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목차
ABSTRACT 10
제1장 서론 12
1.1. 연구배경 및 목적 12
1.2. 연구동향 14
제2장 연구방법 16
2.1. 빈도해석 16
(1) 모멘트법(Method Of Moments, MOM) 19
(2) 최우도법(Maximum Likelihood, ML) 20
(3) 확률가중모멘트법(method of Probability Weighted Moment, PWM) 21
2.2. Bayesian 기법 기반의 매개변수 추정 23
2.3. 지점별 자료 및 특성 28
제3장 모의실험 34
3.1. 모의자료 생성 및 매개변수 추정 34
제4장 적용 및 고찰 60
4.1. 매개변수 추정 60
4.2. 최적 모형 선정 90
4.3. 확률강우량 93
제5장 결론 104
참고문헌 106
그림 2.1. 빈도해석 흐름도 17
그림 2.2. 합천 지점 극치자료와 1차 선형 회귀식 29
그림 2.3. 합천 지점 극치자료에 대한 핵밀도추정 29
그림 2.4. 남해 지점 극치자료와 1차 선형 회귀식 30
그림 2.5. 남해 지점 극치자료에 대한 핵밀도추정 30
그림 2.6. 영덕 지점 극치자료와 1차 선형 회귀식 31
그림 2.7. 영덕 지점 극치자료에 대한 핵밀도추정 31
그림 2.8. 부안 지점 극치자료와 1차 선형 회귀식 32
그림 2.9. 부안 지점 극치자료에 대한 핵밀도추정 32
그림 2.10. 부산 지점 극치자료와 1차 선형 회귀식 33
그림 2.11. 부산 지점 극치자료에 대한 핵밀도추정 33
그림 3.1. 정상성 단일분포형 모의자료와 1차 회귀식 37
그림 3.2. 정상성 단일분포형 모의자료에 대한 핵밀도추정 37
그림 3.3. 정상성 혼합분포형 모의자료(ρ＝0.5)와 1차 회귀식 38
그림 3.4. 정상성 혼합분포형 모의자료(ρ＝0.5)에 대한 핵밀도추정 38
그림 3.5. 정상성 혼합분포형 모의자료(ρ＝0.3)와 1차 회귀식 39
그림 3.6. 정상성 혼합분포형 모의자료(ρ＝0.3)에 대한 핵밀도추정 39
그림 3.7. 정상성 혼합분포형 모의자료(ρ＝0.7)와 1차 회귀식 40
그림 3.8. 정상성 혼합분포형 모의자료(ρ＝0.7)에 대한 핵밀도추정 40
그림 3.9. 정상성 단일분포형 모의자료와 추정된 첨두값 41
그림 3.10. 정상성 혼합분포형 자료(ρ＝0.5)와 추정된 첨두값 42
그림 3.11. 정상성 혼합분포형 자료(ρ＝0.3)와 추정된 첨두값 42
그림 3.12. 정상성 혼합분포형 자료(ρ＝0.7)와 추정된 첨두값 43
그림 3.13. 정상성 단일분포형 모의자료와 재모의자료 44
그림 3.14. 정상성 혼합분포형 모의자료(ρ＝0.5)와 재모의자료 44
그림 3.15. 정상성 혼합분포형 모의자료(ρ＝0.3)와 재모의자료 45
그림 3.16. 정상성 혼합분포형 모의자료(ρ＝0.7)와 재모의자료 45
그림 3.17. 비정상성 단일분포형 모의자료와 1차 회귀식 48
그림 3.18. 비정상성 단일분포형 모의자료에 대한 핵밀도추정 48
그림 3.19. 비정상성 혼합분포형 모의자료(ρ＝0.5)와 1차 회귀식 49
그림 3.20. 비정상성 혼합분포형 모의자료(ρ＝0.5)에 대한 핵밀도추정 49
그림 3.21. 비정상성 혼합분포형 모의자료(ρ＝0.3)와 1차 회귀식 50
그림 3.22. 비정상성 혼합분포형 모의자료(ρ＝0.3)에 대한 핵밀도추정 50
그림 3.23. 비정상성 혼합분포형 모의자료(ρ＝0.7)와 1차 회귀식 51
그림 3.24. 비정상성 혼합분포형 모의자료(ρ＝0.7)에 대한 핵밀도추정 51
그림 3.25. 비정상성 단일분포형 모의자료와 추정된 첨두값 53
그림 3.26. 비정상성 혼합분포형 자료(ρ＝0.5)와 추정된 첨두값 53
그림 3.27. 비정상성 혼합분포형 자료(ρ＝0.3)와 추정된 첨두값 54
그림 3.28. 비정상성 혼합분포형 자료(ρ＝0.7)와 추정된 첨두값 54
그림 3.29. 자료의 정상성 56
그림 3.30. 비정상성 단일분포형 모의자료와 재모의자료 57
그림 3.31. 비정상성 혼합분포형 모의자료(ρ＝0.5)와 재모의자료 57
그림 3.32. 비정상성 혼합분포형 모의자료(ρ＝0.3)와 재모의자료 58
그림 3.33. 비정상성 혼합분포형 모의자료(ρ＝0.7)와 재모의자료 58
그림 4.1. 정상성 단일분포 모델 매개변수 추정(합천) 63
그림 4.2. 정상성 혼합분포 모델 매개변수 추정(합천) 63
그림 4.3. 비정상성 단일분포 모델 매개변수 추정(합천) 64
그림 4.4. 비정상성 혼합분포 모델 매개변수 추정(합천) 64
그림 4.5. 정상성 단일분포 모델 매개변수 추정(남해) 67
그림 4.6. 정상성 혼합분포 모델 매개변수 추정(남해) 67
그림 4.7. 비정상성 단일분포 모델 매개변수 추정(남해) 68
그림 4.8. 비정상성 혼합분포 모델 매개변수 추정(남해) 68
그림 4.9. 정상성 단일분포 모델 매개변수 추정(영덕) 71
그림 4.10. 정상성 혼합분포 모델 매개변수 추정(영덕) 71
그림 4.11. 비정상성 단일분포 모델 매개변수 추정(영덕) 72
그림 4.12. 비정상성 혼합분포 모델 매개변수 추정(영덕) 72
그림 4.13. 정상성 단일분포 모델 매개변수 추정(부안) 74
그림 4.14. 정상성 혼합분포 모델 매개변수 추정(부안) 74
