수공구조물의 계획과 설계에 있어서 수문자료에 대한 적정분포형을 선정하는 것은 매우 중요하며, 선정된 분포함수가 실측자료의 통계학적 특성을 잘 나타내고 있는가를 검토하는 것은 필수적인 과제이다. 본 연구에서는 전국 22개 지점, 7개 지속기간의 강우자료에 대하여 2변수 및 3변수 gamma, 2변수 및 3변수 lognormal, Gumbel, 2변수 및 3변수 log-Gumbel, GEV, log-Pearson type III, 2변수 및 3변수 Weibull, 4변수 및 5변수 Wakeby 분포를 적용하여 모멘트법, 확률가중 모멘트법, 최우도법 등으로 각 분포형의 매개변수를 추정하고, 적합성 조건을 검사하였다. 각 매개변수 추정법에 의하여 추정된 매개변수를 이용하여 10,000번 모의 발생하여 분리효과를 검토한 결과 매개변수 적합성을 고려한 경우 모멘트법에서는 log-Pearson type III 분포, 확률가중 모멘트법에서는 log-Pearson type III와 GEV 분포, 최우도법에서는 GEV 분포가 분리효과를 가장 작게 나타냈으며, 2변수 분포형의 경우 모두 분리효과가 크게 나타났다.
우리 나라 주요 우량관측소 22개 지점의 매년 최대치 강우자료에 대하여 빈도해석을 실시하였다. 매개변수 추정방법은 모멘트법, 확률가중 모멘트법, 최우도법 등이며, 매개변수 적합성, 도시적 해석, 분리효과, 적합도 검정결과 GEV 분포가 우리 나라 강우자료에 대하여 가장 적합한 확률분포형으로 나타났다. 선정된 GEV 분포형을 모집단의 확률분포형으로 가정하여 재현기간별 확률강우량을 산정하므로써 지역적 해석을 실시하였으며, 정확도 있는 선형화 기법을 통해 회귀분석을 실시하여 확률강두강도식을 유도하였다. 본 연구에서 유도된 확률강우강도식은 실무차원에서 임의 지속기간의 재현기간별 확률강우량을 간편하게 구할 수 있을 것으로 판단된다.
This study is mainly conducted to derive the design drought rainfall by the consecutive duration using probability weighted moments with rainfall in the regional drought frequency analysis. It is anticipated to suggest optimal design drought rainfall of hydraulic structures for the water requirement and drought frequency of occurrence for the safety of water utilization through this study. Preferentially, this study was conducted to derive the optimal regionalization of the precipitation data that can be classified by the climatologically and geographically homogeneous regions all over the regions except Cheju and Ulreung islands in Korea. Five homogeneous regions in view of topographical and climatological aspects were accomplished by K-means clustering method. Using the L-moment ratio diagram and Kolmogorov-Smirnov test, generalized extreme value distribution was confirmed as the best fitting one among applied distributions. At-site and regional parameters of the generalized extreme value distribution were estimated by the method of L-moments. Design drought rainfalls using L-moments following the consecutive duration were derived by the at-site and regional analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. Relative root-mean-square error (RRMSE), relative bias (RBIAS) and relative reduction (RR) in RRMSE for the design drought rainfall derived by at-site and regional analysis in the observed an simulated data were computed and compared. In has shown that the regional frequency analysis procedure can substantially more reduce the RRMSE. RBIAS and RR in RRMSE than those of at-site analysis in the prediction of design drought rainfall. Consequently, optimal design drought rainfalls following the regions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis.
