Hydrological factors, especially the spatial distribution of interpretation on precipitation is often topic of interest in studying of water resource. The popular methods such as Thiessen method, inverse distance method, and isohyetal method are limited in calculating the spatial continuity and geographical characteristics. This study was intended to overcome those limitations with improved method that will yield higher accuracy. The monthly and yearly precipitation data were produced and compared with the observed daily precipitation to find correlation between them. They were then used as secondary variables in Co-kriging method, and the result was compared with the outcome of existing methods like inverse distance method and kriging method. The comparison of the data showed that the daily precipitation had high correlation with corresponding year's average monthly amounts of precipitation and the observed average monthly amounts of precipitation. Then the result from the application of these data for a Co-kriging method confirmed increased accuracy in the modeling of spatial distribution of precipitation, thus indirectly reducing inconsistency of the spatial distribution of hydrological factors other than precipitation.
Most of hydrological analyses in the field of water resources are launched by gathering and analyzing rainfall data. Several methods have been developed to estimate areal rainfall from point rainfall data and to fill missing or ungaged data. Thiessen and Reciprocal Distance Squared(RDS) methods whose parameters are only dependent on inter-station distance are classical work in hydrology, but these techniques do not provide a continuous representation of the hydrologic process involved. In this study, kriging technique was applied to rainfall analysis in Nakdong river basin in order to complement the defects of these classical methods and to reflect spatial characteristics of regional rainfall. After spatial correlation and semi-variogram analyses were performed to perceive regional rainfall property, kriging analysis was performed to interpolate rainfall data for each grid Thus, these procedures were enable to estimate average rainfall of subbasins. In addition, poor region of rainfall observation was analyzed by spatial interpolation error for each grid and mean error for each subbasin.
Choy, Youngdo;Baek, Jahyun;Jeon, Dong-Hoon;Park, Sang-Ho;Choi, Soonho;Kim, Yeojin;Hur, Jin
KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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v.5
no.3
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pp.223-228
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2019
In order to integrate large amounts of variable generation resources such as wind and solar reliably into power grids, accurate renewable energy forecasting is necessary. Since renewable energy generation output is heavily influenced by environmental variables, accurate forecasting of power generation requires meteorological data at the point where the plant is located. Therefore, a spatial approach is required to predict the meteorological variables at the interesting points. In this paper, we propose the meteorological variable prediction model for enhancing renewable generation output forecasting model. The proposed model is implemented by three geostatistical techniques: Ordinary kriging, Universal kriging and Co-kriging.
The GOSAT (Greenhouse gases Observing SATellite) data provide new opportunities the most regionally complete and up-to-date assessment of $CO_2$. However, in practice, GOSAT records often suffer from missing data values mainly due to unfavorable meteorological condition in specific time periods of data acquisition. The aim of this research was to identify optimal spatial interpolation techniques to ensure the continuity of $CO_2$ from samples taken in the North East Asia. The accuracy among ordinary kriging (OK), universal kriging (UK) and simple kriging (SK) was compared based on the combined consideration of $R^2$ values, Root Mean Square Error (RMSE), Mean Error (ME) for variogram models. Cross validation for 1312 random sampling points indicate that the (UK) kriging is the best geostatistical method for spatial predictions of $CO_2$ in the East Asia region. The results from this study can be useful for selecting optimal kriging algorithm to produce $CO_2$ map of various landscapes. Also, data users may benefit from a statistical approach that would allow them to better understand the uncertainty and limitations of the GOSAT sample data.
Various geological thematic maps have been generated by interpolating sparsely sampled ground survey data and geostatistical kriging that can consider spatial correlation between neighboring data has widely been used. This paper applies multi-variate geostatistical algorithms to integrate secondary information with sparsely sampled ground survey data for geological thematic mapping. Simple kriging with local means and kriging with an external drift are applied among several multi-variate geostatistical algorithms. Two case studies for spatial mapping of groundwater level and grain size have been carried out to illustrate the effectiveness of multi-variate geostatistical algorithms. A digital elevation model and IKONOS remote sensing imagery were used as secondary information in two case studies. Two multi-variate geostatistical algorithms, which can account for both spatial correlation of neighboring data and secondary data, showed smaller prediction errors and more local variations than those of ordinary kriging and linear regression. The benefit of applying the multi-variate geostatistical algorithms, however, depends on sampling density, magnitudes of correlation between primary and secondary data, and spatial correlation of primary data. As a result, the experiment for spatial mapping of grain size in which the effects of those factors were dominant showed that the effect of using the secondary data was relatively small than the experiment for spatial mapping of groundwater level.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.1
