The frequency analysis of annual maximum rainfall data and the derivation of probable rainfall intensity formula at Masan station are performed in this study. Based on the eight different rainfall duration data from 10 minutes to 24 hours, eight types of probability distribution (Gamma, Lognormal, Log-Pearson type III, GEV, Gumbel, Log-Gumbel, Weibull, and Wakeby distributions), three types of parameter estimation scheme (moment, maximum likelihood and probability weighted methods) and three types of goodness-of-fit test (${\chi}^2$, Kolmogorov-Smirnov and Cramer von Mises tests) were considered to find an appropriate probability distribution at Masan station. The Lognormal-2 distribution was selected and the probable rainfall intensity formula was derived by regression analysis. The derived formula can be used for estimating rainfall quantiles of the Masan vicinity areas with convenience and reliability in practice.
The objective of this paper is to study the discharge characteristics of pollutant loads in small watershed according to probability rainfall using the Hydrologic Simulation Program-Fortran (WinHSPF). The subwatershed of Gosam reservoir watershed in Gyeonggido province was simulated and the probability rainfall of study area was estimated by recurrence interval and duration. The probability rainfalls are 156.5, 205.9 and 277.4 mm for 6 hrs, 12 hrs and 24 hrs in 10 year frequency, and each probability rainfalls is distributed by Huff's 4th quantiles method and applied to HSPF. The pollutant loads were high for initial rainfall. The concentrations of TN, TP and BOD were high as rainfall duration is shorter and rainfall intensity is higher.
The regional rainfall intensity formula for Gimhae in Gyeongsangnam-do province is developed in this study. The nine points of rainfall observations were selected. In order to demonstrate the accuracy and the versatility of the proposed rainfall intensity formula, three regions under the jurisdiction of the Meteorological Agency near Gimhae, namely Busan, Changwon, Miryang observatories were selected. The present formula can be effectively employed for various design of hydraulic structures in Gimhae area since it is divided into several refined regions.
본 논문은 최근 발생한 집중호우와 이상강우를 고려하며 인천지역에서 사용중인 확률강우강도식에 대한 새로운 확률강우강도식을 제안하였으며, 기상청 자료를 이용하여 지속시간 10분$\sim$24시간까지의 임의시간 연최대강우량을 산정하였다. 강우지속기간별 확률강우량을 추정하기 위하여 개의 확률분포형을 적용하였으며 Chi-square 검정방법, Kolmogorov-Smirnov 검정방법, framer Von Mises 검정방법으로 적합도 검정과 함께 최근 강우에 대한 경향을 분석하고 실제 발생한 강우 중에서 최대 발생 강우량을 고려하여 적정분포인 GEV 분포를 확률 분포형으로 선정하였다. 확률강우강도식은 최소자승법을 사용하여 Talbot형, Sherman형, Japanese형, 통합형 I 및 II 형태로 산정하였고, 지역내 하수도 및 하천의 지속시간을 감안하여 확률강우강도식을 결정하였다. 또한 정확성을 고려하여 통합형 I을 선택하였고 지속시간에 따른 강우강도식의 확률강우와 관측치를 감안한 강도식을 인천지역의 강우강도식으로 제안하였다.
우리 나라 주요 우량관측소 22개 지점의 매년 최대치 강우자료에 대하여 빈도해석을 실시하였다. 매개변수 추정방법은 모멘트법, 확률가중 모멘트법, 최우도법 등이며, 매개변수 적합성, 도시적 해석, 분리효과, 적합도 검정결과 GEV 분포가 우리 나라 강우자료에 대하여 가장 적합한 확률분포형으로 나타났다. 선정된 GEV 분포형을 모집단의 확률분포형으로 가정하여 재현기간별 확률강우량을 산정하므로써 지역적 해석을 실시하였으며, 정확도 있는 선형화 기법을 통해 회귀분석을 실시하여 확률강두강도식을 유도하였다. 본 연구에서 유도된 확률강우강도식은 실무차원에서 임의 지속기간의 재현기간별 확률강우량을 간편하게 구할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 인천지방에서의 확률강우량과 확률강우강도식을 유도하기 위하여 인천기상대에서 관측된 자료로부터 강우 지속기간 10분 ~ 6시간까지의 연최대강우량을 선정하였다. 12개 강우지속기간별 확률강우량을 추정하기 위하여 11개 확률분포형을 적용하였으며 Chi-square 검정방법, Kolmogorov-Smirnov 검정방법, Cramer Von Mises 검정방법으로 적합도 검정과 함께 도시적 해석법으로 가정 적합한 분포형을 결정하였다. 확률강우도식은 최소자승법을 사용하여 Talbot 형, Sherman 형, Japanese 형의 3가지로 분석하고, 최소자승법과 함께 시산법을 사용하여 통합형I과 통합형II의 형태로 결정하였다. 표준제곱근오차와 계산된 강우강도와 추정된 강우강도와의 차이를 분석하여 단기 강우 지속기간에 관한 통합형I의 확률강우강도식을 인천지방 강우강도공식으로 제안하였다.
