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한국수자원학회 / v.17, no.4, 1984년, pp.281-291 
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섬진강 월유출량의 추계학적 모형
( Stochastic Modelling of Monthly flows for Somjin river ) |
| 이종남;이홍근; 경희대학교 공과대학교수;서울대학교 보건대학원;
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| 초 록 |
| 한국하천유역의 강우량관측자료는 풍부하나 하천유량측정자료가 많고 섬진강 유역내의 압록과 송정의 유량관측기록이 비교적장기간에 것이 있고, 유속측정을 많이 하고 있으므로 본유역자료를 가지고 월유출량계열의 모형식을 유도하였다. 본모형식은 월강우량기록으로서 월유출량 산출식을 Box & Jenkins의 대체함수모형식에다 ARIMA의 잔차모형식을 가하여 유도한 것이다. 또 기 강우량과 유출량 자료간에는 잔차시계열이 정상공분산을 갖는다는 가정하에 모형식을 작성하였다. 자기상관 함수의 특성으로부터 ARIMA모형을 유도함에도 먼저 계산식으로 각변수를 산출하고, 이 변수를 다소조정반복시켜 가장 정확한 융통성있는 Box & Jenkins 방식의 모형식을 작성하였다. 섬진강에서 가장 적정모형식을 다음과 같은 일반식으로 주어졌다. 여기서 $Y_t=($omega$o-$omega$_1B) C_iX_t+$varepsilon$t$ $Y_t$ 월유출량, $X_t$: 월 강우량, $C_i$: 월유출률, $$omega$o-$omega$_1$ : 대체변수 $$varepsilon$_t$ : 잔차(임의오차성분) 섬진강수위관측소의 기 월유출량 기록자료로서 월유출량게열의 만족할만한 모형을 비교검토 연구작성하였다. |
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| In our Koreans river basins there are many of monthly rainfall data, but unfortrnately streamflow data needed are rare. Analysing monthly rainfall data of Somjin river basin, the stochastic theory model for calculation of monthly streamflow series of that region is determined. The model is composed of Box & Jenkins stansfer function plus ARIMA residual models. This linear stochastic differenced time series equation models can adapt themselves to the structure and variety of rainfall, streamflow data on the assumption of the stationary covarience. The fiexibility of Box-Jenkins method consists mainly in the iterative technique of building an AIRMA model from observations and by the use of autocorrelation functions. The best models for Somjin river basin belong to the general calss: $Y_t=($omega$o-$omega$_1B) C_iX_t+$varepsilon$t$ $Y_t$ monthly streamflow, $X_t$ : monthly rainfall, $C_i$ :monthly run-off, $$omega$o-$omega$_1$ : transfer parameter, $$varepsilon$_t$ : residual The streamflow series resulted from the proposed model is satisfactory comparing with the exsting streamflow data of Somjin gauging station site. |
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| 키워드 |
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한국수자원학회지 / v.17, no.4, 1984년, pp.281-291
한국수자원학회
ISSN : 1738-9488
UCI : G100:I100-KOI(KISTI1.1003/JNL.JAKO198411920091097)
언어 : 한국어 |
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| 논문 제공 : KISTI 한국과학기술정보연구원 |
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