경험적 직교함수(EOF)분석법과 다중회귀법에 기초하여 지연상관된 광역규모 예측인자로부터 3개월 이전에 계절 강수량을 예측할 수 있는 슈퍼앙상블 모델이 개발되었다. 이 모델의 예측성이 교차검증법에 의해 평가되었다. 관측값과 예측값사이의 상관계수는 봄철에 0.73, 여름철에 0.61, 가을철에 0.69, 겨울철에 0.75로 나타났다. 이러한 값은 유의수준 α=0.00에서 유의한 값이다. 수퍼 앙상블 방법의 범주형 예측성이 3개 범주로 나누어진 사례에 대해서 평가되었다. 3개 범주는 계절 누적강수량의 상위 33.3%를 과우해, 하위 33.3%를 소우해, 그 나머지를 평년해로 구분하였다. 범주형 예측의 적중률은 계절에 따라 42%에서 74%로 나타났다.

본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축하였으며, 낙동강유역내의 10개 관측소에서 관측된 37년간의 강수량 자료를 이용하여 연도별 여름강수량을 추출하고 이들 관측소의 여름강수량에 물리적인 영향을 미치는 기상인자로서 SST(sea surface temperature)와 OLR(outgoing longwave radiation)을 공간상관성을 검토

수문자료의 계절성은 수자원관리의 관점에서 매우 중요한 요소로서 계절성의 변동은 댐의 운영, 홍수조절, 관개용수 관리 등 다양한 분야와 밀접한 관계를 가지고 있다. 수문빈도해석을 위해 POT 자료와 같은 부분기간치계열을 사용함으로써 자료의 확충, 계절성 확보, 발생빈도모형의 구축 등이 가능하다. 본 연구에서는 POT 자료의 장점을 효과적으로 빈도해석에 연계시키는 방법론으로서 POT 자료로부터 계절성을 추출하고 이를 빈도해석과 연계시켜 Bayesian 기법

본 연구에서는 강수의 계절성에 따라 면적평균강수의 추정오차가 어떻게 달라지는지를 평가하였다. 공간상관을 고려하는 경우와 고려하지 않는 경우 모두를 다루었으며, 각각의 경우에 대해 추정오차의 변화를 살펴보았다. 유사한 경우로서 계절성을 무시하고 누가시간을 증가시켜 추정오차가 어떻게 변하는지도 살펴보았다. 본 연구는 금강유역에 적용하였으며 30년 이상의 일 강수 기록을 가진 28개 지점의 자료를 이용하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다: (1)