• 한국수자원학회논문집
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• 제50권3호
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• pp.211-221
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• 2017

수문통계분야에서는 극치 사상을 해석하기 위해 generalized extreme value (GEV), generalized logistic (GLO), Gumbel (GUM) 모형과 같은 다양한 극치분포들을 사용하여 왔다. 특히 우리나라 강우 사상의 경우 다양한 극치분포 모형 중 GEV 분포와 Gumbel 분포가 비교적 적합한 것으로 알려져 있지만 하나의 형상매개변수를 가지고 있어 각 분포 모형이 나타낼 수 있는 통계적 특성에 한계를 가지고 있다. 이러한 점에서 두 개의 형상매개변수를 가지고 있어 분포 모형이 나타낼 수 있는 통계적 특성의 범위가 넓은 분포의 적용이 필요하다. 이에 본 연구에서는 두 개의 형상매개변수를 가지고 있어 다양한 통계적 특성을 표현할 수 있는 Burr XII 분포와 우리나라 620개 지점의 강우자료의 무차원 L-moment 비를 이용하여 우리나라 강우자료의 수문학적 적용성을 검토하였다. 이를 위해 Burr XII 분포의 L-moment ratio인 L-skewness와 L-kurtosis를 유도하고 그 관계식을 이용하여 L-moment diagram을 작성하고 620개 지점이 해당 영역에 포함되는 정도를 검토하여 그 적용성을 살펴보았다. 그 결과 L-skewness가 L-kurtosis보다 상대적으로 큰 한강 유역에 해당하는 지점들에 대한 Burr XII 분포의 적용성이 우수한 것으로 나타났으며, 이는 일반적으로 많이 사용되는 GEV 또는 Gumbel 분포를 대체할 수 있는 분포가 될 가능성을 보였다고 할 수 있다.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2002년도 학술발표회 발표논문집
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• pp.225-228
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• 2002

This research seeks to derive the design rainfalls through the L-moment with the test of homogeneity, independence and outlier of data on annual maximum daily rainfall in 38 Korean rainfall stations. To select the fit appropriate distribution of annual maximum daily rainfall data according to rainfall stations, applied were Generalized Extreme Value (GEV), Generalized Logistic (GLO) and Generalized Pareto (GPA) probability distributions were applied. and their aptness was judged Dusing an L-moment ratio diagram and the Kolmogorov-Smirnov (K-S) test, the aptitude was judged of applied distributions such as GEV, GLO and GPA. The GEV and GLO distributions were selected as the appropriate distributions. Their parameters were estimated Targetingfrom the observed and simulated annual maximum daily rainfalls and using Monte Carlo techniques, the parameters of GEV and GLO selected as suitable distributions were estimated and. dDesign rainfallss were then derived, using the L-moment. Appropriate design rainfalls were suggested by doing a comparative analysis of design rainfall from the GEV and GLO distributions according to rainfall stations.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권1호
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• pp.15-27
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• 2018

Parametric method of flood frequency analysis involves fitting of a probability distribution to observed flood data. When record length at a given site is relatively shorter and hard to apply the asymptotic theory, an alternative distribution to the generalized extreme value (GEV) distribution is often used. In this study, we consider the beta-P distribution (BPD) as an alternative to the GEV and other well-known distributions for modeling extreme events of small or moderate samples as well as highly skewed or heavy tailed data. The L-moments ratio diagram shows that special cases of the BPD include the generalized logistic, three-parameter log-normal, and GEV distributions. To estimate the parameters in the distribution, the method of moments, L-moments, and maximum likelihood estimation methods are considered. A Monte-Carlo study is then conducted to compare these three estimation methods. Our result suggests that the L-moments estimator works better than the other estimators for this model of small or moderate samples. Two applications to the annual maximum stream flow of Colorado and the rainfall data from cloud seeding experiments in Southern Florida are reported to show the usefulness of the BPD for modeling hydrologic events. In these examples, BPD turns out to work better than $beta-{\kappa}$, Gumbel, and GEV distributions.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2005년도 학술발표논문집
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• pp.284-287
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• 2005

