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제안 방법
- 두 분포의 四와 k의 범위는 일반적인 홍수량 자료의 통상적인 r3 범위를 포함할 수 있도록 고려하였다. 그러나 선정된 L-CV와 咒의 범위를 모집단으로 하는 GEV와 GLO 분포는 비현실적인 음수의 유출량이 생성되어 결과에 큰 영향을 미치므로, 본 실험에서는 생성된 유줄량 중에서 음수 값을 배재한 GEV+와 GLO+ 분포를 사용하였다. Monte Carlo 분포의 중요한 3가지 절차를 설명하면 다음과 같다
- 다음으로, Monte Carlo 실험을 통해 GEV와 GLO 분포에서 서로 다른 두 지점(x, 月의 유출량 자료를 생성하여 L-CV(L-moment Coefficient of Variation; 气)와 L-CS(L-moment Coefficient of Skewness; 丁3)를 추정하였으며, 이 L-moment 추정값들 간의 교차상관(%, -%, 丁膈-丁旳, 也:-, 跚)과 유줄량 자료간의 교차 상관의 관계를 Simple Power 함수를 이용하여 유도하였다. 이 과정에서 GEV와 GLO 분포에서 생성된 유출량 자료에, 비현실적인 음수의 유출량이 생성되며, 그 양이 크지 않을지라도 실험 결과에 크게 영향을 미치고 있음을 확인하였다.
- 이 과정에서 GEV와 GLO 분포에서 생성된 유출량 자료에, 비현실적인 음수의 유출량이 생성되며, 그 양이 크지 않을지라도 실험 결과에 크게 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 따라서 두 분포에서 생성된 유출량 자료에서 음수값을 제외한 GEV+와 GL0+ 분포를 이용한 관계식을 제시하였다.
- 본 연구에서는 Monte Carlo 실험을 통해 GEV+와 GLO+ 분포의 서로 다른 두 지점에 대한 L-moment 추정값 간의 교차상관계수와 두지점 사이의 교차상관계수의 관계를 Simple Power 함수를 통해 유도하였다. 음수의 유출량 값을 배재한 GEV+와 GLO+ 분포의 결과와, 그렇지 않은 GEV와 GLO 분포의 결과를 서로 비교한 결과 큰 차이가 있음을 확인하였다.
- 본 연구에서는 먼저 수학적 표현이 서로 유사한 GEV와 GLO 분포에 대해 이론적으로 비교하였다. 다음으로, Monte Carlo 실험을 통해 GEV와 GLO 분포에서 서로 다른 두 지점(x, 月의 유출량 자료를 생성하여 L-CV(L-moment Coefficient of Variation; 气)와 L-CS(L-moment Coefficient of Skewness; 丁3)를 추정하였으며, 이 L-moment 추정값들 간의 교차상관(%, -%, 丁膈-丁旳, 也:-, 跚)과 유줄량 자료간의 교차 상관의 관계를 Simple Power 함수를 이용하여 유도하였다.
이론/모형
- Martins and Stedinger(2002)는 Monte Carlo 실험을 이용하여 Log Person Type III 분포의 외도(skewness)계수와 GEV와 Generalized Pareto 분포의 형상계수에 대한, 두 지점간의 상관관계를 유도하였다. 본 연구의 Monte Carlo 실험은 기존의 Martins and Stedinger(2002)가 사용한 방법과 같은 맥락에서 이루어졌다. 연최대 홍수량을 대변하는 두 지점(X, y)의 유출량 자료를 표 1의 길이를 갖도록 생성하였다.
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