本 硏究에서는 우리나라의 主要 河川中의 하나인 洛東江流域의 主要 水文觀測所에서 計測된 水文曲線 資料를 選定하여 여기서 얻은 洪水量資料를 이용하여 여러가지 頻度分析法에 의해 ...

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경산 : 慶北産業大學校 産業大學院, 1992
학위논문(석사) -- 경북산업대학교 산업대학원 , 토목공학과 수공 및 국토개발전공 , 1992. 8
1992
한국어
537.4 판사항(4)
경상북도
65p. : 삽도 ; 26cm .
참고문헌: p. 62-63
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本 硏究에서는 우리나라의 主要 河川中의 하나인 洛東江流域의 主要 水文觀測所에서 計測된 水文曲線 資料를 選定하여 여기서 얻은 洪水量資料를 이용하여 여러가지 頻度分析法에 의해 確率洪水量을 계산하여 比較함으로서 最適 設計洪水量을 결정할 수 있었다. 또한 결정된 設計洪氷量을 流域의 特性因子와 관련시키기 위하여 多重回歸分析 및 地域頻度分析을 실시하였다.
再現期間別 確率洪水量의 分析을 위하여 여러가지 分布型을 比較 檢討한 結果 再現期間 50年을 基準으로하여 50年 以前의 短期頻度에서는 LPIII(Log Pearson type-III), 再現期間 50年 以上의 長期間의 頻度에서는 極値I分布型모델이 分布型 檢定結果 가장 우수한 分布型임을 알 수 있었다.
設計洪水量과 流域特性因子와의 多重相關分析 결과 流域面積(A)이 再現 期間別 設計洪水量과 가장 相關이 높은 것으로 나타났으며, 그 다음으로 流路傾斜(S), 流域의 形狀係數(F=A/L^(2)) 및 流域의 平均幅(B=A/L)의 순으로 相關性이 높은 것으로 분석되었다. 또한 地域頻度分析을 실시한 결과 地域의 大小에 관계가 있는 것으로 나타나서 분석방법을 크게 나누어 支流圈, 本流圈 및 全流域圈으로 細分化하여 분석하였다. 따라서 年平均洪水量(Q_(2.33))에 대한 再現期間別 洪氷量(Q_(T))의 比는 再現期間(T)과의 관계로 결정되며, 年平均洪水量(Q_(2.33))은 流域의 面積(A)와 상관이 있는 것으로 분석되었다.
본 연구에서 분석 검토된 결과로 볼 때 旣存의 水文資料가 충분한 경우 確率洪水量의 결정은 極値I分布型을 사용하여 推定하는 것이 합리적이며, 水文資料가 不充分한 未計測流域의 경우 본 硏究에서 유도된 多重相關分析에 의한 공식이나 地域頻度分析에 의해 유도된 공식을 이용함이 合理的일 것으로 思料된다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
This study aims at the derivation of the design flood of ungauged river basin from the basin characteristics such as basin area(A), channel length(L), basin breadth(B=A/L), basin shape(F=A/L^(2)) and channel slope(S). Where 12 gauging ststions in Nakd...
This study aims at the derivation of the design flood of ungauged river basin from the basin characteristics such as basin area(A), channel length(L), basin breadth(B=A/L), basin shape(F=A/L^(2)) and channel slope(S). Where 12 gauging ststions in Nakdong River basin are selected for this study.
Derivation of the design flood formulas are based on the stepwise multiple regression and regional frequency analysis. Based on the record of past peak discharge, the probable occurence of future peak discharge can be estimated according to the probability distribution, that is, Pearson Type-Ⅲ distribution, Type I Extremal distribution, Log Pearson Type-Ⅲ distribution and Lognormal distribution. Therefore, Type I Extremal distribution is the most effective(return period T≥ 50years) of the distribution models, and Log Pearson Type-Ⅲ +distribution is the most effective at the return period T <50 years.
Each set of discharge is then correlated with basin parameters, using stepwise multiple regression analysis. The basin parameters that are basin area(A), channel length(L), basin breadth(B=A/L), basin shape(F=A/L^(2)) and channel slope(S). Results of the design floods, design flood is correlated with basin area.
목차 (Table of Contents)