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http://dx.doi.org/10.3741/JKWRA.2009.42.10.857

Application of Jackknife Method for Determination of Representative Probability Distribution of Annual Maximum Rainfall  

Lee, Jae-Joon (School. of Civil and Environmental Engrg., Kumoh National Institute of Technology)
Lee, Sang-Won (National Institute for Disaster Prevention)
Kwak, Chang-Jae (School. of Civil and Environmental Engrg., Kumoh National Institute of Technology)
Publication Information
Journal of Korea Water Resources Association / v.42, no.10, 2009 , pp. 857-866 More about this Journal
Abstract
In this study, basic data is consisted annual maximum rainfall at 56 stations that has the rainfall records more than 30years in Korea. The 14 probability distributions which has been widely used in hydrologic frequency analysis are applied to the basic data. The method of moments, method of maximum likelihood and probability weighted moments method are used to estimate the parameters. And 4-tests (chi-square test, Kolmogorov-Smirnov test, Cramer von Mises test, probability plot correlation coefficient (PPCC) test) are used to determine the goodness of fit of probability distributions. This study emphasizes the necessity for considering the variability of the estimate of T-year event in hydrologic frequency analysis and proposes a framework for evaluating probability distribution models. The variability (or estimation error) of T-year event is used as a criterion for model evaluation as well as three goodness of fit criteria (SLSC, MLL, and AIC) in the framework. The Jackknife method plays a important role in estimating the variability. For the annual maxima of rainfall at 56 stations, the Gumble distribution is regarded as the best one among probability distribution models with two or three parameters.
Keywords
annual maximum rainfall; goodness of fit criteria; frequency analysis; Jackknife method;
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