第四章 水庫即時操作模式之發展
5.1 水庫入流量預測對即時防洪操作之影響
本研究於此小節探討水庫入流量預測模式之未來入流量預測結 果,對即時防洪操作之影響。本研究以 6 場颱洪事件進行模式之探討,
表 5.1 為測詴之各場颱洪事件於入流量預測時,各時刻所選取之歷史 颱洪事件,將其表示如圖 5.1 至 5.6 所示。對聖帕颱風而言 18 小時前 選取到碧利斯、哈格比、蘇迪勒、敏督利、賀伯等颱風,18~34 小時 選取到辛樂克颱風,35~103 小時選取到碧利斯颱風,但因碧利斯颱 風之延時為 104 小時故於 104 小時以後則是選取到敏督利颱風;對科 羅莎颱風而言 11 小時前選取到凱米、桃芝、凡納比、卡玫基等颱風,
12~22 小時選取到卡玫基、辛樂克、敏督利、泰勒等颱風,23~32 小 時選取到卡玫基颱風,33~71 小時選取到泰利颱風,但因泰利颱風之 延時為 72 小時故於 72 小時以後則是選取到卡玫基颱風;對卡玫基颱 風而言 11 小時前選取到康伯斯、桃芝、娜克莉、象神、凡納比等颱 風,12~85 小時選取到科羅莎颱風,第 86 小時後因科羅莎颱風之延 時已結束,故於退水段選取到聖帕颱風;對鳳凰颱風而言,前 10 小時 選取到珊瑚、娜克莉、康伯斯、哈格比等颱風,11~19 小時選取到凡 納比颱風,20~22 小時選取到巴比倫颱風,23~32 小時選取到蘇迪勒 颱風,33~35 小時選取到娜克莉颱風,36~40 小時選取到瑪沙颱風,
45~75 小時選取到碧利斯颱風,76 小時以後選取到瑪沙颱風,由圖 5-4 可發現因鳳凰颱風入流量歷線較為特殊故所選取到之歷史颱風入 流歷線皆與鳳凰颱風入流歷線有所差異;對辛樂克颱風而言,前 17 小 時選取到賀伯、哈格比、卡莫里、碧利斯等颱風,18~35 小時選取到 聖帕颱風,36 小時以後則是選取到薔蜜颱風;對薔蜜颱風而言,前 9
小時選取到象神、蘇迪勒、巴比侖、賀伯、碧利斯等颱風,10~14 小 時選取到鳳凰颱風,15~19 小時選取到碧利斯颱風,20~25 小時選取 到瑪沙颱風,26~33 小時選取到艾維尼、凡納比颱風,34~67 小時選 取到辛樂克颱風,第 68 小時後因辛樂克颱風之延時已結束,所以 68~81 選取到鳳凰颱風,第 81 小時後因鳳凰颱風之延時已結束故選 取到碧利斯颱風。
表 5-1 各場颱風之入流量預測時各時刻選取之歷史颱洪事件表
聖帕 科羅莎 卡玫基 鳳凰 辛樂克 薔蜜 聖帕 科羅莎 卡玫基 鳳凰 辛樂克 薔蜜
圖 5-1 聖帕颱風即時操作未來入流量選取
圖 5-2 科羅莎颱風即時操作未來入流量選取
圖 5-3 卡玫基颱風即時操作未來入流量選取
圖 5-4 鳳凰颱風即時操作未來入流量選取
圖 5-5 辛樂克颱風即時操作未來入流量選取
圖 5-6 薔蜜颱風即時操作未來入流量選取
為探討入流量預測誤差對放流量之影響,本研究先以各時刻所選 取之未來預測入流歷線(此乃是所選取之歷史颱風事件之入流歷線) 和實際颱風入流歷線之誤差,求取各時刻入流量預測之均方根誤差,
再將各時刻所求得之預測均方根誤差加總並取帄均求得一實際入流 歷線及預測入流歷線之總帄均均方根誤差。
本研究接著以水庫最佳防洪操作模式所求得之放流歷線為基準,
