다변량 빈도해석과 지역빈도해석의 장점을 동시에 가지는 다변량 지역빈도해석은 다양한 변수를 고려함으로써 수문 현상에 대하여 많은 정보를 얻을 수 있고 많은 가용 자료 수로 인하여 높은 정확도의 분석결과를 도출할 수 있다. 현재까지는 우리나라의 강우 자료를 이용하여 다변량 지역빈도해석이 시도된 적이 없어 국내의 강우 자료를 대상으로 다변량 지역빈도해석의 적용성을 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 다변량 지역빈도해석의 매개변수 추정, 최적 분포형 선정, 확률수문량 성장곡선 추정 등에 집중하여 이변량 수문자료인 연 최대 강우량-지속기간 자료에 대하여 이변 량 지역빈도해석의 적용성을 평가하였다. 기상청 71개 지점에 대하여 분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 적용된 지역강우자료의 최적 copula 모형으로는 Frank와 Gumbel copula 모형이 선택되었고 주변분포형에 대해서는 지역별로 Gumbel과 대수정규분포와 같은 다양한 분포형이 최적 분포형으로 선택되었다. 상대제곱근오차(relative root mean square error)를 기준으로 지역빈도해석이 지점빈도해석보다 안정적이고 정확한 확률수문량 곡선 추정을 하였다. 이변량 강우분석에서 지역빈도해석을 적용하면 안정적인 수공구조물 설계기준 제시와 강우-지속기간 관계를 모형화 할 수 있을 것으로 기대된다.

지역빈도해석은 대상 지점과 수문학적 동질성을 만족하는 주변 지점을 하나의 지역으로 보고 빈도해석을 수행하는 방법이다. 따라서 동질한 지역의 구분은 지역빈도해석에 있어서 가장 중요한 가정이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 기법중 하나인 자기조직화지도(self-organizing map, SOM) 기법을 활용하여 강우 지역빈도해석을 위한 동질 강수 지역을 구분하였다. 지역구분 인자로는 지형 정보와 시 단위 강우자료를 활용하였다. 최적 SOM 지도 구성을 위해 정량적 오차와 위상관계 오차를 활용하였다. 그 결과 7 × 6 배열의 42개의 노드를 갖는 모형을 선정하였고 최종적으로 강우 지역빈도해석을 위해 6개의 군집으로 구분하였다. 동질성 검토 결과 6개의 군집 모두 동질한 지역으로 나타났으며 기존의 유사하게 구분된 지역들과 이질성 척도를 비교하였을 때 좀 더 안정적인 지역 구분결과를 나타내는 것을 확인하였다.

다변량 지역빈도해석은 기존에 사용되어온 다변량 빈도해석과 지역빈도해석의 장점을 가지고 있는 방법으로 다양한 변수를 고려함으로써 수문현상에 대하여 많은 정보를 얻을 수 있다. 현재까지는 우리나라의 수문자료를 이용하여 다변량 지역빈도해석이 시도된 적이 없어 국내의 수문자료를 대상으로 다변량 지역빈도해석의 적용성을 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 다변량 지역빈도해석의 수문학적 동질지역을 설정하는 단계에 집중하여 이변량 수문자료인 연최대 강우량-지속기간 자료에 대하여 수문학적 동질지역을 설정하였다. 이변량 지역빈도해석에서 사용되는 지역 구분방법의 한국의 연최대 강우량-지속기간 자료에 대한 적용성을 평가하였고 그 특성을 분석하였다. 기상청 71개 지점에 대하여 분석을 실시하였다. 군집해석방법으로는 K-medoid 방법을 적용하였고, 불일치 척도와 이질성 척도를 이용하여 지역구분이 적절히 되었는지를 판정하였다. 군집해석 결과 한국은 총 5개의 지역으로 나누어지며, 두 지역을 제외하고는 지역 내 모든 지점의 불일치 척도가 기준치 이하인 것으로 나타났다. 자료연수가 짧은 지점에서 불일치 척도가 높게 나오는 것을 확인하였다. 구분된 모든 지역은 지역 내 지점들의 자료들이 동질한 것으로 나타났고 각 지점간의 상관성이 매우 높은 것으로 나타났다.

