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Stochastic Modelling of Great letaba River Flow Process

Journal of Geoscience and Environment Protection 2019年第6期7卷 42-54页

作者： Gislar E. Kifanyi Julius M. Ndambuki Samuel N. Odai Charles Gyamfi Department of Civil Engineering Tshwane University of Technology Pretoria South Africa Department of Civil Engineering Mbeya University of Science and Technology Mbeya Tanzania Department of Civil Engineering Kwame Nkrumah University of Science and Technology Kumasi Ghana Regional Water and Environmental Sanitation Center Kumasi Ghana

A stochastic approach is presented in view that a time series modelling is achieved through an Autoregressive Moving Average (ARMA) model. The applicability of the ARMA model is then further presented using the Great letaba River as a case study. River flow discharge for 25 years (1989-2014) for the Great letaba River was obtained from the Department of Water and Sanitation, South Africa and analysed by Autoregressive (AR), Autoregressive Moving Average (ARMA) and Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) models. Monte Carlo simulation approach was used to generate forecasts of the ARIMA error model for the next 25 years. Initial model identification was done using the Autocorrelation function (ACF) and Partial Autocorrelation function (PACF). The model analysis and evaluations provided proper predictions of the river system. The models revealed some degree of correlation and seasonality behaviour with decreasing river flow. Hence, in conclusion, the Great letaba River flow has shown a decreasing trend and therefore, should be effectively used for sustainable future development.

关键词： Modelling Great letaba River South Africa Stochastic Flow Process

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