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제안 방법
- 이러한 분석결과를 바탕으로 결측치를 잘 설명할 수 있는 독립변수를 선정하였다. 독립변수의 선정은 위의 상관계수 뿐 아니라 다중공선성의 유무와 시계열의 영향을 고려하여 수행하였다. 또한 회귀모형전체는 유의수준 0.
- 다중공선성이나 자기상관은 회귀모형의 신뢰성을 떨어뜨리는 악영향을 미치기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 다중공선성과 자기상관을 고려하여 종속변수인 강우관측소를 결정하여 회귀모형을 구성하였다.
- 본 연구에서 IHP보고서로부터 획득하여 사용한 강우자료에는 결측치가 존재하며, 이러한 결측치 보정을 하기위하여 다중회귀분석을 적용하였다. 그림 2는 강우관측소를 평면상에 나타낸 것이며 그림 3은 고도를 고려하여 3차원으로 나타낸 것이다.
대상 데이터
- 본 연구에서는 국제수문개발계획(IHP)의 시험유역인 보청천의 탄부소유역을 대상유역으로 선정하였다. 탄부소유역에는 4개의 강우 관측소가 위치하고 있으며, 각 관측소별 강우의 지속기간이 24 시간인 연 최대치 계열 22개 자료를 “2004년 국제수문개발계획(IHP) 보고서”(건설교통부, 2005)로부터 획득하여 본 연구에 사용하였다.
- 탄부소유역에는 4개의 강우 관측소가 위치하고 있으며, 각 관측소별 강우의 지속기간이 24 시간인 연 최대치 계열 22개 자료를 “2004년 국제수문개발계획(IHP) 보고서”(건설교통부, 2005)로부터 획득하여 본 연구에 사용하였다.
데이터처리
- 본 연구에서 결측치를 보정하기 위하여 다중회귀분석을 수행하였다. 다중회귀모형의 구성시 결정계수 R2의 검토만으로 모형을 평가해서는 안 되며, 다중공선성과 자기상관의 효과를 고려하여 모형을 구성해야 한다.
- 김응석 등(1999)은 산술평균법 (arithmetic average method), 년정 상강우량법 (normal ratio method), 수정 년정 상강우량방법 (modified normal ratio method), 역거리 법(inverse-distance method), 거리고도비율법(the ratio of distance and elevation method), 선형계획법(Linear programing), 크리깅방법(simple kriging method)등 여러 보정 방법을 비교한 바 있으며, Chang 등(2005)은 퍼지 이론(fuzzy theory)을 이용하여 강우량을 산정한 바 있다. 본 연구에서는 강우의 보정에 다중회귀분석을 사용하였다. 회귀분석 (regression analysis)은 통계기법 중 가장 많이 사용되는 방법 중 하나이다.
이론/모형
- 검토결과 그림 4와 그림 5에 나타난 바와 같이 비교적 관측치를 잘 모의하는 것으로 나타났으며, 삼가관측소의 경우 다른 관측소와 높은 상관계수를 보이는 관측소가 존재하지 않고 가장 높은 고도에 위치해 있는 등의 이유로 통계적 조건에 알맞은 회귀모형을 선정할 수 없었다. 따라서 거리와 고도를 이용한 거리 고도비율법(the ratio of distance and elevation method)을 이용하여 결측치를 보정해야 할 것으로 판단된다.
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