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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Chen, Si (Dept. of Civil and Environmental Engineering, Hanyang University) Kwon, Hyun-Han (Dept. of Civil Engineering, Chonbuk National University) Kim, Tae-Woong (Dept. of Civil and Environmental Engineering, Hanyang University)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
발행연도
2016.1
수록면
197 - 197 (1page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

A probabilistic framework for drought forecasting using hidden Markov models aggregated with the RCP8.5 projection
Chen ,  Si ,  Kwon 외 3명 한국수자원학회 학술발표회 2016.01 학술대회자료

2015

A hidden Markov model for long term drought forecasting in South Korea
Chen ,  Si ,  Shin 외 3명 한국수자원학회 학술발표회 2015.01 학술대회자료

초록· 키워드

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Forecasting future drought events in a region plays a major role in water management and risk assessment of drought occurrences. The creeping characteristics of drought make it possible to mitigate drought's effects with accurate forecasting models. Drought forecasts are inevitably plagued by uncertainties, making it necessary to derive forecasts in a probabilistic framework. In this study, a new probabilistic scheme is proposed to forecast droughts, in which a discrete-time finite state-space hidden Markov model (HMM) is used aggregated with the Representative Concentration Pathway 8.5 (RCP) precipitation projection (HMM-RCP). The 3-month standardized precipitation index (SPI) is employed to assess the drought severity over the selected five stations in South Kore. A reversible jump Markov chain Monte Carlo algorithm is used for inference on the model parameters which includes several hidden states and the state specific parameters. We perform an RCP precipitation projection transformed SPI (RCP-SPI) weight-corrected post-processing for the HMM-based drought forecasting to derive a probabilistic forecast that considers uncertainties. Results showed that the HMM-RCP forecast mean values, as measured by forecasting skill scores, are much more accurate than those from conventional models and a climatology reference model at various lead times over the study sites. In addition, the probabilistic forecast verification technique, which includes the ranked probability skill score and the relative operating characteristic, is performed on the proposed model to check the performance. It is found that the HMM-RCP provides a probabilistic forecast with satisfactory evaluation for different drought severity categories, even with a long lead time. The overall results indicate that the proposed HMM-RCP shows a powerful skill for probabilistic drought forecasting.

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