The objective of this study is to check into variation trends of design rainfall according to change of the number of years for observed data. To make comparative study of the relation between design rainfall and recorded year, this study was used maximum rainfall for 24-hr consecutive duration at Gangneung, Seoul, Incheon, Chupungnyeong, Pohang, Daegu, Jeonju, Ulsan, Gwangju, Busan, Mokpo and Yeosu rainfall stations. The tests for Independence, Homogeneity and detection of outliers were used Wald-Wolfowitz's test, Mann-Whitney's test and Grubbs and Beck test respectively. To select appopriate distribution, the distribution of genaralized pareto(GPA), generalized extreme value(GEV), generalized logistic(GLO), lognormal and pearson type 3 distribution is judged by L-moment ratio diagram and Kolmogorov-Smirnov (K-S) test. Design rainfall was estimated by at-site frequency analysis using L-moments and Generalized extreme value(GEV) distribution according to change of the number of years for observed data. Through the comparative analysis for design rainfall induced by L-moments and GEV distribution, relationship between design rainfall and recorded year is provided.

• 한국습지학회지
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• 제13권3호
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• pp.499-514
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• 2011

전통적 수문빈도분석의 기본가정은 기후와 수문사상이 정상성이라는 것으로 즉, 분포형의 매개변수들이 시간에 따라 불변이라는 것이다. 댐, 제방, 운하, 교량 등 수공 관련 기간시설물을 계획하고 설계할 때는 과거 상황을 이해하고 미래에도 그 상황이 유지될 것이라는 것을 근거로 한다. 그러나 현실은 기본가정과는 달리 수문자료들은 비정상성을 지니고 있으며 수자원관리자들에 의해 항상 기간시설물을 계획하고 설계 할 때 비정상성을 다루고자 끊임없이 노력해 왔다. 본 논문에서는 비정상성 수문빈도분석기법을 소개하고, 조건부 Generalized Extreme Value(GEV) 분포를 이용하여 비정상성 빈도분석을 실시하였다. 본 논문에서는 6개 기상관측소지점의 24시간 연최고치 강우량을 대상으로 비정상성 빈도분석을 실시하였으며 최우도법(Maximum Likelihood)을 사용하여 GEV 분포형의 매개변수를 추정하였다. 그 결과 비정상성 GEV 분포가 확률 강우량을 산정하는데 있어 적합함을 확인 할 수 있었다. 또한 ENSO(El Nino Southern Oscillation)를 나타내는 지수인 SOI(Southern Oscillation Index)를 이용하여 기후변동 고려한 비정상성 빈도분석을 실시하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제46권3호
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• pp.31-42
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• 2004

This research seeks to derive the design rainfalls through the L-moment with the test of homogeneity, independence and outlier of data on annual maximum daily rainfall at 38 rainfall stations in Korea. To select the appropriate distribution of annual maximum daily rainfall data by the rainfall stations, Generalized Extreme Value (GEV), Generalized Logistic (GLO), Generalized Pareto (GPA), Generalized Normal (GNO) and Pearson Type 3 (PT3) probability distributions were applied and their aptness were judged using an L-moment ratio diagram and the Kolmogorov-Smirnov (K-S) test. Parameters of appropriate distributions were estimated from the observed and simulated annual maximum daily rainfall using Monte Carlo techniques. Design rainfalls were finally derived by GEV distribution, which was proved to be more appropriate than the other distributions.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권3호
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• pp.239-259
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• 2019

