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연간 최대해일고 변동의 일반화 극치분포 적용 연구
A Study on the Application of Generalized Extreme Value Distribution to the Variation of Annual Maximum Surge Heights 원문보기

한국해안·해양공학회논문집 = Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers, v.21 no.3, 2009년, pp.241 - 253  

권석재 (국토해양부 국립해양조사원 해양조사연구실) ,  박정수 (전남대학교 수학통계학부 정보통계학과) ,  이은일 (국토해양부 국립해양조사원 해양조사연구실)

초록
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기상변화로 인한 해일고의 장기간 변동성을 파악하기 위해 여수와 통영 조위관측소의 30년 이상의 해수면자료를 이용하여 해일고를 추출하고 연간 최대해일고의 변동경향 및 상위해일고의 기본특성 고찰과 연간최대해일고의 통계적 평가를 수행하였다. 선형회귀에 의한 연간 최대해일고의 증가율은 여수와 통영에서 각각 약 34.5 cm/34 yr와 33.6 cm/31 yr로 동해안 속초와 묵호에 비해 상대적으로 매우 높게 나타났다. 두 지역에서 최대해일고는 각각 71%와 68%가 태풍 시기에 관측되었으며, 해일고가 높을수록 태풍에 의한 영향이 컸던 것으로 나타났다. 최대 해일고에 대한 통계적 분석은 시간 경향을 고려한 일반화 극치분포를 이용하여 이뤄졌다. 또한 검블 분포도 고려하였는데, 어떤 분포가 더 적합한지를 결정하기 위하여 우도비 검정을 실시하였다. 미래에 대한 통계적 예측방법을 위하여 리턴레벨과 90% 신뢰구간을 제시하였다. 기후변화에 따른 해일고의 변동 특성에 대한 지속적인 분석 및 예측을 통해 강화된 태풍에 의한 해일피해를 경감할 필요가 있을 것이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study performs the investigation of a long-term variation of annual maximum surge heights(AMSH) and main characteristics of high surge events, and the statistical evaluation of the AMSH using sea level data at Yeosu and Tongyeong tidal stations over more than 30 years. It is found that the long...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이를 위해 여수와 통영 조위관측소의 각각 34년간(1974~2007)과 31년간(1977~2007)의 1시간 원시조위자료를 이용하여 해일고를 산정하고 이로부터 연간 최대해일고를 추출하여 변동경향 및 특성을 파악하고자 한다. 그리고 이러한 극값들에 일반화 극치분포를 적용하여 통계학적 가설 및 검정을 수행하고 신뢰구간에 따라 미래 연간 최대해일고의 범위를 예측하고자 한다.
  • 본 논문에서는 시간을 고려하지 않은 GEVD 모형에 바탕하여 리턴레벨 값 등을 구하고 미래 예측을 실시하였다. Table 5에서 각 리턴레벨 아래에 있는 괄호안의 값은 리턴레벨의 90% 신뢰구간으로서 프로파일 우도함수(profile-likelihood)를 사용한 신뢰구간이다.
  • kr)를 통해 1시간 조위관측 자료를 제공하고 있다. 본 연구는 지구온난화 영향으로 나타나는 국내 해일의 장기변동 특성을 조사하고 통계적으로 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 여수와 통영 조위관측소의 각각 34년간(1974~2007)과 31년간(1977~2007)의 1시간 원시조위자료를 이용하여 해일고를 산정하고 이로부터 연간 최대해일고를 추출하여 변동경향 및 특성을 파악하고자 한다.
  • 본 연구에서는 Quality Control(QC) 작업을 거쳐 산정되는 연간 최대해일고의 경향의 파악과 더불어 좀 더 다양하고 세부적인 통계학적 관점에서 합리적인 평가를 수행한 후 재현기간에 대한 확률적 추정치를 계산하는데 목적이 있다. 이러한 연구결과는 미래 온난화 환경에서 구조물 설계시 조석과 해일성분이 동시에 고려되어야 하는 극치해면의 예측을 위한 연구의 참고자료로 활용될 수 있다고 사료된다.
  • 해일고는 먼저 매월 관측된 1시간 간격의 해수면 자료를 10분 간격으로 내삽한 후 조화분석에 의해 계산된 천문조 예측값을 제거하여 산정하였다. 본 연구에서는 결측으로 인한 최대해일고 산정의 어려움을 보완하기 위해 월별로 조화분석을 수행하였으며 단기간이라도 결측이 있으면 해당 월은 분석대상에서 제외하였다. 월별 조화분석 시 사용한 분조의 개수는 약 35개이다.
  • 본 연구에서는 보다 정확도 높은 해일고의 추정을 위하여 Quality Control(QC) 작업을 거쳐 산정되는 연간 최대해일고의 경향의 파악과 더불어 좀 더 다양하고 세부적인 통계학적 관점에서 합리적인 평가를 수행한 후 재현기간에 대한 확률적 추정치를 계산하고자 하였다. QC 작업은 발생한 태풍 및 해일 시기에 대하여 디지털 조위자료와 검조기록지를 비교하고, 이와 동시에 조위관측소 부근 기상관측소의 기압과 풍속자료를 이용하여 해일고 추정 결과를 비교 검증하는 과정을 통해 이루어졌다.
  • 본 연구에서는 태풍강화 등의 기상변화로 인한 해일고의 장기간 변동성을 고찰하기 위해 여수 조위관측소의 34년간(1974~2007)의 1시간 원시조위자료와 통영 조위관측소의 31년간(1977~2007)의 1시간 원시조위자료를 이용하여 관측치와 천문조 추정치의 차이로 연간 최대해일고 및 상위해일고를 추출하여 변동경향 및 기본특성을 파악하였다.
  • 앞서 연간 최대해일고의 변동성과 특성에 대하여 주로 서술하였다. 이 절에서는 지난 34년 동안 여수와 31년 동안 통영의 매월 관측된 최대해일고의 상위 30위까지의 기록을 고찰하고자 한다. Table 1과 2는 각각 여수와 통영에 대해 연도와 상관없이 각각 지난 34년, 31년 동안 가장 높았던 해일고를 1위부터 30위까지 정리하여 상위해일고의 발생시기, 조석, 태풍의 영향, 풍속, 기압 자료를 함께 나타내었다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
단기적인 비조석 변화요인으로 무엇의 변화가 크게 작용하는가? 태풍, 온대성 저기압 등의 악 기상으로 인한 해일로 연안침수, 제반 시설물의 붕괴 등의 연안재해로 인명 및 재산피해가 빈번히 발생하고 있기 때문에 연안방재 차원에서 연안의 방호시설이나, 항만, 해안구조물의 설계에 있어 내습하는 이상해면 상승의 최대 규모를 적절히 평가할 필요가 있다. 해수면 변화의 원인은 조석자체의 변화와 비조석 변화로 구분할 수 있으며 단기적인 비조석 변화요인으로 태풍이나 저기압 발생시 대기압 변화와 바람에 의한 해수면 변화가 크게 작용한다(Morton et al., 2000; 강 등, 2008).
해수면 변화의 원인은 어떻게 구분할 수 있는가? 태풍, 온대성 저기압 등의 악 기상으로 인한 해일로 연안침수, 제반 시설물의 붕괴 등의 연안재해로 인명 및 재산피해가 빈번히 발생하고 있기 때문에 연안방재 차원에서 연안의 방호시설이나, 항만, 해안구조물의 설계에 있어 내습하는 이상해면 상승의 최대 규모를 적절히 평가할 필요가 있다. 해수면 변화의 원인은 조석자체의 변화와 비조석 변화로 구분할 수 있으며 단기적인 비조석 변화요인으로 태풍이나 저기압 발생시 대기압 변화와 바람에 의한 해수면 변화가 크게 작용한다(Morton et al., 2000; 강 등, 2008).
GEVD는 주로 무엇으로 이용되는가? 원래 자료의 분포 모양에 상관없이 자료의 극값(최대값, 최소값 등)들은 자료의 수가 충분할 경우 일반화 극치분포(GEVD, Generalized Extreme Value Distribution)를 따르게 된다. 일반화 극치분포는 최대강수량, 최대풍속, 보험회사의 최대손실액, 주식시장에서 최대손실지수, 환율의 최대등락, 강의 최고수위 등 극단적인 값에 대한 통계적 모형으로 널리 이용된다(Coles, 2001). 따라서 연간 최대해 일고의경우도연중최대값이므로 GEVD를적용할수있다.
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참고문헌 (17)

