應用影像分析表面流速反演水下地形之研究

Abstract

"極端氣候、河川坡陡流急與豐枯流量差異甚大的影響之下，台灣的旱澇發生頻率逐年攀升，因此水資源規劃、分配與防災的課題也日顯重要。而水資源規劃管理中，最需要分析的水文資料就是河川流量。近年來，利用非接觸式的方式量測水文資料已經成為主流發展趨勢，如大尺度粒子影像測速法(Large-Scale Particle Image Velocimetry, LSPIV)量測河道表面流速來推估流量。現階段考量到野外多變的環境，為獲得更精準的流量資料，還是透過接觸式的人工量測來獲取資料，如聲學都卜勒流速剖面儀(Acoustic Doppler Current Profiler, ADCP)，來取得斷面水深及垂直流速剖面來估算流量。上述的方式除了需要大量人力資源外，在洪水、極端事件的情況之下，更是存在非常高的危險性。因此，發展出非接觸式且高精度的水深量測技術將可以配合粒子影像測速法來有效的估算河川流量。 本研究嘗試用LSPIV技術來測量流體層的深度變化，實驗設置於長27公尺、寬1公尺的室內水槽，模擬3種流況流經5種不同形狀高度之底床構造物。實驗的所有流況都確保是完全發展的均勻流動，且為恆定的亞臨界流，量測用的示蹤粒子則為粒徑均介於0.4-0.5公分的熱塑性橡膠顆粒。研究利用LSPIV所獲取之二維表面流速資料，透過淺水波方程式，且解算的條件符合Courant-Friedrichs-Lewy (CFL)的限制下，在預設的網格中使用蛙跳法(Leap-frog scheme)進行數值分析來反演二維底床高程數據。LSPIV的表面流速資料會用聲學都卜勒測速儀(Acoustic Doppler Velocimetry, ADV)量測數據進行率定驗證，透過本研究反演的底床高程數據則與傳統水尺量測的高程資料進行率定驗證。結果顯示，本研究所提出的量測方法能有效的估算出水槽底床高程的變化，尤其是在淺水時，平均精度可達到90.8%。實驗結果也顯示，非接觸式的影像技術結合淺水波方程式的數值計算來求解水深並獲得流量資料是一種可行的方法。"