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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 1,031 - 1,041 (11page)
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본 연구에서는 ANFIS 기반 GloSea5 앙상블 기상전망 개선 기법을 개발하고 평가하였다. 대상유역은 국내 주요 다목적댐인 충주댐 유역을 선정하였으며, 개선 기법은 ANFIS 기반의 전 후처리기법으로 구성된다. 전처리 기법에서 GloSea5의 앙상블 멤버에 가중치를 부여하며(OWM), 후처리 과정에서는 전처리결과를 편의보정 한다(MOS). 평가결과 편의보정된 GloSea5에 비해 예측성능이 개선되었으며, CASE3, CASE1, CASE2 순으로 모의성능이 우수하였다. 전처리 기법은 강수의 변동성이 큰 계절에 개선효과가 우수하였으며, 후처리 기법은 전처리로 개선하지 못한 오차를 줄 일 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 개발한 ANFIS 기반 GloSea5 앙상블 기상전망 개선 기법은 전 후처리 기법을 함께 사용하는 것이 가장 좋으며, 특히 여름철과 같이 강수의 변동성이 큰 계절에 활용성이 높을 것으로 판단된다.
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Awan, J. A. / 2014 / Improving ANFIS based model for long-term dam inflow prediction by incorporating monthly rainfall forecasts / Water resources management 28(5):1185~1199
Best, M. J. / 2011 / The Joint UK Land Environment Simulator (JULES), model description - Part 1: Energy and water fluxes / Geoscientific Model Development 4:595~640
Buizza, R. / 1999 / Stochastic representation of model uncertainties in the ECMWF ensemble prediction system / Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 125(560):2887~2908
Chau, K. W. / 2005 / Comparison of several flood forecasting models in Yangtze River / Journal of Hydrologic Engineering 10(6):485~491
Cheng, L. / 2015 / A methodology for deriving ensemble response from multimodel simulations / Journal of Hydrology 522:49~57
Best, M. J. / 2011 / The Joint UK Land Environment Simulator (JULES), model description - Part 1: Energy and water fluxes / Geoscientific Model Development 4:595~640
Buizza, R. / 1999 / Stochastic representation of model uncertainties in the ECMWF ensemble prediction system / Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 125(560):2887~2908
Chau, K. W. / 2005 / Comparison of several flood forecasting models in Yangtze River / Journal of Hydrologic Engineering 10(6):485~491
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