r차 순서 통계량을 이용한 일반화 극단값 분포 및 4-모수 카파 분포의 일 최고 기온 분석 (Analysis of maximum temperature using generalized extreme value distribution and four parameter kappa distribution for r-largest order statistics)

서지정보

· 발행기관 : 한국데이터정보과학회
· 수록지 정보 : 한국데이터정보과학회지 / 34권 / 5호 / 711 ~ 724페이지
· 저자명 : 신이레, 박은식

초록

극한 기후의 T년 재현 수준을 정확하게 추정하는 것은 재난 대응 및 미래 기후 예측에 중요한 요소이다. 재현 수준의 정확도를 높이기 위해서는 극단 자료의 변동성을 포착하는 것이 중요하다. 블록 최댓값뿐 아니라 r차 순서 통계량을 고려하면 모형의 적합도를 높이고, 추정치의 불확실성을 낮추는 데 유용하다. 본 연구에서는 서울특별시와 6대 광역시 (인천, 대전, 대구, 울산, 광주, 부산)의 일 최고 기온에 대해 r차 순서 일반화 극단값 분포 (rGEVD)와 r차 순서 4-모수 카파분포 (rK4D)를 적합 시켰다. 지점별로 모수 추정 및 적합도 검정을 수행하고, 연 일 최대 기온에 대한 100년, 200년 재현 수준을 추정하였다. r차 순서 극단분포를 고려하는 경우, 과소추정된 극단 모형에 대한 적합도를 높이는데 유용한 것으로 나타났다. 특히, rK4D는 rGEVD에 비해 극단 자료의 최댓값 및 위쪽 꼬리 부분을 포착하는데 유연한 것으로 나타났다. r차 순서 극단분포는 기후학, 수문학을 포함한 여러 연구 분야에서 극단값 분석을 하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.

영어초록

Accurate estimation of T-year return levels of extreme climate are important for disaster response and the projection of future climate. To improve the accuracy of return levels, it is important to capture the variability of extreme observations. Considering not only the block maxima but also the r-order statistics is useful to improve the model fit and to reduce the uncertainty of the estimates. In this study, we fitted a generalized extreme value distribution for the r-largest order statistics (rGEVD) and a four-parameter kappa distribution for the r-largest order statistics (rK4D) to analyze daily maximum temperatures in Seoul and six other metropolitan cities (Incheon, Daejeon, Daegu, Ulsan, Gwangju, and Busan). Parameter estimation and goodness-of-fit tests were performed at each location. Also, 100 and 200-year return levels for daily maximum temperatures were estimated. Consideration of extreme value distributions for the r-largest order statistics improved the fit of underestimated extreme value distributions. In particular, rK4D was found to be more flexible when capturing the maximum and upper tail of extreme observations compared to rGEVD. We expect that extreme value distributions for the r-largest order statistics will be useful in analyzing extreme values in many research areas, including climatology and hydrology.

참고자료

· 없음