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NTIS 바로가기한국습지학회지 = Journal of wetlands research, v.20 no.4, 2018년, pp.338 - 344
이옥정 (부경대학교 지구환경시스템과학부 환경공학전공) , 심인경 (부경대학교 지구환경시스템과학부 환경공학전공) , 김상단 (부경대학교 환경공학과)
In this study, the surface air temperature (SAT) and the dew-point temperature (DPT) are applied as the covariance of the location parameter among three parameters of GEV distribution to reflect the non-stationarity of extreme rainfall due to climate change. Busan station is selected as the study si...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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본 연구에서 GEV 분포의 매개변수를 추정하기 위하여 적용한 방법은 무엇인가? | 여러 가지 방법들이 GEV 분포의 매개변수를 추정하기 위하여 사용될 수 있으나, 본 연구에서는 공변량이 포함될 경우 매개변수를 추정하기에 상대적으로 용이하다고 판단된 최우도법을 적용하였다. 매개변수들은 아래와 같은 음의 대수 우도 함수(negative log likelihood) nllh을 최소화하는 최적화 기법을 이용하여 추정되었는데, 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 적용하였다. | |
GEV 분포의 특징은 무엇인가? | 이 중 일반극치(GEV) 분포는 극한 강우의 특성을 살펴볼 때 널리 이용되어왔다. 전통적으로, GEV 분포는 관측자료의 근본적인 프로세스가 독립적이고 같은 분포(Independent and identically distributed, IID)로 구성되며 시간에 따라 변하지 않는다고(정상성) 가정하게 된다. 그러나 연중 또는 수십 년 동안 자연스럽게 진행되는 기후의 변동성은 극한 강우의 규모와 빈도에 중요한 역할을 하고 있으며(Towler et al. | |
극값 통계 중 일반극치(GEV) 분포는 어디에 이용되는가? | , 2002). 이 중 일반극치(GEV) 분포는 극한 강우의 특성을 살펴볼 때 널리 이용되어왔다. 전통적으로, GEV 분포는 관측자료의 근본적인 프로세스가 독립적이고 같은 분포(Independent and identically distributed, IID)로 구성되며 시간에 따라 변하지 않는다고(정상성) 가정하게 된다. |
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