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일유출량 자료의 비선형 예측 및 분석 원문보기
Nonlinear Analysis and Prediction of Daily Runoff

  • 저자

    이배성

  • 학위수여기관

    韓南大學校 大學院

  • 학위구분

    국내석사

  • 학과

    토목환경공학과

  • 지도교수

  • 발행년도

    2004

  • 총페이지

    vii, 63p.

  • 키워드

    일유출량 비선형 Daily Runoff;

  • 언어

    kor

  • 원문 URL

    http://www.riss.kr/link?id=T10062477&outLink=K  

  • 초록

    시계열 분석과 예측은 수문학분야에서 홍수, 가뭄 및 저수지 운영, 수자원 계획 등을 위하여 매우 중요하다. 그러나 기존의 시계열 분석방법들은 대부분 실제 시계열이 추계학적이라고 보고, 확률분포를 이용한 선형적 예측에 치중했다. 그런데, 최근 들어 특정한 수문시계열에서 카오스 특성이 발견되고 있으며, 비선형 결정론적 특성이 어떤 시스템에서 발견된다면, 이 시스템은 카오스 시스템으로부터 근거한다고 판단할 수 있고, 카오스 시스템을 이용한 단기 예측을 가능하게 해준다. 또한, 기존의 거의 모든 수문학적 연구에 있어서, 시스템의 특성을 파악한 뒤 예측을 실시하는 표준접근법이 채택되어왔다. 그러나 Phoon 등은 시스템의 특성분석에 앞서 예측을 실시하고, 상태공간 매개변수가 시스템의 특성분석단계가 아닌 예측단계에서 평가되는 가역접근법을 제안하였다. 본 연구에서는 Phoon 등이 제안한 가역접근법과 기존에 널리 적용되어온 표준접근법을 이론적 카오스 시계열과 실제 일유출량 자료에 적용함으로써, 가역접근법의 적용성을 검토하고 카오스 시계열의 특성을 알아보았으며, 카오스이론이 적용된 비선형 예측기법으로는 부분근사화 기법을 이용하였다. 카오스 특성 분석을 통해, 이론적 카오스 시계열과 Bear 강 일유출량 시계열 자료 모두에서 카오스 특성이 나타남을 알 수 있었다. 200일에 대한 1, 3, 5일 예측 결과, 가역접근법이 표준접근법에 비해 우수함을 알 수 있었고, 부분근사화 기법을 이용한 1, 5, 10, 20일에 대한 예측결과, 단기 예측에서는 상당히 우수한 결과가 나온 반면, 장기 예측은 거의 불가능함을 알 수 있었다.


    Prediction and analysis of time series are important in hydrology for floods, droughts, reservoir operating and water resource planning. However, many hydrologists have mostly used the linear models to analyze and forecast hydrological time series. There is a growing trend in the hydrological time series chaotic dynamic system. If nonlinear deterministic characteristics are found in a system, the system can be considered as a chaotic system and it can be possible to perform short-term forecasting using the chaotic system. In almost all previous hydrological studies, the standard approach adopted for nonlinear times series analysis is to perform system characterization first followed by forecasting. However, Phoon et al proposed a practical inverse approach for forecasting nonlinear hydrological time series. To investigate the applicability standard approach method and inverse approach, this study used a theoretical time series(Mackey-Glass) and daily streamflows of Bear river in Idaho. To predict a theoretical time series and daily streamflow, this study used local approximation method. From chaos analysis, chaotic characteristics are found in daily streamflow of Bear river. Resulting from 1, 3 and 5-day prediction, inverse approach method is shown to be better than the standard approach for a theoretical chaotic time series and daily streamflow. Also, Resulting from 1, 5, 10 and 20-day prediction using local approximation method, short-term prediction is excellent but long-term prediction is impossible.


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