본연구는치수구조물의규모를결정하는가장기초가되는분석과정인설계홍수량산정방법중실측홍수량을바탕으로 산정하는 홍수량 빈도해석방법과 설계강우법, 강우-유출해석 후 연최대 첨두홍수량 빈도해석방법을 비교 분석하는데 그 목적이있다. 이를위하여기존의설계홍수량 산정방법인설계강우법과강우량을이용하여유출을모의하고최대유출량을 빈도해석하는 방법을 비교·분석하였다. 대상 유역은 상대적으로 강우량과 유출량 자료의 기록이 오래된 7개 유역(남강댐 유역, 소양강댐 유역, 안동댐 유역, 임하댐 유역, 섬진강댐 유역, 충주댐 유역, 합천댐 유역)을 선정하였다. 실측 유출량 빈도해석자료를참값으로가정하여분석한결과섬진강댐유역, 합천댐유역, 임하댐유역, 안동댐유역에서는본연구에서 제시한강우-유출해석후연최대첨두홍수량빈도해석방법이상대적으로홍수량빈도해석값에가까운결과를나타내었고, 남강댐유역, 소양강댐유역, 충주댐유역에서는기존의설계강우법이실측유출량빈도해석값에더가까운결과를나타냈 다. 이러한결과로볼때지금까지사용되어온설계강우법이최선의방법은아니며상대적으로유역면적이작은지역에서는 금회 연구에서 제안하는 강우-유출해석 후 연최대 첨두홍수량 빈도해석방법이 좋은 결과를 나타냈다고 볼 수 있다.

본 연구에서는 태풍의 경로 및 규모를 이용한 호우분리기법을 통해 한반도에 유발된 강우를 집중호우와 태풍강우로 분류하고, 지역별 강우특성 및 경향성 분석을 수행하였다. 또한 호우분리를 통한 비정상성 빈도해석을 수행하여 미래확률강우량을 산정하였으며, 이에 대한 정량적인 비교 및 평가를 수행하였다. 분석결과, 전기간 자료, 태풍강우 및 집중호우의 증가 및 감소율이 각각 상이하며, 증가 및 감소경향이 서로 상반되는 지점도 나타났다. 또한 호우분리를 통한 비정상성 빈도해석을 수행한 결과, 비교적 합리적인 미래확률강우량이 산정됨을 확인할 수 있었으며, 전기간 자료를 이용한 미래확률강우량과 비교한 결과 한반도 남부 및 동부지역에서 상대적으로 큰 차이가 나타났다. 호우분리기법을 적용한 비정상성 빈도해석 결과는 태풍 및 집중호우의 지역적인 변화특성을 잘 반영하는 것으로 나타나 수공구조물 설계 및 미래 기후변화와 관련된 치수대책 및 정책수립에 활용도가 높을 것으로 판단된다.

다변량 확률모형을 통한 빈도해석 방법이 발전함에 따라 수문통계 분야에도 이에 대한 적용이 대두되고 있다. 다변량 확률모형은 확률변수의 특징을 갖는다고 판단되는 수많은 변수에 적용이 가능하며 이에 따라 수문분야에서는 가뭄, 홍수, 강우와 같은 자료에 적용되고 있다. 본 연구에서는 서울지점의 기상청 강우관측기록을 이용하여 이변량 빈도해석을 수행하였으며 확률강우량을 산정하였다. 사용된 이변량 확률모형은 archimedean copula인 Frank, Gumbel-Hougaard, Joe 등의 3가지 모형이며, IFM(Inference Function for Margin) 방법을 이용하여 매개변수를 추정하였으며, empirical copula 와 추정된 copula 모형의 차이를 이용하여 각 모형간의 확률강우량 산정결과의 차이를 비교하였다.

