영국에서는 지역구분이 필요없고 상대적으로 긴 재현기간에 대해서도 안정적인 확률강우량 추정이 가능한 FORGEX (Focused Rainfall Growth Extension) 기법을 개발하여 강우자료의 지역빈도해석을 수행하고 있으며, 지역빈도해석에 적합한 모집단 성장곡선으로부터 네트워크 최대값(network maximum, netmax) 자료의 분포위치를 고려하기 위하여 영국 강우자료를 이용한 공간상관식(ln $N_e$)을 유도하였다. 이런 이유로 영국에서 개발된 공간상관식을 우리나라에 적용할 경우 부정확한 확률강우량을 산정하는 문제점이 발생한다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 우리나라 기상청 산하 유인관측소 지점 중 30년 이상의 긴 강우자료를 보유한 64개 지점의 강우자료를 이용하여 공간상관식을 유도하였다. 지점 간의 합리적인 비교를 위해 1973년부터 2014까지를 기준기간(reference period)으로 정하였고, 강우지속시간, 지점 수, 네트워크 면적 등 3가지 변수를 고려하여 공간상관식을 유도하였다. 유도된 공간상관식을 FORGEX 기법에 적용하여 지역빈도해석을 수행하였고, 기존의 영국식을 이용하여 산정한 확률강우량 값과 비교 분석하였다. 그 결과 우리나라 강우자료를 이용하여 새롭게 유도한 공간상관식은 기존의 영국식 보다 정확한 것으로 나타났고, 이를 FORGEX 기법에 적용한 결과 영국 공간상관식은 새롭게 개발한 공간상관식보다 확률강우량을 과소 추정하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 기존 FORGEX 기법에서 내포하고 있는 부정확성을 보완할 수 있고, 긴 재현기간에 대한 확률강우량을 보다 정확하게 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
영국에서는 지역구분이 필요없고 상대적으로 긴 재현기간에 대해서도 안정적인 확률강우량 추정이 가능한 FORGEX (Focused Rainfall Growth Extension) 기법을 개발하여 강우자료의 지역빈도해석을 수행하고 있으며, 지역빈도해석에 적합한 모집단 성장곡선으로부터 네트워크 최대값(network maximum, netmax) 자료의 분포위치를 고려하기 위하여 영국 강우자료를 이용한 공간상관식(ln $N_e$)을 유도하였다. 이런 이유로 영국에서 개발된 공간상관식을 우리나라에 적용할 경우 부정확한 확률강우량을 산정하는 문제점이 발생한다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 우리나라 기상청 산하 유인관측소 지점 중 30년 이상의 긴 강우자료를 보유한 64개 지점의 강우자료를 이용하여 공간상관식을 유도하였다. 지점 간의 합리적인 비교를 위해 1973년부터 2014까지를 기준기간(reference period)으로 정하였고, 강우지속시간, 지점 수, 네트워크 면적 등 3가지 변수를 고려하여 공간상관식을 유도하였다. 유도된 공간상관식을 FORGEX 기법에 적용하여 지역빈도해석을 수행하였고, 기존의 영국식을 이용하여 산정한 확률강우량 값과 비교 분석하였다. 그 결과 우리나라 강우자료를 이용하여 새롭게 유도한 공간상관식은 기존의 영국식 보다 정확한 것으로 나타났고, 이를 FORGEX 기법에 적용한 결과 영국 공간상관식은 새롭게 개발한 공간상관식보다 확률강우량을 과소 추정하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 기존 FORGEX 기법에서 내포하고 있는 부정확성을 보완할 수 있고, 긴 재현기간에 대한 확률강우량을 보다 정확하게 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
The FORGEX (Focused Rainfall Growth Extension) method was developed to estimate rainfall quantiles in the United Kingdom. This method does not need any regional grouping and can estimate rainfall quantiles with relatively long return period. The spatial dependence formula (ln $N_e$) was d...
