확률강우량 추정을 위한 확률분포함수의 매개변수 추정법에 대한 신뢰성 평가

• 영문명: Reliability Evaluation of Parameter Estimation Methods of Probability Density Function for Estimating Probability Rainfalls
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 한정우(Han, Jeong Woo) 권현한(Kwon, Hyun-Han) 김태웅(Kim, Tae-Woong)
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』 9권6호, 143~151쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2009.12.30

국문 초록

최근의 극한 수문사상은 홍수, 가뭄과 같은 심각한 재해를 발생시킨다. 많은 연구자들은 불확실한 미래의 확률강우량 및 유출량의 예측을 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 불확실성이 낮은 확률강우량의 산정을 위하여 매개변수 추정법을 평가하였다. 인천, 강릉, 광주, 부산, 추풍령 관측소를 연구 대상 관측소로 선정하여 자료를 수집하였고, ARMA모형을 이용하여 합성강우자료를 구축하였다. 본 연구에서는 극치강우사상에 적합한 것으로 알려진 Gumbel 분포와 GEV 분포모형에 대한 매개변수를 최우도법과 베이지안 추론방법을 사용하여 추정하였으며, Bootstrap 방법을 이용하여 확률강우량의 신뢰구간 길이를 추정하였다. 매개변수 추정 방법별 산정된 확률강우량의 신뢰구간 길이를 비교함으로서 불확실성이 낮은 확률강우량을 산정할 수 있는 매개변수 추정방법을 선정하였다.

영문 초록

Extreme hydrologic events cause serious disaster, such as flood and drought. Many researchers have an effort to estimate design rainfalls or discharges. This study evaluated parameter estimation methods to estimate probability rainfalls with low uncertainty which will be used in design rainfalls. This study collected rainfall data from Incheon, Gangnueng, Gwangju, Busan, and Chupungryong gage station, and generated synthetic rainfall data using ARMA model. This study employed the maximum likelihood method and the Bayesian inference method for estimating parameters of the Gumbel and GEV distribution. Using a bootstrap resampling method, this study estimated the confidence intervals of estimated probability rainfalls. Based on the comparison of the confidence intervals, this study recommended a proper parameter estimation method for estimating probability rainfalls which have a low uncertainty.

목차

1. 서 론

2. 강우자료

3. 재현기간별 확률강우량 산정 및 신뢰구간 추정

4. 결 론

감사의 글

참고문헌

키워드

확률강우량 불확실성 매개변수추정 probability rainfall uncertainty parameter estimation