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Study of Stochastic Techniques for Runoff Forecasting Accuracy in Gongju basin

추계학적 기법을 통한 공주지점 유출예측 연구

  • 안정민 (한국수자원공사 물관리센터) ;
  • 허영택 (한국수자원공사 물관리센터) ;
  • 황만하 (한국수자원공사 수자원연구원) ;
  • 천근호 (한국수자원공사 물관리센터)
  • Received : 2010.08.05
  • Accepted : 2010.10.14
  • Published : 2011.02.28

Abstract

When execute runoff forecasting, can not remove perfectly uncertainty of forecasting results. But, reduce uncertainty by various techniques analysis. This study applied various forecasting techniques for runoff prediction's accuracy elevation in Gongju basin. statics techniques is ESP, Period Average & Moving average, Exponential Smoothing, Winters, Auto regressive moving average process. Authoritativeness estimation with results of runoff forecasting by each techniques used MAE (Mean Absolute Error), RMSE (Root Mean Squared Error), RRMSE (Relative Root Mean Squared Error), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), TIC (Theil Inequality Coefficient). Result that use MAE, RMSE, RRMSE, MAPE, TIC and confirm improvement effect of runoff forecasting, ESP techniques than the others displayed the best result.

유출예측량을 모의할 때 과거와 현재의 수문자료를 이용한다는 측면에서 미래 예측결과의 불확실성을 완전히 제거할 수는 없겠지만, 다양한 기법별 분석에 의하여 불확실성을 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 유출예측의 정확성 향상을 위해 다양한 유출예측 기법을 적용 및 평가하였으며 확률론적 예측을 가능하게 하는 예측기법인 ESP와 관측 시계열 자료를 이용한 통계기법으로 공주지점의 유출예측을 수행하였다. 각 기법에 따른 유출예측 결과의 신뢰성 평가는 MAE(Mean Absolute Error), RMSE(Root Mean Squared Error), RRMSE(Relative Root Mean Squared Error), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), TIC(Theil Inequality Coefficient)를 이용하였다. ESP 확률을 이용하여 예측한 유출결과와 통계적 시계열 분석에 의해 예측된 유출결과를 MAE, RMSE, RRMSE, MAPE, TIC를 이용하여 비교 분석하였으며 유출예측의 개선효과를 확인해본 결과, ESP 확률을 이용한 예측이 MAE(10.6), RMSE(15.14), RRMSE(0.244), MAPE(22.74%), TIC(0.13)으로 평가되었으며 MAE(23.2), RMSE(37.13), RRMSE(0.596), MAPE(26.69%), TIC(0.30)으로 평가된 ARMA와 MAE(26.4), RMSE(34.44), RRMSE(0.563), MAPE(47.38%), TIC(0.25)으로 평가된 Winters 에 비해 신뢰성이 높게 나타났다.

Keywords

References

  1. 건설교통부(1998) 기존댐 용수공급 능력조사(금강수계-부록). pp. 662-790.
  2. 건설교통부(2001) 수자원 장기종합계획 - Water Vision 2020. pp. 57-348.
  3. 김영오, 정대일, 김형섭, 이길성(2001) 앙상블 예측을 통한 물공급전망 개선방안. 한국수자원학회 학술발표회논문집, 한국수자원학회, pp. 304-308.
  4. 안정민, 정우창, 황만하(2008) 유출예측을 위한 금강유역의 ESP 확률 개선. 한국수자원학회 학술발표대회논문집, 한국수자원학회, pp. 704-708.
  5. 안정민, 정우창, 이상진, 신용노(2008) 정성적 기상예보와 ESP 기법의 결합을 통한 유출예측 적용. 대한토목학회 학술대회논문집, 대한토목학회, pp. 2724-2727.
  6. 정대일, 김영오(2002) 앙상블 예측을 이용한 충주댐의 월 유입량 예측, 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제22권 제3B호, pp. 321-331.
  7. 정우창, 황만하, 정구열(2008) 유역의 물공급 전망을 위한 월단위 유출예측기법에 대한 적용성 평가. 한국수자원학회 학술발표회논문집, 한국수자원학회, pp. 1160-1164
  8. Box, G.E.P. and Cox, D.R. (1964) An analysis of transformations. Journal of the Royal StatisticalSociety, Series B, 26, pp. 211-252.
  9. Box, G.E.P. and Jenkins, G.M. (1976) Time series analysis-forecasting and control. Holden Day, pp. 174-175.
  10. Holt, C.C. (1957) Forecasting Seasonals and Trends by Exponentially Weighted Moving Averages, Pittsburgh. Penn.: Carnegie Institute of Technology.
  11. Haan, C.T. (2002) Statistical methods in hydrology. Iowa State Press, pp. 30-31.
  12. Johansson, R. (1993) System modeling and identification. Prentice Hall International.
  13. Konstantine P. Georgakakos, Roman Krzysztofowicz. (2001) Probabilistic and ensemble forecasting. Journal of Hydrology, Vol. 249, Issues 1-4, 1 August 2001.
  14. Kottegoda, N.T. (1980) Stochastic water resources technology. The Macmillan press LTD.
  15. Winters, P.R. (1960) Forecasting sales by exponentially weighted moving averages. Management Science, Vol. 6, pp. 324-342. https://doi.org/10.1287/mnsc.6.3.324