The FORGEX (Focused Rainfall Growth Extension) method was developed to estimate rainfall quantiles in the United Kingdom. This method does not need any regional grouping and can estimate rainfall quantiles with relatively long return period. The spatial dependence formula (ln $N_e$) was derived to consider the distance from growth curve of proper population to the distributed network maximum (netmax) data using the UK rainfall data. For this reason, there is an inaccurate problem in rainfall quantiles when this formula is applied in Korea. In this study, the new formula was derived in order to improve such shortcomings using rainfall data of 64 sites from the Korea Meteorological Administration (KMA). A 42-year period (1973~2014) was taken as the reference period from rainfall data, then the formula was derived using three parameters such as rainfall duration, number of site, area of network. Then the new formula was applied to the FORGEX method for regional rainfall frequency analysis. In addition, rainfall quantiles were compared with those from the UK formula. As a result, the new formula shows more accurate results than the UK formula, in which the FORGEX method by the UK formula underestimates rainfall quantiles. Finally, the new improved formula may estimate accurate rainfall quantiles for long return period.
The FORGEX (Focused Rainfall Growth Extension) method was developed to estimate rainfall quantiles in the United Kingdom. This method does not need any regional grouping and can estimate rainfall quantiles with relatively long return period. The spatial dependence formula (ln $N_e$) was derived to consider the distance from growth curve of proper population to the distributed network maximum (netmax) data using the UK rainfall data. For this reason, there is an inaccurate problem in rainfall quantiles when this formula is applied in Korea. In this study, the new formula was derived in order to improve such shortcomings using rainfall data of 64 sites from the Korea Meteorological Administration (KMA). A 42-year period (1973~2014) was taken as the reference period from rainfall data, then the formula was derived using three parameters such as rainfall duration, number of site, area of network. Then the new formula was applied to the FORGEX method for regional rainfall frequency analysis. In addition, rainfall quantiles were compared with those from the UK formula. As a result, the new formula shows more accurate results than the UK formula, in which the FORGEX method by the UK formula underestimates rainfall quantiles. Finally, the new improved formula may estimate accurate rainfall quantiles for long return period.
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가설 설정
각 지점별 강우자료는 기준기간(reference period)인 1973년부터 2014년까지의 지속기간 24, 48, 96, 192시간에 대한 연 최대 강우자료를 추출하여 표준화 작업을 진행하였고, 30년 이상의 강우자료를 보유하고 있는 64개소를 대상지점으로 선정하여 네트워크를 2p(p = 1∼6)으로 확장해 나갔다. 각 지점을 GEV 분포로 가정하고 PWM 기법을 적용하여 매개변수를 산정하였다. 네트워크 별로 표준화된 강우자료를 바탕으로 각 해마다 최대값을 추출한 후 산술평균에 의해 지역화된 모멘트 값인 #을 산정한다.
제안 방법
료의 표준화 후 자료를 오름차순으로 정리하고 Gringorten (1963)이 제안한 Eq. (2)의 도시위치공식을 이용하여 Gumbel 확률지 상에 pooled points와 netmax 자료를 도시한다.
FORGEX 기법을 이용하여 우리나라 기상청 64개 지점을 대상으로 지속시간 1, 2, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 24, 48시간에 대한 100, 200, 500, 1000년의 재현기간별 확률강우량을 산정하였다. 또한, 영국수문자료에 의해 만들어진 기존의 2-변수, 3-변수의 lnNe 식과 우리나라 수문자료에 의해 만들어진 새로운 2-변수, 3-변수의 lnNe식을 FORGEX 기법에 적용하여 산정된 확률강우량 값을 비교하였다.
본 연구에서는 FORGEX 기법의 지역빈도해석을 수행하여 100, 200, 500, 1000년의 긴 재현기간에 대한 확률강우량을 산정하였다. 기존 영국의 수문자료로부터 유도된 공간상관식을 우리나라에 적용할 경우 발생할 수 있는 부정확성 문제를 보완하기 위해 우리나라 기상청 산하 64개소의 유인관측소 수문자료를 이용하여 공간상관식을 새롭게 유도하였다. FORGEX 기법에서 Gumbel 확률지 상에서 도시하는 pooled points와 netmax를 y-slice 방법에서 구간별로 성장곡선을 유도하는 단점을 보완하고자 새로운 회귀식을 사용하여 확률강우량을 산정하였고, 이를 기존 영국식을 이용한 결과와 비교·분석을 실시하였다.
