| 초록 |
군집 점 과정(Clustered Point Process) 기법을 이용한 NSRPM(Neyman-Scott Rectangular Pulse Model)은 강우생성모형으로 구형펄스모형(Rectangular Pulse Model)에서는 반영하지 못하는 강우현상의 군집특성을 잘 반영하여 그 적용성이 뛰어나다는 평가와 함께 수문학 분야에서 널리 쓰이고 있다. 강우특성을 나타내는 NSRPM의 5개 매개변수를 추정하기 위한 최적화 기법으로 DFP(Davidon-Fletcher-Powell)과 유전자알고리즘(Genetic Algorithm)등이 사용되고 있다. 그러나 DFP는 주어진 초기값에 따라 민감하며 전체해가(Global Solution)이 아닌 국지해(Local Solution)를 구하는 경향을 가지고 있으며, 유전자 알고리즘은 DFP와 다르게 헤시안 행렬(Hessian matrix)을 사용하지 않고 전체해를 구할 수 있다는 장점이 있으나 계산 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해서 DE(Differential Evolution)알고리즘을 사용하여 전국 지상관측소 중 30년 이상 장기 자료를 보유하고 있는 서울, 부산, 대구, 목포, 강릉지점의 1961-2011년까지의 여름철(6,7,8월) 시강우 자료를 이용하여 NSRPM의 매개변수를 추정하였다. DE 알고리즘을 사용한 매개변수추정 결과를 DFP, 유전자 알고리즘 기법을 사용하여 추정한 매개변수추정 결과와 검정통계량을 이용하여 비교분석하여 DE 알고리즘 적용 시 강수관측자료의 물리적 및 통계적 특성을 보다 잘 반영함을 보였다. |
