• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.201-201
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• 2016

The asymptotic extreme value distributions of maxima are a natural choice when designing against future extreme events like flood peaks or wave heights, given a stationary time series. The generalized extreme value distribution (GEV) is often utilised in this context because it is seen as a convenient single expression for extreme event analysis. However, the GEV has a drawback because the location of the distribution bound relative to the data is a discontinuous function of the GEV shape parameter. That is, for annual maxima approximated by the Gumbel distribution, the data is also consistent with a GEV distribution with an upper bound (no lower bound) or a GEV distribution with a lower bound (no upper bound). A more consistent single extreme value expression for design purposes is proposed as the Weibull distribution of smallest extremes, as applied to transformed annual maxima. The Weibull distribution limit holds here for sufficiently large sample sizes, irrespective of the extreme value domain of attraction applicable to the untransformed maxima. The Gumbel, Type 2, and Type 3 extreme value distributions thus become redundant, together with the GEV, because in reality there is only a single asymptotic extreme value distribution required for design purposes - the Weibull distribution of minima as applied to transformed maxima. An illustrative synthetic example is given showing transformed maxima from the normal distribution approaching the Weibull limit much faster than the untransformed sample maxima approach the normal distribution Gumbel limit. Some New Zealand examples are given with the Weibull distribution being applied to reciprocal transformations of annual flood maxima, where the untransformed maxima follow apparently different extreme value distributions.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권3B호
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• pp.259-267
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• 2009

GEV분포는 세계 여러 나라에서 홍수와 극한강우 등의 빈도분포로 널리 활용되고 있다. L-모멘트법은 GEV분포의 매개변수 추정을 위해 일반적으로 사용되고 있는 추정법이다. 본 연구에서는 Monte Carlo 실험을 이용하여 GEV분포를 따르는 서로 다른 두 지점의 자료의 교차상관계수를 이용하여 L-모멘트 추정값인 L-변동계수와 L-왜도계수들 간의 교차상관계수를 Simple Power 함수를 이용하여 유도하였다. 실험과정에서 생성된 비현실적이며 실험결과에 큰 영향을 미치는 음수값들을 배재한 GEV+분포를 이용하였다. 결과로, Simple Power 함수가 두지점간 자료의 교차상관과 L-모멘트 추정값들간의 교차상관 계수의 관계를 잘 모사하고 있음을 확인하였다. 다양한 GEV 분포의 매개변수 조합에 대한 Simple Power 함수의 매개변수 추정값과 정확성은 표로 제시하였다. 또한 위 연구결과를 활용할 수 있는 Generalised Least Square(GLS) 지역회귀 기법에 대해 설명하였다. 따라서 본 연구에서 도출된 관계식은 향후 GLS 회귀식을 이용한 GEV 분포의 지역 매개변수를 추정하는데 있어 L-모멘트 추정값들간의 정확한 교차상관관계를 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• Wind and Structures
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• 제9권3호
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• pp.179-191
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• 2006

Parent wind data are often acknowledged to fit a Weibull probability distribution, implying that wind epoch maxima should fall into the domain of attraction of the Gumbel (Type I) extreme value distribution. However, observations of wind epoch maxima are not fitted well by this distribution and a Generalised Extreme Value (GEV) analysis leading to a Type III fit empirically appears to be better. Thus there is an apparent paradox. The reasons why advocates of the GEV approach seem to prefer it are briefly summarised. This paper gives a detailed analysis of the errors involved when the GEV is fitted to epoch maxima of Weibull origin. It is shown that the results in terms of the shape parameter are an artefact of these errors. The errors are unavoidable with the present sample sizes. If proper significance tests are applied, then the null hypothesis of a Type I fit, as predicted by theory, will almost always be retained. The GEV leads to an unacceptable ambiguity in defining design loads. For these reasons, it is concluded that the GEV approach does not seem to be a sensible option.

