기후 및 지형정보가 고려된 극한 일 강수량 산정을 위한 계층적 베이지안 모형

• 영문명: Hierarchical Bayesian Model for Assessing Extreme Daily Rainfall Through Combining Climatic and Topographic Information
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 이정훈(Lee, Jeonghoon) 원정은(Won, Jeongeun) 최정현(Choi, Jeonghyeon) 김상단(Kim, Sangdan)
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』 21권4호, 1~12쪽, 전체 12쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.08.30

국문 초록

연최대강우시계열의 빈도해석은 지역 홍수방어와 인프라 시설 설계를 위한 필수적인 절차이다. 하지만 빈도해석의 결과에는 많은 불확실성이 내재되어 있다. 본 연구의 목적은 공간 계층적 베이지안 모형의 프레임 워크를 제안하는 것이다. 제안된 방법론의 적용 가능성을 살펴보기 위해 부산-울산-경남지역을 대상으로 기존의 지점빈도해석과 지수홍수법의 의한 지역빈도해석의 결과를 비교하였다. 본 연구에서는 비교적 단순한 공변량 관계를 맺는 일반화된 로지스틱 분포의 매개변수로 계층적 베이지안 모형을 구성하였으며, 추후 다양한 확률분포 및 더 복잡한 공변량 구조로 확장될 가능성을 염두에 두었다. 추가로 확률강우량 앙상블의 변동 계수를 이용하여 모형의 불확실성을 살펴보았다. 기후 및 지형정보가 결합된 계층적 베이지안 모형을 이용한 지역빈도해석은 지점에서의 추정치와 비교적 잘 일치하면서 더 신뢰성 있는 극한 일 강우량 추정치를 제공할 수 있다는 것을 확인하였다.

영문 초록

Frequency analysis of the annual maximum rainfall time series is essential for designing infrastructures to provide protection against local floods and related events. However, the results of the frequency analysis obtained are ambiguous. In this study, we aimed to develop a spatial hierarchical Bayesian model framework through combining the climatic and topographic information. To confirm the applicability of the proposed method, the results of at-site frequency analysis and regional frequency analysis using the index flood method were compared in the Busan-Ulsan-Gyeongnam region. Furthermore, a hierarchical Bayesian model was developed, in which the parameters of the generalized logistic distribution comprised relatively simple covariate relationships upon considering the possibility of expansion into various probability distributions and more complex covariate structures. The uncertainty of this model was analyzed using the coefficient of variation of rainfall quantile ensemble. The results confirmed that the regional frequency analysis using the hierarchical Bayesian model combined with the climatic and topographic information could provide an accurate estimate of extreme daily rainfall with relatively good agreement with the estimate at a specific site, but is a more reliable approach.

목차

1. 서론

2. 연구방법

3. 연구결과 및 토론

4. 결론

키워드

일반화된 로지스틱 분포 계층적 베이지안 모형 극한강우 지역빈도해석 불확실성 Generalized Logistic Distribution Hierarchical Bayesian Model Rainfall Extremes Regional Frequency Analysis Uncertainty