系統識別號 | U0002-1201201216371000 |
---|---|
DOI | 10.6846/TKU.2012.00423 |
論文名稱(中文) | 模糊群集方法之研究及其於氣候變遷水文時序辨識之應用 |
論文名稱(英文) | A Study on the Fuzzy Clustering Method for Detecting Climate Change in Hydrologic Time Series |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 水資源及環境工程學系碩士班 |
系所名稱(英文) | Department of Water Resources and Environmental Engineering |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 100 |
學期 | 1 |
出版年 | 101 |
研究生(中文) | 游謦竹 |
研究生(英文) | Chimg-Chu Yu |
學號 | 698480018 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2012-01-03 |
論文頁數 | 157頁 |
口試委員 |
指導教授
-
虞國興
指導教授 - 王鵬瑞 委員 - 王如意 委員 - 徐年盛 委員 - 楊錦釧 |
關鍵字(中) |
氣候變遷 模糊C均值法 分群指標門檻值迴歸式 |
關鍵字(英) |
Climate change Fuzzy C-Means Clustering indices threshold value regression equation |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
本研究之目的為發展一套客觀辨識氣候變遷時序之方法,以作為探究台灣近年發生之極端降雨事件究竟是短暫偶發之單一事件,或是儼然已為氣候變遷導致之長期降雨型態改變等相關問題之辨識與判定方法。 研究中,採用模糊C均值法(Fuzzy C-Means, FCM)於氣候變遷時序資料,欲以模糊C均值法之隸屬度,辨識時序資料之分群,並以分群指標作為分群優劣之依據,若分群顯著,則表示時序資料有變異之情形,即氣候變遷之現象。研究中,引入統計虛無假設檢定理論,以建立隸屬度分群指標判定門檻值,並以時序資料個數及變異係數建立分群指標門檻值迴歸式,俾作為相關氣候變遷時序資料辨識之用。 由研究結果顯示,利用FCM進行氣候變遷辨識時,以VPE指標之辨識結果較佳;同時,當前、後段資料年份長度接近時才有較佳之辨識度與檢定結果。在氣候變遷之年份辨識方面,當資料長度增加時,判定之年份會接近真實之變遷年份,惟當資料年份繼續增加,由於前段資料之年份相較於後段資料長度相當長,辨識度會受到影響,而產生辨識上之偏差。 綜合上述之研究結論獲知,經由繁衍及實際雨量站等相關實際案例資料分析與適用性測試後證實,本研究發展之方法確實可作為辨識時序是否發生氣候變遷之客觀評判基準。本研究所獲致之若干成果,希冀可進一步作為未來氣候變遷後續研究之參考與應用。 |
英文摘要 |
This study is to develop a method of time series analysis that could determine whether the recent occurrences of extreme rainfalls in Taiwan are part of a long-term shift in precipitation patterns due to climate change, or random events without long-term implications. In this study, Fuzzy C-Means (FCM) method is applied to the analysis of climatic time series data. The concept of fuzzy membership allowed one to break up the time series into distinguishable data clusters. The degree of data clustering was quantified using three clustering indices, which were obtained through regression equations from the number of time series data and the coefficient of variation. High degree of data clustering would signify a temporal shift in time series induced by climate change. A null hypothesis framework for validating a temporal shift in time series was constructed, and a threshold value for the clustering indices were determined for the hypothesis validation. Comparing three clustering indices used, the FCM method perform best in identifying temporal shifts when the validity partition entropy (VPE) index was used. Also, when time series data was divided into two parts, a greater accuracy in identifying the years of climate change was achieved if the two parts were of more or less equal time spans. The accuracy of the identification could increase with the time span of the data series, yet a large difference between the time spans of the two component data series could lead to greater errors in the identification. In conclusion, based on the results of applicability testing against simulation and real precipitation data, the method proposed in this study can provide a basis for the identification of climate change in time series data. Hopefully, future research and application could be built on the results of this study. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