• 한국농공학회지
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• 제40권4호
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• pp.45-57
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• 1998

This study was conducted to derive optimal design floods by Generalized Extreme Value (GEV) distribution for the annual maximum series at ten watersheds along Han, Nagdong, Geum, Yeongsan and Seomjin river systems. Adequacy for the analysis of flood data used in this study was established by the tests of Independence, Homogeneity, detection of Outliers. L-coefficient of variation, L-skewness and L-kurtosis were calculated by L-moment ratio respectively. Parameters were estimated by the Methods of Moments and L-Moments. Design floods obtained by Methods of Moments and L-Moments using different methods for plotting positions in GEV distribution were compared by the Relative Mean Errors(RME) and Relative Absolute Errors(RAE). The results were analyzed and summarized as follows. 1. Adequacy for the analysis of flood data was acknowledged by the tests of Independence, Homogeneity and detection of Outliers. 2. GEV distribution used in this study was found to be more suitable one than Pearson type 3 distribution by the goodness of fit test using Kolmogorov-Smirnov test and L-Moment ratios diagram in the applied watersheds. 3. Parameters for GEV distribution were estimated using Methods of Moments and L-Moments. 4. Design floods were calculated by Methods of Moments and L-Moments in GEV distribution. 5. It was found that design floods derived by the method of L-Moments using Weibull plotting position formula in GEV distribution are much closer to those of the observed data in comparison with those obtained by method of moments using different formulas for plotting positions from the viewpoint of Relative Mean Errors and Relative Absolute Errors.

• 상하수도학회지
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• 제30권1호
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• pp.41-49
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• 2016

In this study, rainfall characteristics with stationary and non-stationary perspectives were analyzed using generalized extreme value (GEV) distribution and Gumbel distribution models with rainfall data collected in major cities of Korea to reevaluate the return period of sewer flooding in those cities. As a result, the probable rainfall for GEV and Gumbel distribution in non-stationary state both increased with time(t), compared to the stationary probable rainfall. Considering the reliability of ${\xi}_1$, a variable reflecting the increase of storm events due to climate change, the reliability of the rainfall duration for Seoul, Daegu, and Gwangju in the GEV distribution was over 90%, indicating that the probability of rainfall increase was high. As for the Gumbel distribution, Wonju, Daegu, and Gwangju showed the higher reliability while Daejeon showed the lower reliability than the other cities. In addition, application of the maximum annual rainfall change rate (${\xi}_1{\cdot}t$) to the location parameter made possible the prediction of return period by time, therefore leading to the evaluation of design recurrence interval.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2003년도 학술발표논문집
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• pp.443-446
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• 2003

This study was conducted to draw design rainfall for the regional design rainfall derived by the optimal distribution and method of frequency analysis. The design rainfalls were calculated by the regional and at-site analysis for Log-Pearson type III and GEV distributions and were compared with Relative efficiency(RE) which is ratio of Relative root-mean-square error(RRMSE) by the regional and at-site analysis for Log-Pearson type III and GEV distributions. Consequently, optimal design rainfalls following the regions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis for GEV distribution and design rainfall maps were drawn by GIS techniques.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1321-1326
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• 2009

강우는 수자원 확보 측면에서 근원이 되는 요소이다. 그러므로 정확한 확률강우량 산정은 미래의 가용 수자원량을 예측하는데 있어 중요한 사항중 하나이며 무엇보다 신중한 결정이 요구된다. 또한 하천의 범람에 의한 침수를 예방하는 수공구조물 등의 설계에 있어서는 신뢰할 수 있는 확률강우량 산정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 최근 우리나라 극치강우확률분포로서 많은 연구가 이루어지고 있는 GEV 분포(GEV-O)를 기반으로 위치 매개변수에 시간의 함수를 고려한 개선된 GEV 분포(GEV-A)를 이용하여 서울지점에 적용함으로서 GEV-O 분포에 의한 확률강우량과 GEV-A 분포로 산정된 확률강우량을 비교 검토하였다. 먼저 임의의 난수 발생을 통해 최우도추정법과 확률가중모멘트법으로 매개변수를 추정한 GEV-O 분포와 최우도추정법으로 매개변수를 추정한 GEV-A 분포의 상대평균제곱근오차 (R-RMSE)를 계산하여 비교함으로서 GEV-A 분포의 효율성을 판단하였다. 사례연구는 1961년부터 2008년까지 서울강우관측소에서 측정된 연최대 1일 강우량으로 하였으며 $X^2$-검정, PPCC-검정으로 적합도 검정을 실시하였다. 강우빈도분석 결과 GEV-A 분포가 GEV-O 분포로 산정된 결과 보다 대체로 재현기간 200년 이상일 경우, 과다 산정되는 경향을 보였다. 추후 개선된 GEV 분포를 서울 인근 지점에 적용함으로서 지역빈도해석(Regional Frequency Analysis)을 실행하기 위한 연구가 진행되어야 할 것이다. 또한 확률홍수량 산정 등에도 개선된 GEV 분포를 이용함으로서 보다 정확하고 신뢰성 있는 확률수문량을 예측하여야 할 것이다.