확률강우량은 수공구조물의 설계에 있어 중요한 역할을 하며 이러한 확률강우량의 산정은 일반적으로 일변량 빈도해석을 수행하고 최적의 확률분포형을 찾아냄으로써 계산된다. 하지만 일변량 빈도해석은 수행 시 지속기간이 제한적이라는 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하였다. 다변량 모형인 copula 모형 중 3가지의 분포형을 이용하여 5개 지점의 연최대강우사상에 대해 이변량 빈도해석을 수행하였으며 확률변수로 강우량과 지속기간을 사용하였다. 주변분포형은 강우량에는 Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간에는 generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형이 사용됐으며 copula 모형은 Frank, Joe, Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 준모수방법인 의사최우도법을 사용하여 구하였다. 이를 통해 얻어진 확률강우량을 주변분포형과 copula 모형을 바꾸어가며 비교하였다. 그 결과, 주변분포형의 종류에 따른 변화에서는 지속기간의 분포형에는 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 강우량의 분포형에 따라서는 조금씩 차이가 났으며 강우량의 분포형이 GUM일 경우, GLO일 때에 비해 재현기간이 증가할수록 확률강우량이 증가하는 경향이 두드러졌다. Copula 모형별로 비교해보았을 때, Joe, Gumbel-Hougaard 모형은 비슷한 경향을 나타내었으며 Frank 모형은 재현기간의 증가에 따른 확률강우량의 증가가 강하게 나타냈다.

본 연구에서는 독립 호우사상을 이용하여 이변량 빈도해석 및 유출해석을 수행하고, 이를 기존 단변량 빈도해석 결과와 비교·평가하였다. 본 연구는 규모가 다른 중랑천, 청계천, 우이천 유역 등 세 유역에 대해 수행되었다. 유출모형으로 Clark 모형을 이용하였고, 유효우량은 SCS 방법을 적용하여 계산하였다. 강우의 시간분포 모형으로 교호블록 방법 및 Huff 방법을 적용하여 그 결과가 비교될 수 있도록 하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 연최대치 독립 호우사상계열의 이변량 빈도해석 결과, 지속기간이 짧은 경우에는 단변량 빈도해석 결과와의 차이가 매우 크나 지속기간이 길어짊에 따라서 그 차이가 현저히 줄어드는 것으로 나타났다. 아울러 지속기간이 짧은 경우, 단변량 빈도해석 결과가 이변량 빈도해석 결과보다 더욱 크게 나타났으나 특정 지속기간 이상부터 그 결과가 역전되는 것으로 나타났다. (2) 교호블록 시간분포 방법을 적용하는 경우가 Huff 방법을 적용한 경우보다 더욱 큰 첨두유출량을 발생시키는 것으로 나타났다. 아울러 교호블록 방법을 적용하는 경우에는 강우 지속기간의 증가에 따라서 첨두유출량이 점차 증가하는 것으로 나타났으나, 강우 지속기간이 대략 24시간 정도 되었을 때 그 값이 거의 수렴하는 것으로 나타났다. (3) 중랑천 유역에 대해 Huff 방법을 적용하여 유출해석을 수행한 결과에서는 이변량 설계강우를 적용한 경우가 단변량 설계강우를 적용한 경우보다 더욱 큰 홍수량을 발생시키는 것으로 나타났다. 반면에 청계천 및 우이천 유역의 경우에는 이변량 설계강우를 적용한 경우보다 단변량 설계강우를 적용한 경우의 홍수량이 다소 큰 것으로 나타났다. 그러나 교호블록 방법을 적용한 경우에서는 모든 유역에 대해 이변량 설계강우를 적용한 경우가 단변량 설계강우를 적용한 경우보다 큰 홍수량을 발생시키는 것으로 나타났다.

