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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 張倉榮(Tsang-Jung Chang) | |
dc.contributor.author | Yu-Ming Wang | en |
dc.contributor.author | 王昱閔 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-07-10T21:34:33Z | - |
dc.date.available | 2021-07-10T21:34:33Z | - |
dc.date.copyright | 2016-10-26 | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.date.submitted | 2016-08-20 | |
dc.identifier.citation | 1. Bates, P.D., Horritt, M.S., Aronica, G., Beven, K., 2004, Bayesian updating of flood inundation likelihoods conditioned on flood extent data, Hydrological Processes 18, 3347–3370.
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dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/76654 | - |
dc.description.abstract | 本研究以聯合機率法分析方式,以位於新北市的新莊、樹林區之塔寮坑溪與中、永和地區的瓦磘溝為研究區域,並以聯合機率法為主要理論依據,考慮多項水文條件,每個研究區域各有4個水文條件,其中三個為雨量站與一個為出水口水位,並產生各別之累積機率分佈曲線圖,並以拉丁超立方法對累積機率曲線進行等區間隨機取樣,產生100組輸入集合,搭配二維地表漫地流模式與一維河川與雨水下水道進行交互演算,最後將模擬所得結果與同時間所有水文條件之發生機率皆相同之傳統模擬方法在發生機率介於1%至20%之下比較其異同。
本研究選定兩研究區域中各五個定點之最大淹水深與兩研究區域之淹水面積做為比較與分析所用之參數。最大淹水深部份,在同定點相同發生機率下,傳統模擬方法所得之淹水深皆較聯合機率法所得之深度為大,而發生機率介於1%至4%時之差異尤為明顯。而對於淹水面積部份,傳統模擬方法在兩區域所得之淹水面積也較聯合機率法所得之淹水面積大。因此,在相同發生機率下,傳統模擬方法所得之結果不論在淹水深或淹水面積上皆高於聯合機率法所得之結果。 | zh_TW |
dc.description.abstract | This research uses the joint probability method as the analysis treatment, and the study areas are Ta Liao Keng and Wayaogou in New Taipei City. The joint probability method (JPM) is the major treatment, and hydrology conditions are considered at the same time. There are four hydrology conditions in each study area, including three precipitation stations and one outlet water surface elevation. The cumulative density functions (CDF) of these conditions are divided into stratums of equal marginal probability, random sampled with the Latin hypercube sampling (LHS), and 100 input condition sets are produced. After running the simulations with the collaboration model of 2D overland flow, 1D river flow and 1D rainwater sewer, the outcomes with probability of occurrence from 1% to 20% are compared with the outcomes of the traditional simulation treatment that all the input hydrology conditions have the same probability of occurrence.
The maximum flood depth of five chosen locations and the flood area of the study areas are conducted analysis and comparison. Under the same probability of occurrence and location, the maximum-flood depths obtained by the traditional simulation treatment are higher than the ones obtained by JPM, especially when the probability of occurrence is between 1% and 4%. Besides, under the same probability of occurrence the flood areas obtained by the traditional simulation treatment are larger than the ones obtained by JPM in the two study areas. In summary, with the same probability of occurrence, the predictions of the traditional simulation treatment are higher than the predictions of JPM in the aspects of maximum-flood depth and flood area. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-07-10T21:34:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-105-R03622024-1.pdf: 4521563 bytes, checksum: 95204f7710e771cdd9b460d021bb5061 (MD5) Previous issue date: 2016 | en |
dc.description.tableofcontents | 摘要 I
Abstract II 目錄 III 表目錄 VI 圖目錄 VII 第一章 緒論 1 1.1 前言 1 1.2 文獻回顧 2 1.3 研究目的 5 1.4 研究流程 5 第二章 研究方法 8 2.1 雨水下水道模式 8 2.2 二維地表漫地流與一維河川淹水模式 13 2.2.1 控制方程式 14 2.2.2 演算架構與程序 16 2.2.3 穩定條件 21 2.3 模式銜接 22 2.4 淹水模式評估方法 23 2.5 聯合機率法理論 24 2.6 取樣方法 26 2.6.1 蒙地卡羅法(Monte Carlo method) 27 2.6.2 拉丁超立方法(Latin Hypercube Sampling, LHS) 27 2.7 發生機率計算方法 30 第三章 研究區域介紹與資料蒐集 36 3.1 研究區域概述 36 3.1.1 塔寮坑溪 36 3.1.2 瓦磘溝 37 3.2 地文資料蒐集 39 3.2.1 地形數值高程 39 3.2.2 土地利用概況 40 3.2.3 排水系統量測資料 41 3.3 水文資料蒐集 42 3.3.1 塔寮坑溪水文資料 42 3.3.2 瓦磘溝水文資料 43 第四章 模式分析與研究結果 54 4.1 模式驗證 54 4.1.1 塔寮坑溪地區模式驗證 54 4.1.2 瓦磘溝地區模式驗證 56 4.2 水文資料之拉丁超立方法取樣 57 4.3 模擬樣本數敏感度分析 59 4.4 研究結果 60 4.4.1 最大淹水深比較 61 4.4.2 淹水面積比較 63 4.4.3 差異性比較 65 第五章 結論與建議 92 5.1 結論 92 5.2 建議 94 參考文獻 95 附錄 100 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 聯合機率分析方法在都會區淹水之模擬分析 | zh_TW |
dc.title | The Simulation and Analysis for Joint Probability Method in Urban Area Inundation | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 104-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 許銘熙(Ming-Hsi Hsu),余化龍(Hua-Long Yu),張高華(Kao-Hua Chang) | |
dc.subject.keyword | 聯合機率法,拉丁超立方法,淹水模式, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Joint probability method,Latin hypercube sampling,flood modeling, | en |
dc.relation.page | 105 | |
dc.identifier.doi | 10.6342/NTU201603480 | |
dc.rights.note | 未授權 | |
dc.date.accepted | 2016-08-21 | |
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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