• 한국습지학회지
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• 제20권4호
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• pp.338-344
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• 2018

본 연구에서는 기후변화에 따른 극한 강우의 비정상성을 반영하기 위하여 GEV 분포의 3개 매개변수 중 위치매개변수를 공변량으로 적용하여, 지표면 기온(Surface air temperature, SAT) 및 이슬점 온도(Dew point temperature, DPT)을 고려한 비정상성 빈도해석이 실시된다. 부산 지점이 연구대상지점으로 선정되었으며, 5월부터 10월까지의 월 최대 일강수량을 이용하여 분석을 수행하였다. GEV 분포의 위치 매개변수를 위한 가장 적절한 공변량(기온과 이슬점 온도) 함수를 선택하기 위하여 다양한 모델을 구성하였으며, 구성된 모델 중 AIC(Akaike Information Criterion)가 가장 작은 모델을 최적 모델로 선정하였다. 분석 결과, exp(DPT)가 공변량인 비정상성 GEV 분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 선택된 모델을 이용하여 기후변화 시나리오에 따른 확률강우량의 영향을 분석하였으며, 부산지점의 경우 미래 이슬점 온도가 증가함에 따라 확률강우량이 증가할 가능성이 매우 높음을 살펴볼 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권2호
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• pp.85-96
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• 2011

연최대수문량의 도시적 분석에 주로 이용되어 온 확률도시위치는 표본자료와 적정 확률분포형의 적합도를 표시하여 초과확률을 산정할 수 있도록 하며, 일부 적합도 검정에도 사용되기도 한다. 확률도시위치를 결정하는 도시위치공식은 오래 전부터 꾸준히 연구되어 왔는데, 특히 빈도해석에 널리 사용되는 GEV 분포에 대한 연구는 다른 분포형보다 더욱 활발히 이루어져 왔다. 본 연구에서는 GEV 분포에 적합한 도시위치공식을 추정하고자 GEV 분포의 순서통계량의 평균 개념을 이용하여 이론적 축소변량을 유도하였다. 또한 다양한 표본크기와 형상 매개변수와 연관이 있는 왜곡도 계수를 고려한 다양한 형태의 도시위치공식을 적용하고, 유전자 알고리즘을 적용하여 도시위치공식의 매개변수를 추정하였다. 유도된 도시위치공식의 정확성을 알아보기 위해 이론적 축소변량과 금회 유도된 도시위치공식을 포함한 다양한 도시위치공식에 의해 계산되는 축소변량 사이의 오차를 비교하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 도시위치공식은 GEV 분포의 형상 매개변수가 -0.25~0.10의 범위를 가질 때 이론적 축소변량과 가장 작은 오차를 보이는 것으로 나타났다.

• 한국농공학회지
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• 제41권3호
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• pp.41-50
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• 1999

Derivatio of reasonable design floods was attempted by comparative analysis of design floods derived by Generalized Extreme Value(GEV) distribution using methods of L-moments and LH-moments for the annual maximum series at ten watersheds along Han, Nagdong. Geum, Yeongsan and Seomjin river systems, LH-coefficient of variation, LH-skewness and Lh-kurtosis were calcualted by KH-moment ration respectively. Paramenters were estimated by the Method of LH-Moments, Design floods obtained by Method of LH-Moments using different methods for plotting positionsi n GEV distribution and design floods were compared with those obtained using the Method of L-Moments by the Relative Mean Errors(RME) and Relative Absolute Errors(RAE). The results was found that design floods derived by the method of L-Moments and LH-Moments using Cunnane plotting position formula in the GEV distribution are much closer to those of the observed data in comparison with those obtained by methods of L-moments and LH-moments using the other formula for plotting positions from the viewpoint of Relative Mean Errors and Relative Absolute Errors. In viewpoint of the fact that hydrqulic structures including dams and levees are genrally using design floods with the return period of two hundred years or so, design floods derived by LH-Moments are seemed to be more reasonable than those of L-Moments in the GEV distribution.