將水庫即時最佳防洪操作所求得之放流歷線和最佳防洪操作模式之 放流歷線求取均方根誤差,其值越小代表水庫即時最佳防洪操作模式 及水庫最佳防洪操作模式越相似,最後將上述求得之帄均均方根誤差 和均方根誤差探討水庫入流量預測模式對即時防洪操作之影響,結果 如表 5-2 及圖 5-7 所示,可知未來入流量預測歷史颱洪事件之好壞對 模式操作結果有一定程度之影響。
表 5-2 各場颱風入流量預測及放流歷線之均方根誤差
放流歷線之均方根誤差(cms) (cms(CM(CMS(CMS)(d(((((cm
s)
入流量預測之均方根誤差(cms)
辛樂克 246 768
聖帕 250 532
科羅莎 558 372
薔蜜 311 612
鳳凰 613 832
卡玫基 72 488
圖 5-7 各場颱風入流量預測及放流歷線之均方根誤差
5.2 水庫防洪操作之綜合比較
本研究於此小節選定經防洪操作後,下游地區仍有明顯溢堤之颱 風場次,並分析每場颱風事件之水庫防洪效能、下游側流量之大小及 不同水庫操作放水量之比較,結果如圖5-8至圖5-10所示。就卡玫基 颱風而言,因卡玫基颱風水庫初始水位為207.57公尺屬低水位,故不 論是模式操作或實際操作皆傾向不放水或放少量的水,以致於能把上 游高達7000cms之尖峰入流量皆留在水庫內,對下游地區側流量而言,
玉豐大橋流量站顯示,河道流量於2008/7/17凌晨至2008/7/18 凌晨 1:00由1483cms劇增至6262cms,而此時水庫僅進行少量之調節性放水,
故研判曾文水庫至玉豐大橋地表逕流量高達6000cms,在加上後堀溪 及菜寮溪之地表逕流使得側入流量高達9500cms,而如此大量之側入 流量使得下游河道水位達到17公尺亦造成下游地區氾濫成災;就科羅
莎颱風而言經模式操作後之放水決策將上游尖峰入流量減少2000cms,
但由於下游地區不包含水庫實際放水之側入流量仍有4500cms,雖然 仍造成淹水,但本研究所發展之模式將下游河道水位減少0.4公尺,
溢堤延時則較實際操作少了4小時,進而降低災害所造成之損失;對辛 樂克颱風而言經模式操作後之放水決策已將上游尖峰入流量減少 2000cms ,但由於下游地區不包含水庫實際放水之側入流量仍有 3500cms,雖無法有效降低下游河道之水位,但已將下游河道淹水延 時較實際操作之延時少了3小時,同樣降低下游災害所造成之損失。
由上述結果可發現,曾文水庫防洪功能顯著,均能有效的消減水庫上 游入流量之洪峰降低下游河道之災害,惟從水庫至曾文溪下游仍有相 當大陎積的集水區,而此部份之逕流並不受曾文水庫之調節,因此若 遇大型颱風豪雨,即使曾文水庫上游之高逕流量已受水庫防洪操作之 調節,下游部份地區仍可能發生淹水現象。
圖 5-8 水庫防洪操作綜合比較(卡玫基颱風)
圖 5-9 水庫防洪操作綜合比較(科羅莎颱風)
圖 5-10 水庫防洪操作綜合比較(辛樂克颱風)
5.3 水庫防洪操作對下游水位之影響
由於防洪操作過程中之放水決策影響下游河道水位的變化及水 庫於颱洪過後之期末蓄水位是否能回復至目標蓄水位,對水庫於颱洪 過後之蓄水位而言,不管是何種操作模式皆能使水庫蓄水位回復之目 標蓄水位附近,以利未來枯水期時之水資源調配。故在此比較水庫最 佳防洪操作模式、水庫即時最佳防洪操作模式、水庫實際操作及若水 庫上游地區之地表逕流量沒有經防洪操作而直接到達下游河道,對下 游控制點水位所產生之影響並比較各操作方法之優劣。其結果如圖 5-11~圖5-16所示。
圖 5-11 水庫防洪操作對下游河道水位影響(聖帕颱風)
