1.1 研究動機
台灣雨量十分豐沛，但因地狹人稠與雨量於時空上的分布極不均 勻，加上河川坡陡流急、腹地狹隘，逕流量被攔蓄利用的比例約佔年 總逕流量的 18%，其餘均奔流入海，所以實際上每人每年所分配到的 雨量僅及世界各區平均值的七分之一而已。為了增加河川流量的利用 率，增建水工結構物為最直接的方法，但由於近年來環保意識漸長與 原本地表水工結構物的密度趨於飽和，使得該方法並無法完全落實；
幸好台灣尚有蘊含豐富的地下水資源，假使能好好利用將可減緩枯水 期內缺水的負擔。因此為了有效地運用與管理地下水資源，建立地下 水模式分析相關資訊是最常用的方法，其中參數檢定流程是數值模式 建置過程中之必要步驟。
一般的參數檢定方法可分為人工與自動化兩大類，人工參數檢定 是以試誤法(Trial and Error)來調整參數值大小，使得觀測水位與模擬 水位兩者之差異縮小至可接受範圍內，但此方式在檢定的過程中往往 過於耗時，且對檢定人員的背景知識要求甚高。相對來說，自動化參 數檢定一般則是結合優選法與地下水模式，透過優選過程，自動搜尋 最佳之參數解，可改善人工檢定費時費力的問題。
因本研究所欲求解之問題為高維度之參數檢定問題，且 Bryan
Tolson(2007)指出動態維度搜尋法(Dynamically Dimensioned Search，
DDS)因為沒有複雜的參數調整方式，即演算法中無需另行調整的控 制參數，且可由使用者自行設定的最大迭代次數下，自動地調整搜尋 維度而找到良好的解，所以它較其他演算法更適用於高維度問題上，
因此本研究採用動態維度搜尋法進行地下水模式之參數檢定。然而，
動態維度搜尋法在求解高維度之地下水逆問題時，因其隨機挑選待檢 定參數，且參數檢定數量隨著迭代次數增加而下降，造成其目標函數 並無法隨著搜尋次數增加而有效改善，因此尚有改善之空間。
1.2 研究目的
本研究主要目的為改善動態維度搜尋法求解高維度地下水參數 檢定問題時的效率與精度，使得求解問題之目標函數可隨著搜尋次數 增加而更加有效下降，達到本研究預期之合理範圍。
1.3 研究流程
本研究之研究流程如圖 1-1 所示，第一階段為資料蒐集，蒐集內 容主要為地下水模擬、參數檢定與動態維度搜尋法之相關應用文獻等 資料，在完成資料蒐集後，將可熟悉地下水模擬與參數檢定的專家知 識，並對動態維度搜尋法有適切的了解。
第二階段為系統建置，此階段可分為地下水模式建置與 MDDS 地 下水參數檢定系統兩部分。在地下水模式建置部分，本研究採用 USGS(美國地質調查所)所開發的地下水模式 MODFLOW，此模式亦 是目前最被廣泛使用的地下水模式之一，其乃一使用有限差分法之三 維地下水模式，可模擬受壓與非受壓之穩態與非穩態流場，本研究所 採用的版本為 MODFLOW-2000，有關 MODFLOW 其他介紹詳見附 錄A。在 MDDS 地下水參數檢定系統建置部分，本研究首先修正動態 維度搜尋法之演算流程，改善其參數檢定效率，本研究稱之為修正型 動態維度搜尋法(Modified Dynamic Dimension Search, MDDS)，接著本 研究建立MDDS 與 MODFLOW 的輸入與輸出介面，使其可應用於地 下水模式之參數檢定問題上。
第三階段為系統測試，此階段為進行數值試驗，以簡例測試 MDDS 與 DDS 之檢定結果差異，測試 MDDS 改善 DDS 檢定效能之 程度。
第四階段為實際案例測試，此階段本研究選取濁水溪沖積扇建立 地下水模式，因濁水溪沖積扇為流域尺度之實際案例，屬於高維度之 地下水參數檢定問題，因此適合作為 MDDS 之測試對象。本研究分別 以 DDS 與 MDDS 進行參數檢定，由兩者之檢定結果進一步分析 MDDS 改善 DDS 檢定效能之程度。
圖1-1 研究步驟流程圖