目錄 謝誌 I 中文摘要 II 英文摘要 III 目錄 IV 圖目錄 VIII 第一章 緒論 1 1-1 研究目的與動機 1 1-2 文獻回顧 2 1-3 本文架構 3 第二章 理論基礎 5 2-1 群集分析 5 2-2 模糊C均值法 6 2-3 模糊群集分析之分群指標 11 2-3-1 分割係數指標VPC 12 2-3-2 分割熵指標VPE 12 2-3-3 Xie & Beni指標VXB 14 2-4 假設檢定 15 2-5 迴歸分析 16 2-5-1 迴歸模式 16 2-5-2 判定係數R2 16 第三章 研究方法與步驟 18 3-1 FCM於資料變異分群指標門檻值迴歸式之建立 18 3-2 FCM在氣候變遷時序資料之判定應用方法 27 第四章 案例研析 33 4-1 繁衍時序資料-前、後段統計特性發生變異 33 4-2 實際雨量站資料-年最大降雨時序資料 44 第五章 結果與討論 52 5-1 繁衍資料之判定結果 52 5-2 實際雨量資料之應用與測試結果 60 第六章 結論與建議 63 6-1 結論 63 6-2 建議 64 參考文獻 65 表目錄 表3- 1 繁衍資料之統計特性 19 表3- 2 分群指標門檻值迴歸方程式之參數與R2值 24 表4- 1 繁衍不同狀況下之統計特性及個數 34 表4- 2 不同統計特性繁衍資料通過各分群指標門檻值 43 表4- 3 本研究所選用之雨量站基本資料 44 表5- 1 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=N2=20 通過VPC,95%個數) 67 表5- 2 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=N2=20 通過VPE,95%個數) 68 表5- 3 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=N2=20 通過VXB,95%個數) 69 表5- 4 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=N2=40 通過VPC,95%個數) 70 表5- 5 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=N2=40 通過VPE,95%個數) 71 表5- 6 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=N2=40 通過VXB,95%個數) 72 表5- 7 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=N2=60 通過VPC,95%個數) 73 表5- 8 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=N2=60 通過VPE,95%個數) 74 表5- 9 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=N2=60 通過VXB,95%個數) 75 表5- 10 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=N2=80 通過VPC,95%個數) 76 表5- 11 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=N2=80 通過VPE,95%個數) 77 表5- 12 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=N2=80 通過VXB,95%個數) 78 表5- 13 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=N2=100 通過VPC,95%個數) 79 表5- 14 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=N2=100 通過VPE,95%個數) 80 表5- 15 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=N2=100 通過VXB,95%個數) 81 表5- 16 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=40 N2=20 通過VPC,95%個數) 82 表5- 17 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=40 N2=20 通過VPE,95%個數) 83 表5- 18 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=40 N2=20 通過VXB,95%個數) 84 表5- 19 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=60 N2=20 通過VPC,95%個數) 85 表5- 20 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=60 N2=20 通過VPE,95%個數) 86 表5- 21 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=60 N2=20 通過VXB,95%個數) 87 表5- 22 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=80 