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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 許銘熙(Ming-Hsi Hsu) | |
dc.contributor.author | Szu-Liang Yu | en |
dc.contributor.author | 余思亮 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-05-17T09:14:50Z | - |
dc.date.available | 2012-08-19 | |
dc.date.available | 2021-05-17T09:14:50Z | - |
dc.date.copyright | 2012-08-19 | |
dc.date.issued | 2012 | |
dc.date.submitted | 2012-08-14 | |
dc.identifier.citation | 英文部分:
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dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/6574 | - |
dc.description.abstract | 台灣特殊的地理環境使得颱風豪雨等天然災害層出不窮,如何防洪治水向來是棘手的課題,因此準確地洪水預報對於決策單位即時應變至關重要。機率預報應用於河川洪水可進一步提供更多資訊,不只預測最可能發生之水位,更可預測其淹水位可能範圍,提供決策單位面對各種潛在狀況之參考。
本文以動力波模式(許銘熙等人,2000)為河川洪水預報之基礎,加入初始條件、邊界水位與曼寧糙度係數等不確定性進行系集預報,將原本之定率預報模式擴增為機率預報模式,再結合系集卡門濾波進行資料同化,以倒傳遞類神經網路模式於水位站之預報水位回饋修正,提升模式預報精度。 將模式應用於淡水河流域,經韋帕颱風(2007)與辛樂克颱風(2008)測試驗證後,結果顯示模式之回饋演算功能顯著提升定率預報精準度。機率預報提供95%信賴區間預報水位範圍,能有效預測洪水位之可能性。兩場颱風實際命中率分別為89.5%、78.8%,顯示尚有其他不確定性之因子影響預報水位範圍,此現象尤其在河系中游區域更為明顯,可見尚需解決低估河系中游區域不確定性的問題,並進一步考慮更完整之不確定性來源。 | zh_TW |
dc.description.abstract | The special geographical and meteorological environment induced lots of natural disasters such as typhoon and flood in Taiwan. Emergency response and flood evacuation are the major non-structural measures for flood mitigation. Therefore, an accurate flood forecasting model is an indispensable tool for the decision of disaster management agencies. Probabilistic forecasting of flood stage can provide not only the most likely water level, but also the possible range, which offer the reference of a variety of potential situations for decision-makers.
Based on one-dimensional dynamic wave theorem, an ensemble forecast technique has been developed in this study by considering uncertainties factors including initial condition, boundary condition, and Manning’s coefficient. The original of dynamic model is a deterministic model which converts to probabilistic forecasting model with the ensemble forecasting. The join data assimilation using the ensemble Kalman filter and back-propagation neural network are employed on gage stations which can offer better feedback estimate and model accuracy. The model is applied to the Tamsui River basin. Two typhoon events of Weipa(2007) and Sinlaku (2008) are used as model validation. The simulated results show that flood stage of the probabilistic forecasting is better accuracy than that of the deterministic forecasting. Based on the probability forecast of 95% confidence interval, the most of the observed level were located in the predicted range. From the comparison of the actual hit ratio of the two typhoon events, it can be found that the 89.5% and 78.8% of observed level fell at prediction range of confidence interval, which shown that forecast range is not enough and underestimate of the uncertainty. This phenomenon is obvious especially in the river midstream. It can be seen that the more factors of uncertainty is needed for further study. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-05-17T09:14:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-101-R99622014-1.pdf: 8287859 bytes, checksum: 5788ef27d7aaf2bb9b882d212396e0cc (MD5) Previous issue date: 2012 | en |
dc.description.tableofcontents | 摘要 I
Abstract II 目錄 IV 表目錄 VII 圖目錄 VIII 第一章 緒 論 1 1.1 前言 1 1.2 研究方法 2 1.3 本文組織 4 第二章 文獻回顧 5 2.1系集預報相關研究 5 2.2水文不確定性相關研究 8 2.3河川洪水預報之相關研究 9 2.4系集卡門濾波相關研究 11 2.5綜合討論 13 第三章 模式理論 14 3.1河川洪水預報模式 14 3.1.1控制方程式 14 3.1.2邊界條件與初始條件 15 3.2系集卡門濾波 15 3.2.1誤差協方差與分析方程式 15 3.2.2系集平方根濾波 18 3.2.3協方差局地化 20 3.2.4協方差擴張 21 3.3河川洪水系集預報模式 22 3.3.1倒傳遞類神經網路模式 22 3.3.2不確定性來源 23 3.3.3不確定性設定 27 第四章 研究區域 30 4.1研究區域概述 30 4.2地文資料 30 4.2.1河道斷面 30 4.2.2堤防高程 31 4.2.3曼寧糙度係數 31 4.3水文資料 32 4.3.1水文監測 32 4.3.2水位站 32 4.3.3雨量站 32 4.4 上游邊界及河口潮位 33 第五章 結果與討論 34 5.1定率預報結果 34 5.2機率預報結果 35 5.3系集卡門濾波修正成效 38 第六章 結論與建議 40 6.1結論 40 6.2建議 41 參考文獻 42 附錄A 動力波演算模式 103 附錄B 倒傳遞類神經網路 108 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 河川洪水系集預報模式 | zh_TW |
dc.title | River Flood Ensemble Forecast Model | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 100-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 李光敦,傅金城,鄧慰先 | |
dc.subject.keyword | 系集預報,不確定性,洪水預報,動力波模式,系集卡門濾波,資料同化, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Ensemble forecasting,Uncertainty,Flood forecasting,Dynamic routing model,Ensemble Kalman Filter,Data Assimilation, | en |
dc.relation.page | 113 | |
dc.rights.note | 同意授權(全球公開) | |
dc.date.accepted | 2012-08-14 | |
dc.contributor.author-college | 生物資源暨農學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 生物環境系統工程學研究所 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 生物環境系統工程學系 |
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