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기후변동을 고려한 조건부 GEV 분포를 이용한 비정상성 빈도분석

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Non-stationary Frequency Analysis with Climate Variability using Conditional Generalized Extreme Value Distribution

김병식, 이정기, 김형수, 이진원

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초록

영어

An underlying assumption of traditional hydrologic frequency analysis is that climate, and hence the frequency of hydrologic events, is stationary, or unchanging over time. Under stationary conditions, the distribution of the variable of interest is invariant to temporal translation. Water resources infrastructure planning and design, such as dams, levees, canals, bridges, and culverts, relies on an understanding of past conditions and projection of future conditions. But, Water managers have always known our world is inherently non-stationary, and they routinely deal with this in management and planning. The aim of this paper is to give a brief introduction to non-stationary extreme value analysis methods. In this paper, a non-stationary hydrologic frequency analysis approach is introduced in order to determine probability rainfall consider changing climate. The non-stationary statistical approach is based on the conditional Generalized Extreme Value(GEV) distribution and Maximum Likelihood parameter estimation. This method are applied to the annual maximum 24 hours-rainfall. The results show that the non-stationary GEV approach is suitable for determining probability rainfall for changing climate, sucha sa trend, Moreover, Non-stationary frequency analyzed using SOI(Southern Oscillation Index) of ENSO(El Nino Southern Oscillation).

한국어

전통적 수문빈도분석의 기본가정은 기후와 수문사상이 정상성이라는 것으로 즉, 분포형의 매개변수들이 시간에 따라 불변이라는 것이다. 댐, 제방, 운하, 교량 등 수공 관련 기간시설물을 계획하고 설계할 때는 과거 상황을 이해하고 미래에도 그 상황이 유지될 것이라는 것을 근거로 한다. 그러나 현실은 기본가정과는 달리 수문자료들은 비정상성을 지니고 있으며 수자원관리자들에 의해 항상 기간시설물을 계획하고 설계 할 때 비정상성을 다루고자 끊임없이 노력해 왔다. 본 논문에서는 비정상성 수문빈도분석기법을 소개하고, 조건부 Generalized Extreme Value(GEV) 분포를 이용하여 비정상성 빈도분석을 실시하였다. 본 논문에서는 6개 기상관측소지점의 24시간 연최고치 강우량을 대상으로 비정상성 빈도분석을 실시하였으며 최우도법(Maximum Likelihood)을 사용하여 GEV 분포형의 매개변수를 추정하였다. 그 결과 비정상성 GEV 분포가 확률 강우량을 산정하는데 있어 적합함을 확인 할 수 있었다. 또한 ENSO(El Nino Southern Oscillation)를 나타내는 지수인 SOI(Southern Oscillation Index)를 이용하여 기후변동 고려한 비정상성 빈도분석을 실시하였다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 기후변화와 극한사상
 3. 정상성과 비정상성 빈도분석
 4. 적용
  4.1 대상관측소 및 자료
  4.2 극치강우시계열 자료의 빈도분석
 5. 요약 및 결론
 참고문헌

저자정보

  • 김병식 Byung Sik, Kim. 정회원 · 교신저자ㆍ강원대학교 도시환경방재전공 · 조교수 · 공학박사
  • 이정기 Jung Ki, Lee. 정회원 · 인하대학교 사회기반시스템공학부 · 박사과정 · 공학석사
  • 김형수 Hung Soo, Kim. 정회원 · 인하대학교 사회기반시스템공학부 · 교수 · 공학박사
  • 이진원 Jin Won, Lee. 비회원 · 한국건설기술연구원 수자원환경연구본부 하천해안항만연구실 · 연구위원 · 공학박사

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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