近幾年世界各地水文極端事件明顯增多且強度增加，所造成的災害程度皆較以往劇烈，如2005年卡崔娜颶風、2009年莫拉克颱風、2010年泰國降下長達4個月的暴雨、2010年梅姬颱風與2011年颱風和暴風雨襲擊巴西，其所挾帶的豪大雨量與高降雨強度均帶來區域性的嚴重淹水災情，因此，推估淹水深與淹水範圍，有助於提供災情資訊，以減輕災害風險與損失。
傳統淹水模式需要大量的數值迭代計算時間，以獲得高解析度之淹水圖；而為了對各種不同的淹水狀況，實施適當的洪災防救的策略，需配合各種不同降雨情況之淹水圖與防災方案；因此，傳統二維淹水模擬模式需耗費較長的演算時間，對於洪災防救的緊急應變時間不足，使得無法提供即時淹水預警。為了建置即時淹水預警系統，本研究提出兩種區域淹水預測模式：CHIM(以聚類分析為基礎之複合型淹水模式與SOM－R-NARX(以自組特徵映射網路結合R-NARX之區域淹水模式)。
CHIM模式有資料前處理與模式建置兩階段步驟；在資料前處理階段，以K-Means聚類法將研究區域依淹水特性進行分類，以獲得各淹水分群之控制點；在模式建置階段則以R-NARX(自身回饋機制的含外變數非線性自迴歸模式)，建立各淹水分群之控制點及多點淹水預測模式。SOM－R-NARX則以自組特徵映射網路(SOM)結合R-NARX之區域淹水模式，本模式由兩種模式結合預測區域淹水深與淹水範圍；SOM模式將研究區域之不同淹水圖進行分類，產生區域淹水拓樸圖，以獲得區域淹水分布之拓樸關係；R-NARX模式則進行預測研究區域之總淹水體積，將其總淹水體積預測值與SOM淹水拓樸圖中各神經元淹水總體積進行比較，找出總淹水體積最接近之神經元，並校正該神經元之權重(淹水深)，以獲得區域淹水圖。
兩模式主要差異為CHIM先依淹水地點之淹水特性進行分類，再分別建置各分群之單點與多點淹水預測模式，控制點預測淹水深值提供局部區域淹水重要淹水資訊，以提升模式效率及精確度；而SOM－R-NARX則探討不同雨型與區域淹水空間分布之特性。本研究以宜蘭縣作為研究區域，結果顯示兩模式皆能大幅提昇淹水預測的時效性及可行性，而其中SOM－R-NARX模式相較於CHIM模式，精確度較高，且更能掌握淹水變化趨勢，故非常適合用於淹水預測，但所需儲存之模式參數量卻遠多於CHIM，對於模式資料庫負荷較大。

In recent years, the increasing frequency and severity of floods caused by climate change and/or land overuse has been reported both nationally and globally. Therefore, estimation of flood depths and extents may provide disaster information for alleviating risk and loss of life and property.
The conventional inundation models need a huge amount of computational time to carry out the high-resolution spatial inundation maps. Moreover, for implementing appropriate mitigation strategies of various flood conditions, different flood scenarios and the corresponding mitigation alternatives are required. Consequently, it is very difficult to reach real-time simulation and/or forecast of the inundation extent by using conventional inundation models. In order to build real-time flood forecast systems, this study proposed two models, CHIM and SOM-R-NARX, for forecasting regional flood inundation depths and extents. The CHIM (clustering-based hybrid inundation model) model has two-stage procedure, including data preprocessing and model building stages. In the data preprocessing stage, K-means clustering is used to categorize the data points of the different flooding characteristics in the study area and to identify the control point(s) from individual flooding cluster(s). In the model building stage, R-NARX (recurrent configuration of nonlinear autoregressive with exogenous inputs) flood depth forecasting models are built for control point(s) and regional grids in each cluster(s). The SOM－R-NARX model is composed of SOM (Self-Organizing Map) and R-NARX. The SOM network categorizes different flood inundation maps of the study area to produce a regional flood topological map. The R-NARX model is built to forecast total inundated volume of the study area. To find the neuron with the closest total inundated volume to the forecasted total inundated volumes, the forecasted value is used to adjust the weights (inundated depths) of the closest neuron and obtain a regional flood inundation map. 
The major difference between these two models is that CHIM classify flooding characteristics, and SOM－R-NARX investigate the relationship between rainfall pattern and flooding spatial distribution. The practicability and accuracy of the proposed methodology is evaluated in Yilan county. The results show that the two proposed models can provide 3-h-ahead flood inundation maps efficiently and adequately. For comparison, SOM－R-NARX consistently outperform CHIM and can be adequately applied to online multistep-ahead forecasts of inundation depths in the study area. However, SOM－R-NARX needs more storage for model parameter than CHIM, and increases the loading of database as well.

