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영어

Recently, the impact of floods and droughts has intensified due to climate change, highlighting the growing importance of hydrological design for extreme events. In hydrological design, design flood is estimated through frequency analysis of hydrological data, including precipitation and streamflow. To conduct frequency analysis, it is essential to first clearly identify the characteristics of the hydrological data and then select an appropriate probability distribution model. In this study, daily streamflow data from the past 20 years were collected from eight hydrological stations in the Nakdong river basin. Basic statistical analyses were performed on the annual maximum, minimum, and mean streamflow values. Additionally, parameters for six probability distribution models were estimated using the maximum likelihood method, and the most suitable probability distribution models were identified based on goodness-of-fit tests and information criteria. As a result, Lognormal, Normal, Weibull, Gamma, and Gumbel distributions were determined to be the most appropriate probability distribution models for the Nakdong River basin. The findings of this study are expected to serve as fundamental data to estimate hydrologic design quantity for continuous river management and the development of strategies to mitigate natural disasters.

한국어

최근 기후변화로 인해 홍수 및 가뭄 피해가 증가하면서 극한사상에 대한 수문설계의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 수문설계에 있어 중요한 설계홍수량은 수문자료(강우 및 유출량)의 빈도분석을 통해 산정된다. 빈도분석을 수행하기 위해서는 먼저 해당 수문자료의 특성을 명확하게 파악하여야 하며, 이를 통해 적정 확률분포모형을 선정해야 한다. 이에 본 연구에서는 낙동강 유역의 8개 유량 관측소를 대상으로 최근 20년간의 일 단위 유출량 자료를 수집하였으며, 연 최대, 최소, 평균유량에 대한 기본통계량을 분석하였다. 또한, 6가지 확률분포모형에 최우도법을 적용하여 매개변수를 추정하였으며, 적합도 검정과 정보기준모델을 활용하여 적정 확률분포형을 선정하였다. 분석 결과, 낙동강 유역의 일 유출량 자료에 대한 적정 확률분포형으로 Lognormal, Normal, Weibull, Gamma, Gumbel 분포가 선정되었다. 본 연구의 결과는 지속적인 하천관리와 자연재해 저감 방안을 수립하는 과정에서 설계수문량 산정을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.