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論文中文名稱:應用通用共克利金法結合不同雨量站網資料之空間變異推估 [以論文名稱查詢館藏系統]
論文英文名稱:Applying Universal Cokriging to Estimate Spatial Precipitation Variability from Different Rainfall Networks [以論文名稱查詢館藏系統]
院校名稱:臺北科技大學
學院名稱:工程學院
系所名稱:土木與防災研究所
畢業學年度:101
出版年度:102
中文姓名:黃裕翔
英文姓名:Yu-Hsiang Huang
研究生學號:100428079
學位類別:碩士
語文別:中文
口試日期:2013-07-18
論文頁數:93
指導教授中文名:陳世楷
口試委員中文名:張誠信;王聖瑋;高雨瑄
中文關鍵詞:空間變異推估雨量估算通用克利金法T檢定通用共克利金法
英文關鍵詞:spatial precipitation variabilityprecipitationuniversal KrigingT-testuniversal cokriging
論文中文摘要:準確推估雨量對水文設計而言是相當重要的課題,但常因資料在時序上的完整性不足或空間中的代表性不足等因素而使推估結果產生誤差。過去雖有許多研究試圖改善此類問題,然而若考量到我國多個機關各擁站網之現況,結合多站網推估雨量資料以提高精準度亦為一可行之研究方向。高屏地區為我國糧產重鎮之一且四季分明、豐枯季降雨之差距大,故本研究結合該區之中央氣象局與水利署的雨量站網資料,應用通用克利金法針對高屏地區之降雨分布進行空間變異推估。
為減少地形影響非定常性雨量資料的空間變異性,先以逐步迴歸法建立雨量分佈趨勢函數,以求得空間變異性符合定常性的雨量殘差值,再應用通用克利金法對雨量殘差值進行空間變異推估,並以交叉檢定法評估模式之誤差及探討其正確性。最後透過T檢定驗證兩站網之特性是否相同,若不同則以通用共克利金法重新推估之。結果顯示未通過T檢定之資料達53%,因此本研究認為在結合不同雨量站網資料進行空間變異推估時,應利用共克利金法將站網特性納入考量以提高估算之精準度。
論文英文摘要:Precisely estimating precipitation is very important for hydrological planning. However, lack detailed data on spatial or temporal precipitation distributions frequently cause design errors. Although many researches attempted to reduce the errors, a combination of several rainfall networks is a feasible way to increase the accuracy of estimation. This study applied universal cokriging (UCK) combining two precipitation data observed by Central Weather Bureau (CWB) and Water Resources Agency (WRA) to estimate the precipitation distributions in Gau-Pin region. To reduce the non-stationary effect on spatial variance of rainfall data due to terrain, residual values are first determined between observed rainfall data and spatial trends estimated by stepwise regression analysis. Then, UK was used to estimate spatial variability of precipitation. Finally, a cross-validation procedure was adopted to characterize the estimated errors of individual and combining rainfall networks. A T-test was used to quantify the difference of estimated errors between two rainfall data. If the difference is significant, UCK is more suitable than universal kriging (UK). The analyzed result reveals that about 53% of data do not pass the T-test. Thus, applying UCK to estimate spatial precipitation variability can increase the accuracy of estimation for combining several rainfall networks.
論文目次:摘 要 i
ABSTRACT ii
誌謝 iv
目錄 v
表目錄 vii
圖目錄 viii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究流程 2
第二章 文獻回顧 4
2.1 雨量估算 4
2.2 地理統計應用於雨量估算 5
第三章 研究材料與方法 8
3.1 研究區域 8
3.1.1 氣候概況 9
3.1.2 地文概況 10
3.2 地理統計 12
3.2.1 區域化變數理論基本假設 12
3.2.2 半變異元分析 14
3.2.3 克利金推估 20
3.3 假設檢定 22
3.4 雨量站選用 23
第四章 結果與討論 25
4.1 半變異元分析 25
4.1.1 趨勢分析 25
4.1.2 殘差值半變異元分析 28
4.2 克利金推估 39
4.2.1 殘差值克利金推估 39
4.2.2 通用克利金法推估 49
4.3 交叉檢定與T檢定 59
4.3.1 交叉檢定 59
4.3.2 T檢定 62
4.3.3 共克利金法推估與通用共克利金推估 64
第五章 結論與建議 82
5.1 結論 82
5.2 建議 83
參考文獻 84
附錄A:雨量站詳細資料 90
附錄B:歷史颱風基本資料 94
論文參考文獻:書籍
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論文全文使用權限:同意授權於2014-08-26起公開