FORGEX 기법의 가장 큰 특징 중 하나는 기존의 지역빈도해석에서 수행하는 지역구분의 절차를 구하고자 하는 대상지점을 중심으로 단계적인 네트워크를 구성하는 것으로 대신한다. 대상지점이 포함된 유역 내 강우 관측소들을 단계적인 네트워크를 통해 지역화한다. 이는 기존 지역빈도해석에서 지역 경계에 위치한 지점에서 나타나는 단점(지리적으로 인접해 있지만 서로 다른 지역으로 구분되어 상이한 확률강우량을 산정)을 극복할 수 있다는 장점이 있다.
FORGEX 기법을 이용하여 우리나라 기상청 64개 지점을 대상으로 지속시간 1, 2, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 24, 48시간에 대한 100, 200, 500, 1000년의 재현기간별 확률강우량을 산정하였다. 또한, 영국수문자료에 의해 만들어진 기존의 2-변수, 3-변수의 lnNe 식과 우리나라 수문자료에 의해 만들어진 새로운 2-변수, 3-변수의 lnNe식을 FORGEX 기법에 적용하여 산정된 확률강우량 값을 비교하였다. FORGEX 방법은 구성된 네트워크에서의 pooled points와 netmax 값을 회귀하여 성장곡선을 유도한다.
본 연구에서는 FORGEX 기법의 지역빈도해석을 수행하여 100, 200, 500, 1000년의 긴 재현기간에 대한 확률강우량을 산정하였다. 기존 영국의 수문자료로부터 유도된 공간상관식을 우리나라에 적용할 경우 발생할 수 있는 부정확성 문제를 보완하기 위해 우리나라 기상청 산하 64개소의 유인관측소 수문자료를 이용하여 공간상관식을 새롭게 유도하였다.
본 연구에서는 우리나라 기상청 산하 유인관측소 64개소의 강우자료를 이용하여 새로운 공간상관식을 유도하였고, 앞서 언급한 64개의 강우관측지점을 대상으로 1961년부터 2014년까지의 강우자료를 사용하여 FORGEX 기법의 지역 빈도해석을 수행하였다.
3에서 x축과 y축은 Gumbel Reduced Variate와 표준화된 강우량(Standardised rainfall)을 의미하며, 이를 이용하여 성장곡선을 유도할 수 있다. 서울지점의 지속시간 24시간, 48시간 강우량을 사용하여 pooled points와 netmex의 값을 Gumbel 확률지 상에 도시하고, 이를 회귀하여 나타낸 성장곡선은 Fig. 3과 같으며, 본 연구에서는 기존 영국의 2-변수, 3-변수 공간상관식(lnNe )과 우리나라 2-변수, 3-변수 lnNe 식을 적용하여 성장곡선을 유도하였다. 성장곡선을 이용하여 해당하는 재현기간에 대한 Standardised rainfall 값을 구할 수 있으며, 이를 지점의 해당 지속시간의 중앙값(RMED)을 곱하여 확률강우량을 산정할 수 있다.
(15)의 형태를 갖는 성장곡선을 유도하고, 각 지속시간의 중앙값을 곱함으로써 확률강우량을 산정할 수 있다. 앞서 언급한 우리나라 기상청 64개 강우관측지점을 대상으로 FORGEX 기법을 이용하여 확률강우량을 산정하였고, RMSE 값이 가장 작게 나타난 KOR3 식에 대한 UK2, UK3, KOR2식의 상대적인 차이를 구하고 이를 평균한 값을 Table 3에 정리하였다. 재현기간 100년 일 때, UK2 식은 -1.