본 연구에서는 전국의 30년 이상의 강우관측기록을 보유하고 있는 기상청 산하 56개 강우관측소의 연 최대치 강우자료들로부터 확률분포형에 대하여 모멘트법, 최우추정법, 확률가중모멘트법을 이용하여 모수를 추정하고, 그 모수의 범위와 확률변수의 범위에 대한 적정성을 알아보았다. 적정성이 있는 모수를 대상으로 적합도 검정법인 x$^2$-검정, K-S검정, Cramer von Mises (CVM)검정, Probability Plot Correlation Coefficient (PPCC) 검정을 실시한 결과 중, 최근 연구에서 많이 이용되고 있고 표본자료의 크기가 작거나 왜곡된 자료일 경우에도 비교적 안정적인 결과를 얻을 수 있는 확률가중모멘트법과 상관계수에 의한 검정인 PPCC검정을 통과한 분포형을 우선적으로 적합도 평가 대상 분포형으로 선정하였다. 선정된 분포형을 대상으로 적합도 평가기준인 SLSC, MLL, AIC를 적용하여 적합도 평가를 실시하여 대표확률분포형 후보군을 추출하였다. 대표확률분포형 후보군으로 선정된 확률분포형에 대하여 resampling방법인 Jackknife기법을 적용하여 변동성을 파악하고, 변동성이 가장 작게 나타난 분포형을 그 지점의 대표확률분포형으로 결정하였다. 본 논문에서는 분석 결과의 분량을 감안하여 대표적으로 서울, 강릉, 대구, 전주, 부산 지점에 대해 작성하였으며, 확률강우량의 변동성이 가장 작은 확률분포형을 56개 지점의 각 지점 대표확률분포형으로 제시하였으며, Gumbel 분포(GUM)의 선정 비율이 지속기간 12시간, 24시간에 대해 각각 41 %, 32 %로 가장 높게 나타났다. 본 연구에서는 적합도 평가를 함에 있어서 객관적 정량화가 가능한 세 가지 기준과 Jackknife기법을 이용한 새로운 확률분포형 선정의 가능성을 제시하였다.
본 연구에서는 우리나라 강우에 대한 대표 확률분포형을 결정하고 결정된 대표 확률분포형에 의거하여 확률강우강도식을 유도한다. 빈도해석에 널리 사용되는 11개 분포형에 대하여 모멘트법과 최우추정법 및 확률가중모멘트법으로 모수를 추정하고, 적정성이 있는 모수를 대상으로 적합도 검정을 실시하여 지속기간별로 각 지점의 적정분포형을 구한다. 전 지역의 강우 동질성을 검정하는 방법으로 비모수적 검정방법인 Mann-Whitney 검정과 Kruskal-Walls 검정을 실시하여 우리나라 전역을 대표할 수 있는 대표 적정분포형을 구한다, 강우의 동질성 검정을 실시한 결과, 우리나라 전역을 대표할 수 있는 적정분포형을 선정할 수 없었으며, 12개 지속기간에 대하여 강우의 동질성이 있는 여러 개의 권역으로 구분하여 권역별 대표 확률분포형을 결정하였다. I,II,V 권역에서는 GEV 분포,III,IV 권역에서는 TypeIII 극차분포가 대표 적정분포형으로 선정되었으며, 이들 대표 적정분포형으로부터 얻어진 확률강우량을 이용하여 확률강우강도식을 유도하였다.
본 연구에서는 부산지방기상청 장기 강수량 자료(1973-2007)를 이용하여 부산지역 확률강수량 및 이에 따른 재현 기간을 산정하였다. 확률강수량 산정에 있어서 확률가중모멘트법을 이용하여 매개변수를 추정하였고, $x^2$ 및 PPCC 검정을 통해 적합성분석을 실시하였다. 분석결과 최적의 확률분포형으로 GLO 모형을 채택하였다. 또한 AWS 자료를 이용하여 부산지역 확률강수량 분포도를 작성하였다. 6시간 지속강수량에 있어서 245.2 mm의 강수량이 100년 마다 발생할 수 있으며, 280.6 mm가 200년에 한번 정도 나타날 수 있다. 확률강수량 분포도 결과 1시간 지속강수일 경우 동래구에서 높은 값을 가지며, 3시간 지속강수는 부산연안 전반에 걸쳐 높게 나타나고 있다. 6시간 지속강수량일 경우는 부산진과 양산일대에서 높은 값을 나타내며 12시간 지속강수의 경우 남동연안지역과 웅상 일대에서 높은 값을 보이는 특징이 나타났다.