수공구조물의 설계기준인 확률강우량은 정상성(stationary)라는 가정 아래 산정되어 적용되고 있다. 하지만 기후변화의 영향으로 우리나라에서 평균 강수량이 증가하는 모습을 보이고 있으며, 최근 일어난 국지성 호우는 설계빈도를 크게 벗어나면서 도심지역의 침수를 발생시키고 있다. 본 연구에서는 최근에 관측되는 강우량의 경향성을 반영하기 위하여 GEV 모수의 비선형성을 고려한 비정상성 강우빈도해석법을 제안하고 이를 관측강우량을 이용하여 적용성을 검토하였다. 30년 이상의 지점 일강우량을 보유한 관측지점을 이용하여 행정구역별 일강우량을 산정하고 연최대일강우량 자료를 구축한 뒤, Mann-Kendall Test와 Regression Test를 통하여 경향성을 가진 24개 지역을 선정하였다. 경향성을 가지고 있는 지역을 대상으로 이동평균방법을 이용하여 강우량의 평균, 분산, 왜곡도를 산정하였으며, GEV 확률분포함수의 모수를 추정하여 이들의 상관성을 파악하였다. 이를 바탕으로 비선형 회귀모형을 이용하여 GEV 함수의 모수를 추정하였으며, 이를 바탕으로 행정구역의 확률강우량을 산정하였다. 이러한 결과는 최근 도입된 행정구역별 방재성능목표 강우량 산정에 도움이 될 것으로 판단된다.

The probability concepts mainly used for rainfall or flood frequency analysis in water resources planning are the frequentist viewpoint that defines the probability as the limit of relative frequency, and the unknown parameters in probability model are considered as fixed constant numbers. Thus the probability is objective and the parameters have fixed values so that it is very difficult to specify probabilistically the uncertianty of these parameters. This study constructs the uncertainty evaluation model using Bayesian MCMC and Metropolis -Hastings algorithm for the uncertainty quantification of parameters of probability distribution in rainfall frequency analysis, and then from the application of Bayesian MCMC and Metropolis- Hastings algorithm, the statistical properties and uncertainty intervals of parameters of probability distribution can be quantified in the estimation of probability rainfall so that the basis for the framework configuration can be provided that can specify the uncertainty and risk in flood risk assessment and decision-making process.

Bootstrap methods is the computer-based resampling method that estimates the standard errors and confidence intervals of summary statistics using the plug-in principle for assessing the accuracy or uncertainty of statistical estimates, and the BCa method among the Bootstrap methods is known much superior to other Bootstrap methods in respect of the standards of statistical validation. Therefore this study suggests the method of the representation and treatment of uncertainty in flood risk assessment and water resources planning from the construction and application of rainfall frequency analysis model considersing the uncertainty based on the nonparametric BCa method among the Bootstrap methods for the assessement of the estimation of probability rainfall and the effect of uncertainty considering the uncertainty of the parameter estimation of probability in the rainfall frequency analysis that is the most fundamental in flood risk assessement and water resources planning.

본 연구는 관측강우자료의 경향성과 기후변화를 고려하여 미래의 확률강우량을 산정하는 강우빈도해석방법을 개발하기 위해서, 확률분포함수의 모수와 전지구모형(GCM)을 통해 모의된 연강수량, 그리고 관측자료로부터 구축된 연최대강우량 사이의 관계를 이용하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 우리나라 10개 지점에 대해서 2030년의 확률강우량(지속기간 24시간)을 산정하고, 기후변화 시나리오와 GCM 모형에 따른 확률강우량의 불확실성을 분석하는데 적용되었다. 그 결과, 강릉, 대전, 서울, 속초 등의 지점은 2030년의 확률강우량이 현재(2009년)보다 크게 증가하는 것으로 나타났으며, 부산, 목포, 대구 등은 2030년의 확률강우량이 현재보다 작게 산정되었다. 이러한 결과는 각 지점에서 관측된 연최대강우시계열의 추세성분이 확률강우량 산정과정에 반영된 것이다.

