회귀분석 방법을 이용한 서울지점 극치 수문량 산정 (Estimates Extreme Hydrologic Event at Seoul Using Regression Analyses)

서지정보

· 발행기관 : 한국방재학회
· 수록지 정보 : 한국방재학회논문집 / 12권 / 3호 / 263 ~ 270페이지
· 저자명 : 김광섭, 이기춘

초록

본 연구에서는 서울지점의 목표연도별(2020, 2030, 2040년) 재현기간에 따른 확률강수량을 산정하기 위하여 1973년부터2009년까지 지속시간 1시간 및 24시간에 대한 연 최대 강수량 자료를 사용하였다. Gumbel 분포를 이용해 빈도해석을 실시하였으며, 확률가중모멘트법을 사용하여 분포형의 위치매개변수와 축척매개변수를 산정하였다. 서울지점의 누적평균 극치강수량에대하여 선형회귀분석을 실시하는 방법과 한강유역에 속하는 14개 지점들의 누적평균 극치강수량에 대하여 Logistic 회귀분석을실시하는 방법을 이용해 각 방법에 따른 확률강수량을 정상성임을 가정하여 산정된 재현기간에 따른 확률강수량과 비교하였다.
선형회귀분석에 비해 Logistic 회귀분석의 결정계수가 더욱 높은 것으로 나타났고, 확률강수량의 경우, 선형회귀분석을 통한 확률강수량은 정상성에 비하여 매우 높게 나타남을 보였으나, Logistic 회귀분석에서 최대편차를 이용해 산정된 확률강수량의 경우 선형회귀분석에 비해 비교적 안정적인 증가를 보였다. 확률강수량 산정에 있어 정상성 가정에 기초한 전형적인 빈도해석과비교하였을 때, Logistic 회귀분석은 극치의 선형 증가 거동을 반영하면서도 선형회귀분석을 사용한 목표연도별 확률강우량 산정시 나타나는 지속적 선형 증가의 문제를 보완할 수 있을 것으로 판단된다.

영어초록

In this study, we estimated probable precipitation amounts at Seoul for the target year(2020, 2030, 2040 year) using the 1 and 24hour annual maximum precipitation data from 1973 through 2009. The Gumbel distribution was chosen and the probability weighted moment method was used to estimate model parameters. The behavior of the mean of extreme precipitation data, scale parameter, and location parameter amount using the linear regression and the logistic regression methods. The probable precipitation amount for the target years using the linear regression methods is much higher than that using a stationary frequency analysis.
The probable precipitation amount using the logistic regression showed stable increase but probable precipitation amounts was almost same for different target years since the behavior of logistic curve converges before 2040 year. In estimating probable precipitation, the logistic regression is able to reflect the increase behavior of hydrologic extreme reasonably while probable precipitation amounts for target years using a linear regression method have continuous increase.

참고자료

· 없음