N2=20 通過VPC,95%個數) 88 表5- 23 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=80 N2=20 通過VPE,95%個數) 89 表5- 24 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=80 N2=20 通過VXB,95%個數) 90 表5- 25 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=100 N2=20 通過VPC,95%個數) 91 表5- 26 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=100 N2=20 通過VPE,95%個數) 92 表5- 27 繁衍資料之資料變異辨識結果(N1=100 N2=20 通過VXB,95%個數) 93 表5- 28 繁衍資料之資料變異辨識結果統計表(前、後段個數相同) 94 表5- 29 繁衍資料之資料變異辨識結果統計表(前、後段個數不相同) 94 表5- 30 資料變異年份區間辨識結果(N1=20 N2=20 μ1=400;VPC指標) 95 表5- 31 資料變異年份區間辨識結果(N1=20 N2=20 μ1=400;VPE指標) 95 表5- 32 資料變異年份區間辨識結果(N1=20 N2=20 μ1=400;VXB指標) 96 表5- 33 資料變異年份區間辨識結果(N1=30 N2=20 μ1=400;VPC指標) 96 表5- 34 資料變異年份區間辨識結果(N1=30 N2=20 μ1=400;VPE指標) 97 表5- 35 資料變異年份區間辨識結果(N1=30 N2=20 μ1=400;VXB指標) 97 表5- 36 資料變異年份區間辨識結果(N1=40 N2=20 μ1=400;VPC指標) 98 表5- 37 資料變異年份區間辨識結果(N1=40 N2=20 μ1=400;VPE指標) 98 表5- 38 資料變異年份區間辨識結果(N1=40 N2=20 μ1=400;VXB指標) 99 表5- 39 實際雨量時序於氣候變異之判定結果 100 圖目錄 圖2- 1 K均值法隸屬度 7 圖2- 2 模糊C均值法隸屬度 7 圖2- 3 K均值法隸屬度示意圖 8 圖2- 4 模糊C均值法隸屬度示意圖 8 圖2- 6 隸屬度對A群集示意圖 9 圖2- 7 隸屬度對B群集示意圖 10 圖2- 8 最佳群集示意圖 12 圖2- 9 100組分割係數指標VPC分布圖 13 圖2- 10 100組分割熵指標VPE分布圖 13 圖2- 11 100組Xie & Beni指標VXB分布圖 14 圖3- 1 VPC,95%示意圖 20 圖3- 2 VPE,95%示意圖 20 圖3- 3 VXB,95%示意圖 21 圖3- 4 繁衍N=100 VPC,95%之結果 22 圖3- 5 繁衍N=100 VPE,95%之結果 22 圖3- 6 繁衍N=100 VXB,95%之結果 23 圖3- 7 VPC,95%迴歸式結果 24 圖3- 8 VPE,95%迴歸式結果 25 圖3- 9 VXB,95%迴歸式結果 25 圖3- 10 FCM分群指標門檻值迴歸式之建立流程圖 27 圖3- 11 繁衍前、後段發生統計變異之時序資料(資料A) 28 圖3- 12 分群指標VPC刪除區段示意圖 31 圖3- 13 氣候變遷時序資料辨識流程圖 32 圖4-1( a ) 年最大1小時雨量時序(阿里山站) 45 圖4-1( b ) 年最大24小時雨量時序(阿里山站) 45 圖4-2( a ) 年最大1小時雨量時序(大湖山站) 46 圖4-2( b ) 年最大24小時雨量時序(大湖山站) 46 圖4-3( a ) 年最大1小時雨量時序(樟腦寮(2)站) 47 圖4-3( b ) 年最大24小時雨量時序(樟腦寮(2)站) 47 圖4-4( a ) 年最大1小時雨量時序(新豐站) 48 圖4-4( b ) 年最大24小時雨量時序(新豐站) 48 圖4-5( a ) 年最大1小時雨量時序(甲仙(2)站) 49 圖4-5( b ) 年最大24小時雨量時序(甲仙(2)站) 49 圖4-6( a ) 年最大1小時雨量時序(三地門站) 50 圖4-6( b ) 年最大24小時雨量時序(三地門站) 50 圖4-7( a ) 年最大1小時雨量時序(泰武(1)站) 51 圖4-7( b ) 年最大24小時雨量時序(泰武(1)站) 51 圖5- 1 通過VPC,95%個數 (N1=N2 μ1=400 Cv1=0.5) 101 圖5- 2 通過VPC,95%個數 (N1=N2 μ1=500 Cv1=0.5) 102 圖5- 3 通過VPC,95%個數 (N1=N2 μ1=600 Cv1=0.5) 103 圖5- 4 通過VPC,95%個數 (N1=N2 μ1=700 Cv1=0.5) 104 圖5- 5 通過VPC,95%個數 (N1=N2 μ1=800 Cv1=0.5) 105 圖5- 6 通過VPE,95%個數 (N1=N2 μ1=400 Cv1=0.5) 106 圖5- 7 通過VPE,95%個數 (N1=N2 μ1=500 Cv1=0.5) 107 圖5- 8 通過VPE,95%個數 (N1=N2 μ1=600 Cv1=0.5) 108 圖5- 9 通過VPE,95%個數 (N1=N2 μ1=700 Cv1=0.5) 109 圖5- 10 通過VPE,95%個數 (N1=N2 μ1=800 Cv1=0.5) 110 圖5- 11 通過VXB,95%個數 (N1=N2 μ1=400 Cv1=0.5) 111 圖5- 12 通過VXB,95%個數 (N1=N2 μ1=500 Cv1=0.5) 112 圖5- 13 通過VXB,95%個數 (N1=N2 μ1=600 Cv1=0.5) 113 圖5- 14 通過VXB,95%個數 (N1=N2 μ1=700 Cv1=0.5) 114 圖5- 15 通過VXB,95%個數 (N1=N2 μ1=800 Cv1=0.5) 115 圖5- 16 通過VPC,95%個數 (N2=20 μ1=400 Cv1=0.5) 116 圖5- 17 通過VPC,95%個數 (N2=20 μ1=500 Cv1=0.5) 117 圖5- 18 通過VPC,95%個數 (N2=20 μ1=600 Cv1=0.5) 118 圖5- 19 通過VPC,95%個數 (N2=20 μ1=700 Cv1=0.5) 119 圖5- 20 通過VPC,95%個數 (N2=20 μ1=800 Cv1=0.5) 120 