$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

벡터자기회귀(VAR) 모형을 이용한 지하수위와 하천수위의 추계학적 모의기법 개발
A development of stochastic simulation model based on vector autoregressive model (VAR) for groundwater and river water stages 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.55 no.12, 2022년, pp.1137 - 1147  

원창희 (국립재난안전연구원 국가통합가뭄센터) ,  최병한 (한국농어촌공사 농어촌연구원) ,  권현한 (세종대학교 건설환경공학과) ,  권윤정 (세종대학교 건설환경공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

하천수위와 지하수위는 수문학적 순환과정에서 나타나는 수문학적 요소로 상호 연관성이 높으며 이러한 수문학적 요소에 대해 확률적 시뮬레이션을 독립적으로 수행하는 경우 상호 관련 정보손실과 같은 문제가 발생할 수 있다. 하천수위와 지하수위는 수문학적·농업적 가뭄을 평가하는 중요한 지표로 활용되지만 하천수위의 경우 건기 중에는 정확한 관측을 얻기가 매우 어려우며, 지하수위의 경우 데이터 기간이 상대적으로 짧아 이를 활용한 가뭄지수 사용이 제한적이다. 이와 관련하여 손실 없이 자료를 최대한 이용하기 위해 본 연구는 각 변수의 시간 의존성을 고려하는 동시에 상호 연관된 변수의 시간 의존성을 고려하는 벡터자기회 모형VAR)을 구성했다. 하천수위와 지하수위 사이의 자기 상관 및 상관관계를 확인하고, 정보 손실을 최소화하는 하천수위 및 지하수위를 예측할 수 있는지 여부를 결정하기 위해 벡터 자기 회귀 모델의 최적 순서 결정과 매개변수를 결정하였다. 또한, 두 변수 간의 상관관계를 반영하지 않는 자기회귀모형(AR)을 구축하고 모의에 대한 DIC와 상관계수VAR 모형과 비교하여 VAR 모형 더 적합함을 보이고 하천수위와 지하수위의 간의 상호관계성을 효과적으로 반영함을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

River and groundwater stages are the main elements in the hydrologic cycle. They are spatially correlated and can be used to evaluate hydrological and agricultural drought. Stochastic simulation is often performed independently on hydrological variables that are spatiotemporally correlated. In this ...

주제어

표/그림 (9)

참고문헌 (14)

  1. Kim, H.J., and Yeo, I.W. (2014). "Development of the autoregressive?and cross-regressive model for groundwater level prediction at?Muan coastal aquifer in Korea." Journal of Soil and Groundwater Environment, Vol. 19, No. 4, pp. 23-30. 

  2. Kim, M.J., Gang, H.Y., and Park, J.S. (2017). "Drought status and?prospects in '17." Water for Future, Vol. 50, No. 9, pp. 56-61. 

  3. Lee, I.M., Park, G.H., and Im, C.M. (1993). "Prediction of groundwater levels in hillside slopes using the autoregressive model."?Geotechnical Engineering, Vol. 9, No. 3, pp. 67-76. 

  4. Liu, C., Pan, C., Chang, Y., and Luo, M. (2021). "An integrated autoregressive model for predicting water quality dynamics and its?application in Yongding River." Ecological Indicators, Vol. 133,?108354. 

  5. Mirzavand, M., and Ghazavi, R. (2015). "A stochastic modelling?technique for groundwater level forecasting in an arid environment using time series methods." Water Resources Management,?Vol. 29, No. 4, pp. 1315-1328. 

  6. Nalbantis, I., and Tsakiris, G. (2009). "Assessment of hydrological?drought revisited." Water resources management, Vol. 23, No. 5,?pp. 881-897. 

  7. Pachauri, R.K., and Meyer, L.A. (2014). Climate change 2014:?Synthesis report. Contribution of working groups I, II and III?to the fifth assessment report of the intergovernmental panel?on climate change. Intergovernmental Panel on Climate?Change, Geneva, Switzerland. 

  8. Sims, C.A. (1980). "Macroeconomics and reality." Econometrica:?Journal of the Econometric Society, Vol. 48, No. 1, pp. 1-48. 

  9. Spiegelhalter, D.J., Best, N.G., Carlin, B.P., and Van Der Linde, A.?(2002). "Bayesian measures of model complexity and fit."?Journal of the royal statistical society: Series b (statistical?methodology), Vol. 64, No. 4, pp. 583-639. 

  10. Sur, C., Park, S.Y., Kim, J.S., and Lee, J.H. (2020). "Prognostic and?diagnostic assessment of hydrological drought using water?and energy budget-based indices." Journal of Hydrology, Vol.?591, 125549. 

  11. Vicente-Serrano, S.M., Begueria, S., and Lopez-Moreno, J.I. (2010).?"A multiscalar drought index sensitive to global warming: The?standardized precipitation evapotranspiration index." Journal?of Climate, Vol. 23, No. 7, pp. 1696-1718. 

  12. Yi, M.J., Kim, G.B., Sohn, Y.C., Lee, J.Y., and Lee K.K. (2004).?"Time series analysis of goundwater level data obtained from?national groundwater monitoring station." Journal of the?Geological Society of Korea, Vol. 40, No. 3, pp.305-329. 

  13. Yule, G.U. (1927). "VII. On a method of investigating periodicities?disturbed series, with special reference to Wolfer's sunspot?numbers." Philosophical Transactions of the Royal Society of?London. Series A, Containing Papers of a Mathematical or?Physical Character, Vol. 226, No. 636-646, pp. 267-298. 

  14. Zanotti, C., Rotiroti, M., Sterlacchini, S., Cappellini, G., Fumagalli, L.,?Stefania, G.A., Nannucci, M.S., Leoni, B., and Bonomi, T.?(2019). "Choosing between linear and nonlinear models and?avoiding overfitting for short and long term groundwater level?forecasting in a linear system." Journal of Hydrology, Vol.?578, 124015. 

저자의 다른 논문 :

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로