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      • KCI등재

        다중회귀분석을 이용한 미계측 유역의 갈수지수 산정에 관한 연구

        임가균,정세진,김병식,채수권,Lim, Ga Kyun,Jeung, Se Jin,Kim, Byung Sik,Chae, Soo Kwon 한국수자원학회 2020 한국수자원학회논문집 Vol.53 No.12

        This study aims to develop a regression model that estimates a low-flow index that can be applied to ungauged basins. A total of 30 midsized basins in South Korea use long-term runoff data provided by the National Integrated Water Management System (NIWMS) to calculate average low-flow, average minimum streamflow, and low-flow index duration and frequency. This information is used in the correlation analysis with 18 basin factors and 3 climate change factors to identify the basin area, average basin altitude, average basin slope, water system density, runoff curve number, annual evapotranspiration, and annual precipitation in the low-flow index regression model. This study evaluates the model's accuracy by using the root-mean-square error (RMSE) and the mean absolute error (MAE) for 10 ungauged, verified basins and compares them with the previous model's low-flow calculations to determine the effectiveness of the newly developed model. Comparative analysis indicates that the new regression model produces average low-flow, attributed to the consideration of varied basin and hydrologic factors during the new model's development.

      • KCI등재후보

        데이터 스크린 기법을 이용한 연강수량의 통계적 특성 분석

        정세진,임가균,김병식,Jeung, Se-Jin,Lim, Ga-Kyun,Kim, Byung-Sik 한국방재안전학회 2020 한국방재안전학회 논문집 Vol.13 No.3

        본 논문에서는 미계측 유역에 적용할 수 있는 갈수지수 산정 회귀모형을 개발하고자 하였다. 30개의 중권역 유역을 대상으로 국가수자원종합관리시스템에서 제공하는 장기유출자료를 이용하여 평균 갈수량과 평균저수량, 지속기간별 빈도별 갈수지수를 산정하였으며 이를 유역특성인자 18개와 기상특성인자 3개와의 상관 분석을 통하여 최종적으로 유역면적, 유역 평균 표고, 유역 평균 경사, 수계 밀도, 유출곡선지수, 연증발산량, 연강수량을 선정하여 다중회귀분석을 수행하여 갈수지수 회귀모형을 개발하였다. 개발된 회귀모형을 평가하기 위하여 10개의 검증유역을 미계측 유역으로 간주하여 평균제곱근오차(RMSE) 와 평균절대오차(MAE)를 이용하여 정확도를 추정하였다. 또한 기존의 평균갈수량 산정 회귀모형과의 비교를 통하여 본 논문에서 개발한 모형의 우수성을 검토하였다. 기존의 미계측 유역의 평균 갈수량 회귀모형과 비교·분석에서 보다 우수한 결과를 나타내었는데 이는 기존의 회귀모형보다 다양한 유역 특성인자와 수문특성인자를 고려하여 회귀모형을 개발하였기 때문인 것으로 판단된다. Hydrological data is very important in understanding the hydrological process and identifying its characteristics to protect human life and property from natural disasters. In particular, hydrological analysis are often performed assuming that hydrological data are stationary. However, recently climate change has raised the issue of climate stationary, and it is necessary to analyze the nonstationary of the climate. In this study, a method to analyze the stationarity of hydrological data was examined using the annual precipitation of 37 meteorological stations with long - term record data. Therefore, in this study, the stationary was determined by analyzing the persistence, trend, and stability using annual precipitation. Overall results showed that a trend was observed in 4 out of 37 stations, stable was investigated at 15 stations, and persistence was shown at 4 stations. In the stationary analysis using the annual precipitation data, 25 stations (67% of 37 stations) were nonstationary.

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