본 연구에서는 우리나라 강우 및 지형조건을 고려한 새로운 공간상관식을 유도하였고, 이를 FORGEX 기법에 적용하여 지역빈도해석을 수행하여 확률강우량을 산정하였다. 우리나라 기상청 관측소 중 30년 이상의 자료를 보유하고 있는 64개 지점을 대상으로 확률강우량을 산정하였고, 기존의 영국식과 새롭게 유도된 공간상관식을 이용하여 산정한 결과는 네 개의 재현기간(100, 200, 500, 1000년)으로 구분하여 비교･분석을 실시하였다.
식은 netmax 자료를 Gumbel 확률지 상에 도시할 때 사용하는데, 이는 영국의 수문자료로부터 유도된 공간상관식으로 우리나라의 강우자료 특성이 반영되지 않는다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 우리나라 강우자료의 특성을 고려한 공간상관식을 유도하였다. 기존의 영국식과 비교한 결과 본 연구에서 유도한 공간상관식이 보다 정확한 것으로 나타났으며, 2-변수 보다는 3-변수의 lnNe식이 가장 좋은 결과를 보였다.
대상 데이터
각 지점별 강우자료는 기준기간(reference period)인 1973년부터 2014년까지의 지속기간 24, 48, 96, 192시간에 대한 연 최대 강우자료를 추출하여 표준화 작업을 진행하였고, 30년 이상의 강우자료를 보유하고 있는 64개소를 대상지점으로 선정하여 네트워크를 2p(p = 1∼6)으로 확장해 나갔다.
우리나라 강우자료를 바탕으로 새로운 lnNe식을 산정하기 위하여 기상청 산하 유인관측소 78개소의 강우자료 및 지점자료를 사용하였다. 각 지점별 강우자료는 기준기간(reference period)인 1973년부터 2014년까지의 지속기간 24, 48, 96, 192시간에 대한 연 최대 강우자료를 추출하여 표준화 작업을 진행하였고, 30년 이상의 강우자료를 보유하고 있는 64개소를 대상지점으로 선정하여 네트워크를 2p(p = 1∼6)으로 확장해 나갔다.
데이터처리
FORGEX 기법에서 Gumbel 확률지 상에서 도시하는 pooled points와 netmax를 y-slice 방법에서 구간별로 성장곡선을 유도하는 단점을 보완하고자 새로운 회귀식을 사용하여 확률강우량을 산정하였고, 이를 기존 영국식을 이용한 결과와 비교·분석을 실시하였다.
이론/모형
lnNe식을 산정하기 위하여 지점자료들의 표준화 작업을 최우선으로 진행해야 하는데(Dales and Reed, 1989), 이를 위해 강우자료의 평균(RBAR, Mean of annual maxima)을 이용하여 표준화 작업을 진행한다. 표준화된 자료를 바탕으로 PWM 기법을 이용하여 매개변수를 지점별로 구한다.
이는 기존 지역빈도해석에서 지역 경계에 위치한 지점에서 나타나는 단점(지리적으로 인접해 있지만 서로 다른 지역으로 구분되어 상이한 확률강우량을 산정)을 극복할 수 있다는 장점이 있다. 각 네트워크 내에서 중앙값으로 표준화된 강우자료는 y-slice 방법을 이용하여 Gumbel 확률지에 도시하고, 공간적인 상관성을 고려한 netmax 값은 lnNe 만큼 오른쪽으로 이동하여 성장곡선을 유도함으로써 재현기간에 대한 확률강우량을 추정하게 된다. 짧은 재현기간은 작은 네트워크 자료를 필요로 하지만 긴 재현기간에 대해서는 큰 네트워크에서 수집한 자료를 바탕으로 성장곡선을 유도하게 된다.
