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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
문영일 (서울시립대학교 토목공학과) 권현한 (Columbia University)
저널정보
한국방재학회 한국방재학회 학술대회 한국방재학회 2008년도 정기총회 및 학술발표대회
발행연도
2008.1
수록면
723 - 726 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2016

도시관망 간소화 및 매개변수 추정에 관한 연구
문영일 ,  박경미 ,  육지문 외 1명 한국수자원학회 학술발표회 2016.01 학술대회자료

2008

강우-유출모형 매개변수의 최적화 및 불확실성 분석
문영일 ,  권현한 한국방재학회 학술대회 2008.01 학술대회자료

2007

Hierarchical Bayesian 기법을 통한 강우-유출모형 매개변수의 최적화 및 불확실성 분석
문영일 ,  권현한 한국수자원학회 학술발표회 2007.01 학술대회자료

2000

매개변수적 빈도해석시 매개변수 추정방법과 검정방법에 의한 적정 분포형 선택에 관한 연구
문영일 ,  차영일 ,  전시영 대한토목학회 학술발표회 논문집 2000.10 학술대회자료

1999

빈도해석 방법에 의한 확률강우량 산정: 매개변수적 방법과 비매개변수적 방법
문영일 ,  차영일 ,  전시영 한국수자원학회 학술발표회 1999.01 학술대회자료

초록· 키워드

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It is not always easy to estimate the parameters in hydrologic models due to insufficient hydrologic data when hydraulic structures are designed or water resources plan are established, uncertainty analysis, therefore, are inevitably needed to examine reliability for the estimated results. With regard to this point, this study applies a Bayesian Markov Chain Monte Carlo scheme to the NWS-PC rainfall-runoff model that has been widely used, and a case study is performed in Soyang Dam watershed in Korea. The NWS-PC model is calibrated against observed daily runoff, and thirteen parameters in the model are optimized as well as posterior distributions associated with each parameter are derived. The Bayesian Markov Chain Monte Carlo shows a improved result in terms of statistical performance measures and graphical examination. The patterns of runoff can be influenced by various factors and the Bayesian approaches are capable of translating the uncertainties into parameter uncertainties. One could provide against an expected runoff event by utilizing information driven by Bayesian methods. Therefore, the rainfall-runoff analysis coupled with the uncertainty analysis can give us an insight in evaluating flood risk and dam size in a reasonable way.
#Rainfall-Runoff Model #Parameter Optimization #Uncertainty Analysis

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