KCI등재
상태공간모형에 의한 공주지점의 T-N농도의 시계열예측 = Time Series Forecasting of T-N Concentration at Kongju Station by State Space Model
저자
발행기관
학술지명
한국환경기술학회지(Journal of Korean Society Environmental Technology)
권호사항
발행연도
2000
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
53-60(8쪽)
제공처
本 硏究는 公州地點의 水質(T-N)과 公州地点을 排水區域으로 하는 汚染排出負荷量(T-N) 公州地點의 流量, 公州地點의 直上流인 燕岐地點의 水質(T-N) 變數들간의 動的關聯性을 살펴보고 어떤 互相作用(feed back interaction)도 可能할 수 있는 模型과 이 時系列데이터를 가장 잘 適合 시키고 豫測할 수 있는 最適의 狀態空間模型을 構築하는데 그 目的이 있다. 그리고 河川水質에 影響을 미치는 汚染發生 排出負荷量(T-N)와 汚染源의 移送 및 擴散을 돕는 流量, 公州地點의 水質(T-N) 그리고, 水質因子 起作에 影響을 미치는 水質因子와 水系 上ㆍ下流間의 密接한 關係를 가지므로, 公州地点의 直上流인 燕岐地點의 T-N을 使用하여 狀態空間 模型의 構築과 水質을 豫測하였다.
더보기An optimizing method about long and short-term water quality in developed to establish State space model for the accurate hydrologic forecasting using pollution load and discharge data at a site of a river basin
Input data of state space model is T-N that is classified with non-point source and point source. The non-point sources of this model are selected by populations, livestock, industries, fish-nursers, visitors and the point source are selected by pollution load according to land use.
The major findings of this papers are followings:
First, for the P value of VAR(P) model to establish state space theory, it used AIC value By time step and VARMA model were established that it was findings to the constituent Unit of state space model using canonical correction coefficients. Therefore this paper confirms that state space model is very significant related with optimization factors of VARMA model.
second, the results of comparison with computed and observed values in conformity with the rule of state space model were showed a good results and the model were exhibited to high forecasting ability of water quality
third, from the simulated results by the state space model, the model are suitable to forecasting the water qualities for similar to simulated and observed results.
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