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수공구조물의 설계에 있어 가장 중요한 요소 중에 하나가 바로 확률강수량이다. 홍수량 등의 자료에 대한 실측자료가 부족한 현실에서 적절한 확률강수량을 산정하는 일은 매우 중요하며, 확률강수량을 산정함으로써 설계홍수량 및 설계홍수위 등을 결정하여 수공구조물의 설계에 반영할 수 있다. 이러한 강우량 자료의 빈도해석방법에는 크게 매개변수적 빈도해석방법(parametric frequency analysis)과 비매개변수적 빈도해석방법(Nonparametric frequency analysis)이 있으며, 최근에 들어 강우자료의 부족 등의 이유로 ...

수공구조물의 설계에 있어 가장 중요한 요소 중에 하나가 바로 확률강수량이다. 홍수량 등의 자료에 대한 실측자료가 부족한 현실에서 적절한 확률강수량을 산정하는 일은 매우 중요하며, 확률강수량을 산정함으로써 설계홍수량 및 설계홍수위 등을 결정하여 수공구조물의 설계에 반영할 수 있다. 이러한 강우량 자료의 빈도해석방법에는 크게 매개변수적 빈도해석방법(parametric frequency analysis)과 비매개변수적 빈도해석방법(Nonparametric frequency analysis)이 있으며, 최근에 들어 강우자료의 부족 등의 이유로 지역빈도해석(regional frequency analysis)이 주목받고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 지점빈도해석과 지역빈도해석을 모두 수행하여 확률강우량을 산정해 보고, 기존의 지역빈도해석에 핵밀도함수를 적용하여 확률 강우량을 산정해 비교?검토하였다. 서울 지점의 확률강수량을 산정하기 위해서 지점빈도해석은 기상청 관할 서울 기상대에서 관측한 1961년부터 2007년까지의 시간강수량 자료를 활용하였으며, 지역빈도해석의 대상 자료는 서울, 대관령, 춘천, 인천, 원주, 수원, 충주, 대전, 강화, 양평, 인제, 홍천, 제천, 보은, 보령, 영주의 16개 지점에서 관측 개시일부터 2007년까지의 시간강수량 자료를 활용하였다. 지역빈도해석을 위해 선정한 강우관측소들의 지속시간별 연최대 강수량은 L-moment 기법을 이용한 불일치성 및 이질성 검정에서 지역빈도해석에 이용할 수 있는 것으로 분석되었다. 매개변수적 지점빈도해석, 비매개변수적 지점빈도해석, L-moment 지역빈도해석 및 비매개변수적 지역빈도해석을 적용하여 산정한 확률강수량과 건교부(2000)에서 제시하고 있는 확률강수량을 비교한 결과는 그리 큰 차이는 발생하지 않는 것으로 나타났으며, L-moment 기법의 의한 지역빈도해석에 의해 산정된 확률강수량이 대체로 가장 크게 산정되었다. 따라서 본 연구에서 이용한 비매개변수적 지역빈도해석은 지점빈도해석에서 발생하는 자료의 부족에 따른 불확실성을 줄여주며, L-moment 기법과 같은 지역빈도해석에서 확률분포형을 가정함으로써 발생할 수 있는 문제점을 해결할 수 있는 좋은 방안이 될 수 있을 것으로 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Estimation of the probability precipitation is important precess for the design of hydrological projects. It is vary important to calculate the probability precipitation based on lacking of observed data like discharges. Therefore, design flood discharge and design flood level were determined by est...

Estimation of the probability precipitation is important precess for the design of hydrological projects. It is vary important to calculate the probability precipitation based on lacking of observed data like discharges. Therefore, design flood discharge and design flood level were determined by estimation of probability precipitation and reflected to the design of hydrological structure. The techniques to calculate the probability precipitation for the design of hydrological projects can be determined by the point frequency analysis and the regional frequency analysis. Also, The regional frequency analysis can supplement the lacking precipitation data. In this paper, there were calculated by parametric point frequency analysis, L-moment method and nonparametric regional frequency analysis. Also, there were compared to each of results. The data from Seoul station were collected and managed by the Meteorological Administration to achieve the point frequency analysis. Also, the data form 16 rainfall observatories were collected and managed for regional frequency analysis. Discordancy and heterogeneity measures verified the grouping precipitation observatories. The regional frequency analysis applies L-moment technique. and regional frequency analysis using variable kernel density function. There had not have a large differences compared to each probability precipitation. At the results, the regional frequency analysis of the variable kernel function can utilize for decision difficulty of suitable probability distribution in other methods. Also, it can solve the lacking of precipitation data.

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