본 연구는 최근에 개발된 비정상성 강우빈도해석법을 적용하여 추정한 확률강우량에 대한 적용성 및 신뢰성을 평가하였다. 이를 위하여 기상청 관할 강우관측소 중 자료의 증가 경향성이 유의한 4개 지점에 대하여 3가지 형태의 확률강우량을 산정하였다. 첫 번째 확률강우량은 1973-1997년의 관측자료를 가지고 일반적인 강우빈도해석을 적용하여 추정한 확률강우량(SPR1997)이고, 두 번째 확률강우량은 1973-2006년의 관측자료를 가지고 일반적인 강우빈도 해

지역빈도해석을 통한 확률강우량 산정 결과는 수문학적으로 동질한 지역의 구분 결과에 따라 달라진다. 지역을 구분할 때에는 강우에 영향을 미치는 다양한 변수들이 사용될 수 있다. 변수의 유형과 개수가 지역 구분의 효율성을 좌우하기 때문에 활용 가능한 모든 변수들의 정보를 요약할 수 있는 변수들을 선택하는 것이 지역 구분의 효율성 면에서 유리하다고 할 수 있다. 이런 면에서 지역 구분의 효율성을 증대시킬 목적으로 다변량 분석 기법이 활용될 수 있다. 본 연구

본 연구에서는 지역빈도해석 기법 중 하나인 FORGEX 기법을 이용하여 확률강우량을 추정하였다. 기존의 원형 네트워크와 1:1.5, 1:2의 비율을 갖는 타원형 네트워크가 한국의 강우자료에 적합한 방법인지를 판단하기 위해 3 가지 경우를 비교 분석하였다. 이 분석을 위해서 남한지역의 376개 지점의 연최대강우자료를 추출하고, 이 자료들을 연최대자료의 중간값으로 표준화하였다. 네트워크는 분석 대상 지점을 중심으로 형성되며, pooled points와 ne

본 연구에서는 역사자료를 이용하는 대표적인 빈도해석방법들을 이용하여 측우기관측자료의 유용성을 검토해 보았다. 근대관측자료와 역사적관측자료를 이용하여 2모수 대수정규분포를 유도하기 위해 중도절단자료에 대한 최우도법과 이항중도절단자료에 대한 최우도법을 적용하여 모수를 추정하였다. 그 결과, 근대관측자료와 측우기관측자료를 이용하여 최우도법을 적용한 경우가 근대자료만을 이용한 경우와 비교하여 평균과 표준편차가 모두 작게 산정되는것을 알 수 있었다. 이는 측우기

본 연구에서는 모형의 구조가 상대적으로 간단한 구형펄스모형을 이용하여 I-D-F 곡선을 유도할 수 있는 이론적 방법론을 제시하였다. 강우모형의 구조를 고려하여 유도되는 I-D-F 곡선은 관측 강우의 1차원 및 2타원 통계 특성을 이용하여 추정된 매개변수에 의해 그 형태가 결정되므로 년최대치계열을 이용하여 추정하는 1-D-F 곡선에 비해 비정상적인 강우사상에 상대적으로 덜 민감하게 된다. 본 연구는 서울 및 인천지점에 적용되었으며 이때. 유도 된 I-D-

본 연구에서는 한강유역의 1일, 2일, 3일 연최대강우자료를 대상으로 L-모멘트법을 이용한 지점 빈도해석과 지역 빈도해석을 실시하여 그 결과를 비교하였다. 지역빈도해석을 실시하기 위하여 한강유역을 남한강, 북한강, 한강하류부 유역의 3개 소유역으로 분할하고, 각 유역에 대한 자료의 이산도 및 동질성을 검토하였으며, 각 소유역에 대하여 여러 분포형을 적용한 결과, 남한강유역과 한강하류부 유역은 lognormal 분포형, 북한강 유역은 gamma-3 분포형

전국적인 가뭄특성을 조사하고 '94-'95 가뭄의 심도를 기왕의 주요 가뭄과 비교평가하기 위하여 전국의 47개 소유역으로 분할한 후 강우량계열로부터 작성된 가뭄우량계열의 지역빈도분석을 실시하였다. L-모멘트법을 사용하여 적정확률분포의 매개 변수를 결정하였으며, 강우지속기간별, 재현기간별 가뭄우량을 산정하여 지속기간별 확률가뭄우량도를 작성하였다. 강우지속기간-재현기간-가뭄우량 관계를 고려하여 '94-'95 가뭄의 심도와 지역적 범위를 기왕의 주요가뭄과 비