7%. Therefore, it can be concluded that the proposed model could be used to better consider climate variability at multiple time scales.