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확률강우량의 정상성 판단, 1 : 기존 방법의 적용 및 평가 / 정성인 ; 유철상 ; 윤용남 1
Abstract 1
요지 1
1. 서론 2
2. 빈도해석 3
3. 강우량 및 확률강우량의 정상성 판단 4
3.1. 대상자료 4
3.2. 확률강우량의 정상성 판단 5
3.3. 서울지점 강수량 자료의 정상성 판단 6
3.4. 서울지점 확률강우량의 정상성 판단 6
4. 결론 8
5. 감사의 글 9
참고문헌 9
초록보기
본 연구에서는 강우량 자체 및 확률강우량의 통계학적 정상성을 판단하였다. 시계열의 정상성을 판단하는 대표적인 방법인 Cox-Stuart의 추세검정과 Dickey-Fuller의 단위근 검정 방법이 적용되었으며, 특히 확률강우량의 정상성 평가상의 문제점을 평가하였다. 결과적으로, 먼저 서울지점 강우량 자료에 대한 분석에서는 강우량이 증가하거나 감소하는 추세가 없다는 판단을 할 수 있었고, 아울러 단위근 검정에서도 정상적인 시계열이라는 결론을 얻을 수 있었다. 그러나 Cox-Stuart 검정에 의하면 확률강우량이 전체적으로 어떤 상승 또는 하향의 추세가 있는지에 대해서 일관된 판단을 하기가 어려웠다. 그러나 Dickey-Fuller의 단위근 검정에서는 확률강우량이 비정상시계열임을 판단할 수 있었다. 이러한 결과는 근본적으로 강우량과 확률강우량의 차이에서 비롯된 것이다. 즉, 강우는 무작위 변량으로서 어떤 경향성이나 비정상성을 찾기 힘들다. 반대로 확률강우량은 계산시점까지 관측된 모든 자료를 고려하여 추정되므로 전?후의 값의 상관성이 매우 커지게 된다. 즉, 정상시계열인 강우자료가 연속적으로 추가되며 확률강우량이 추정되므로 전?후 값이 높은 상관성이 가능하다, 따라서 확률강우량이 비정상 시계열로 판단되는 것은 본 연구에서 적용된 판단기법으로는 당연한 결과라 할 수 있다.
This study evaluated the statistical stationarity of rainfall quantiles as well as the rainfall itself. The conventional methodologies like the Cox-Stuart test for trend and Dickey-Fuller test for a unit root used for testing the stationarity of a time series were applied and evaluated their application to the rainfall quantiles. As results, first, no obvious increasing or decreasing trend was found for the rainfall in Seoul, which was also found to be a stationary time series based on the Dickey-Fuller test. However, the Cox-Stuart test for the rainfall quantiles show some trends but not in consistent ways of increasing or decreasing. Also, the Dickey-Fuller test for a unit root shows that the rainfall quantiles are non-stationary. This result is mainly due to the difference between the rainfall data and rainfall quantiles. That is, the rainfall is a random variable without any trend or non-stationarity. On the other hand, the rainfall quantiles are estimated by considering all the data to result in high correlation between their consecutive estimates. That is, as the rainfall quantiles are estimated by adding a stationary rainfall data continuously, it becomes possible for their consecutive estimates to become highly correlated. Thus, it is natural for the rainfall quantiles to be decided non-stationary if considering the methodology used in this study.
This study evaluated the statistical stationarity of rainfall quantiles as well as the rainfall itself. The conventional methodologies like the Cox-Stuart test for trend and Dickey-Fuller test for a unit root used for testing the stationarity of a time series were applied and evaluated their application to the rainfall quantiles. As results, first, no obvious increasing or decreasing trend was found for the rainfall in Seoul, which was also found to be a stationary time series based on the Dickey-Fuller test. However, the Cox-Stuart test for the rainfall quantiles show some trends but not in consistent ways of increasing or decreasing. Also, the Dickey-Fuller test for a unit root shows that the rainfall quantiles are non-stationary. This result is mainly due to the difference between the rainfall data and rainfall quantiles. That is, the rainfall is a random variable without any trend or non-stationarity. On the other hand, the rainfall quantiles are estimated by considering all the data to result in high correlation between their consecutive estimates. That is, as the rainfall quantiles are estimated by adding a stationary rainfall data continuously, it becomes possible for their consecutive estimates to become highly correlated. Thus, it is natural for the rainfall quantiles to be decided non-stationary if considering the methodology used in this study.
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참고문헌 (4건) : 자료제공( 네이버학술정보 )
| 번호 | 참고문헌 | 국회도서관 소장유무 |
|---|---|---|
| 1 | (2000) 자료기간 증가에 따른 확률강우량의 거동특성분석, 한국수자원학회 | 미소장 |
| 2 | (2002) 확률강우량의 상승 및 감소와 관련하여 : 홍수량과 홍수위에 대한 영향 분석, 한국수자원학회 | 미소장 |
| 3 | (2007) 확률강우량의 정상성 판단: 1. 기존 방법의 적용 및 평가, | 미소장 |
| 4 | (2001) On the variation of frequency-based rainfall amounts : A case study for evaluating recent extreme rainfalls in Korea, | 미소장 |
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