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Estimating Characteristics of Rainfall and Their Effects on Sampling Schemes: Case Study for Han River Basin, Korea / Yoo, Chulsang in Journal of hydrologic engineering, Vol. 8, N° 3 (Mai/Juin 2003) 

Public ISBD [article]  in Journal of hydrologic engineering > Vol. 8, N° 3 (Mai/Juin 2003) . - 145-157 p. Titre : Estimating Characteristics of Rainfall and Their Effects on Sampling Schemes: Case Study for Han River Basin, Korea Titre original : Estimer des Caractéristiques des Précipitations et de Leurs Effets sur des Arrangements de Prélèvement : Etude de Cas pour le Bassin de Fleuve de Han, Corée Type de document : texte imprimé Auteurs : Yoo, Chulsang, Auteur ; Ahn, Jae Hyun ; Jung, Kwang Sik, Auteur Article en page(s) : 145-157 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Algorithms  Nonlinear  programming  Rainfall  Parameters  Sampling  Algorithmes  Programmation  non-linéaire  Précipitations  Paramètres  Prélèvement Index. décimale : 551.4 Résumé : This Study chrachterized the the monthly and regional variation of rainfall fields of the Han River basin using the Waymire Gupta Rodriguez Iturbe (WGR)multidimensional rainfall model. The WGR model parameters were estimated using a genetic algorithm (GA) by comparing the first and second order statistics dirived from point gauge measurements and theoritically derived ones for the WGR rainfall model, which were also compared with the results using a nonlinear programming (NLP) technique (the Dacidon Fletcher Powel algorithm). The WGR model was then applied to the sampling error problem for both rain gauge network and satellite observation cases. The Results of the study are as follows: (1) the GA provides more consistent and closer results for the observed properties of rainfall than the NLP. (2) The Higher rainfall amount during rainy months (june to september) is due mainly to the arrival rate of rain bands and the mean number of rain cells per cluster potential center; however, other parameters controlling the mean number of rain cells percluster the cellular birth rate, rain cell intensity, and mean cell intensity, and mean cell age are found to be less sensitive to the rainfall amounts. (3) The Number of rain bands (storm) in the upstream mountain area was estimated to be a little higher than in the down stream plain area, but the cell intensity was a little lower; thus the monthly amount of rainfall remains almost the same for the whole Han River basin, even though more frequent but less intense storms are expected in the upstream mountain area. (4) The Sampling errors estimated are not directly proportional to the rainfall amount, nor is its variability; rather, the the sampling errors for the rainy months seem more or less the same, but a bit higher than those for the dry months. The Sampling errors evaluated regionally (plain area versus mountain area) also did not show enough differences to distinguish one from anther. (5) Finally, the standard errors (a relative measure of sampling errors in the rainfall variability) estimated monthly and regionally were estimated to be more or less the same, about a 1% Level for the rain gauge network case. This Means that no obvious difference exists, espicially for the sampling, to distinguish one region or month from another. We may say that the quality of rainfall data collected monthly and regionally remains almost the same. Cette étude chrachterized la la variation mensuelle et régionale des champs de précipitations du bassin de fleuve de Han en utilisant le Waymire Gupta Rodriguez Iturbe (modèle de précipitations de WGR)multidimensional. Les paramètres modèles de WGR ont été estimés en utilisant un algorithme génétique (GA) en comparant le premier et les statistiques du second degré dirived des mesures de mesure de point et ont theoritically dérivé ceux pour le modèle de précipitations de WGR, qui ont été également comparés aux résultats en utilisant une technique (NLP) de programmation non-linéaire (l'algorithme de Dacidon Fletcher Powel). Le modèle de WGR a été alors appliqué au problème d'erreur de prélèvement pour des cas de réseau de mesure de pluie et d'observation par satellite. Les résultats de l'étude sont comme suit : (1) le GA fournit des résultats plus conformés et plus étroits pour les propriétés observées