그림 4.15. 비정상성 단일분포 모델 매개변수 추정(부안) 75
그림 4.16. 비정상성 혼합분포 모델 매개변수 추정(부안) 75
그림 4.17. 정상성 단일분포 모델 매개변수 추정(부산) 77
그림 4.18. 정상성 혼합분포 모델 매개변수 추정(부산) 77
그림 4.19. 비정상성 단일분포 모델 매개변수 추정(부산) 78
그림 4.20. 비정상성 혼합분포 모델 매개변수 추정(부산) 78
그림 4.21. 관측자료에 대한 정상성 단일분포 모델 결과(합천) 80
그림 4.22. 관측자료에 대한 정상성 혼합분포 모델 결과(합천) 80
그림 4.23. 관측자료에 대한 비정상성 단일분포 모델 결과(합천) 81
그림 4.24. 관측자료에 대한 비정상성 혼합분포 모델 결과(합천) 81
그림 4.25. 관측자료에 대한 정상성 단일분포 모델 결과(남해) 82
그림 4.26. 관측자료에 대한 정상성 혼합분포 모델 결과(남해) 82
그림 4.27. 관측자료에 대한 비정상성 단일분포 모델 결과(남해) 83
그림 4.28. 관측자료에 대한 비정상성 혼합분포 모델 결과(남해) 83
그림 4.29. 관측자료에 대한 정상성 단일분포 모델 결과(영덕) 84
그림 4.30. 관측자료에 대한 정상성 혼합분포 모델 결과(영덕) 84
그림 4.31. 관측자료에 대한 비정상성 단일분포 모델 결과(영덕) 85
그림 4.32. 관측자료에 대한 비정상성 혼합분포 모델 결과(영덕) 85
그림 4.33. 관측자료에 대한 정상성 단일분포 모델 결과(부안) 86
그림 4.34. 관측자료에 대한 정상성 혼합분포 모델 결과(부안) 86
그림 4.35. 관측자료에 대한 비정상성 단일분포 모델 결과(부안) 87
그림 4.36. 관측자료에 대한 비정상성 혼합분포 모델 결과(부안) 87
그림 4.37. 관측자료에 대한 정상성 단일분포 모델 결과(부산) 88
그림 4.38. 관측자료에 대한 정상성 혼합분포 모델 결과(부산) 88
그림 4.39. 관측자료에 대한 비정상성 단일분포 모델 결과(부산) 89
그림 4.40. 관측자료에 대한 비정상성 혼합분포 모델 결과(부산) 89
그림 4.41. 빈도별 확률강우량 구간(합천) ([1] 정상성 단일 [2] 정상성 혼합 [3] 비정상성 단일 [4] 비정상성 혼합) 95
그림 4.42. 빈도별 확률강우량 구간(남해) ([1] 정상성 단일 [2] 정상성 혼합 [3] 비정상성 단일 [4] 비정상성 혼합) 97
그림 4.43. 빈도별 확률강우량 구간(영덕) ([1] 정상성 단일 [2] 정상성 혼합 [3] 비정상성 단일 [4] 비정상성 혼합) 99
그림 4.44. 빈도별 확률강우량 구간(부안) ([1] 정상성 단일 [2] 정상성 혼합 [3] 비정상성 단일 [4] 비정상성 혼합) 101
그림 4.45. 빈도별 확률강우량 구간(부산) ([1] 정상성 단일 [2] 정상성 혼합 [3] 비정상성 단일 [4] 비정상성 혼합) 103
초록보기
It has been well recognized that extreme rainfall process often features a nonstationary behavior, which may not be effectively modeled within a stationary frequency modeling framework. Moreover, extreme rainfall events are often described by a mixture distribution which can be attributed to the distinct rainfall patterns associated with summer monsoons and tropical cyclones. In this perspective, this study explores a mixture distribution based nonstationary frequency (MDNF) model in a changing climate within a Bayesian framework. Subsequently, the MDNF model can effectively account for the time-varying moments as well as the time-varying mixing ratio in a two-component mixture distribution. The performance of the MDNF model was evaluated by various statistical measures, compared with frequency model based on both stationary and nonstationary univariate / mixture distributions. A comparison of the results highlighted that the MDNF model substantially improved the overall performance, confirming the assumption that nonstationarity over the distinct rainfall patterns might affect the design rainfall estimates.
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