書籍介紹
極端事件的雨量推估乃是一具有挑戰性且受重視的議題，而集水區雨量更受氣候變遷、地形、氣流及降雨分布等因素影響，使其推估之精確性往往不高。在台灣，以往主要的雨量觀測來自於地面測站，然地面觀測雖然準確但空間代表性較低，對於雨量在空間中之變異較難呈現；而近幾年上線應用之雷達觀測系統QPESUMS(Quantitative Precipitation Estimation and Segregation UsingMultipleSensor)能提供即時雨量分布資訊，對於集水區之空間雨量觀測可較有效的掌握。
本計畫第一年度首先蒐集國內外相關文獻，並以中部德基水庫及南部曾文水庫集水區為研究區域，整合地面雨量站及雷達觀測資訊(QPESUMS)探討降雨逕流特性，結果顯示德基水庫集水區6個雨量站於7場事件之時間延遲平均5~11小時，而QPESUMS即時雨量推估與入流量之時間延遲約為5~10小時，且發現降雨-逕流之時間稽延由上游到下游逐漸遞減；曾文水庫集水區上游8個雨量站之時雨量在10場事件之時間延遲則約為2小時，QPESUMS即時雨量推估與入流量之時間延遲分析結果亦為2小時。另本計畫使用QPESUMS即時雨量推估資訊，以ANFIS及BPNN二種類神經網路，建立德基水庫及曾文水庫集水區未來1~5小時水庫入流量預報模式，其結果顯示BPNN在整個流量預報的趨勢掌握度較好，但在預報未來3~5小時水庫入流量時重，尖峰流量值有低估的情形發生，反觀ANFIS雖然在整體趨勢的掌握度沒有BPNN來的好，但是在流量尖峰值的預報結果較準確。
在實際操作已建置之石門水庫自動化即時入庫水位預報系統，本年度颱風豪雨期間(6月12日豪雨及泰利、蘇拉颱風)可逐時提供線上預報服務，並驗證預報結果及探討改進方法，本計畫並分別舉辦專家座談會，依據專家學者及相關使用者之建議，做為後續規劃設計德基水庫及曾文水庫集水區自動化即時線上預報系統之參考依據
分類
其他詳細資訊
- 適用對象：成人(學術性)
- 關鍵詞：水庫入流量預報，類神經網路，自動化即時線上預報系統
- 附件：無附件
- 頁/張/片數：135
授權資訊
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