본 연구는 강우의 자료년수가 부족하거나 미계측 지점에서의 확률강우량 산정을 위하여 확률분포 모수선도를 제시하는 것으로, 30년 이상의 강우기록을 보유한 기상청 산하 58개 강우관측지점에서 12개 지속기간에 대한 연최대치 강우자료를 대상으로 빈도해석을 실시하여 대표확률분포형을 선정하였다. 지점 및 지속기간별로 L-모멘트법을 이용하여 대표확률분포형의 위치, 규모, 형상모수를 계산하고, Kriging방법으로 이를 도시하여 확률분포 모수선도를 작성하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전국 58개 지점에 대한 강우분석 결과, 적용한 16개 분포형 중에서 GEV 분포형의 적합도가 가장 우수한 것으로 나타났으며, 둘째, GEV 분포형의 모수를 이용한 지속기간별 확률분포 모수선도를 제시하여 확률강우량을 산정하였다. 셋째, 확률분포 모수선도를 이용한 확률강우량과 기존 연구결과와는 큰 차이가 발생하지 않았다. 넷째, 확률분포 모수선도의 결과를 이용하여 미계측 지점에서의 확률강우량을 재현기간의 제약없이 쉽게 산정할 수 있다.
본 연구는 강우의 자료년수가 부족하거나 미계측 지점에서의 확률강우량 산정을 위하여 확률분포 모수선도를 제시하는 것으로, 30년 이상의 강우기록을 보유한 기상청 산하 58개 강우관측지점에서 12개 지속기간에 대한 연최대치 강우자료를 대상으로 빈도해석을 실시하여 대표확률분포형을 선정하였다. 지점 및 지속기간별로 L-모멘트법을 이용하여 대표확률분포형의 위치, 규모, 형상모수를 계산하고, Kriging방법으로 이를 도시하여 확률분포 모수선도를 작성하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전국 58개 지점에 대한 강우분석 결과, 적용한 16개 분포형 중에서 GEV 분포형의 적합도가 가장 우수한 것으로 나타났으며, 둘째, GEV 분포형의 모수를 이용한 지속기간별 확률분포 모수선도를 제시하여 확률강우량을 산정하였다. 셋째, 확률분포 모수선도를 이용한 확률강우량과 기존 연구결과와는 큰 차이가 발생하지 않았다. 넷째, 확률분포 모수선도의 결과를 이용하여 미계측 지점에서의 확률강우량을 재현기간의 제약없이 쉽게 산정할 수 있다.
The objective of this study is to produce a probability distribution parameter map for evaluation of probable rainfall quantile in ungauged site. The rainfall data used in this study are annual maximum rainfalls at 58 stations during the period of more than 30 years for 12 durations. The 16 probabil...
The objective of this study is to produce a probability distribution parameter map for evaluation of probable rainfall quantile in ungauged site. The rainfall data used in this study are annual maximum rainfalls at 58 stations during the period of more than 30 years for 12 durations. The 16 probability distributions which have been widely used in hydrologic frequency analysis are applied to the basic data and to determine the representative appropriate distribution. The location, scale, and shape parameters of the representative appropriate distribution for each station and each duration are calculated using L-moments method. These parameters are contoured using spatial interpolation, based on the geostatistical method of Kriging to produce parameter maps that depict the spatial variation and magnitude of each parameter. The results of this study are as followings; (1) The GEV distribution is determined as the representative probability distribution in Korea. (2) The parameters for any location in Korea can be estimated using the parameter maps and the rainfall quantile is obtained from GEV distribution equation using parameter about the selected rainfall duration. (3) Comparative analysis of the results shows that the probable rainfall quantiles by the parameter maps are little different from those existing researches. (4) In the result by probability distribution parameter map, rainfall quantile is better easy to evaluate in ungaged site without restriction of return period.
The objective of this study is to produce a probability distribution parameter map for evaluation of probable rainfall quantile in ungauged site. The rainfall data used in this study are annual maximum rainfalls at 58 stations during the period of more than 30 years for 12 durations. The 16 probability distributions which have been widely used in hydrologic frequency analysis are applied to the basic data and to determine the representative appropriate distribution. The location, scale, and shape parameters of the representative appropriate distribution for each station and each duration are calculated using L-moments method. These parameters are contoured using spatial interpolation, based on the geostatistical method of Kriging to produce parameter maps that depict the spatial variation and magnitude of each parameter. The results of this study are as followings; (1) The GEV distribution is determined as the representative probability distribution in Korea. (2) The parameters for any location in Korea can be estimated using the parameter maps and the rainfall quantile is obtained from GEV distribution equation using parameter about the selected rainfall duration. (3) Comparative analysis of the results shows that the probable rainfall quantiles by the parameter maps are little different from those existing researches. (4) In the result by probability distribution parameter map, rainfall quantile is better easy to evaluate in ungaged site without restriction of return period.
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