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Application of EDA Techniques for Estimating Rainfall Quantiles

확률강우량 산정을 위한 EDA 기법의 적용

  • Received : 2008.01.28
  • Accepted : 2008.05.30
  • Published : 2009.07.31

Abstract

This study quantified the data by applying the EDA techniques considering the data structure, and the results were then used for the frequency analysis. Although traditional methods based on the method of moments provide very sensitive statistics to the extreme values, the EDA techniques have an advantage of providing very stable statistics with their small variation. For the application of the EDA techniques to the frequency analysis, it is necessary to normalization transform and inverse-transform to conserve the skewness of the raw data. That is, it is necessary to transform the raw data to make the data follow the normal distribution, to estimate the statistics by applying the EDA techniques, and then finally to inverse-transform the statistics of transformed data. These statistics decided are then applied for the frequency analysis with a given probability density function. This study analyzed the annual maxima one hour rainfall data at Seoul and Pohang stations. As a result, it was found that more stable rainfall quantiles, which were also less sensitive to extreme values, could be estimated by applying the EDA techniques. This methodology may be effectively used for the frequency analysis of rainfall at stations with especially high annual variations of rainfall due to climate change, etc.

본 연구에서는 자료의 구조를 이용하는 통계방법인 EDA 기법을 적용하여 자료를 정량화 하고, 이를 이용하여 빈도해석을 실시하였다. 모멘트법을 이용하는 전통적 방법이 극치값에 민감하게 반응하는 통계치를 주지만, EDA 기법은 변동이 적은 안정적인 통계치를 주는 장점이 있다. 빈도해석에 EDA 기법를 적용하는 경우에는 자료의 왜곡도를 반영하기 위해 원자료의 정규화 변환 및 역변환 과정을 거쳐야 한다. 즉, 원자료를 정규화 변환하고, EDA 기법을 적용하여 변환된 자료의 통계치를 추정하며, 이를 다시 역변환하여 원자료의 통계치를 결정해야 한다. 이렇게 결정된 통계치는 주어진 확률밀도함수를 이용한 빈도해석에 적용된다. 본 연구에서는 서울 및 포항지점의 연최대치 1시간 강우자료를 대상으로 분석을 수행하였다. 그 결과 EDA 기법을 적용하는 경우 극치값에 덜 민감한 안정적인 확률강우량의 산정이 가능한 것으로 확인되었다. 이러한 방법론은 특히 기후변화 등의 원인으로 강수자체의 경년변동이 매우 큰 지점의 빈도해석에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

Keywords

References

  1. 국립방재연구소(2002) 2002 태풍루사 피해 현장조사 보고서. 행정자치부, 국립방재연구소.
  2. 박상덕(2002) 태풍 루사로 인한 홍수특성과 대책, 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제35권 제6호, pp. 36-47.
  3. 박현근(2007) 확률강우량 산정을 위한 EDA 기법의 적용. 석사학위논문, 고려대학교.
  4. 백운붕, 허명회(1987) EDA-탐색적 데이터분석. 박영사.
  5. 안재현, 김태웅, 유철상, 윤용남(2000) 자료기간에 따른 우리나라 확률강우량의 변화 분석, 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제33권 제제5호, pp. 569-580.
  6. 유철상, 정성인, 윤용남(2007) 확률강우량의 정상성 판단: 2. 새로운 방법의 제안, 한국방재학회논문집, 한국방재학회, 제7권 제5호, pp. 99-107.
  7. 윤용남(1998) 공업수문학. 청문각.
  8. 정성인, 유철상, 윤용남(2007) 확률강우량의 정상성 판단: 1. 기존 방법의 적용, 한국방재학회논문집, 한국방재학회, 제7권 제5호, pp. 89-98.
  9. 정종호, 윤용남(2003) 수자원 설계실무. 구미서관.
  10. 차은정, 최영진(2000) 한반도 여름철 집중호우의 시간·공간 변동 특성, 한국수자원학회학술기사, 한국수자원학회, 제33권 제4호, pp 47-56.
  11. 한국건설기술연구원(2000) 수자원계획의 최적화 연구(IV) : 기후변화에 따른 수자원 계획의 영향 평가. 건설교통부, 한국수자원공사, pp. 344-347.
  12. 한화진, 안소은, 최은진, 한기주, 이정택, 김해동, 손요한, 박용하, 조광우, 윤정호, 이은애, 김승만(2005) 기후변화 영향평가 및 적응시스템 구축 I. 한국환경정책·평가연구원, pp. 219.
  13. 허명회, 이태림(1993) 탐색적 자료분석. 한국방송통신대학교 출판부.
  14. Ahn, J., Kim, T., Yoo, C., and Yoon, Y. (2003) On the variation of frequency-based rainfall amounts : a case study for evaluating recent extreme rainfall in korea, Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, Vol. 17, pp. 217-227. https://doi.org/10.1007/s00477-002-0123-3
  15. Box, G. and Cox, D. (1964) An analysis of transformations (with discussion), Journal of the Royal Statistical Society (B), Vol. 26, pp. 211-252.
  16. Coles, S., Pericchi, L.R., and Sisson, S. (2003) A fully probabilistic approach to extreme rainfall modeling, Journal of Hydrology, Vol. 273, pp. 35-50. https://doi.org/10.1016/S0022-1694(02)00353-0
  17. Rao, A. and Hamed, K. (2000) Flood Frequency Analysis. CRC.
  18. Tukey, J. (1977) Exploratory data analysis, Addison-Wesley Pub. Co.
  19. Wang, Q.J. (1997) Using Higher probability weighted moments for flood frequency analysis, Journal of Hydrology, Vol. 194, pp. 95-106. https://doi.org/10.1016/S0022-1694(96)03223-4