본 연구에서는 우리나라 수위관측소들 중에서 관측 유량이 검증된 총 19개 유역을 선정하고 관측된 홍수량을 사용하여 적정 설계홍수량을 유도함으로써 우리나라의 설계홍수량 특성을 분석하였다. 대상유역별로 관측개시 년도에서부터 분석 시작년을 기준으로 1년씩 증가 시키는 점진적 구성 방식으로 연최대홍수량에 대한 빈도분석을 실시하기 위해, 변동특성을 이동평균법에 의해 분석하였다. 19개 대상유역에 대한 연최대홍수량 계열 구성기간별로 기본통치를 산정하고 독립성, 동질성 및 Outiler 검정을 실시하였다. Gumbel, Generalized Extreme Value, Generalized Logistic 및 Generalized Pareto 분포의 적합도 검정을 LH-모멘트비도와 Kolmogorov-Smirnov 검정에 의해 수행하였다. 적정 확률분포로 선정된 GEV 분포의 매개변수를 확률가중모멘트의 치수 변화에 의한 L, L1, L2, L3 및 L4-모멘트법에 의해 추정하고 대상유역 및 연최대홍수량 계열 구성 기간별 설계홍수량을 유도하였다. 본 연구에서 사용한 변동률 분석에 따라 최근 지구온난화에 따른 우리나라 기후 변화를 고려한 적절한 수리구조물의 설계 조건변경시기는 2002년 전후로 하여야 할 것이다.
본 연구에서는 한강의 주요 수위관측지점중 하나인 팔당댐 하류 고안지점의 과거 연최대 홍수위자료를 1994년 단면을 기준으로 홍수위를 환산하고 홍수 빈도해석을 통하여 확률홍수량을 산정하였다. 과거 홍수위자료에 대한 현 하상상태에서의 환산수위를 구하기 위해서 최근에 새롭게 확립된 수위-유량 관계곡선을 이용하였다. 기왕의 연최대 홍수량자료를 기본자료로 하여 수문해석에서 많이 이용되고 있는 10개의 확률분포형을 가지고, 확률가중 모멘트법에 의해 매개변수를 추정하고, 적합도 검정을 한 결과 gamma-2, gamma-3 분포형이 최적분포형인 것으로 나타났으며, 빈도해석을 통해 재현기간별로 확률홍수량 및 확률홍수위를 산정하였다. 또한, 결측된 자료를 보완하기 위하여 과거 홍수정보를 이용하는 기법을 사용하여 기왕의 홍수량에 대한 빈도해석을 실시하여 확률분포형에 의한 산정값과 비교하였다.
연안 및 항만구조물의 설계에서 심해 설계파는 매우 중요한 환경인자이다. 특히, 심해설계파고의 분포 정보는 최근 부각되고 있는 신뢰성 설계에 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 한국해양연구원(2003)에서 제시한 1979년부터 1998년까지의 한국연안 67개 지점의 16방향별 최대 유의파 산출자료를 이용하여 극치분포 분석을 수행하였다. 특성분석에 사용된 극치분포함수는 Weibull, Gumbel, Log-Pearson Type-III, Lognormal 분포이며, 각 분포함수의 매개변수는 모멘트법, 최우도법 그리고 확률가중모멘트법으로 추정하였다. 또한, 극치분포함수의 적합성은 95% 신뢰도 수준으로 $\chi$$^2$및 K-S 검정을 실시하였다. 그 결과, 한국연안의 심해 설계파고는 Gumbel 분포형이 가장 적합한 모형으로 파악되었으며, 최적 추정된 매개변수 및 재현기간 50년에 대한 심해 설계파고 정보를 제시하였다.
Probability plotting positions are popular and used as the basis for distribution fitting and for inspecting the quality of the fit because of its simplicity. The plotting positions that lead to excellent approximation to the mean of the order statistics should be used if the objective of the fitting is to estimate quantiles. Since the mean depends on the sample size and is not amenable for simple to use closed form solution, many plotting positions have been presented in the literature, including a new plotting position that is derived based on the weighted least-squares method. In this study, the accuracy of using the new plotting position to fit the Gumbel distribution for estimating quantiles is assessed. Also, plotting positions derived by fitting the mean of the order statistics for all ranks is proposed, and an approximation to the covariance of the order statistics for the Gumbel (and Weibull) variate is given. Relative bias and root-mean-square-error of the estimated quantiles by using the proposed plotting position are shown. The use of the proposed plotting position to estimate the quantiles of annual maximum wind speed is illustrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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