5. 實例演算與結果
5.1. 淤砂量之不確定因子與不確定性分析
5.1.3. 不確定性分析
003058 . 0 005917 . 0
( 35
34 .
320485 e I M
y= ⋅ + (36)
此模式非但解釋能力較優,經過檢定更顯示其與實際石門水庫淤砂量之統 計特性相同。
5.1.3. 不確定性分析
將(36)式帶入(7)式之g(x),經計算整理可得應變數(淤砂量)之平均值:
{ }
Y Y e( I M) (37) E =µ ≈320485.34⋅ 0.005917⋅35+0.003058⋅將(10)式帶入(10)式之g(x),經計算整理可得應變數(淤砂量)之變異數:
{ }
2 (3595998.28 235 960486.57 2 ) (0.01183435 0.006116 )VarY =σY ≈ ⋅σI + ⋅σM ⋅e I + ⋅M (38) 其中E
{ }
y 為年產砂量y之平均值,Var{ }
y 為年產砂量y之變異數,I35 為I35之平 均值, M 則為M之平均值,σI35為I35之標準偏差,σ 則為M之標準偏差。 M 5.2. 降雨量之不確定因子與不確定性分析5.2.1. 資料蒐集
以石門水庫管理局提供之原始資料(如表一所列),整理成本計畫中所需之 資料格式。整理結果如表十所示。
5.2.2. 不確定性因子之確立
使用整理後之水文資料,依(5)式計算水庫入流量與降雨量之 CC 值。首先 探討要採用何種單位之時間間距,分別計算以日、旬、月三種不同之時間間隔
下之 CC 值,計算結果如表十一所示。由結果可以看出,採用月為時間單位時 入流量與降雨量資料間之相關性最大,所以本計畫以月降雨量當作影響月入流 量之最重要因子。
確立月份為最適合之時間間距後,接著即要探討資料時間稽延的效應。分 別計算不同時段前的資料對目前之入流量資料的 CC 值大小。計算結果如表十 二所示。結果顯示,當期月降雨量與當期月入流量相關性最高,高達 0.903。此 外,將相關性最高之三者取出作為以類神經網路(ANN)建構之降雨—逕流模 式的輸入。因此降雨—逕流模式的輸入項為前一期降雨、當期降雨、前一期入 流量資料。可以數學式表示成下式:
)) 1 ( ), ( ), 1 ( ( )
(t =F Q t− p t p t−
Q (39)
5.2.3. 不確定性分析
本研究利用蒙地卡羅模擬法(Monte Carlo simulation method),進行水庫入 流量之不確定性分析。首先,以現今廣泛應用的類神經網路(ANN)建構適合 石門水庫之降雨—逕流模式;於模式中,降雨量為輸入因子,因而在模擬階段 中,必須產生大量模擬的集水區降雨量資料,基於此,本研究以χ2-test檢定各 降雨量屬於何種機率分佈型式,藉以產生相同分佈之降雨資料。接著,將降雨 量資料輸入已建構之降雨—逕流模式可得模擬流量資料,經由統計分析,可得 水庫入流量之統計特性。
進行模擬前,必先決定影響水庫入流之主要因子為何,並依此建構水庫之 降雨逕流模式。本研究由相關性分析確立主要影響因子,結果指出水庫入流總 量與集水區降雨總量之相關性以月為時間單位時為最高;接著,考慮集水區集 流時間的延時效應,顯示僅當期月降雨總量與當期月入流總量相關性較高,因 而採用集水區月降雨總量作為月入流量之主要不確定性因子。而關於石門水庫 之降雨—逕流模式之建構,則採用三層架構的類神經網路,以歷史資料及誤差 倒傳遞學習法訓練之。
此外,以χ2-test檢定各月降雨量資料屬於何種機率分佈形式,檢定結果包 含常態分佈、極端值第一類分佈與皮爾森第三類分佈三種機率分佈型式,各月 分相應結果如表十三所示。藉由各月分之機率分佈,可模擬大量月降雨量資料
(共 3000 筆),之後,將月降雨量資料放入此類神經網路中進行蒙地卡羅模擬,
可得模擬入流量資料,進而分析之,結果如表十四所示。
5.3. 水庫供水風險評估
根據上一步驟所得之模擬入流量資料,再配合石門水庫管理局所提供的水 庫規線操作規則與計畫供水量資料即可計算水庫蓄水量之變化情形。本計畫考
慮在不同的初始條件情形下討論水庫之供水風險。考慮年初一月份之水庫水位 高度為 200 公尺、205 公尺、210 公尺,…,到 245 公尺等不同情況下,模擬經 過一整年的降雨入流與放水出流操作後,探討年底十二月之水庫蓄水量變化情 形。並採用缺水指標(SI)與可靠度(α)兩項指標評估石門水庫之供水風險,
結果如表十五(a)(b)所示。由結果可以看出,在一月初始水位高程越高的情況 下,未來一年的石門水庫供水之缺水指標(SI)會越低,而供水之可靠度(α)
則會越高。由圖二與圖三亦可清處的看出上述趨勢,可提供石門水庫管理局或 相關單位做為操作規劃與供水管理之參考
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