Примена дискретног ауторегресивно – кросрегресивног модела покретног просека за прогнозу дневних вредности издашности врела Мокра и Дивљана
Објеката
- Тип
- Рад у часопису
- Верзија рада
- објављена верзија
- Језик
- српски
- Креатор
- Бранислав Петровић, Вељко Мариновић
- Извор
- Записници Српског геолошког друштва
- Издавач
- Српско геолошко друштво
- Датум издавања
- 2021
- Сажетак
- Аутокорелациона и кроскорелациона анализа временских серија падавина и истицања подземних вода карстних врела Мокра и Дивљана (Сува планина, ЈИ Србија) извршена је ради формирања стохастичког ауторегресивно-кросрегресивног модела (ARCR) и прогнозе дневних вредности издашности. Будући да је тешко предвидети просторну дистрибуцију подземних вода у оквиру карстног хидрогеолошког система услед постојања хетерогености и анизотропности карстне издани (тј. кречњачких стена у овом случају), апликативност детерминистичких модела је минимизирана, па је примена стохастичког модела у овом случају учинковитија. Овим моделом могуће је дати краткорочну прогнозу истицања подземних вода на карстном врелу, са одговарајућим интервалом сигурности. Анализом примењеног модела установљено је да су периоди високих и средњих вода добро симулирани, док су највеће осцилације у периоду рецесије (ниске воде). Да би се овај проблем донекле амортизовао, извршена је трансформација бруто падавина помоћу филтера линеарног покретног просека (енгл. moving average - МА). На постојећи ARCR модел примењен је прозор покретног просека од 40 дана, који генерално одговара меморији карстног хидрогеолошког система израчунатог применом аутокорелационе функције. На тај начин креиран је модификовани ARCR-МА модел на коме се уочава да су велике и средње воде добро симулиране, док су у периоду ниских вода дневне вредности издашности боље симулиране у односу на основни ARCR модел.
- Аutocorrelation and cross-correlation analysis of time series of precipitation and groundwater discharge were carried out and a stochastic autoregressive – cross-regressive model (ARCR) was formed in order to forecast daily discharge values of Mokra and Divljana karst springs (Suva planina Mt., SE Serbia). The heterogeneity and anisotropy of karst aquifers (i.e. limestone in this case), makes application of deterministic models for forecasting of spring discharge difficult, since it is practically impossible to predict the spatial distribution of groundwater within the karst hydrogeological system. This model gives a short-term forecast of groundwater discharge at a karst spring with a given confidence level. The analysis of the applied model showed that the high and average water periods are well simulated, while the largest oscillations are in the recession period (low water period). In order to amortize this problem to some extent, gross precipitation was transformed using a moving average filter (MA). A 40-day moving average window was applied to the existing ARCR model, which generally corresponds to the memory of a karst hydrogeological system calculated using the autocorrelation function. In this way, a modified ARCR-MA model was created, which shows that high and average water periods are generally well simulated, while in the low waters period, daily discharge values are more realistically simulated if compared with ARCR model.
- Број
- 2020
- почетак странице
- 1
- крај странице
- 13
- issn
- 0372-9966
- Просторно покривање
- Srbija
- Subject
- карстно врело, стохастички модел, анализа временских серија, ауторегресивно-кросрегресивни модел (ARCR)
- karst spring, stochastic model, time series analysis, autoregressive – cross-regressive model (ARCR)
- Шира категорија рада
- M50
- Ужа категорија рада
- М51
- Права
- Отворени приступ
- Лиценца
- Creative Commons – Attribution-NonComercial-Share Alike 4.0 International
- Формат
Бранислав Петровић, Вељко Мариновић. "Примена дискретног ауторегресивно – кросрегресивног модела покретног просека за прогнозу дневних вредности издашности врела Мокра и Дивљана" in Записници Српског геолошког друштва, Српско геолошко друштво (2021)
This item was submitted on 23. децембар 2021. by [anonymous user] using the form “Рад у часопису” on the site “Радови”: http://drug.rgf.bg.ac.rs/s/repo
Click here to view the collected data.