강우자료는 수문분석에 있어 가장 중요한 기초자료로, 다양한 원인으로 인해 측정범위를 넘어서는 오차가 발생하거나 일정기간 데이터를 취득 못하는 결측기간이 발생하게 된다. 강우자료를 제공하는 자동기상관측시스템(AWS)은 관측지점이 계속 확충되고 있으며 비교적 관측소 밀도가 높을 뿐만 아니라, 분 단위로 강우자료가 측정되고 있어 수문분석의 활용도가 높다. 그러나 관측 자료의 품질 등에 대한 문제점이 지적되고 있다. 따라서 본 연구에서는 AWS 강우 자료의 품질개선을 위하여 결측치 보완 방법 및 이상치 처리에 대한 적용성을 검토하였다. 결측치의 시공간적 특성을 고려하여 서울지점(108)의 강우자료를 대상으로 지속시간별, 결측률별 통계적 특성을 비교 검토하였다. 또한, ESD 이상치 처리를 실시하여 기존의 강우자료와의 비교분석을 통해 신뢰도를 검증하였다.

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.

본 연구에서는 극치강우의 시간분포 연구를 위하여 서울지점 우량관측소의 자기기록지를 1분단위로 독취한 MMR (minutely data using the magnetic recording)자료와 최근 들어 관측을 시작한 AWS (automatic weather system) 분단위 기상관측 자료를 이용하여 연최대치 계열의 중앙값을 기준으로 한 POT(peaks over threshold) 계열 추출을 통하여 강우의 최적 시간분포 모형을 개발하였다. 기존 Huff 방법에서의 최대 단점인 지속기간별 시간분포 변화 특성을 고려하지 못하는 점과 강우사상별 강우총량에 대한 기준강우량의 일괄적용 등의 문제를 개선하였으며, 분단위 관측자료의 가중치 적용을 통한 순위결정으로 최빈분위를 선택하고 IQR (interquartile range) matrix의 적용을 통한 Quartile별 호우사상을 추출하는 방법을 제안하였다. 마지막으로 추출된 분단위 무차원 단위우량주상도에 핵밀도함수를 적용하여 자료의 크기와 분포 특성을 고려한 지속기간별 최적 시간분포형을 유도하였다.

본 논문에서는 각각의 시점에서의 변화확률을 산정하여 변화시점을 추정하는 Barry and Hartigan (BH)의 베이지안 변화시점 추정방법(Bayesian changing points estimation method)을 이용하여 측우기 관측자료계열(CWK)과 근대우량계 관측자료계열(MRG)간의 변화에 대한 상대확률적 절점의 발생여부를 분석하였다. 어떠한 자연 현상도 완전히 동일하게 재현되지 않기때문에 시간적인 순서를 고려하지못하는 통계적 방법은 구체

본 연구에서는 부트스트랩(Bootstrap) 기법을 이용하여 측우기 강우량 관측계열(CWK)과 근대우량계 강우량 관측 계열(MRG)에 대해 동질성 분석을 실시하였다. 서로 다른 두 자료계열에 대한 전통적인 통계적 동질성 검정 방법은 모집단의 분포형을 알고 있어야 검정결과가 유효하였기 때문에 모집단의 분포가 복잡한 기상자료들은 이러한 전통적 방법을 사용하여 동질성을 파악하는 것이 매우 어려웠고 결과로 제시된 통계적 유의성에 대해서도 의심의 여지가 있었다.

본 논문에서는 연속자료로서 세계 최장의 기록을 보유하고 있는 서울지점의 강우량 자료를 이용하여 강우 발생특성의 장기 변동성을 분석하였다. 우선 마코프 연쇄에 근거한 전이확률 및 발생특성을 분석하여 측우기 자료의 정확성을 강우의 발생확률적 측면에서 평가하였다. 그리고 2차원 LOWESS 회귀방법을 이용하여 전이확률의 월간 장기변화특성을 분석하였다. 전이확률 및 발생특성 분석결과 원자료 계열의 CWK와 MRG는 발생특성이 다르게 나타났다. 강우사상의 특성은

인공신경망 이론을 이용하여 강한 비선형성의 경향을 보이고 있는 강우-유출간의 관계를 모형화하기 위한 연구들은 예측뿐만이 아니라 대상자료들의 양상을 분류하여 그 특성을 분석하는 데에도 이용되고 있다. 이와 같은 패턴분류를 위한 SOM(Self-Organizing Map: SOM)의 연구 결과를 검토해보면 SOM 훈련을 위한 지도크기 및 배열의 결정은 SOM 성능에 큰 영향을 미치는 것으로 보고되고 있으나 지도크기 결정시 지도의 종방향 크기와 횡방향 크기를

본 연구에서는 우리나라 최대 도시인 서울지점에서의 도시화의 영향을 강우자료의 분석을 통해 파악하였다. 서울지점 강우의 도시화 영향을 파악하기 위해 관측길이가 길고 도시화의 정도가 상대적으로 덜한 전주지점과 관측 기록의 길이는 짧으나 서울 인근지점으로 도시화의 영향이 매우 적을 것으로 판단되는 이천지점의 강우자료를 비교 대상으로 이용하였다. 또한 도시화의 영향에 해당하는 서울지점과 전주지점의 강우량 차이를 간섭모형을 이용하여 정량화 하였다. 그 결과, 연

본 연구에서는 강우의 지역빈도분석에 필요한 수문학적 동질성을 갖는 지점강우의 권역화를 수행하였다. 이를 위해 전국에 걸친 기상청 산하의 60개 강우관측소에 대한 32개의 강우특성자료를 추출하였으며, 추출된 각 지점의 많은 강우자료들은 다변량 분석의 자료축약기법인 주성분분석과 그룹화 기법인 군집분석을 통하여 합리적이고 효율적으로 권역화되었다. 본 연구의 결과인 지점강우의 권역은 강우지역을 수문학적 동질성의 5개 권역과 3개의 기타지역으로 분류되었으며, 각