본 연구에서는 우리나라 강우에 대한 대표 확률분포형을 결정하고 결정된 대표 확률분포형에 의거하여 확률강우강도식을 유도한다. 빈도해석에 널리 사용되는 11개 분포형에 대하여 모멘트법과 최우추정법 및 확률가중모멘트법으로 모수를 추정하고, 적정성이 있는 모수를 대상으로 적합도 검정을 실시하여 지속기간별로 각 지점의 적정분포형을 구한다. 전 지역의 강우 동질성을 검정하는 방법으로 비모수적 검정방법인 Mann-Whitney 검정과 Kruskal-Walls 검정을 실시하여 우리나라 전역을 대표할 수 있는 대표 적정분포형을 구한다, 강우의 동질성 검정을 실시한 결과, 우리나라 전역을 대표할 수 있는 적정분포형을 선정할 수 없었으며, 12개 지속기간에 대하여 강우의 동질성이 있는 여러 개의 권역으로 구분하여 권역별 대표 확률분포형을 결정하였다. I,II,V 권역에서는 GEV 분포,III,IV 권역에서는 TypeIII 극차분포가 대표 적정분포형으로 선정되었으며, 이들 대표 적정분포형으로부터 얻어진 확률강우량을 이용하여 확률강우강도식을 유도하였다.
This study was to introduced estimation model for optimum probabilistic rainfall intensity on hydrological area. Originally, probabilistic rainfall intensity formula have been characterized different coefficient of formula and model following watersheds. But recently in korea rainfall intensity formula does not use unionize applyment standard between administration and district. And mingle use planning formula with not assumption model. Following the number of year hydrological duration adjust areal index. But, with adjusting formula applyment was without systematic conduct. This study perceive the point as following : 1) Use method of excess probability of Iwai to calculate survey rainfall intensity value. 2) And, use method of least squares to calculate areal coefficient for a unit of 157 rain gauge station. And, use areal coefficient was introduced new probabilistic rainfall intensity formula for each rain gauge station. 3) And, use new probabilistic rainfall intensity formula to adjust a unit of fourteen duration-a unit of fifteen year probabilistic rainfall intensity. 4) The above survey value compared with adjustment value. And use three theory of error(absolute mean error, squares mean error, relative error ratio) to choice optimum probabilistic rainfall intensity formula for a unit of 157 rain gauge station.
This paper presents a procedure for determining the design rainfall depth and the design rainfall intensity at Incheon city area in Korea. In this study the eight probability distributions are considered to estimate the probable rainfall depths for 11 different durations. The Kolmogorov - Smirnov test and the Chi-square test are adopted to test each distribution. The probable rainfall intensity formulas are then determined by i) the least squares (LS) method, ii) the least median squares (LMS) method, iii) the reweighted least squares method based on the LMS (RLS), and iv) the constrained regression (CR) model. The Talbot, the Sherman, the Japanese, and the Unified type are considered to determine the best type for the Incheon station. The root mean squared (RMS) errors are computed to test the formulas derived by four methods. It is found that the Unified type is the most reliable and that all methods presented herein are acceptable for determining the coefficients of rainfall intensity formulas from an engineering point of view.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.660-663
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2006
Rainfall estimation is important to weather forecast, flood control, hydrological plan. The empirical and statistical methods by measured data(surface rain gauge, rainfall radar, Satellite) is commonly used for rainfall estimation. In this study, the rainfall intensity for East Asia region was estimated using the empirical relationship between SSM/I data of DMSP satellite and brightness temperature of GEOS-9(10.7${\mu}m$) with cloud types(ISCCP and MSG classification). And the empirical formula for rainfall estimation was produced by PMM (Probability Matching Method).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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