GWLF 模式與 NTU_WH 模式比較

由於GWLF 模式在蒸發散之考量上與 NTU_WH 模式不同，可能造成流量比較之誤 差，因此調整 GWLF 模式與 NTU_WH_DO 模式之蒸發散設定方式，利用高義站 1980~1999 年歷史氣象資料，比較 GWLF 模式與 NTU_WH_DO 模式模擬流量(圖 4-12 及圖 4-13)，結果顯示在降雨事件發生視蒸發散量為 0(圖 4-12)或兩模式於降雨時皆考 慮蒸發散時(圖 4-13)之情況下，兩模式模擬之河川流量接近，且兩模式在降雨時蒸發散 不為0 的情況下所模擬之河川流量均較降雨時蒸發散為 0 的情況為低，為了分析可能的 差異來源，由入滲量、蒸發散量及地表逕流量進行討論。

圖 4-12 GWLF 與 NTU_WH_DO 模式於降雨時蒸發散視為 0 之模擬流量

0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月

旬流量(cms)

GWLF NTU_WH_DO

圖 4-13 GWLF 與 NTU_WH_DO 模式不論是否降雨均計算蒸發散量之模擬流量

入滲量主要受降雨量、地表逕流量及淺層為飽和層中土壤水分的影響，因此在降雨 時蒸發散量是否為0 對入滲量的影響並不大，因此以 GWLF 模式及 NTU_WH_DO 模式 在降雨時蒸發散為 0 之情況，討論兩模式在入滲量計算上之差異，圖 4-14GWLF 模式 及NTU_WH_DO 模式分別計算之入滲量，由圖中可發現大部分的時間 GWLF 模式模擬 之入滲量皆高於 NTU_WH_DO 模式所模擬之入滲量，其原因在於 NTU_WH_DO 模式 在計算入滲量時，除了考慮最大可能入滲量外，亦將土壤中可容許入滲水量空間加入考 慮，無法入滲之水量直接成為地表逕流，而在 GWLF 模式中先計算地表逕流，未能成 為地表逕流的雨量不論多少都視為入滲量進入土壤中，當雨量較低且土壤含水量較低時，

未能成為地表逕流量的雨量是可能全部進入土壤中的，但是當雨量較大且土壤含水量高 時，未能成為地表逕流量的雨量並不一定可以全部入滲至土壤，GWLF 模式中並未將土 壤中可入滲水量的空間加入考量，因此高估入滲量。由地表逕流分析結果亦可發現，

NTU_WH_DO 模式模擬之地表逕流量在大部分的旬別均較 GWLF 模式為高(圖 4-15)，

雖然是因為兩個模式計算地表逕流及入滲量的先後順序不同而造成的影響，但 GWLF 模式低估地表逕流量高估入滲量的情形也可以由此看出。

0 200 400 600 800 1000 1200 1400

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月

旬流量(cms)

GWLF NTU_WH_DO

在蒸發散量的部分(圖 4-16))，當降雨時不考慮蒸發散量其蒸發散量是一定會低於 不論是否降雨都考慮蒸發散的情形，尤其是在降雨機率較高的旬別，由於蒸發散量會影 響淺層未飽和層含水量水分改變狀況不同，造成滲漏量的不同，進一步將影響淺層飽和 層之土壤水分含量，造成最後之河川流量評估之差異。

圖 4-14 入滲量比較

圖 4-15 地表逕流量比較

0 2 4 6 8 10 12

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月

旬入滲量(公分)

GWLF NTU_WH_DO

0 2 4 6 8 10 12 14

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月

旬地表逕流量(公分)

GWLF NTU_WH_DO

圖 4-16 蒸發散量比較