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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

박종현 (전북대학교, 전북대학교 일반대학원)

지도교수
권현한
발행연도
2018
저작권
전북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수3

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

추계학적 토양수분 모의기법을 이용한 가뭄평가 : 전라북도 지역을 중심으로
박종현 토목공학과 2018.01 학위논문

2017

다변량 추계학적 토양수분 모의 기법 개발
박종현 ,  이종화 ,  김성준 외 1명 한국수자원학회 학술발표회 2017.01 학술대회자료

초록· 키워드

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In this study, a Gaussian-mixture nonstationary hidden Markov chain model based soil moisture simulation model is explored to spatially downscale the AMSR2 soil moisture data for multiple stations in the Jeollabuk-do region in South Korea. Apart from the AMSR2 data, this study further used a set of climate variables such as rainfall and temperature as additional exogenous variables in the downscaling model. In the Gaussian-mixture nonstationary hidden Markov chain model, a six-state is considered as an optimal state with a set of independent variables related to soil moisture. The results are shown that two climate variables play a dominant role in terms of the predictability. The proposed Gaussian-mixture nonstationary hidden Markov chain model is validated through the observed statistics and further compared with that of a multiple linear regression model using the same predictors used in the proposed model. The model efficiency is significantly better than the results of the multiple linear regression model. The proposed method not only provides a better representation of the observed soil moisture than the linear regression model but also reproduces the spatial pattern across all stations reasonably well.
#Drought #Soil moisture #NHMM #Copula #Quantile Mapping

목차

제 1 장 서 론 1
1.1 연구배경 1
1.2 연구동향 4
1.3 연구절차 및 범위 6
제 2 장 추계학적 토양수분 모의기법 개발 9
2.1 HMM 기반 토양수분 모의기법 9
2.1.1 마르코프 연쇄 모형 10
2.1.2 은닉 마르코프 모형 14
2.2 모형의 확률 평가 18
2.2.1 전향 알고리즘(forward algorithm) 18
2.2.2 후향 알고리즘(backward algorithm) 21
2.3 최적 상태열 결정 23
2.3.1 비터비 알고리즘(viterbi algorithm) 23
2.4 매개변수 추정 27
2.4.1 Expectation-Maximization(EM) 알고리즘 27
2.4.2 Baum-Welch 재추정 알고리즘 30
2.5 GM-NHMM 33
제 3 장 Copula 기반 결합가뭄지수 개발 36
3.1 Copula 함수 36
3.1.1 Sklar 정리 37
3.1.2 Copula 함수의 종류 38
3.2 표준가뭄지수(Standardized Drought Index) 42
제 4 장 모형의 적용 및 고찰 44
4.1 입력자료 및 적용 대상지역 44
4.1.1 대상 유역의 수문기상 특성 분석 48
4.1.2 위성탐사기반 토양수분자료의 편의보정 53
4.2 HMM 기반 토양수분 모의 57
4.2.1 다중 회귀 분석(multiple regression analysis) 59
4.2.2 GM-NHMM 기반 토양수분 모의 61
4.3 Copula 기반 결합가뭄지수 개발 73
4.3.1 결합가뭄지수 산정 73
4.3.2 이변량 빈도해석 80
제 5 장 결론 및 토의 85
참고문헌 89
부 록 95

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