des précipitations que le NLP. (2) le montant plus élevé de précipitations pendant les mois pluvieux (juin à septembre) est dû principalement de la cadence des arrivées des bandes de pluie et du nombre moyen de cellules de pluie par centre de potentiel de faisceau ; cependant, d'autres paramètres commandant le nombre moyen de percluster de cellules de pluie le taux de natalité cellulaire, l'intensité de cellules de pluie, et l'intensité moyenne de cellules, et l'âge moyen de cellules s'avèrent moins sensibles aux montants de précipitations. (3) on a estimé que le nombre de bandes de pluie (donnez l' assaut à) dans le secteur ascendant de montagne est peu un plus haut que dans vers le bas le secteur plat de jet, mais l'intensité de cellules était peu une inférieure ; ainsi la quantité mensuelle de précipitations demeure presque la même pour le bassin entier de fleuve de Han, quoique plus fréquent mais moins intense donne l' assaut à soient prévus dans le secteur ascendant de montagne. (4) les erreurs de prélèvement estimées ne sont pas directement proportionnelles à la quantité de précipitations, ni est sa variabilité ; plutôt, les les erreurs de prélèvement pour les mois pluvieux semblent plus ou moins de mêmes, mais un peu plus haut que ceux pour les mois secs. Les erreurs de prélèvement évaluées régionalement (secteur plat contre le secteur de montagne) également n'ont pas montré qu'assez de différences distinguaient un de l'anthère. (5) en conclusion, on a estimé que les erreurs types (une mesure relative d'erreurs de prélèvement dans la variabilité de précipitations) ont estimé la revue mensuelle et régionalement sont plus ou moins d'identiques, environ un niveau de 1% pour le cas de réseau de mesure de pluie. Ceci signifie qu'aucune différence évidente n'existe, espicially pour le prélèvement, pour distinguer un région ou mois des autres. Nous pouvons dire que la qualité de la revue mensuelle rassemblée par données de précipitations et restons régionalement presque les mêmes. En ligne : envchul@korea.ac.kr [article] Estimating Characteristics of Rainfall and Their Effects on Sampling Schemes: Case Study for Han River Basin, Korea = Estimer des Caractéristiques des Précipitations et de Leurs Effets sur des Arrangements de Prélèvement : Etude de Cas pour le Bassin de Fleuve de Han, Corée [texte imprimé] / Yoo, Chulsang, Auteur ; Ahn, Jae Hyun ; Jung, Kwang Sik, Auteur . - 145-157 p. Hydrologie Langues : Anglais (eng) in Journal of hydrologic engineering > Vol. 8, N° 3 (Mai/Juin 2003) . - 145-157 p. Mots-clés : Algorithms  Nonlinear  programming  Rainfall  Parameters  Sampling  Algorithmes  Programmation  non-linéaire  Précipitations  Paramètres  Prélèvement Index. décimale : 551.4 Résumé : This Study chrachterized the the monthly and regional variation of rainfall fields of the Han River basin using the Waymire Gupta Rodriguez Iturbe (WGR)multidimensional rainfall model. The WGR model parameters were estimated using a genetic algorithm (GA) by comparing the first and second order statistics dirived from point gauge measurements and theoritically derived ones for the WGR rainfall model, which were also compared with the results using a nonlinear programming (NLP) technique (the Dacidon Fletcher Powel algorithm). The WGR model was then applied to the sampling error problem for both rain gauge network and satellite observation cases. The Results of the study are as follows: (1) the GA provides more consistent and closer results for the observed properties of rainfall than the NLP. (2) The Higher rainfall amount during rainy months (june to september) is due mainly to the arrival rate of rain bands and the mean number of rain cells per cluster potential center; however, other parameters controlling the mean number of rain cells percluster the cellular birth rate, rain cell intensity, and mean cell intensity, and mean cell age are found to be less sensitive to the rainfall amounts. (3) The Number of rain bands (storm) in the upstream mountain area was estimated to be a little higher than in the down stream plain area, but the cell intensity was a little lower; thus the monthly amount of rainfall remains almost the same for the whole Han River basin, even though more frequent but less intense storms are expected in the upstream mountain area. (4) The Sampling errors estimated are not