기상변수를 이용한 일강우량 비정상성 빈도해석

• 영문명: Non-stationary Frequency Analysis of Daily Rainfall Depth Using Climate Variables
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 이옥정(Lee, Okjeong) 심인경(Sim, Inkyeong) 김상단(Kim, Sangdan)
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』 18권7호, 639~647쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2018.12.30

국문 초록

본 연구에서는 극한 일강우량을 대상으로 기상 변수가 포함된 비정상성 GEV 모형이 개발되었다. 이 때 GEV 분포의 매개변수 중 축적매개변수를 공변량의 함수로 적용하였다. 본 연구에서 선택된 기상변수들은 추후 기후변화 시나리오를 적용하기에 용이한 지표면 기온(Surface air temperature, SAT)과 이슬점 온도(Dew point temperature, DPT)이다. 기상청 지점 중 서울 지점 자료를 대상으로, 7월부터 8월까지(여름철)의 월 최대 일 강우량 시계열을 이용하여 분석을 수행하였다. GEV 분포의 축척 매개변수를 위한 최적 공변량(기온과 이슬점) 함수를 선택하기 위하여 다양한 모델을 구성하였으며, 구성된 모델 중 AIC(Akaike Information Criterion)가 가장 작은 모델을 최적 모델로 선정하였다. 분석 결과, AㆍSAT B t 모델이 최종적으로 선택되었다. 선택된 모델을 이용하여 기후변화 시나리오에 따른 확률강우량의 영향을 분석하였으며, 서울지점의 경우 미래 기온이 증가함에 따라 확률강우량이 증가할 가능성이 매우 높음을 살펴볼 수 있었다.

영문 초록

In this study, non-stationary GEV models with meteorological variables were developed for extreme daily rainfall depths. The scale parameter of the GEV distribution is regarded as a function of the covariate. The meteorological variables selected in this study were surface air temperature (SAT) and dew point temperature (DPT), which are suitable for future climate change scenarios. The data were collected from Seoul Station, and were analyzed using monthly maximum daily rainfall data from July and August (summer season). Various models were constructed to select the most appropriate covariate (SAT and DPT) function for the scale parameter of the GEV distribution, and the model with the minimum Akaike Information Criterion value was selected as the optimal model. As a result of the analysis, the model with AㆍSAT B t was selected. The selected model was used to analyze the effect of global warming on design rainfall depth. In the case of Seoul Station, it was shown that the design rainfall depth is very likely to increase as the future SAT increases.

목차

1. 서 론

2. 연구방법

3. 연구결과

4. 결 론

키워드

Non-stationary Frequency Analysis GEV Distribution Meteorological Variable Co-variate 비정상성빈도해석 GEV분포 기상변수 공변량