初步建構成果

本研究已初步建立波浪極值統計視窗化操作介面的架構，期望透 過視窗化的操作介面簡化設計波推算的流程，整體流程分為：1.輸入設 定視窗 2.輸出展示視窗，本節將針對這兩部份作說明。在輸入設定視 窗的部分可自動讀取波浪資料，並設定極值統計推算的相關參數進行 推算，其中資料選用方式可採用年極值取樣法或年前三大月取樣法兩 種。極值統計函數經本計畫前三年研究成果選用了FT-1、G.E.V.、Weibull 及 Log-norma 四種統計函數，可由使用者進行選定。而極值分布函數 的參數推定法也提供三種方式進行擇選，包括：MLE、LSM 及 MOM 三種參數推定法。圖6.2 為輸入設定視窗的初步設計，除了上述功能外 本介面的上方工具列並提供即時操作手冊讓使用者進行參考。

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圖

6.2 波浪極值統計介面的輸入設定視窗部份

圖6.3 為波浪極值統計介面的輸出視窗架構，經過資料讀取與推估 設定完成後，其推算成果將展示於本視窗中，如圖6.3 下半部所示，依 據使用者所選用的極值函數與參數推定法，本介面將其推算結果以表 格及函數分布圖進行展示。並於表中標示出最適極值函數與參數推定 法及其所相對應的各重現期極值波高。

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圖

6.3 波浪極值統計介面的輸出視窗部份

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第七章 結論

7.1 結論

本研究建構安平港與臺北港類神經颱風波浪推算模式，針對波浪 受陸地遮蔽及風場受陸地阻擋而衰減的兩個特性加以模擬，其成果可 供港務局等相關單位作為預警系統或參考。安平港各場颱風波浪最大 波高誤差取絕對值後平均約為1.03m，而此外最大波高發生時間誤差取 絕對值後平均約10.06 小時。模式推算颱風波浪與實測波浪均方根誤差 平均為0.72m。推算波高結果與實測波高的相關性則平均為 0.73。臺北 港各場颱風波浪最大波高誤差取絕對值後平均約為1.02m，而此外最大 波高發生時間取絕對值後誤差平均約14.81 小時。模式推算颱風波浪與 實測波浪均方根誤差平均為0.59m。推算波高結果與實測波高的相關性 則平均為0.73。

本研究以完整的極值分析方法，由箱型圖初步分析取樣，再進一 步討論極值分析之最佳方法，以考慮季節性變化之月極值特性分析得 到以下結論。LSM 推估法所推估出來的各極值函數下之波高與樣本間 之RMSE 較 MLE 推估法低，因此極值推估法以 LSM 推估臺北及安平 港較佳。從各檢定指標來說，臺北港8 月及 10 月因其各年最大波高的 變動程度較大，除了4、8 及 10 月為 Weibull 分布誤差較小之外，其餘 大部分月份皆可以GEV 分布來代表其適合之極值函數。安平港除了 4 月、5 月及 9 月以 GEV 分布作為較適合之極值函數外，其實月份皆以 Weibull 分布配合 LSM 推估法所推估的數值誤差較小，6 至 8 月因其最 大波高變動程度較大，此三個月份使用GEV 分布所推算波高與樣本間 之 RMSE 皆超過 1，與其他極值函數 RMSE 值差距非常大，其餘月份 的各種分布所推算出來的 RMSE 相當接近。整體來說，臺北港月極值 統計分布大部分月份適合GEV 分布，而安平港為 Weibull 分布，恰為 兩種不同性質的統計特性，因此各港口不同月份均有其較適合之極值 分布。

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年極值統計部分，除了臺北港 12 年及安平港 11 年波高實測資料 作為分析外，並與1940 至 2010 共 71 年使用井島武士模式所推算之臺 北港及安平港每年最大波高作為年極值統計分析比較，其結果顯示期 較合適的參數推估方法與月極值統計相同，四種極值分布函數皆以 LSM 法來推估會擁有較佳的相關性。而在臺北港與安平港，實測資料 樣本與經驗式波浪推算模式的樣本皆是以GEV 分布來推估年極值波高 統計較適合。經驗式波浪模式的資料樣本與實測資料的比較中，在臺 北港其50 年重現期波高接近，但應用於安平港則有較大的差異，經驗 式波浪模式的樣本所推估的50 年重現期波高較大。

本研究對波浪極值統計視窗化操作介面提出了初步的建構，期望 本介面能有效提昇模式的操作效率以及擴展使用者族群，經過更完善 的整合能夠使模式的應用性更加廣泛。目標在於建立一套包含波浪資 料輸入分析、月極值統計及年極值統計的應用程式，並希望透過圖形 化的介面使整個操作流程更簡單方便。

7.2 建議

在類神經颱風波浪推算模式的研究，除了各場颱風波高峰值的誤 差量還有其誤差發生時間的延遲，未來若有更新的波浪資料或颱風資 訊可供學習或驗證可再提升模式之可靠度。另外模式推估成效的評估 建議可在完成更多港口推算模式後進行綜合評估，並分析各港間的相 關性。Goda 所提出的 k 值是否為最合適的係數，及陸地對颱風波浪傳 遞所造成的遮蔽效應，未來亦可繼續進行探討。