區域型內水淹水警示技術研發應用-以宜蘭縣為例
學年 98
學期 1
出版（發表）日期 2010-01-01
作品名稱 區域型內水淹水警示技術研發應用-以宜蘭縣為例
作品名稱（其他語言）
著者 張麗秋
單位 淡江大學水資源及環境工程系
描述 計畫編號：MOEAWRA0990107
委託單位 經濟部水利署
摘要 宜蘭地區近幾年飽受颱風重創之苦，尤其是97年辛樂克、薔蜜颱風與98年芭瑪颱風，適逢秋颱與東北季風形成共伴效應，連日豪雨不斷，多處災情頻傳。強化防災體系之應變措施與建置淹水預警機制，有助於水患災情防救之緊急應變，期以達到減少洪災損失之效。 淹水潛勢圖為二維水理模式之模擬結果，在高精度地形數值的需求下，數值模式需配置功能強大的計算資源，即時數值模擬需耗費較長的演算時間，對於洪災防救的緊急應變時間不足，使得二維水理模擬模式無法提供即時淹水預警，僅作為河川防洪、改善地區排水工程、訂定都市計畫及防災計畫與應變措施之參考。為延伸淹水潛勢圖之應用範圍，並提升淹水潛勢資料在災害防救計畫之參考價值，本計畫擬以淹水潛勢資料建置區域型內水淹水深預測模式，可提供颱風暴雨時期進行線上即時預測區域淹水情況，有助於防災單位掌握區域之淹水程度及範圍。 本計畫擬以聚類分析為基礎之複合型淹水模式建置宜蘭縣區域型內水淹水預警與推估模式。模式建構過程中可依序分為資料前處理階段與模式建置階段，前者以K-means聚類分析劃分不同淹水特性之區域範圍，求得各分群之控制點作為淹水特性之代表；後者則分別建置控制點之淹水預測模式、線性網格點之線性迴歸淹水預測模式、非線性網格點之倒傳遞類神經網路多點淹水預測模式。模式除採用設計雨型作為訓練資料外，也採用實際颱風豪雨事件之淹水模擬資料作為測試之用，以評估其整體預測成效；並提供自動化即時線上預報程式，具體地將本計畫所建置之模式上線使用。最後，將研究成果彙整投稿於國際期刊。
關鍵字 類神經網路; 聚類分析; 區域淹水預測模式; Artificial neural networks; Clustering analysis; Regional flood inundation estimation
語言 zh_TW
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