시간적 군집특성을 고려한 강우모의모형의 선정

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기타언어초록

본 연구에서는 관측강우의 통계특성 및 발생특성을 가장 적절하게 재현해 주는 강우모형을 선정하고자 하였다. 강우모형으로 Poisson과정에 근거한 점과정모형인 RPPM, NS-RPPM, modified NS-RPPM을 고려하여 모의자료에 대한 통계분석을 수행하였다. 그 결과, NS-RPPM과 modified NS-RPPM을 이용하여 모의된 자료가 여러 집성시간의 통계치를 적절하게 재현하였다. 또한 modified NS-RPPM을 이용하여 모의된 자료가 관측자료와 가장 유사한 발생특성을 가지는 것을 알 수 있었다. 특히, 홍수, 산사태 등 자연재해의 발생에 큰 영향을 주는 큰 강도를 가지는 강우를 관측치와 가장 유사하게 재현하였다. 모의된 강우사상의 총 강우량, 강우기간, 강우사상 간의 간격을 관측강우와 비교해본 결과 또한 modified NS-RPPM이 가장 좋은 결과를 보였다. 본 연구의 결과를 종합해 볼 때, 강우의 장기 모의를 위해 modified NS-RPPM을 이용하는 것이 가장 적절할 것으로 판단된다.

기타언어초록

This study, a point rainfall process model, which could represent appropriately observed rainfall data, was to select. The point process models-rectangular pulses Poisson process model(RPPM), Neyman-Scott rectangular pulses Poisson process model(NS-RPPM), and modified Neyman-Scott rectangular pulses Poisson process model(modified NS-RPPM)-all based on Poisson process were considered as possible rainfall models, whose statistical analyses were performed with their simulation rainfall data. As results, simulated rainfall data using the NS-RPPM and the modified NS-RPPM represent appropriately statistics of observed data for several aggregation levels. Also, simulated rainfall data using the modified NS-RPPM shows similar characteristics of rainfall occurrence to the observed rainfall data. Especially, the modified NS-RPPM reproduces high-intensity rainfall events that contribute largely to occurrence of natural harzard such as flood and landslides most similarly. Also, the modified NS-RPPM shows the best results with respect to the total rainfall amount, duration, and inter-event time. In conclusions, the modified NS-RPPM was found to be the most appropriate model for the long-term simulation of rainfall.

키워드

강우모형 Poisson과정 Point rainfall process model Poisson process

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