圖5- 21 通過VPE,95%個數 (N2=20 μ1=400 Cv1=0.5) 121 圖5- 22 通過VPE,95%個數 (N2=20 μ1=500 Cv1=0.5) 122 圖5- 23 通過VPE,95%個數 (N2=20 μ1=600 Cv1=0.5) 123 圖5- 24 通過VPE,95%個數 (N2=20 μ1=700 Cv1=0.5) 124 圖5- 25 通過VPE,95%個數 (N2=20 μ1=800 Cv1=0.5) 125 圖5- 26 通過VXB,95%個數 (N2=20 μ1=400 Cv1=0.5) 126 圖5- 27 通過VXB,95%個數 (N2=20 μ1=500 Cv1=0.5) 127 圖5- 28 通過VXB,95%個數 (N2=20 μ1=600 Cv1=0.5) 128 圖5- 29 通過VXB,95%個數 (N2=20 μ1=700 Cv1=0.5) 129 圖5- 30 通過VXB,95%個數 (N2=20 μ1=800 Cv1=0.5) 130 圖5- 31 刪除個數後之VPC (N1=20 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△20%) 131 圖5- 32 刪除個數後之VPC (N1=20 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△60%) 132 圖5- 33 刪除個數後之VPC (N1=20 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△100%) 133 圖5- 34 刪除個數後之VPE (N1=20 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△20%) 134 圖5- 35 刪除個數後之VPE (N1=20 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△60%) 135 圖5- 36 刪除個數後之VPE (N1=20 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△100%) 136 圖5- 37 刪除個數後之VXB (N1=20 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△20%) 137 圖5- 38 刪除個數後之VXB (N1=20 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△60%) 138 圖5- 39 刪除個數後之VXB (N1=20 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△100%) 139 圖5- 40 刪除個數後之VPC (N1=30 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△20%) 140 圖5- 41 刪除個數後之VPC (N1=30 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△60%) 141 圖5- 42 刪除個數後之VPC (N1=30 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△100%) 142 圖5- 43 刪除個數後之VPE (N1=30 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△20%) 143 圖5- 44 刪除個數後之VPE (N1=30 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△60%) 144 圖5- 45 刪除個數後之VPE (N1=30 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△100%) 145 圖5- 46 刪除個數後之VXB (N1=30 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△20%) 146 圖5- 47 刪除個數後之VXB (N1=30 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△60%) 147 圖5- 48 刪除個數後之VXB (N1=30 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△100%) 148 圖5- 49 刪除個數後之VPC (N1=40 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△20%) 149 圖5- 50 刪除個數後之VPC (N1=40 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△60%) 150 圖5- 51 刪除個數後之VPC (N1=40 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△100%) 151 圖5- 52 刪除個數後之VPE (N1=40 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△20%) 152 圖5- 53 刪除個數後之VPE (N1=40 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△60%) 153 圖5- 54 刪除個數後之VPE (N1=40 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△100%) 154 圖5- 55 刪除個數後之VXB (N1=40 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△20%) 155 圖5- 56 刪除個數後之VXB (N1=40 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△60%) 156 圖5- 57 刪除個數後之VXB (N1=40 N2=20 μ1=400 Cv1=0.5 Cv2=△100%) 157 |
參考文獻 |
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