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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.1
- 수록면
- 469 - 482 (14page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2014
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본 연구에서는 지역특성(위도, 경도, 고도)과 기후학적 특성(연최대강우량)을 계층적 Bayesian 모형안에서 연계하여 공간적 분석이 가능한 지역빈도해석 모형을 개발하였다. 기존 지역빈도해석은 강수지점의 지리적/지형적 특성을 반영한 해석이 어려운 단점이 있으며, 지점을 기준으로 해석된 확률강수량을 유역면적강우량으로 변환 시 불확실성이 큰 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 계층적 Bayesian 기법을 이용하여 지역특성 및 기후학적 특성이 고려된 Gumbel 확률분포형의 매개변수를 추정하였으며, 이들 매개변수들을 공간적으로 보간하여 한강유역내 모든 지점에 대해서 확률강수량을 추정할 수 있도록 하였다. 결과적으로 기존 L-모멘트 방법과 유사한 결과를 확인할 수 있었으며 확률강수량의 불확실성 정량화와 더불어 지리적/지형적 영향을 고려한 해석이 가능하였다.
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참고문헌 (27)
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Basist, A. / 1994 / Statistical relationships between topography and precipitation patterns / Journal of Climate 7(9):1305~1315
Berg, A. / 2004 / Deviance Information Criterion for Comparing Stochastic Volatility Models / Journal of Business and Economic Statistics 22:107~120
Burns, J. I. / 1953 / Small-scale topographic effects on precipitation distribution in San Dimas experimental forest / American Geophysical Union 34(5):761~768
Carlo, G. / 2007 / A hierarchical model for the analysis of spatial rainfall extremes / Journal of Agricultural Biological and Environmental Statistics 12(4):434~449
Daniel. C. / 2005 / Bayesian Spatial Modeling of Extreme Precipitation Return Levels / Journal of the American Statistical Association 102(479):824~840
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Daniel. C. / 2005 / Bayesian Spatial Modeling of Extreme Precipitation Return Levels / Journal of the American Statistical Association 102(479):824~840
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