Collect_data.py와 Prepare_data.py를 이용하여 데이터를 수집 및 병합을 하고 최종 생성된 full_data.csv를 이용하여 진행한다.
2013.01.01~2023.09.31까지의 데이터로 총 565200 row와 25개의 column으로 이루어졌다.
Data description
fw: 유량 /wl: 수위swl: 팔당댐 수위 /sfw: 팔당댐 저수량inf: 팔당댐 유입량 /ecpc: 팔당댐 공용량tototf: 팔당댐 방류량
다음으로 수위의 추세를 년도별, 다리별로 확인해보았다.
각 대교별로는 수위의 추세가 동일한 것으로 보이며, 각 년도별로 중간에 솟구치는 값들이 존재하였으며, 이상치로 보이는 값들도 있었다.
타겟 대교들의 수위를 정규화하여 확인해본 결과
청담대교→잠수교→한강대교→행주대교 순으로 수위가 변화하는 것을 확인할 수 있었다.
이는 실제 각 대교의 위치와 관련있는 것으로 보이는데 위에서 말한 순서대로 우측에 있는 것을 볼 수 있다.
다음으로 매 년도마다 중간 중간 솟구치는 값들이 존재하여 확인해본 결과 모두 여름시기에 수위가 급격하게 증가한 것을 확인할 수 있었다.
또한 환경부의 [댐과 보 등의 연계운영규정]에 따르면 우리나라에서는 6/21~9/20을 홍수 피래가 발생할 가능성이 있는 홍수기, 그 외의 기간을 갈수기라고 지정해 놓았다.
데이터를 확인해본 결과 홍수기의 평균수위가 모든 대교에서 매년 갈수기보다 높은 것을 확인하였으며 이를 추후 모델링에 반영하고자 하였다.