네트워크의 확장은 대상지점을 중심으로 인접지점에 대한 표준화된 강우자료를 추가함으로써 이루어진다. 네트워크 확장 시 표준화된 연 최대 자료를 적절하게 지역화하여 도시하기 위해 NERC (1975)에서 제안한 y-절편법(y-slice method) 을 사용한다. y-절편법은 Gumbel reduced variate의 구간을 정해 그 구간 내에 포함되는 표준화된 연 최대 강우 자료들을 하나의 집단으로 구성하는 방법으로, 이 방법에 의해 Gumbel 확률지 상에 도시된 점들을 pooled points라고 한다.
본 연구에서는 우리나라 강우 및 지형조건을 고려한 새로운 공간상관식을 유도하였고, 이를 FORGEX 기법에 적용하여 지역빈도해석을 수행하여 확률강우량을 산정하였다. 우리나라 기상청 관측소 중 30년 이상의 자료를 보유하고 있는 64개 지점을 대상으로 확률강우량을 산정하였고, 기존의 영국식과 새롭게 유도된 공간상관식을 이용하여 산정한 결과는 네 개의 재현기간(100, 200, 500, 1000년)으로 구분하여 비교･분석을 실시하였다.
식을 산정하기 위하여 지점자료들의 표준화 작업을 최우선으로 진행해야 하는데(Dales and Reed, 1989), 이를 위해 강우자료의 평균(RBAR, Mean of annual maxima)을 이용하여 표준화 작업을 진행한다. 표준화된 자료를 바탕으로 PWM 기법을 이용하여 매개변수를 지점별로 구한다. Eq.
성능/효과
1) FORGEX 기법 적용 시 가장 중요한 lnNe식은 netmax 자료를 Gumbel 확률지 상에 도시할 때 사용하는데, 이는 영국의 수문자료로부터 유도된 공간상관식으로 우리나라의 강우자료 특성이 반영되지 않는다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 우리나라 강우자료의 특성을 고려한 공간상관식을 유도하였다.
2) 지수홍수법과 같은 대부분의 지역빈도해석에서 지역구분의 번거로운 과정을 거쳐야 하지만 FORGEX 기법은 비매개변수적 방법으로 지역구분 없이 대상지점을 중심으로 네트워크를 확장하면서 확률강우량을 산정하기 때문에 다른 지역빈도해석보다 지역경계조건에서 편리함을 갖고 있다. 또한, FORGEX 기법은 거리에 따른 네트워크를 구성함으로써 기존의 고정된 지역구분방법보다는 유연하게 지역을 구분하여 지역 경계에서 나타나는 문제점을 보완할 수 있을 것으로 판단된다.
성장곡선을 이용하여 해당하는 재현기간에 대한 Standardised rainfall 값을 구할 수 있으며, 이를 지점의 해당 지속시간의 중앙값(RMED)을 곱하여 확률강우량을 산정할 수 있다. 2-변수보다 3-변수의 성장곡선이 아래에 위치함으로써 확률강우량을 작게 추정하는 것으로 나타났고, 지속시간을 고려한 3-변수가 2-변수보다 작게 나타나는 영국과 비슷한 경향을 보였다. 또한, 우리나라의 공간상관식은 기존의 영국식보다 성장곡선이 위쪽에 위치함으로써 영국식을 FORGEX 기법에 적용할 경우 확률강우량을 과소 추정할 것으로 판단된다.
3) 기상청 산하 64개 지점을 대상으로 FORGEX 기법을 통하여 확률강우량을 산정한 결과, 기존 영국의 공간상관식은 우리나라의 공간상관식의 결과보다 과소추정 하는 것으로 나타났고, 재현기간이 커질수록 부정확한 결과의 차이도 커지는 경향이 나타났다. 우리나라 강우자료의 특성을 고려하여 새롭게 유도한 공간상관식을 FORGEX 기법에 적용함으로써 기존의 영국 공간상관식에서 발생하는 부정확한 결과를 보완할 수 있을 것으로 판단된다.
