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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김진국 (세종대학교 건설환경공학과) 김진영 ([주]이산 수자원부) 반우식 (K-water 한강권역부문 한강처 물관리센터) 권현한 (세종대학교 건설환경공학과)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회논문집 한국수자원학회논문집 제52권 제12호
발행연도
2019.1
수록면
985 - 999 (15page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

Copula 함수를 이용한 이변량 가뭄 지역빈도해석 모형 개발
김진국 ,  김진영 ,  반우식 외 1명 한국수자원학회논문집 2019.01 학술저널
Bayesian Copula 기법을 활용한 이변량 가뭄 지역빈도해석 모델 개발
김진국 ,  소병진 ,  권현한 한국수자원학회 학술발표회 2019.01 학술대회자료

초록· 키워드

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전 세계적으로 극심한 가뭄현상이 반복적으로 발생하고 있으며, 이러한 가뭄을 분석하기 위한 연구가 다수 진행되고 있다. 최근 코플라 함수를 활용한 이변량 가뭄빈도해석에 대한 연구가 다수 진행된 바 있으나, 대부분 지점빈도해석에 국한되어 진행되었으며, 통계적으로 부족한 자료의 기간을 보완하기 위한 대안으로 지역빈도해석 개념을 도입한 연구는 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존의 베이지안 기법과 코플라 함수를 연계한 이변량 지역빈도해석 모형을 개발하였다. 최종적으로 이변량 코플라 가뭄 지역빈도해석 모형을 한강유역에 적용하여 2013-2015년에 발생한 가뭄 사상을 평가하였으며, 기존에 개발된 이변량 지점빈도해석 결과와 비교를 통해 모형의 해석결과에 대한 신뢰성을 확보하였다. 결과적으로 이변량 지점빈도해석에 비해 가뭄사상에 대한 결합재현기간의 불확실성 구간이 약 3배 가까이 감소하였으며, DIC 통계량 산정결과 약 15 이상 개선된 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 제안된 베이지안 코플라 기반 이변량 가뭄 지역빈도해석 모형은 가뭄자료의 분포특성 및 자료간의 상관성을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라, 지역적인 가뭄특성을 효과적으로 평가할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.
#코플라 #베이지안 #이변량 가뭄 지역빈도해석 #불확실성

목차

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