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pp.61-67
본 연구에서는 우리나라에 태풍이 내습할 때 먼저 피해를 받는 남해안 지역을 대표하는 Quantile을 제안하고, 각 지점들의 재 현기간에 따른 극치 풍속을 추정하기 위하여 연 최대풍속 자료와 Hosking이 제안한 선형-모멘트 방법(L-moments)을 이용한 지역빈도 해석을 수행하였다. 모든 기상관측 지점에서는 비정상적인 값이 존재하지 않았고 이질성 검정을 통해서 하나의 동질 한 지역을 나타 낼 수 있음을 확인하였다. 또한 적합도 과정을 통해서 Generalized Normal (GNO) 및 Generalized Extreme Value(GEV) 분포를 남해안 지역을 대표하는 빈도분포로 선택하였다. 상대 오차(RB)와 상대 평균제곱근 오차(RRMSE)를 이용하여 두 분포의 안정성을 평가한 결 과, GNO 분포가 GEV 분포보다 더 안정한 것을 알 수 있었다. 마지막으로 남해안 지역을 대표하는 Quantile과 각 지점들의 평균, 중앙 값, 그리고 위치 매개변수를 이용하여 지점들의 극치 풍속을 추정하였다. 본 연구에서 적용한 지역빈도해석이 자료가 부족하거나 계측 되지 않은 지점들에 대한 극치 풍속을 추정하기 위한 방법으로서 도입이 필요하다고 생각된다.
We performed the regional frequency analysis to estimate the extreme wind speed in southern coastal region of Korea using annual maximum wind speed (AMWS) and linear-moments method proposed by Hosking. Data at all station is found to be accordance. It is confirmed that all data could represent one homogeneous region through the heterogeneity test. Generalized Normal (GNO) and Generalized Extreme Value (GEV) distributions were selected as probability distributions representing the southern coastal region from the goodness-of-fit tests. The stability of the two distributions was evaluated using the relative error (RB) and the root mean square error (RRMSE). It is found that the GNO distribution is more stable than the GEV distribution. Finally, the extreme wind speed of the stations is estimated use the quantile representing the southern coast region, the average, median value, and location parameters of each station. The regional frequency analysis is effective to estimate the extreme wind speed at station where data are insufficient or not measured.
요 약
I. 서 론
II. 자료 및 방법
2.1 대상지역 및 자료
2.2 선형 모멘트법
2.3 지역빈도해석의 적용
III. 결과 및 토의
IV. 결 론
감사의 글
참고문헌