평균제곱근오차(RMSE, Root Mean Square Error)와 상대오차(Relative Error)를 살펴보면 2-변수보다 3-변수일 때 오차가 작게 나타나고, 영국식보다 우리나라 식의 RMSE 값이 작게 나타나는 것을 알 수 있다. R-square 값도 2-변수 보다 3-변수에서 더 좋은 결과를 보여주었고, 우리나라 3-변수의 공간상관식이 가장 좋은 결과를 나타냈다. 기존의 영국식보다 우리나라 공식을 사용하는 것이 우리나라 강우자료의 특성을 보다 정확하게 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
이러한 문제점을 보완하기 위해 우리나라 강우자료의 특성을 고려한 공간상관식을 유도하였다. 기존의 영국식과 비교한 결과 본 연구에서 유도한 공간상관식이 보다 정확한 것으로 나타났으며, 2-변수 보다는 3-변수의 lnNe식이 가장 좋은 결과를 보였다.
2-변수보다 3-변수의 성장곡선이 아래에 위치함으로써 확률강우량을 작게 추정하는 것으로 나타났고, 지속시간을 고려한 3-변수가 2-변수보다 작게 나타나는 영국과 비슷한 경향을 보였다. 또한, 우리나라의 공간상관식은 기존의 영국식보다 성장곡선이 위쪽에 위치함으로써 영국식을 FORGEX 기법에 적용할 경우 확률강우량을 과소 추정할 것으로 판단된다.
72% (KOR2)의 차이를 보였으며, 재현기간이 커짐에 따라 영국식과 우리나라 공간상관식의 차이도 증가하는 것으로 나타났다. 이를 통해 기존의 영국 공간상관식을 FORGEX 기법에 적용할 경우 확률강우량이 과소 추정될 수 있고, 우리나라 강우자료를 이용한 공간상관식은 기존 영국 공간상관식에서 내포하고 있는 부정확성을 보완할 수 있을 것으로 판단된다.
53%) 과대 추정하였다. 재현기간 200년에 대하여 각각 -2.47% (UK2), -4.73% (UK3), 6.72% (KOR2)의 차이를 보였으며, 재현기간이 커짐에 따라 영국식과 우리나라 공간상관식의 차이도 증가하는 것으로 나타났다. 이를 통해 기존의 영국 공간상관식을 FORGEX 기법에 적용할 경우 확률강우량이 과소 추정될 수 있고, 우리나라 강우자료를 이용한 공간상관식은 기존 영국 공간상관식에서 내포하고 있는 부정확성을 보완할 수 있을 것으로 판단된다.
대상지점 자료로부터 산출한 Ne값, 기존 영국 공간상관식의 Ne값과 본 연구에서 유도한 공간상관식의 Ne값을 비교한 결과는 Table 2에 정리하였다. 평균제곱근오차(RMSE, Root Mean Square Error)와 상대오차(Relative Error)를 살펴보면 2-변수보다 3-변수일 때 오차가 작게 나타나고, 영국식보다 우리나라 식의 RMSE 값이 작게 나타나는 것을 알 수 있다. R-square 값도 2-변수 보다 3-변수에서 더 좋은 결과를 보여주었고, 우리나라 3-변수의 공간상관식이 가장 좋은 결과를 나타냈다.
후속연구
R-square 값도 2-변수 보다 3-변수에서 더 좋은 결과를 보여주었고, 우리나라 3-변수의 공간상관식이 가장 좋은 결과를 나타냈다. 기존의 영국식보다 우리나라 공식을 사용하는 것이 우리나라 강우자료의 특성을 보다 정확하게 적용할 수 있을 것으로 판단된다. 새롭게 제안된 공간상관식을 적용한 FORGEX 기법은 기존의 지점빈도해석 및 지역빈도해석의 단점을 보완하고, 수공구조물의 확률강우량을 산정하는데 도움이 될 것으로 보인다.
