Predikce odtoku pomocí lineárního regresního modelu

Milan Zadražil

Master's thesis

Runoff prediction with linear regression model

Abstract:

Diplomová práce je zaměřena na predikci odtoků pomocí matematických modelů založených na metodě lineární regrese, které jsou vytvořeny v programovacím jazyku R. V této práci bylo popsáno celkem šest předpovědních modelů, přičemž první simuloval odtok pouze na základě denních srážkových úhrnů a druhý model počítal na vstupu s daty předchozího srážkového indexu API. Další tři modely určovaly odtok na základě srážek a předchozího odtoku. Hodnoty vstupního odtoku se od sebe lišily různou délkou kroku do historie (posunuty o jeden, dva nebo tři dny zpět). Posledním typem byl lineárně regresní model, který měl jako vstupy srážky a třídenní historii odtoku. Délka předpovědi tohoto modelu byla jeden den. Všechny modely byly testovány na středně velkém povodí. Jednalo se o horní třetinu povodí Ohře s rozlohou 1851 km2. Nejprve byla v programu provedena analýza vstupních dat a jejich rozdělení na kalibrační a validační soubory. Následovala kalibrace modelů a jejich hodnocení pomocí objektivních kritérií. Poté bylo provedeno ověření správnosti predikce odtoků -- validace modelů, které bylo podrobeno opět hodnotícím kritériím. Z výsledků vyplynulo, že modely, které zahrnuly do vstupních dat předchozí odtoky, poskytovaly velmi dobré výsledky pro jednodenní predikce

Abstract:

This thesis is focused on the prediction of runoff using mathematical models based on linear regression methods, which are created in the programming language R. In this work were described six forecasting models, the first one has simulated runoff only on the base of daily precipitation and the second model has counted the input data prior Precipitation Index API. The other three models determined runoff based on rainfall and runoff of the prior. The values of the input runoff differed from the others by different length step into history (shifted by one, two or three days ago). The last type was a linear regression model, which used for inputs rainfalls and a three-day history of runoff. The length of the prediction of this model was just one day. All models were tested at a medium sized river basin. It was the upper third of the Ohře river with an basin area of 1851 km2. First of all, the program carried out the analysis of input data and their division into calibration and validation sets. Later followed calibration of models and their evaluation using objective criteria. Then verification of accuracy of prediction of runoff - validation of models which have been subjected to re-evaluation criteria. The results showed that the models, which included into input data prior runoffs, provided very good results for the one-day prediction.

Keywords

srážko-odtokový proces, předchozí srážkový index, Nash-Sutcliffe koefficient účinnosti

Keywords

runoff process, Antecedent Precipitation Index, Nash-Sutcliffe efficiency coefficient

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 22. 4. 2015

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Vojtěch Havlíček, Ph.D.

Czech University of Life Sciences Prague

Faculty of Environmental Science

Master programme / field:
Landscape Engineering / Regional Environmental Administration