  1. 강주환, 박선중, 박민원 (2008). 서남해안의 해수면 상승과 해일고 증가 경향. 한국해안해양공학회지, 20(1), 14-24 

  2. 김한메울, 박정수 (2008). 일일 최고온도의 극값에 대한 통계적 경향분석. 자료분석학회지, 10(3). 1591-1601 

  3. 권석재, 문일주, 이은일 (2008). 속초와 묵호항의 연간 최대해일고의 장기간 변동성에 대한 고찰. 한국해안해양공학회지, 20(6), 564-574 

  4. 문일주 (2007). 기후변화에 따른 한반도 상륙 태풍강도 변화, 충남대학교 자연과학연구소 심포지엄 

  5. 백장선, 손영숙 역 (2006). 수리통계학, 제7판, 자유아카데미 

  6. 한국해양연구원 (2000). 해상·연안재해 대응기술 개발 

  7. Cleveland, W.S. (1979). Robust locally weighted regression and smoothing scatterplots, Journal of the American Statistical Association, 74, 829-836 

  8. Coles, S. (2001). An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Event, Springer 

  9. CRAN (2008). The Comprehensive R Archive Network, available at R program homepage, http://www.cran.r-project.org 

  10. Emanuel, K. (2005). Increasing destructiveness of tropical cyclones over the past 30 years, Nature, 436, 686-688 

  11. IPCC. (2007). Climate Change 2007. The physical science basis. Contribution of working group I to the fourth assessment report of the intergovernmental panel on climate change, Cambridge University Press 

  12. IPCC. (2007). Climate Change 2007. The physical science basis. Contribution of working group I to the fourth assessment report of the intergovernmental panel on climate change, Cambridge University Press 

  13. Morton, R.A., Ward, G.H. and White, W.A. (2000). Rates of sediment supply and sea-level rise in a large coastal lagoon. Marine Geology, 167, 261-284 

  14. Murray, M.T. (1964). Pol/PSMSL Tidal Analysis Software Kit(TASK Package). Proudman Oceanographic Laboratory 

  15. Park, J.S., Kim, H.M. and Lee, Y.S. (2009). Changes in maximum daily rainfall in South Korea, submitted manuscript 

  16. Webster, P.J., Holland, G.J., Curry, J.A. and Chang, H.R. (2005). Changes in tropical cyclone number, duration, and intensity, in warming environment, Science, 309, 1844-1846 

  17. Wilks, D.S. (1995). Statistical Methods in the Atmospheric Sciences, Academic Press, San Diego 

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