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전통적 수문빈도분석의 기본가정은 기후와 수문사상이 정상성이라는 것으로 즉, 분포형의 매개변수들이 시간에 따라 불변이라는 것이다. 댐, 제방, 운하, 교량 등 수공 관련 기간시설물을 계획하고 설계할 때는 과거 상황을 이해하고 미래에도 그 상황이 유지될 것이라는 것을 근거로 한다. 그러나 현실은 기본가정과는 달리 수문자료들은 비정상성을 지니고 있으며 수자원관리자들에 의해 항상 기간시설물을 계획하고 설계 할 때 비정상성을 다루고자 끊임없이 노력해 왔다. 본 논문에서는 비정상성 수문빈도분석기법을 소개하고, 조건부 Generalized Extreme Value(GEV) 분포를 이용하여 비정상성 빈도분석을 실시하였다. 본 논문에서는 6개 기상관측소지점의 24시간 연최고치 강우량을 대상으로 비정상성 빈도분석을 실시하였으며 최우도법(Maximum Likelihood)을 사용하여 GEV 분포형의 매개변수를 추정하였다. 그 결과 비정상성 GEV 분포가 확률 강우량을 산정하는데 있어 적합함을 확인 할 수 있었다. 또한 ENSO(El Nino Southern Oscillation)를 나타내는 지수인 SOI(Southern Oscillation Index)를 이용하여 기후변동 고려한 비정상성 빈도분석을 실시하였다.
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Mudersbach, C / 2010 / Nonstationary extreme value analysis of annual maximum water levels for designing coastal structures on the German North Sea Coastline / Journal of Flood Risk Management 3:52~62
Panagoulia, D / 1997 / Sensitivity of flood events to global climate change / Journal of Hydrology 191:208~222
Piechota, T. C / 1996 / Drought and regional hydrologic variation in the United States: Associations with the El Nino Southern Oscillation / Water Resour. Res 32(5):1359~1373
Pizaro, G. / 2002 / El Nino and Floods in the US West: What can we expect / Eos Trans. AGU 83(32):349~352
Porparto, A. / 1998 / Influence of weak trends on exceedance probability / Stochastic Hydrol. Hydraul 12(1):1~15
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