The transmuted generalized extreme value (TGEV) distribution was first introduced by Aryal and Tsokos (Nonlinear Analysis: Theory, Methods & Applications, 71, 401-407, 2009) and applied by Nascimento et al. (Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics, 45, 1847-1864, 2016). However, they did not give explicit expressions for all the moments, tail behaviour, quantiles, survival and risk functions and order statistics. The TGEV distribution is a more flexible model than the simple GEV distribution to model extreme or rare events because the right tail of the TGEV is heavier than the GEV. In addition the TGEV distribution can adjusted various forms of asymmetry. In this article, explicit expressions for these measures of the TGEV are obtained. The tail behavior and the survival and risk functions were determined for positive gamma, the moments for nonzero gamma and the moment generating function for zero gamma. The performance of the maximum likelihood estimators (MLEs) of the TGEV parameters were tested through a series of Monte Carlo simulation experiments. In addition, the model was used to fit three real data sets related to financial returns.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.137-149
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• 2015

본 논문에서는 비정상 극치 강수 자료에 대해 계층적 베이지안 모형을 적용하여 시간에 따른 모수의 변화를 추정하며, 미래 확률 강수량에 대한 극단값 분포를 예측하고 더 나아가 반환기간에 대한 경향과 예측 값을 얻고자 한다. 이전의 고전적 통계 방법을 통한 강수 자료의 모수 추정연구의 경우, 자료의 정상성 가정 하에 고정된 모수를 추정하는 방법으로, 최근 나타난 비정상 강수 사상과 같이 강수량이 가지는 분포의 모수적 변화가 예상되는 경우 해석상 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 모형의 관심모수에 시간에 따른 자기 상관 선형 회귀 함수를 적합한 계층적 베이지안 모형을 고려한다. 제안된 모형의 효율성을 확인하기 위해서 1973년부터 2011년까지 39년 동안의 우리나라 여러지역의 기상 관측소에서 관측된 일일 강우량 자료가 사용하여 대표적인 극단값 분포인 Generalized Extreme Value(GEV) 분포에 적합시키고, 계층적 베이지안 모형을 이용하여 이들 분포의 모수들에 자기상관 시간모형을 소개한 후 우리나라 여러지역에 대한 반환기간에 대한 시간에 따른 경향을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.537-537
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• 2015

In recent decades, the independence and identical distribution (iid) assumption for extreme events has been shown to be invalid in many cases because long-term climate variability resulting from phenomena such as the Pacific decadal variability and El Nino-Southern Oscillation may induce varying meteorological systems such as persistent wet years and dry years. Therefore, in the current study we propose a new parameter estimation method for probability distribution models to more accurately predict the magnitude of future extreme events when the iid assumption of probability distributions for large-scale climate variability is not adequate. The proposed parameter estimation is based on a metaheuristic approach and is derived from the objective function of the rth power probability-weighted sum of observations in increasing order. The combination of two distributions, gamma and generalized extreme value (GEV), was fitted to the GEV distribution in a simulation study. In addition, a case study examining the annual hourly maximum precipitation of all stations in South Korea was performed to evaluate the performance of the proposed approach. The results of the simulation study and case study indicate that the proposed metaheuristic parameter estimation method is an effective alternative for accurately selecting the rth power when the iid assumption of extreme hydrometeorological events is not valid for large-scale climate variability. The maximum likelihood estimate is more accurate with a low mixing probability, and the probability-weighted moment method is a moderately effective option.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.119-129
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• 2022

본 논문에서는 최근 경주와 포항에서 심각한 피해를 주며 발생한 지진의 규모를 과거자료에 근거한 통계적 분석방법을 통해 예측하고자 한다. 이를 위해, 조선시대 역사지진 자료중에서 연단위 밀집도가 상대적으로 높은 1392~1771년의 5년 블록 최대 규모 자료를 이용하였다. 이 자료를 기반으로 일반화 극단값(generalized extreme value) 확률분포에 기초한 극단값 이론을 이용하여 조선시대 재현기간별 지진 규모 예측 및 분석을 제시하고자 한다. 일반화 극단값 분포의 모수추정을 위해 최대가능도추정법(maximum likelihood estimation, MLE)과 L-적률추정법(L-moments estimation, LME)을 사용한다. 특히 본 논문에서는 일반화 극단값 분포가 이러한 역사지진 자료에 대한 적절한 분석 모형이 될 수 있음을 적합도 검정(goodness-of-fit test)을 통해 보인다.