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추계학적 점 강우모형을 이용한 일강우량의 시간적 분해 (Temporal Disaggregation of Daily Rainfall data using Stochastic Point Rainfall Model)

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최초등록일 2025.04.18 최종저작일 2018.02
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추계학적 점 강우모형을 이용한 일강우량의 시간적 분해
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국방재학회
    · 수록지 정보 : 한국방재학회논문집 / 18권 / 2호 / 493 ~ 503페이지
    · 저자명 : 이정훈, 김상단

    초록

    본 연구는 추계학적 점 강우 모형을 활용한 미래 일강우량의 시간적 분해를 위한 기반연구이다. 이를 위해 3-변수 혼합 지수분포를 적용한 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model을 이용한 일강우 분해 방법론이 제안되며 국내 주요 연안도시 중 부산과 목포지점을 대상으로 성능평가가 수행된다. 강우의 평균뿐 아니라 무강우확률 등의 확률 통계치를 재현하기 위해 새롭게 매개변수가 추정되었으며 이는 선행연구에 비해 대폭 개선된 모델 성능을 보여주었다. 개선된 모델을 이용하여 장기간의 합성시계열을 생성하고 이를 기반으로 구축된 데이터베이스를 활용하여 목표로 하는 일강우량에 대응하는 최적 합성시계열을 선택하는 방법을 통해 강우 분해가 수행된다. 강우 분해 결과는 건기와 우기로 구분하여 분석하였으며 주요 통계치를 합리적으로 재현하였다. 강우 분해 결과를 바탕으로 지속시간별 확률강우량을 산정하였으며 선행연구에 비해 극한 강우량의 모의성능이 개선 된 것을 확인할 수 있다. 연구적용지역을 확대하여 제시된 방법론의 적용성을 검증한다면 미래 일 강우량의 시간적 분해에도 활용가능 할 것으로 예상된다.

    영어초록

    This paper presented a base study for temporal disaggregation of future daily rainfall that uses a stochastic point rainfall model.
    For this purpose, a methodology of daily rainfall disaggregation using Neyman-Scott Rectangular Pulse Model with 3-Parameter Mixed Exponential Distribution(NSRPM3) is proposed, and performance evaluation is carried out for Busan and Mokpo branches of major coastal cities in Korea. The NSRPM3 parameter was newly estimated to reproduce the probability statistics such as rainfall averages as well as probability of zero depth, which showed significantly improved model performance compared to previous studies.
    The temporal disaggregation of daily rainfall data is performed by constructing a database of long term synthetic time series generated by the improved NSRPM3. The database is used to search for the optimum synthetic time series corresponding to the target daily rainfall, and the rainfall disaggregation is completed through the adjusting procedure. The results of rainfall disaggregation were analyzed by dry season and wet season, and the required statistics were reasonably reproduced. Based on the results of the rainfall disaggregation, the probabilistic rainfall by duration was estimated and it was confirmed that the model performance for the extreme value was improved when compared with the previous studies. It is expected that it can be applied to the temporal disaggregation of the future daily rainfall if the applicability of the proposed methodology is verified by expanding the study area.

    참고자료

    · 없음
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