2) 지수홍수법과 같은 대부분의 지역빈도해석에서 지역구분의 번거로운 과정을 거쳐야 하지만 FORGEX 기법은 비매개변수적 방법으로 지역구분 없이 대상지점을 중심으로 네트워크를 확장하면서 확률강우량을 산정하기 때문에 다른 지역빈도해석보다 지역경계조건에서 편리함을 갖고 있다. 또한, FORGEX 기법은 거리에 따른 네트워크를 구성함으로써 기존의 고정된 지역구분방법보다는 유연하게 지역을 구분하여 지역 경계에서 나타나는 문제점을 보완할 수 있을 것으로 판단된다.
기존의 영국식보다 우리나라 공식을 사용하는 것이 우리나라 강우자료의 특성을 보다 정확하게 적용할 수 있을 것으로 판단된다. 새롭게 제안된 공간상관식을 적용한 FORGEX 기법은 기존의 지점빈도해석 및 지역빈도해석의 단점을 보완하고, 수공구조물의 확률강우량을 산정하는데 도움이 될 것으로 보인다.
3) 기상청 산하 64개 지점을 대상으로 FORGEX 기법을 통하여 확률강우량을 산정한 결과, 기존 영국의 공간상관식은 우리나라의 공간상관식의 결과보다 과소추정 하는 것으로 나타났고, 재현기간이 커질수록 부정확한 결과의 차이도 커지는 경향이 나타났다. 우리나라 강우자료의 특성을 고려하여 새롭게 유도한 공간상관식을 FORGEX 기법에 적용함으로써 기존의 영국 공간상관식에서 발생하는 부정확한 결과를 보완할 수 있을 것으로 판단된다. 향후 연구로서 FORGEX 기법과 다른 방법들과의 결과를 정량적으로 검토하고, 추계학적 모의 자료를 이용하여 불확실성에 대한 신뢰구간을 추정할 예정이다.
우리나라 강우자료의 특성을 고려하여 새롭게 유도한 공간상관식을 FORGEX 기법에 적용함으로써 기존의 영국 공간상관식에서 발생하는 부정확한 결과를 보완할 수 있을 것으로 판단된다. 향후 연구로서 FORGEX 기법과 다른 방법들과의 결과를 정량적으로 검토하고, 추계학적 모의 자료를 이용하여 불확실성에 대한 신뢰구간을 추정할 예정이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
영국에서 발간한 Flood Estimation Handbook에 의하면 지점빈도해석은 어떻게 사용을 권장하는가?
기존 수공구조물의 설계기준은 빈도해석을 통한 확률강우량을 산정하여 수행되지만, 실제 발생하고 있는 호우는 지점자료의 관측기간에 비하여 구하고자 하는 재현기간이 상대적으로 크기 때문에 지역빈도해석을 통하여 보다 신뢰할 수 있는 설계수문량을 재산정하는 것이 필요하다고 알려져 있다(Kim, 2004). 영국에서 발간한 Flood Estimation Handbook (Institute of Hydrology, 1999)에 의하면 지점빈도해석은 구하려는 재현 기간이 짧고, 해당 지점자료가 충분히 길고 신뢰할 수 있을 때 사용할 것을 권장하고 있다. 지점자료의 기간이 구하려는 재현기간 T보다 작은 경우 지점빈도해석은 적절하지 않으며, 지점자료 기간이 T에서 2T일 때는 지점빈도해석과 지역빈도해석을 동시에 수행하는 것을 추천하고 있다.
lnNe식을 산정하기 위해서는 무엇을 최우선을 진행해야하는가?
lnNe식을 산정하기 위하여 지점자료들의 표준화 작업을 최우선으로 진행해야 하는데(Dales and Reed, 1989), 이를 위해 강우자료의 평균(RBAR, Mean of annual maxima)을 이용하여 표준화 작업을 진행한다. 표준화된 자료를 바탕으로 PWM 기법을 이용하여 매개변수를 지점별로 구한다.
lnNe에 대한 식이 개발된 이유는 무엇인가?
