The concentration of ordorous compounds, especially geosmin and 2-methylisoborneol (2-MIB), have been monitored as the standard reference data in Korea to for three years (2016-2018). Odorous compounds are naturally occuring terpenoid alcohols produced mainly by cyanobacteria (blue-green algae) and actinomycetes (bacteria). Management of these compoounds plays an important role in water supply system, especially algal bloom season. In this study, geosmin and 2-MIB were considered as target compounds for predicting spatial temporal variability of monthly amounts and frequency in 13 drinking water supply system. Solid phase micro-extraction (SPME) coupled with gas chromatography mass spectrometry were applied as the pretreatment and analytical method. Monthly concentrations of geosmin and 2-MIB were then predict over 36-month period using the Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model. Using the data measured monthly for three years, a prediction model was estimated through time series analysis. The data from the last year was used for verification . The smoothing method was used to mitigate the irregular variation of time series data, and the trend and repetition period of the data were analyzed by time series factor decomposition. Geosmin and 2-MIB in raw water from 13 regional water purification plants were investigated in the range of 01-4.7 ng/L and 0.1-6.5 ng/L, respectively. Using the predictive model, the predictive power of the entire data was reviewed. About 65% of the data were included within the 95% confidence interval. According to the current developed model, 60~70% of data is matched, and the predictive model using short-term analysis data is estimated to be low in accuracy. The development of prediction  model using short-term analysis data is estminated to be low in accuracy. The development of prediction model using the reference standard data is expected to require many years of additional measurement or application of prediction model though simulation of odorous substance generation using bootstrapping method.