Analysis of system drought using stochastic methods for manitoba hydro
Manitoba hydro için sistem kuraklığının stokastik yöntemlerle analizi
- Tez No: 919877
- Danışmanlar: PROF. DR. PETER RASMUSSEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: University of Manitoba
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Su Kaynakları Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Hidrolik–Hidroloji ve Su Kaynakları Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 324
Özet
Stokastik zaman serisi modelleri, büyük ölçekli su kaynakları sisteminin analizinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Stokastik yaklaşımda, çok yıllı kuraklıklar gibi karmaşık olayların analizi için sentetik akış senaryoları oluşturulur ve kullanılır. Bu tür analizlerden çıkarılan sonuçlar, yalnızca temel alınan zaman serisi modelinin akışların doğal değişkenliğini gerçekçi bir şekilde temsil ettiği ölçüde makuldür. Geleneksel olarak, hidrologlar, yıllık akışları tanımlamak için Otoregresif Hareketli Ortalama (ARMA) modellerini tercih etmişlerdir. Bu araştırma projesinde, geleneksel ARMA modellerine alternatif olarak Markov-Switching (MS) modeli (Hidden-Markov modeli olarak da adlandırılır) adı verilen bir model sınıfı sunulmaktadır. Bu modelin altında yatan temel varsayım, sınırlı sayıda akışın rejiminin mevcut olduğu ve her akış yılının bu rejimlerden birine ait olarak sınıflandırılabileceğidir. Rejimlerin kalıcılığı ve rejimler arasındaki geçiş, bir Markov zinciri ile tanımlanır. Her rejim içinde, yıllık akışların rejime bağlı ortalama ve varyansla normal bir dağılım izlediği varsayılır. Bu modelin basitliği, momentler, otokorelasyon ve çapraz korelasyon gibi bir dizi model özelliğinin analitik olarak türetilmesini mümkün kılar. Model tahmini, Beklenti Maksimizasyonu (EM) algoritması kullanılarak uygulanan maksimum olabilirlik yöntemi ile mümkündür. Model parametrelerindeki belirsizlik, Markov Zinciri Monte Carlo (MCMC) yöntemleri kullanılarak Bayes çıkarımı yoluyla değerlendirilebilir. Bu araştırma projesinde, MS Modeli kullanılarak oluşturulan daha yüksek seviyeli akışları daha düşük seviyeli akışlara ayırmak için bir Markov-Switching ayrıştırma (MSD) modeli de önerilmiştir. MSD modeli, belirli bir yıl için hem üst düzey hem de alt düzey değişkenler normal dağılımlardan üretildiğinden, toplamsallık özelliğini korur. Manitoba Hydro'nun sistemine 2 durumlu MS ve MSD modelleri, birlikte uygulanmış ve sistem kuraklığının analizinde parametre ve eksik veri belirsizliği tanıtılmıştır.
Özet (Çeviri)
Stochastic time series models are commonly used in the analysis of large-scale water resources systems. In the stochastic approach, synthetic flow scenarios are generated and used for the analysis of complex events such as multi-year droughts. Conclusions drawn from such analysis are only plausible to the extent that the underlying time series model realistically represents the natural variability of flows. Traditionally, hydrologists have favoured Autoregressive Moving Average (ARMA) models to describe annual flows. In this research, a class of model called Markov-Switching (MS) model (also referred to as a Hidden Markov model) is presented as an alternative to conventional ARMA models. The basic assumption underlaying this model is that a limited number of flow regimes exist and that each flow year can be classified as belonging to one of these regimes. The presence of and switching between regimes is described by a Markov chain. Within each regime, it is assumed that annual flows follow a normal distribution with mean and variance that depend on the regime. The simplicity of this model makes it possible to derive a number of model characteristics analytically such as moments, autocorrelation, and crosscorrelation. Model estimates is possible with the maximum likelihood method implemented using the Expectation Maximization (EM) algorithm. The uncertainty in the model parameters can be assessed through Bayesian inference using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods. A Markov-Switching disaggregation (MSD) model is also proposed in this research project to disaggregate higher-level flows generated using the MS model into lower-level flows. The MSD model preserves the additivity property because for a given year both the higher-level and lower-level variables are generated from normal distributions. The 2-state MS and MSD models are applied to Mantiba hydro's system along with more conventional first order autoregressive and disaggregation models and parameter and missing data uncertainty are identified in the analysis of system drought.
Benzer Tezler
- Aktif hazne hacmi hesap metodları ve Bozkır ile Sultansuyu barajlarında uygulamaları
Başlık çevirisi yok
OSMAN ULUKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECATİ AĞIRALİOĞLU
- İklim değişikliğinin Türkiye'de yağış-sıcaklık verileri üzerindeki etkisi ve stokastik zaman seri modelleri ile kuraklık değerlendirmesi
Effect of climate change on precipitation-temperature data in Turkey and drought assessment with stochastic time series models
AHMET IYAD CEYHUNLU
Doktora
Türkçe
2023
İnşaat MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKMEN ÇERİBAŞI
- Terkos gölüne gelen aylık debinin çeşitli metotlarla tahmini
Montly inflow prediction for Terkos lake by various methods
HALİL İBRAHİM TÜRKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÖZGER
- Burkina Faso'da mısır üretiminin kâr etkinliğinin ve kârlılığının analizi: hauts-bassins örneği
Analysis of the profit efficiency and profitability of corn production in Burkina Faso: example of hauts-bassins
BABOU SOGUE
- Comprehensive risk mapping and fire station optimization for forest fire management: An application in Antalya
Orman yangını yönetimi için kapsamlı risk haritalama ve yangın istasyonu optimizasyonu: Antalya uygulaması
ZÜHAL ÖZCAN YAVUZ
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR KABAK
DR. ÖĞR. ÜYESİ İNCİ ÇAĞLAYAN