圖 5-12 水庫防洪操作對下游河道水位影響(科羅莎颱風)
圖 5-13 水庫防洪操作對下游河道水位影響(卡玫基颱風)
圖 5-14 水庫防洪操作對下游河道水位影響(鳳凰颱風)
圖 5-15 水庫防洪操作對下游河道水位影響(辛樂克颱風)
圖 5-16 水庫防洪操作對下游河道水位影響(薔蜜颱風) 由以上之結果顯示於颱洪時期,上游地表逕流量如果沒有經過水 庫之操作,除了鳳凰颱風以外,皆會造成下游河道處於高水位且發生 長延時之淹水狀況。若經水庫最佳防洪操作模式所決定之放流決策相 較於水庫實際操作而言,對下游河道水位之影響,除了科羅莎颱風可 將河道尖峰水位降低0.6公尺及辛樂克颱風可將河道尖峰水位降低0.5 公尺外,其餘颱風之操作對降低下游河道尖峰水位之效果皆不明顯,
但對下游地區所造成之溢堤延時而言科羅莎颱風可較實際操作減少3 小時之溢堤延時、辛樂克颱風可較實際操作減少5小時之溢堤延時、
薔蜜颱風可較實際操作減少1小時之溢堤延時。若經水庫即時操作模 式所決定之放流決策相較於水庫實際操作而言,對下游河道水位之影 響,除了科羅莎颱風可將河道尖峰水位降低0.4公尺外,其餘颱風之 操作對降低下游河道尖峰水位之效果亦皆不明顯,但對下游地區所造
成之淹水延時而言,科羅莎颱風可較實際操作減少4小時之溢堤延時、
辛樂克颱風可較實際操作減少3小時之溢堤延時。其詳細結果如表 5-3~表5-4所示。
整體而言若曾文地區沒有曾文水庫進行洪水之調節則對下游地 區所造成之淹水災害最為嚴重,若透過現行水庫操作人員之防洪操作 過後,即能大大的降低下游地區之淹水災害,水庫最佳防洪操作模式 , 因其整場颱風入流量為已知,故其優選之放流量為最佳;而本研究所 發展之水庫即時最佳防洪操作模式之操作結果,如對水庫減洪及減少 下游地區之淹水情形等,皆與以往由具多年防洪操作經驗所得之實際 操作結果相近或略佳,此驗證本模式確可做為實際防洪操作之參考。
表 5-3 不同操作下之河道尖峰水位比較
不同水庫操作下之河道斷陎 85 尖峰水位比較(堤防高程 15.13 公尺)
無水庫操作 水庫實際操作 水庫最佳防洪操作模式 水庫即時最佳防洪操作模式
聖帕 16.06 公尺 13.73 公尺 14.2 公尺 14.26 公尺
科羅莎 17.45 公尺 17.05 公尺 16.4 公尺 16.65 公尺
卡玫基 19.47 公尺 16.93 公尺 17 公尺 17.1 公尺
鳳凰 14.87 公尺 13.97 公尺 14.4 公尺 13.49 公尺
辛樂克 17 公尺 16.02 公尺 15.56 公尺 15.9 公尺
薔蜜 16.84 公尺 15.38 公尺 15.13 公尺 15.33 公尺
表 5-4 不同操作下之河道淹水延時比較
不同水庫操作下之河道斷陎 85 溢堤延時比較
無水庫操作 水庫實際操作 水庫最佳防洪操作模式 水庫即時最佳防洪操作模式
聖帕 7 小時 0 小時 0 小時 0 小時
科羅莎 16 小時 16 小時 13 小時 12 小時
卡玫基 15 小時 5 小時 5 小時 5 小時
鳳凰 0 小時 0 小時 0 小時 0 小時
辛樂克 11 小時 10 小時 5 小時 7 小時
薔蜜 10 小時 2 小時 1 小時 2 小時
第六章 結論與建議
6.1 結論
1. 本研究成功整合遺傳演算法、河道模擬與類神經網路等模式,發
1. 本研究成功整合遺傳演算法、河道模擬與類神經網路等模式,發