메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

김용탁 (전북대학교, 전북대학교 일반대학원)

지도교수
권현한
발행연도
2016
저작권
전북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수0

표지
AI에게 요청하기
추천
검색

이 논문의 연구 히스토리 (8)

초록· 키워드

오류제보하기
The estimation of intensity-duration-frequency (IDF) curves for rainfall data comprises a hydrology studies to support a variety of water resources projects. In a changing climate, however, traditional approaches based on historical records of rainfall and on the stationary assumption can be inadequate and lead to poor estimates of rainfall intensity quantiles. In this paper, we propose a novel methodology based on a Four Parameter Beta distribution to estimate IDF curves conditioned on the observed (or simulated) extreme duration rainfall, which becomes the time-varying upper bound of the updated nonstationary beta distribution. The inference is conducted in a Bayesian framework that provides a better way to take into account the uncertainty in the model parameters when building the IDF curves. The results show that the developed model fits the historical data as good as the traditional Generalized Extreme Value (GEV) distribution. The frequency of a short period of time(2 years or less) did not cause a big difference with the conventional method. But, The frequency of a long period of time(over 5 years) was estimated results of the small value in the Bayesian Beta model. With over 200 years of materials as a result of the frequency analysis using a rain gauge data, Seoul station, It exhibited a relatively small value compared to the analysis results in a variety of existing studies. In other words, it is determined that the Bayesian Beta model is applied in this study could simulate the characteristics of the analysis of the data has a long period of time than the conventional method.

목차

제 1 장 서 론 1
1.1 연구배경 1
1.2 연구동향 5
1.3 연구목적 및 범위 8
제 2 장 입력자료 및 유의성 검증 10
2.1 입력자료 10
2.2 강우강도 경향성 분석 20
2.2.1 Mann-Kendall Test 20
2.2.2 Mann-Kendall Test를 통한 유의성 검증 결과 22
제 3 장 비정상성 빈도분석을 통한 IDF 곡선 추정 35
3.1 지속시간별 강우강도 모의 기법 35
3.1.1 Beta 분포 35
3.1.2 Four Parameter Beta 분포 37
3.1.3 Bayesian Approach 47
3.2 비정상성 빈도분석에 따른 IDF 곡선 도시 59
제 4 장 결론 및 토의 74
참고문헌 76
부록 82

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0