(A) comparative study on parametric and nonparametric methods of rainfall frequency analyses = 매개변수적 방법과 비매개변수적 방법에 의한 확률강우량 산정에 관한 연구

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Currently the disasters of climate changes have increased. Frequency analysis has been performed to prevent the disaster that might come from certain climate change. The main purpose of frequency analysis is to estimate quantiles for a given data. In this study, a comparative study was made on parametric and nonparametric methods of frequency analyses of rainfall quantile estimation. The most important thing for frequency analysis is to gather good data. The observation data are based on annual maximum rainfall series at substations in the Korea Methodology Adminstration(KMA). The frequency analysis can be mainly divided into two approaches; parametric and nonparametric methods. First, the method of parametric is to estimate quantiles by using any probability distributions. Second, the nonparametric method is not making the assumption of any distribution, in which quantile is estimated by using kernel density function.In this research, a comparative of analysis is performed to compare quantiles based on parametric and nonparametric methods. For parametric methods, both Gumble and GEV distributions are selected for the appropriate distributions. But the result of goodness-of-fit test shows that the GEV distribution is better than Gumbel one for annual maximum rainfall data. Although quantile estimation of the nonparametric method does not need the assumption of any distribution, the quantiles can be affected by choice of kernel function and bandwidth. As a result, quantile estimation of the nonparameric method is better than that of the parametric method with in interpolation range. On other hand quantile estimation of the nonparametric method can be underestimated in extrapolation. For further investigation, we would be interested more in the semiparametric method.

국문 초록 (Abstract)

최근 들어 기후변화에 의한 재해는 지속적으로 증가하고 있는 추세이며, 극치사상에서 수공구조물의 재해 피해는 뚜렷하게 나타나고 있다. 이에 따른 대처방안으로 빈도해석에 따른 적정 수공구조물의 설계이며, 빈도해석의 주요 목적은 주어진 재현기간에 대한 확률강우량을 산정하는 것이다. 본 연구에서는 연최대강우량 자료를 이용하여 빈도해석 방법에 따른 확률강우량을 산정 비교·분석하였다. 빈도해석 수행에 있어 가장 중요한 요소는 양질의 자료 수집이며, 자료의 상태가 양호한 것으로 판단되는 기상청 산하 관측소의 연최대강우량 자료를 이용하였다. 강우 자료의 수문분석은 통계적인 관점에서 매개변수적 방법과 비매개변수적 방법으로 크게 2가지로 구분할 수 있다. 첫째, 매개변수적 방법은 적용 확률분포형의 가정에 따라 확률강우량을 산정하게 된다. 둘째, 비매개변수적 방법은 분포형의 가정 없이 강우량 자료를 핵밀도함수에 적용하여 분포의 특성을 나타냄으로써 확률강우량을 산정하는 방법이다. 본 연구는 연최대강우량 자료에 대한 매개변수 방법과 비매개변수 방법의 확률강우량을 산정하여 비교 분석하였다. 분포형의 가정에 따른 매개변수 방법은 Gumbel, GEV 분포형 등이 적정분포형으로 나타났으며, 적합도 검정 및 확률강우량 산정결과 GEV 분포가 Gumbel 분포보다 좋은 결과를 나타냈다. 비매개변수 방법에 의한 확률강우량 산정은 분포형의 가정없이 적용할수 있다는 장점을 보였으나 핵함수의 선정과 광역폭 선택에 따라 확률강우량의 많은 차이를 보였다. 또한 내삽범위의 확률강우량 산정에 있어 매개변수 방법보다 좋은 결과를 나타냈지만 외삽범위의 확률강우량은 과소추정의 결과를 산출하였다. 차후 빈도해석은 내삽범위의 우수성을 가지는 비매개변수 방법과 외삽범위에 대해 신뢰적인 특성을 갖는 매개변수 방법을 이용한 새로운 방법이 필요한 것으로 판단된다.