메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

권형수 (인하대학교, 인하대학교 대학원)

지도교수
김형수
발행연도
2015
저작권
인하대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수0

표지
AI에게 요청하기
추천
검색

이 논문의 연구 히스토리 (3)

초록· 키워드

오류제보하기
The river discharge is an essential component for hydrologic analysis and water resources management. Therefore, it is importa nt to measure the discharge reliably. While the rainfall and water level in the river can be observed continuously and automatically, it is difficult to measure the river discharge continuously due to the limitations of technological and economical reasons. Thus the stage-discharge curve has been being used to obtain the discharge instead of measuring the discharge directly. However, in case of the estimation of discharge through a stage-discharge relation, there would be many errors occurring while converting and analyzing data. Therefore, we need the analysis for the reduction of the uncertainties or errors involved in stage-discharge relation, then, the reliable discharge can be estimated.
In this study, the parameters estimated by Bayesian and Bootstrap methods have been compared with the ones obtained by stage-discharge relation curve that is provided by Ministry of Land, Infrastructure, and Transport. In addition, the Bayesian and Bootstrap methods have been applied to assess uncertainty and then those are compared with the confidence intervals of the result from standard error method which has t-distributions. When calculating the confidence intervals with t-distributions, it tends to be overestimated at high water level. When using the Bayesian and Bootstrap methods, on the other hand, the confidence intervals is 5~9% less than the existing method. That means the Bayesian and Bootstrap methods have less errors to estimate the confidence intervals. From the results of this study, we show that the confidence interval by t-distributions is more suitable for the regions with small number of data and small standard deviation while the Bayesian and Bootstrap methods are suitable for the regions with small number of data and large standard deviation. Therefore, if we use more suitable method according to the river characteristics, we could obtain more reliable discharge with less uncertainty.

Keywords : Bayesian method, Bootstrap method, Uncertainty, Stage-Discharge curve

목차

제 1 장 서 론 1
1.1 연구배경 및 목적 1
1.2 연구동향 2
1.3 연구내용 및 범위 6
제 2 장 수위-유량 관계곡선 7
2.1 수위-유량 관계의 일반이론 7
2.1.1 수위-유량 관계의 통제 8
2.1.2 수위-유량 관계의 복잡성 10
2.2 수위-유량 관계곡선식의 유도 10
2.3 수위-유량 관계곡선의 연장 14
2.3.1 전대수지법 14
2.3.2 Stevens 방법 15
2.3.3 유속 면적법 16
2.3.4 경사-면적법 17
제 3 장 수위-유량 관계곡선 불확실성 및 분석방법 19
3.1 수위-유량 관계곡선의 불확실성 19
3.1.1 불확실성의 개념 19
3.1.2 불확실성의 원인 및 종류 19
3.2 수위-유량 관계곡선의 불확실성 분석 방법 20
3.2.1 기존 수위-유량 관계곡선의 불확실성 산정 20
3.2.2 Bayesian 방법 21
3.2.3 Bootstrap 방법 24
3.2.4 Markov Chain Monte Carlo 방법 29
제 4 장 수위-유량 관계곡선의 불확실성 분석 31
4.1 대상 지점 및 자료 수집 31
4.1.1 대상지점 일반현황 31
4.1.2 관측자료 38
4.1.3 수위-유량 관계 곡선식 49
4.2 수위-유량 관계곡선의 불확실성 분석 53
4.2.1 Bayesian 방법을 통한 불확실성 분석 결과 53
4.2.2 Bootstrap 방법을 통한 불확실성 분석결과 59
4.3 비교분석 결과 64
제 5 장 결론 67
참고문헌 69
부록 75

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0