rainfall pattern generation method by johnson distribution

Johnson 분포를 활용한 강우양상 생성 기법에 관한 연구

지구온난화로 인한 홍수빈도 및 강우강도의 증가로 홍수피해의 규모는 더욱 증가하고 있다. 그리고 방재대책도 발생한 피해에 대한 복구를 주된 정책으로 하던 소극적 자세에서 벗어나 과학적 공학적 접근을 통해 재해에 대응할 수 있는 기술을 개발하는 적극적 홍수방어 체계를 구축하고 있다. 또한, 설계빈도의 무조건적인 상향조정에 따른 확정론적인 방법에 의존하기 보다는 추계학적 방법을 도입한 수문량 확충 및 매개변수의 불확실성 분석이 필요성이 대두되고 있는 실정이다. 일반적으로 수공구조물의 설계 시에는 설계홍수량을 사용하는데 이는 홍수특성, 홍수발생빈도, 홍수발생 가능성 등을 수공구조물의 규모와 파괴 시 예상되는 피해 정도에 따라 요구되는 안전성을 함께 고려해 수공구조물의 설계기준으로 활용된다. 설계홍수량은 지속시간과 재현기간을 사전에 지정하여 빈도분석을 통해 설계강우량을 산정하고 이를 강우-유출 분석을 함으로써 산정된다. 설계강우량은 빈도분석을 위해 선택된 강우형태에 따른 수문학적 무작위성을 포함하고 있다. 따라서 시간적 변동을 고려한 적절한 강우양상 형태의 선택은 수문학적으로 안전한 수공구조물의 설계 및 평가에 매우 큰 영향을 미친다. 현재의 경우는 강우형태에 대한 선택이 경험에 의해 임의로 이루어지므로, 토목공학자는 여러 가지 발생 가능한 강우형태에 따른 시간적 분포에 대해 고려해야 한다. 본 연구에서는 Huff분위에 따른 무차원 누가 강우곡선을 이용해 강우변동양상 생성을 위한 제약조건을 log-ratio 변환을 이용해 극복하였으며, 결과의 통계 특성치를 Johnson 분포를 통해 표준정규분포로 변환시켰다. 무작위 변수 발생 후 강우양상별 표준정규값의 상관행렬을 이용하여 상관성이 있는 무작위변수로 변환하였다. 얻어진 상관성을 갖는 무작위변수는 log-ratio 역변환을 통해 상관성을 갖는 변수로 재변환해서 무차원화된 강우곡선을 얻을 수 있었다.