|
|
|
한국수자원학회 / v.43, no.4, 2010년, pp.337-351 
|
극치강우사상을 포함한 강우빈도분석의 불확실성 분석
( Analysis of Uncertainty of Rainfall Frequency Analysis Including Extreme Rainfall Events ) |
| 김상욱;이길성;박영진; 국회입법조사처 경제산업조사실 국토해양팀;서울대학교 공과대학 건설.환경공학부;서일대학교 토목과;
|
|
|
 |
|
| |
| 초 록 |
| 극치사상을 예측하기 위한 기존의 빈도분석 결과의 이용에 대한 많은 문제점들이 부각되고 있다. 특히, 통계적 모형을 이용하기 위해서 흔히 사용되는 점근적 모형 (asymptotic model)의 합리적인 검토 없는 외삽 (extrapolation)은 산정된 확률 값을 과대 또는 과소평가하는 문제를 일으켜, 예측결과에 대한 불확실성을 과다하게 산정함으로써 불확실성에 대한 신뢰도를 감소시키는 문제가 있다. 그러므로 본 연구에서는 국내에서 극치강우사상을 포함한 강우자료의 빈도분석에 대한 연구사례를 제공하고 점근적 모형을 사용하는 경우 발생되는 불확실성을 감소시키기 위한 방법론을 제시하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 극치강우사상의 빈도분석을 수행하는 데 있어서 최근 들어 여러 분야에서 다양하게 적용되고 있는 Bayesian MCMC (Markov Chain Monte Carlo) 방법을 사용하였으며, 그 결과를 최우추정방법 (Maximum likelihood estimation method)과 비교하였다. 특히 강우사상의 점 빈도분석에 흔히 이용되는 확률밀도함수로 GEV (Generalized Extreme Value) 분포와 Gumbel 분포를 모두 고려하여 두 분포의 결과를 비교하였으며, 이 과정에서 각각의 산정결과 및 불확실성은 근사식을 이용한 최우추정방법과 Bayesian 방법을 이용하여 각각 비교 및 분석되었다. |
|
| There is a growing dissatisfaction with use of conventional statistical methods for the prediction of extreme events. Conventional methodology for modeling extreme event consists of adopting an asymptotic model to describe stochastic variation. However asymptotically motivated models remain the centerpiece of our modeling strategy, since without such an asymptotic basis, models have no rational for extrapolation beyond the level of observed data. Also, this asymptotic models ignored or overestimate the uncertainty and finally decrease the reliability of uncertainty. Therefore this article provide the research example of the extreme rainfall event and the methodology to reduce the uncertainty. In this study, the Bayesian MCMC (Bayesian Markov Chain Monte Carlo) and the MLE (Maximum Likelihood Estimation) methods using a quadratic approximation are applied to perform the at-site rainfall frequency analysis. Especially, the GEV distribution and Gumbel distribution which frequently used distribution in the fields of rainfall frequency distribution are used and compared. Also, the results of two distribution are analyzed and compared in the aspect of uncertainty. |
| |
| 키워드 |
| 불확실성;극치강우사상;최우추정방법;uncertainty;extreme rainfall event;bayesian MCMC;MLE; |
| |
|
|
|
|
한국수자원학회논문집 / v.43, no.4, 2010년, pp.337-351
한국수자원학회
ISSN : 1226-6280
UCI : G100:I100-KOI(KISTI1.1003/JNL.JAKO201013343111216)
언어 : 한국어 |
|
| 논문 제공 : KISTI 한국과학기술정보연구원 |
|
|
|
|
|
|
