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系統識別號 U0002-1209201802485100
DOI 10.6846/TKU.2018.00333
論文名稱(中文) 應用中央氣象局開放資料於農業自動灌溉系統
論文名稱(英文) Apply Open Data of Central Weather Bureau to Agricultural Automatic Irrigation System
第三語言論文名稱
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中文) 資訊工程學系碩士班
系所名稱(英文) Department of Computer Science and Information 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 106
學期 2
出版年 107
研究生(中文) 鄭雅云
研究生(英文) Ya-Yun Cheng
學號 605410116
學位類別 碩士
語言別 繁體中文
第二語言別
口試日期 2018-07-18
論文頁數 45頁
口試委員 指導教授 - 陳瑞發
委員 - 王英宏
委員 - 林偉川
委員 - 陳瑞發
關鍵字(中) 農業用水節水
農業自動灌溉系統
灌溉決略
貝式網路
關鍵字(英) Water saving for agriculture
Agricultural automatic irrigation system
Irrigation strategy
Bayesian network
第三語言關鍵字
學科別分類
中文摘要
近年來氣候異常,導致台灣缺水的問題日益嚴重以致水資源不足的情況,根據水利署所提出的各標的用水量統計報告以及蓄水設施水量營運統計報告,發現台灣的用水量逐年上升,但是水庫的有效容量逐年下降,從各標的用水量統計報告可以看出來用水量最高為農業灌溉,而傳統農夫在澆灌時都是利用經驗法則,可能會造成多餘的水分流失。
  因此本研究將天氣因子加入灌溉決略,結合Bayesian network以及氣象局天氣預報去預測隔天下雨事件,最後在依照預測隔天下雨結果及當日降雨量去執行相對應的灌溉決略及灌溉水量,以達節水之功用,並且避免作物因下雨事件造成爛根。
英文摘要
Because of climate anomalies, Taiwan is short of water and getting worse. According to the report of 105-year water storage facility operation statistics by the Water Resources Department in Taiwan, it points out water consumption increased and reservoir capacity decreased in Taiwan. In this report, the highest water consumption is agricultural irrigation, and traditional irrigation will lead to water loss.
This thesis proposes an irrigation strategy that uses the Bayesian network and the weather forecast to predict the rain event. According to the state of the rain event and rainfall to make an irrigation decision. This irrigation decision will achieve water saving and avoiding rotten roots.
第三語言摘要
論文目次
目錄
第一章 緒論 1
1.1研究背景 1
1.2研究動機 2
1.3研究目的 2
1.4論文架構 3
第二章 相關研究	4
2.1 蒸發散量(EVAPOTRANSPIRATION) 4
2.2貝式定理(BAYES' THEOREM) 5
2.3貝式網路(BAYESIAN NETWORK) 6
第三章 研究方法 8
3.1整體架構 9
3.2研究流程 10
3.3 使用BAYESIAN NETWORK建構自動灌溉系統決策 11
3.4 下雨事件 12
3.4.1 明天是否會下雨的計算方式 13
3.4.2雨量計事件與降水強度定義 14
3.5 灌溉水量分析 15
3.6 灌溉系統流程 17
第四章 實作結果與分析 18
4.1模擬環境 18
4.2預測正確與失誤 19
4.2.1預測正確 20
4.2.2 預測失誤 22
4.3灌溉水量比較 24
第五章 結論與未來方向 31
5.1結論	31
5.2未來方向 31
參考文獻 32
附錄一 英文論文 34
 
圖目錄
圖 1 Bayesian Networks 7
圖 2 整體架構圖	9
圖 3 研究流程圖	10
圖 4 自動灌溉系統Bayesian network的關係圖 11
圖 5 Bayesian network的下雨事件關係圖 12
圖 6 灌溉系統流程 17
圖 7 X日灌溉水量比較 24
圖 8 R(X)=0,RE(x)=0;R(X+1)=0的灌溉情況(預測成功) 25
圖 9 R(X)=0,RE(x)=1;R(X+1)=1的灌溉情況(預測成功) 26
圖 10 R(X)=1,RE(x)=1;R(X+1)=1的灌溉情況(預測成功) 27
圖 11 R(X)=1,RE(x)=0;R(X+1)=0的灌溉情況(預測成功) 27
圖 12 R(X)=0,RE(x)=1;R(X+1)=0的灌溉情況(預測失敗) 28
圖 13 R(X)=1,RE(x)=0;R(X+1)=1的灌溉情況(預測失敗) 29
圖 14 R(X)=1,RE(x)=1;R(X+1)=0的灌溉情況(預測失敗) 29
圖 15 R(X)=0,RE(x)=0;R(X+1)=1的灌溉情況(預測失敗) 30

 
表目錄
表 1中央氣象局最新修訂之降水強度定義 14
表 2 下雨事件狀態表 15
表 3 傳統灌溉方式 19
表 4灌溉決策(預測成功) 21
表 5 灌溉決策(預測失誤) 23
參考文獻
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[2] 經濟部水利署各項用水統計資料庫。105年各標的用水量統計報告。取自:http://wuss.wra.gov.tw/annualreports/201800221-第一篇%20台灣地區民國105年各標的用水量統計報告.pdf
[3] 經濟部水利署各項用水統計資料庫。105年農業用水量統計報告。取自:http://wuss.wra.gov.tw/annualreports/201800024-第四篇 台灣地區民國105年農業用水量統計報告.pdf
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[11] Jiao Wang, Kefeng Fan, Wei Mo, Dongyang Xu (2016),” A Method for Information Security Risk Assessment Based on the Dynamic Bayesian Network”, International Conference on Networking and Network Applications (NaNA), pp. 279-283.
[12] 內政部消防署(2016)。解讀氣象資訊有助災害預防。消防月刊105年3月, pp.44。
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