Analysis and Forecast of Non-Stationary Monthly Steam Flow

비정상 월유량 시계열의 해석과 예측

An attemption of synthesizing and forecasting of monthly river flow has been made by employing a linear stochastic difference equation model. As one of the linear stochestic difference equation model, an ARIMA Type is tested to find the suitability of the model to the monthly river flows. On the assumption of the stationary covariacne of differenced monthly river flows the model is identrfield and is evaluated so that the residuale have the minimum variance. Finally a test is performed to finld the residerals beings White noise. Monthly river flows at six stations in Han River Basin are applied for case studies. It was found that the difference operator is a good measure of forecasting the monthly river flow.

비교적 주기성이 강하고 경향성이 존재하는 유량시계열에 있어서 예측 및 모의발생을 위한 모형개발이 시도되었다. 원시계열로부터 구한 차분시계열(Diffe renced time series)이 정상공분산을 갖는다는 가정하여 모형의 고정화(Model Intentification)가 실시되었으며, 정상가정을 정당화하기 위해 잔차(Residual)의 통계적 성질을 검토하였다. 또한, 동정된 모형의 예측 정도를 노이기 위하여 예측오차의 분산이 최소가 되도록 추계적 제어(Stochastic Control)된 모형을 예측에 사용하였다. 한국주요하천유역의 유량자료에 대한 모형의 고정과 예측결과로부터, 차분연산자(Difference operator)는 경향과 주기를 제거하는데 좋은 방법이 됨이 판단되었다.