directly proportional to the rainfall amount, nor is its variability; rather, the the sampling errors for the rainy months seem more or less the same, but a bit higher than those for the dry months. The Sampling errors evaluated regionally (plain area versus mountain area) also did not show enough differences to distinguish one from anther. (5) Finally, the standard errors (a relative measure of sampling errors in the rainfall variability) estimated monthly and regionally were estimated to be more or less the same, about a 1% Level for the rain gauge network case. This Means that no obvious difference exists, espicially for the sampling, to distinguish one region or month from another. We may say that the quality of rainfall data collected monthly and regionally remains almost the same. Cette étude chrachterized la la variation mensuelle et régionale des champs de précipitations du bassin de fleuve de Han en utilisant le Waymire Gupta Rodriguez Iturbe (modèle de précipitations de WGR)multidimensional. Les paramètres modèles de WGR ont été estimés en utilisant un algorithme génétique (GA) en comparant le premier et les statistiques du second degré dirived des mesures de mesure de point et ont theoritically dérivé ceux pour le modèle de précipitations de WGR, qui ont été également comparés aux résultats en utilisant une technique (NLP) de programmation non-linéaire (l'algorithme de Dacidon Fletcher Powel). Le modèle de WGR a été alors appliqué au problème d'erreur de prélèvement pour des cas de réseau de mesure de pluie et d'observation par satellite. Les résultats de l'étude sont comme suit : (1) le GA fournit des résultats plus conformés et plus étroits pour les propriétés observées des précipitations que le NLP. (2) le montant plus élevé de précipitations pendant les mois pluvieux (juin à septembre) est dû principalement de la cadence des arrivées des bandes de pluie et du nombre moyen de cellules de pluie par centre de potentiel de faisceau ; cependant, d'autres paramètres commandant le nombre moyen de percluster de cellules de pluie le taux de natalité cellulaire, l'intensité de cellules de pluie, et l'intensité moyenne de cellules, et l'âge moyen de cellules s'avèrent moins sensibles aux montants de précipitations. (3) on a estimé que le nombre de bandes de pluie (donnez l' assaut à) dans le secteur ascendant de montagne est peu un plus haut que dans vers le bas le secteur plat de jet, mais l'intensité de cellules était peu une inférieure ; ainsi la quantité mensuelle de précipitations demeure presque la même pour le bassin entier de fleuve de Han, quoique plus fréquent mais moins intense donne l' assaut à soient prévus dans le secteur ascendant de montagne. (4) les erreurs de prélèvement estimées ne sont pas directement proportionnelles à la quantité de précipitations, ni est sa variabilité ; plutôt, les les erreurs de prélèvement pour les mois pluvieux semblent plus ou moins de mêmes, mais un peu plus haut que ceux pour les mois secs. Les erreurs de prélèvement évaluées régionalement (secteur plat contre le secteur de montagne) également n'ont pas montré qu'assez de différences distinguaient un de l'anthère. (5) en conclusion, on a estimé que les erreurs types (une mesure relative d'erreurs de prélèvement dans la variabilité de précipitations) ont estimé la revue mensuelle et régionalement sont plus ou moins d'identiques, environ un niveau de 1% pour le cas de réseau de mesure de pluie. Ceci signifie qu'aucune différence évidente n'existe, espicially pour le prélèvement, pour distinguer un région ou mois des autres. Nous pouvons dire que la qualité de la revue mensuelle rassemblée par données de précipitations et restons régionalement presque les mêmes. En ligne : envchul@korea.ac.kr

Nonlinear Modeling of El Nino/Southern Oscillation Index / Ahn, Jae Hyun in Journal of hydrologic engineering, Vol. 10, N°1 (Janvier/Fevrier 2005) 

