비정상성 강우빈도해석법에 의한 확률강우량의 평가 (Evaluation of Probability Rainfalls Estimated from Non-Stationary Rainfall Frequency Analysis)

서지정보

· 발행기관 : 한국수자원학회
· 수록지 정보 : 한국수자원학회 논문집 / 43권 / 2호 / 187 ~ 199페이지
· 저자명 : 이창환, 안재현, 김태웅

초록

본 연구는 최근에 개발된 비정상성 강우빈도해석법을 적용하여 추정한 확률강우량에 대한 적용성 및 신뢰성을 평가하였다. 이를 위하여 기상청 관할 강우관측소 중 자료의 증가 경향성이 유의한 4개 지점에 대하여 3가지 형태의 확률강우량을 산정하였다. 첫 번째 확률강우량은 1973-1997년의 관측자료를 가지고 일반적인 강우빈도해석을 적용하여 추정한 확률강우량(SPR1997)이고, 두 번째 확률강우량은 1973-2006년의 관측자료를 가지고 일반적인 강우빈도해석을 적용하여 추정한 확률강우량(SPR2006), 그리고 세 번째 확률강우량은 1973-1997년의 강우량 자료를 가지고 1997년을 현재시점이라 가정하여 2006년의 확률강우량을 비정상성 강우빈도해석법을 적용하여 추정한 확률강우량(NSPR2006)이다. 2006년을 목표연도라 가정하고, 확률강우량을 비교분석한 결과, 비정상성 강우빈도해석법에 의한 확률강우량(NSPR2006)이 정상성 확률강우량(SPR1997)에 비해 목표연도의 확률강우량에 대하여 적절한 값을 추정하는 것으로 나타났다. 본 연구는 또한 Bootstrap 기법을 이용한 신뢰구간을 비교하여 비정상성 확률강우량 추정에 적용되는 매개변수 추정법에 대한 평가를 수행하였다. 최우도법에 의한 신뢰구간 길이가 확률가중모멘트법에 의한 신뢰구간 길이보다 좁게 나타났으며, 이는 최우도법이 비정상성 강우빈도해석법에 적용되어 신뢰성 높은 확률강우량을 추정하는 것으로 판단된다.

영어초록

This study evaluated applicability and confidence of probability rainfalls estimated by the non-stationary rainfall frequency analysis which was recently developed. Using rainfall data at 4 sites which have an obvious increasing trend in observations, we estimated 3 type probability rainfalls; probability rainfalls from stationary rainfall frequency analysis using data from 1973-1997, probability rainfalls from stationary rainfall frequency analysis using data from 1973-2006, probability rainfalls from non-stationary rainfall frequency analysis assuming that the current year is 1997 and the target year is 2006. Based on the comparison of residuals from 3 probability rainfalls, the non-stationary rainfall frequency analysis provided more effective and well-directed estimates of probability rainfalls in the target year. Using Bootstrap resampling, this study also evaluated the parameter estimation methods for the non-stationary rainfall frequency analysis based on confidence intervals. The confidence interval length estimated by the maximum likelihood estimation (MLE) is narrower than the probability weighted moments (PWM). The results indicated that MLE provides more proper confidence than PWM for non-stationary probability rainfalls.

참고자료

· 없음