독립적이고 동일한 GEV 분포를 나타내는 N개의 지점들로부터 추출된 netmax 자료의 분포는 모집단 성장곡선으로 부터 lnN만큼 왼쪽에 위치하는 것으로 나타났다(Dales and Reed, 1989). 이러한 특성은 GEV 분포 이외의 다른 확률분포 에서도 동일하게 나타나는 것으로 알려져 있다(Reed and Stewart, 1994). 따라서 지점자료들 간의 공간 종속성을 나타내기 위해, 또한 얼마나 독립적인지를 판단하기 위해 lnNe에 대한 식이 개발되었으며, Fig.
참고문헌 (20)
Burn, D. H. (1990). "Evaluation of regional flood frequency analysis with a region of influence approach." Water Resources Research, Vol. 26, No. 10, pp. 2257-2265.
Heo, J.-H., Lee, Y. S., Shin, H. J., and Kim, K.-D. (2007). "Application of regional rainfall frequency analysis in South Korea(I): rainfall quantile estimation." Journal of KSCE, KSCE, Vol. 27, No. 2B, pp. 101-111.
Hosking, J. R. M., and Wallis, J. R. (1997). Regional frequency analysis - an approach based on L-moments. Cambridge University Press, Cambridge, UK.
Institute of Hydrology (1999). Flood estimation handbook. Institute of Hydrology, Wallingford, UK.
Kim, J. H. (2004). Comparative study on regional frequency analysis : using index flood method and netmax method. M. S. dissertation, Yonsei University, Seoul, Korea.
Kim, J. W., Nam, W. S., Shin, J.-Y., and Heo, J.-H. (2008). "Regional frequency analysis of South Korean rainfall data using FORGEX method." Journal of KWRA, KWRA, Vol. 41, No. 4, pp. 405-412.
Kim, J.-Y., Kwon, H.-H., and Lim, J.-Y. (2014). "Development of hierarchical Bayesian spatial regional frequency analysis model considering geographical characteristics." Journal of KWRA, KWRA, Vol. 47, No. 5, pp. 469-482.
Lee, D.-J., and Heo, J.-H. (2001). "Frequency analysis of daily rainfall in Han River basin based on regional L-moments algorithm." Journal of KWRA, KWRA, Vol. 34, No. 2, pp. 119-130.
Lee, Y. S., Heo, J.-H., Nam, W. S., and Kim, K.-D. (2007). "Application of regional rainfall frequency analysis in South Korea(II): Monte Carlo simulation and determination of appropriate method." Journal of KSCE, KSCE, Vol. 27, No. 2B, pp. 113-123.
Nam, W. S., Kim, K.-D., and Heo, J.-H. (2004). "Regional frequency analysis based on FORGEX Model." Proc. of the KWRA Conference, KWRA, pp. 323-327.
Nam, W. S., Kim, T. S., Shin, J.-Y., and Heo, J.-H. (2008). "Regional rainfall frequency analysis by multivariate techniques." Journal of KWRA, KWRA, Vol. 41, No. 5, pp. 517-525.
Oh, T. S., Moon, Y.-I., and Oh, K.-T. (2008). "Estimation of probability precipitation by regional frequency analysis using cluster analysis and variable Kernel Density Function." Journal of KSCE, KSCE, Vol. 28, No. 2B, pp. 225-236.
Reed, D. W., and Stewart, E. J. (1989). "Focus on rainfall growth estimation." Proc. 2nd National Hydrology Symposium, Sheffield, UK, pp. 3.37-3.65.
Reed, D. W., and Stewart, E. J. (1994). "Inter-site and inter duration dependence in rainfall extremes." Statistics for the environment 2: water related issues, Edited by V. Barnett and K.F. Turkman, Wiley Chichester, UK, pp. 125-143.
Reed, D. W., Faulkner, D. S., and Stewart, E. J. (1999). "The FORGEX method of rainfall frequency estimation II : description." Hydrology and Earth System Science, Vol. 3, No. 2, pp. 197-203.
Stewart, E. J., Reed, D. W., Faulkner, D. S., and Reynard, N. S. (1999). "The FORGEX Method of rainfall frequency estimation I : requirement." Hydrology and Earth System Science, Vol. 3, No. 2, pp. 187-195.
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