Public ISBD [article]  in Journal of hydrologic engineering > Vol. 10, N°1 (Janvier/Fevrier 2005) . - 8-15 p. Titre : Nonlinear Modeling of El Nino/Southern Oscillation Index Titre original : Modeler Non Linéaire de l'Index Méridional d'Oscillation d'EL Nino Type de document : texte imprimé Auteurs : Ahn, Jae Hyun, Auteur ; Kim, H. S., Auteur Article en page(s) : 8-15 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Nonlinear  analysis  Time  series  analysis  Auto  regressive  moving  average  model  Stochastic  models  Oscillations  Analyse  non-linéaire  Analyse  de  série  chronologique  Modèle  moyen  mobile  régressif  automatique  Modèles  stochastiques Index. décimale : 551.4 Résumé : The Southern oscillation index (SOI) series which is associated with El Nino was modeled as a linear stochastic model in the previous study. We also assume that it has a linear characteristics and is fitted to an auto regressive moving average (ARMA) type model. The Bayesian information criterion is used for determining appropriate order of ARMA 51,8; 1) is chosen for the SOI series. The Model is verified from the auto correlation function, the partial auto correlation function, and Porte Manteau test on the residuals for its validity. However, the hypothesis of randomness on the residual is rejected from a new test technique, called the Brock Dechert Scheinkman (BDS) statistic, which can detect the nonlinearity of time series that could not be determined by the conventional test techniques. This means that the ARMA model is not appropriate for the SOI series and this may be due the nonlinearity of the time series. Therefore, we assume that the SOI series may have nonlinear properties and consider nonlinear modeling for the series. We use the close returns plot for searching for chaos, which has the nonlinear deterministic characteristics of a time series and found that there is no evidence of deterministic chaos in the SOI series. Therefore, we can consider that the nonlinear stochastic models may be more valid for the SOI series. The SOI series is fitted to the autoregressive conditional hetero scedasticity type model which has a nonlinear stochasticity and the model is tested on the residuals for its validity by the BDS statistic. As a result, the fitted nonlinear stochastic model is appropriate for the modeling of the SOI series and we may conclude that the nonlinear stochastic model is more valid for the SOI time series analysis and modeling than linear stochastic analog. La série méridionale de l'index d'oscillation (SOI) qui est associée au EL Nino a été modelée car un modèle stochastique linéaire dans l'étude précédente. Nous supposons également qu'elle a des caractéristiques linéaires et est adaptée à un type régressif automatique modèle de la moyenne mobile (ARMA). Le critère bayésien de l'information est employé pour déterminer l'ordre approprié d'ARMA 51.8 ; 1) est choisi pour la série de SOI. Le modèle est vérifié de la fonction de corrélation automatique, de la fonction de corrélation automatique partielle, et de l'essai de Porte Manteau sur les résiduels pour sa validité. Cependant, l'hypothèse de l'aspect aléatoire sur le résiduel est rejetée d'une nouvelle méthode d'essai, appelée la statistique de Brock Dechert Scheinkman (BDS), qui peut détecter la non-linéarité de la série chronologique qui ne pourrait pas être déterminée par les méthodes d'essai conventionnelles. Ceci signifie que le modèle d'ARMA n'est pas approprié pour la série de SOI et ceci peut être dû la non-linéarité de la série chronologique. Par conséquent, nous supposons que la série de SOI peut avoir les propriétés non-linéaires et considérer modeler non-linéaire pour la série. Nous employons les retours étroits traçons pour rechercher le chaos, qui a les caractéristiques déterministes non-linéaires d'une série chronologique et constatées qu'il n'y a aucune évidence de chaos déterministe de la série de SOI. Par conséquent, nous pouvons considérer que les modèles stochastiques non-linéaires peuvent être plus valides pour la série de SOI. La série de SOI est adaptée au type conditionnel auto-régressif modèle de hetero scedasticité qui a un stochasticity non-linéaire et le modèle est examiné sur les résiduels pour sa validité par la statistique de BDS. En conséquence, le modèle stochastique non-linéaire adapté est approprié pour modeler de la série de SOI et nous pouvons conclure que le modèle stochastique non-linéaire est plus valide pour l'analyse de série chronologique de SOI et modeler que l'analogue stochastique linéaire. En ligne : wrr@skuniv.ac.kr, sookim@inha.ac.kr [article] Nonlinear Modeling of El Nino/Southern Oscillation Index = Modeler Non Linéaire de l'Index Méridional d'Oscillation d'EL Nino [texte imprimé] / Ahn, Jae Hyun, Auteur ; Kim, H. S., Auteur . - 8-15 p. Hydrologie Langues : Anglais (eng) in Journal of hydrologic engineering > Vol. 10, N°1 (Janvier/Fevrier 2005) . - 8-15 p. Mots-clés : Nonlinear  analysis  Time  series  analysis  Auto  regressive  moving  average  model  Stochastic  models  Oscillations  Analyse  non-linéaire  Analyse  de  série  chronologique  Modèle  moyen  mobile  régressif  automatique  Modèles  stochastiques Index. décimale : 551.4 Résumé : The Southern oscillation index (SOI) series which is associated with El Nino was modeled as a linear stochastic model in the previous study. We also assume that it has a linear characteristics and is fitted to an auto regressive moving average (ARMA) type model. The Bayesian information criterion is used for determining appropriate order of ARMA 51,8; 1) is chosen for the SOI series. The Model is verified from the auto correlation function, the partial auto correlation function, and Porte Manteau test on the residuals for its validity. However, the hypothesis of randomness on the residual is rejected from a new test technique, called the Brock Dechert Scheinkman (BDS) statistic, which can detect the nonlinearity of time series that could not be determined by the conventional test techniques. This means that the ARMA model is not appropriate for the SOI series and this may be due the nonlinearity of the time series. Therefore, we assume that the SOI series may have nonlinear properties and consider nonlinear modeling for the series. We use the close returns plot for searching for chaos, which has the nonlinear deterministic characteristics of a time series and found that there is no evidence of deterministic chaos in the SOI series. Therefore, we can consider that the nonlinear stochastic models may be more valid for the SOI series. The SOI series is fitted to the autoregressive conditional hetero scedasticity type model which has a nonlinear stochasticity and the model is tested on the residuals for its validity by the BDS statistic. As a result, the fitted nonlinear stochastic model is appropriate for the modeling of the SOI series and we may conclude that the nonlinear stochastic model is more valid for the SOI time series analysis and modeling than linear stochastic analog. La série méridionale de l'index d'oscillation (SOI) qui est associée au EL Nino a été modelée car un modèle stochastique linéaire dans l'étude précédente. Nous supposons également qu'elle a des caractéristiques linéaires et est adaptée à un type régressif automatique modèle de la moyenne mobile (ARMA). Le critère bayésien de l'information est employé pour déterminer l'ordre approprié d'ARMA 51.8 ; 1) est choisi pour la série de SOI. Le modèle est vérifié de la fonction de corrélation automatique, de la fonction de corrélation automatique partielle, et de l'essai de Porte Manteau sur les résiduels pour sa validité. Cependant, l'hypothèse de l'aspect aléatoire sur le résiduel est rejetée d'une nouvelle méthode d'essai, appelée la statistique de Brock Dechert Scheinkman (BDS), qui peut détecter la non-linéarité de la série chronologique qui ne pourrait pas être déterminée par les méthodes d'essai conventionnelles. Ceci signifie que le modèle d'ARMA n'est pas approprié pour la série de SOI et ceci peut être dû la non-linéarité de la série chronologique. Par conséquent, nous supposons que la série de SOI peut avoir les propriétés non-linéaires et considérer modeler non-linéaire pour la série. Nous employons les retours étroits traçons pour rechercher le chaos, qui a les caractéristiques déterministes non-linéaires d'une série chronologique et constatées qu'il n'y a aucune évidence de chaos déterministe de la série de SOI. Par conséquent, nous pouvons considérer que les modèles stochastiques non-linéaires peuvent être plus valides pour la série de SOI. La série de SOI est adaptée au type conditionnel auto-régressif modèle de hetero scedasticité qui a un stochasticity non-linéaire et le modèle est examiné sur les résiduels pour sa validité par la statistique de BDS. En conséquence, le modèle stochastique non-linéaire adapté est approprié pour modeler de la série de SOI et nous pouvons conclure que le modèle stochastique non-linéaire est plus valide pour l'analyse de série chronologique de SOI et modeler que l'analogue stochastique linéaire. En ligne : wrr@skuniv.ac.kr, sookim@inha.ac.kr