갈수량 자료의 초과확률 추정방안 연구 = (A) study on the estimation of lowflow quantiles

국문 초록 (Abstract)

하천유지유량 설정에 기준이 되는 갈수량을 결정하기 위하여 하천 유량 자료를 검토하고 자연상태의 하천유량을 대표할 수 있는 갈수량을 구축하였다. 확률갈수량은 매개변수적 방법과 비매개변수적 방법을 사용하여 산정하였으며, Monte Carlo 모의실험을 통하여 비교·분석하였다.
한강 유역 13개 지점의 갈수량에 대한 빈도 해석을 실시한 결과, 유역 전체에 대한 확률분포형은 3가지 분포형, 즉 2변수 gamma, 2변수 lognormal, 그리고 2변수 Weibull 분포가 한강 전지점의 주요 분포형으로 나타났다. 모의실험 결과 모집단과 같은 확률분포형인 Weibull-2 분포형의 RBIAS와 RRMSE가 가장 작게 나타났으며, 내삽범위에서 비매개 변수적 방법이 통계적 거동특성(RBIAS와 RRMSE)이 좋은 것으로 나타났다. RRMSE에 있어서 비매개변수적 방법 중에서 PM 기법이 가장 작게 나타났으며, SJ 기법이 비매개변수적 방법 가운데 가장 크게 나타났다.
본 연구에서 유역 전체에 대해 상하류가 균형을 이루는 갈수량을 비교하여 설정함으로써 수계가 일관된 하천유지유량을 산정할 수 있는 기본자료를 제공할 것으로 판단되며, 확률갈수량을 산정하는데 있어 매개변수적 방법뿐 아니라 비매개변수적 방법의 적용성을 확인할 수 있었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Streamflow data were reviewed and lowflow data which represent streamflow characteristics were established in order to determin especific lowflow which can supply a certain standard of river maintenance flow. Lowflow quantiles were estimated based on parametric and nonparametic methods. And comparative study of the methodologies were performed based on Monte Carlo simulation.
As the results of lowflow frequency analysis for 13 sites of Han River Basins, gamma-2, lognormal-2, and Weibull-2 distributions were selected as appropriate ones. By means of the results of simulation study, the RBIASs and RRMSEs of Weibull-2 model as sumed as a population model are smaller than any other models and the statistical properties (RBIASs an d RRMSEs) of nonparametric method produce good results within interpoloation range. Among bandwidth selectors the RRMSEs of PM are the smallest and those of SJ are the largest.
Reliable lowflow data with physical meanings for water valance between upstream and downstream will be able to give an important information for estimating rational river maintenance flow. And nonparametric method as well as parametric on e for estimating lowflow quantiles turn out to be aappropriate model.

목차 (Table of Contents)

• 차례
• 그림차례 = iii
• 표 차례 = iv
• 국문요약 = v
• 제1장 서론 = 1
• 제1절 연구목적 = 2
• 제2절 연구동향 = 2
• 제3절 연구범위 및 방법 = 4
• 1. 매개변수적 방법(Parametric method) = 4
• 2. 비매개변수적 방법 = 4
• 3. Mont e Carlo 모의실험을 통한 비교 = 5
• 제2장 매개변수적 방법 = 6
• 제1절 적용 확률분포형 = 6
• 제2절 매개변수의 추정 = 8
• 제3절 적합도 검정 = 9
• 1. x^(2) - 검정 = 10
• 2. Kolmogorov-Smirnov 검정 = 11
• 3. Cramer Von Mises 검정 = 12
• 4. Probability plot correlation coefficient(PPCC) 검정 = 13
• 제4절 L-모멘트 일람도 = 16
• 제3장 비매개변수적 방법 = 19
• 제1절 Kernel 밀도함수 = 19
• 제2절 추정량을 평가하기 위한 기준 = 20
• 제3절 Bandwidth 추정기법 = 22
• 1. Rule of thumb 기법(ROT) = 22
• 2. Cross-validation 기법 = 23
• 3. Plug-In 기법 = 25
• 제4절 확률량 산정 = 26
• 제4장 적용 및 결과 분석 = 28
• 제1절 자료의 수집 및 정리 = 28
• 1. 수위 자료의 검토 = 29
• 2. 수위-유량 곡선식 = 34
• 제2절 매개변수적 방법에 의한 확률갈수량 산정 = 38
• 1. 매개변수 추정 = 38
• 2. 적합도 검정 = 39
• 3. L-모멘트비 일람도 검토 = 39
• 4. 확률갈수량 산정 = 41
• 제3절 비매개변수적 방법 = 43
• 제4절 모의실험을 통한 비교고찰 = 47
• 제5장 결론 = 57
• 참고문헌 = 59
• 기호 = 64
• ABSTRACT = 65