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pp.43-51
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2012
Due to the increasing demand to utilize water fronts and water resource effectively, a multi-dimensional model that provides detailed hydraulic characteristics is required in order to improve the decision making process. An EFDC model is a kind of multi-dimension model, and it requires detailed 3D (3-dimensional) terrain in order to simulate the hydraulic characteristics of stream flow. In the case of 3D terrain creation, especially river reaches, measurement resolution and spatial interpolation methods affect the detailed 3D topography which uses input data for EFDC simulation. Such results make hydraulic characteristics to be varied. This study aims to examine EFDC simulation results depending on the 3D topographies derived by separate measurement resolution and spatial interpolation methods. The study area is at the confluence of the Nakdong and Kuemho Rivers and the event rain implemented was Typhoon Ewiniar in 2006. As a result, in the case of the area-elevation curve, the difference by means of the interpolation methods was significant when applying the same measurement resolution, except at 160m resolution. Furthermore, when the measurement resolution was 80m or above, the difference in a cross-section was occurred. Meanwhile, the water level changes between interpolation methods were insignificant by the measurement resolution except when the Kriging method was used for the 160m measurement data. Velocity changes emerged according to the interpolation methods when measurement resolution was 80m or above and the Kriging method resulted in a velocity that had a considerable gap in relation to the results from other methods at a measurement resolution of 160m.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.34
no.5
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pp.541-547
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2010
The rigorous validation of the accuracy of metamodels is an important topic in research on metamodel techniques. Although a leave-k-out cross-validation technique involves a considerably high computational cost, it cannot be used to measure the fidelity of metamodels. Recently, the mean$_0$ validation technique has been proposed to quantitatively determine the accuracy of metamodels. However, the use of mean$_0$ validation criterion may lead to premature termination of a sampling process even if the kriging model is inaccurate. In this study, we propose a new validation technique based on the mean and variance of the response evaluated when sequential sampling method, such as maximum entropy sampling, is used. The proposed validation technique is more efficient and accurate than the leave-k-out cross-validation technique, because instead of performing numerical integration, the kriging model is explicitly integrated to accurately evaluate the mean and variance of the response evaluated. The error in the proposed validation technique resembles a root mean squared error, thus it can be used to determine a stop criterion for sequential sampling of metamodels.
Chang Hyun Lee;Kyung Dong Kim;Si Wan Ryu;Dong Su Kim;Young Do Kim
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.144-144
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2023
하천 합류부에 있어 수체의 혼합양상 분석은 고해상도의 자료가 필요하다. 하지만 최근 공간적 분포를 해석함에 있어 3D 기법들을 많이 활용되고 있다. IDW, Natural Neighbor, Kriging기법등 다양한 기법들이 많이 적용되고 있고 그에 따라 각 보간법을 비교 분석하여 공간해석에 대한 연구를 진행하였다. 관련 논문을 검토한 결과, 측정 결과에 따른 2차원 횡단면 분포의 내용이 지배적이었고, 3차원 매핑 및 3차원 분석을 통한 수리학적 정보 획득에 관한 연구는 부족한 실정이였다. 특히 3차원 하천 수질 농도의 연구가 불충분했다. 그에 따라 저해상도 측정결과에서의 예측과 보간법에 대한 시각화를 통해 하천의 전체적인 수리·수질정보를 표기하였다. 각각의 보간법을 비교함으로써 하천매핑에 있어 Kriging 기법을 적용하여 시각화된 자료와 정량적 평가를 통해 하천매핑의 정밀성을 향상시켰다. 하천합류부를 공간 분석할 시에 하천의 측정데이터에 대한 신뢰도를 바탕으로 계측경로에 따라 보간한 결과에 대한 신뢰도 분석을 실시하였다. 분석된 3차원자료를 이용하여 하천의 혼합거리에 대한 분석을 실시하였고 그에 따른 수표면과 연직방향까지 고려된 혼합거리분석을 비교하였다. 3차원 데이터를 활용하는 방법으로 측정 및 모니터링 기술의 중요한 데이터로 활용되며, 이러한 데이터는 유해물질 저감 기술 및 평가 예측 기술의 기초 데이터로 활용되고 있다. 유해화학물질 추정, 호수의 고위험 조류군 계층분석 등 다양한 수생건강 진단기술을 활용할 수 있다.
Cylindrical film-cooling hole is formulated numerically and optimized to enhance film-cooling effectiveness. The Kriging method is used an optimization technique with Reynolds-averaged Navier-Stokes analysis of fluid and heat transfer with shear stress transport model. The hole length-to-diameter ratio and injection angle are chosen as design variables and spatially averaged film-cooling effectiveness is considered as objective function which is to be maximized. Twelve training points obtained by Latin Hypercube Sampling for two design variables. Optimum shape shows the film-cooling effectiveness increased.
In this study, vertical electrical sounding (VES) data and ordinary kriging are used to identify the alluvial depth of each area that Korea Resources Corporation (KORES) conducted groundwater survey at Miryang area in Gyeongsangnam-do and Pocheon area in Gyeonggi-do from 2003 to 2004. To verify the applicability of VES data to ordianry kriging, regression analysis of VES data versus drillhole data is conducted. Comparing the alluvial depth distributions using ordinary kriging with existing drillhole data, the result shows that the depth distributions are reasonably depicted along with the topography and the basin. So, the ordinary kriging of VES data is useful to identify the alluvial depth distributions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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