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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 권현한
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 전북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
이 논문의 연구 히스토리 (7)
2019
2018
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It has been well recognized that extreme rainfall process often features a nonstationary behavior, which may not be effectively modeled within a stationary frequency modeling framework. Moreover, extreme rainfall events are often described by a mixture distribution which can be attributed to the distinct rainfall patterns associated with summer monsoons and tropical cyclones. In this perspective, this study explores a mixture distribution based nonstationary frequency (MDNF) model in a changing climate within a Bayesian framework. Subsequently, the MDNF model can effectively account for the time-varying moments as well as the time-varying mixing ratio in a two-component mixture distribution. The performance of the MDNF model was evaluated by various statistical measures, compared with frequency model based on both stationary and nonstationary univariate / mixture distributions. A comparison of the results highlighted that the MDNF model substantially improved the overall performance, confirming the assumption that nonstationarity over the distinct rainfall patterns might affect the design rainfall estimates.
목차
제1장 서론 11.1 연구배경 및 목적 11.2 연구동향 3제2장 연구방법 52.1 빈도해석 52.2 Bayesian 기법 기반의 매개변수 추정 122.3 지점별 자료 및 특성제3장 모의실험 233.1 모의자료 생성 및 매개변수 추정 23제4장 적용 및 고찰 484.1 매개변수 추정 484.2 최적 모형 선정 784.3 확률강우량 81제5장 결론 92참고문헌 94
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