目錄
謝誌	I
摘要	III
ABSTRACT	V
目錄	VII
表目錄	X
圖目錄	XIII
一、前言	1
1.1 研究背景	1
1.2 研究動機與目的	2
1.3研究方法	4
1.4論文章節架構	5
二、文獻回顧	6
2.1複合水文水理淹水關聯性之推估方法	6
2.2回饋式類神經網路之應用	9
2.3自組特徵映射類神經網路之應用	10
三、理論	11
3.1動態類神經網路	11
3.1.1 R-NARX網路架構	12
3.1.2 R-NARX網路演算法	13
3.1.3 以NARX網路於淹水預測應用之比較	16
3.2自組特徵映射網路	20
3.2.1自組特徵映射網路架構	20
3.2.2自組特徵映射網路演算法	21
3.2.3自組特徵映射網路參數設定	25
3.3區域降雨-淹水預測方法論	28
3.3.1 CHIM區域降雨-淹水預測模式	28
3.3.2 SOM－R-NARX區域降雨-淹水預測模式	34
四、研究案例	39
4.1研究區域	39
4.2資料蒐集	42
4.3評估指標	49
4.4 CHIM區域降雨-淹水預測模式	50
4.4.1資料篩選與淹水特性分群	51
4.4.2控制點與代表點選取	60
4.4.3控制點淹水預測模式	63
4.4.4多點淹水預測模式	67
4.4.5結果分析	72
4.5 SOM－R-NARX區域降雨-淹水預測模式	77
4.5.1 SOM淹水空間分布分類模式	78
4.5.2總淹水體積預測模式	82
4.5.3區域淹水比對及校正模式	85
4.5.4結果分析	86
4.6綜合比較	95
五、結論與建議	110
5.1結論	110
5.2建議	114
參考文獻	115
附錄A-各分群預測結果	121
附錄B-各子區域淹水空間分布拓樸圖及統計表	129
附錄C-壯圍鄉淹水空間分布拓樸圖及統計表	147
附錄D-二區域淹水預測模式統計結果表	151

表目錄
表4.1宜蘭縣選取雨量站頻率分析表	44
表4.2宜蘭縣24場設計雨型事件場次表	45
表4.3宜蘭縣31場颱風暴雨事件場次表	46
表4.4宜蘭地區K-Means淹水特性分類結果	55
表4.5宜蘭地區各分群代表點選取結果	62
表4.6控制點t+1時刻R-NARX淹水預測模式架構比較表	63
表4.7控制點t+2時刻R-NARX淹水預測模式架構比較表	65
表4.8控制點t+3時刻R-NARX淹水預測模式架構比較表	66
表4.9多點t+1時刻R-NARX淹水預測模式架構比較表	68
表4.10多點t+2時刻R-NARX淹水預測模式架構比較表	70
表4.11多點t+3時刻R-NARX淹水預測模式架構比較表	71
表4.12示範子分群控制點淹水預測結果比較表	74
表4.13示範子分群多點淹水預測結果比較表	76
表4.14各子區域SOM淹水空間分布分類模式輸入維度比較表	79
表4.15壯圍鄉SOM淹水空間分布模式分類結果統計表	81
表4.16子區域t+1時刻R-NARX總淹水體積預測模式架構比較表	82
表4.17子區域t+2時刻R-NARX總淹水體積預測模式架構比較表	84
表4.18子區域t+3時刻R-NARX總淹水體積預測模式架構比較表	84
表4.19各子區域總淹水體積預測結果比較表	87
表4.20第6子區域各種SOM網路大小淹水預測比較表	91
表4.21各種SOM網路大小淹水預測最大絕對誤差資料分布比較表	92
表4.22各子區域SOM－R-NARX模式淹水預測比較表	94
表4.23區域淹水預測模式綜合比較場次表	95
表4.24各子區域淹水預測結果綜合比較表	96
表4.25二區域淹水預測模式執行比較表	109
附表A-1礁溪區各分群控制點淹水預測結果比較表	121
附表A-2宜蘭區各分群控制點淹水預測結果比較表	122
附表A-3羅東區各分群控制點淹水預測結果比較表	123
附表A-4冬山區各分群控制點淹水預測結果比較表	124
附表A-5礁溪區各分群多點淹水預測結果比較表	125
附表A-6宜蘭區各分群多點淹水預測結果比較表	126
附表A-7羅東區各分群多點淹水預測結果比較表	127
附表A-8冬山區各分群多點淹水預測結果比較表	128
附表B-1宜蘭市SOM淹水空間分布模式分類結果統計表	130
附表B-2羅東鎮SOM淹水空間分布模式分類結果統計表	132
附表B-3蘇澳鎮SOM淹水空間分布模式分類結果統計表	134
附表B-4頭城鎮SOM淹水空間分布模式分類結果統計表	136
附表B-5礁溪鄉SOM淹水空間分布模式分類結果統計表	138
附表B-6員山鄉SOM淹水空間分布模式分類結果統計表	140
附表B-7冬山鄉SOM淹水空間分布模式分類結果統計表	142
附表B-8五結鄉SOM淹水空間分布模式分類結果統計表	144
附表B-9三星鄉SOM淹水空間分布模式分類結果統計表	146
附表C-1壯圍鄉4X4網路大小之SOM模式分類結果統計表	148
附表C-2壯圍鄉6X6網路大小之SOM模式分類結果統計表	150
附表D-1 CHIM淹水預測平均絕對誤差資料分布比較表	151
附表D-2 SOM－R-NARX淹水預測平均絕對誤差資料分布比較表	152
附表D-3 CHIM淹水預測誤差標準差資料分布比較表	153
附表D-4 SOM－R-NARX淹水預測誤差標準差資料分布比較表	154
附表D-5 CHIM淹水預測最大絕對誤差資料分布比較表	155
附表D-6 SOM－R-NARX淹水預測最大絕對誤差資料分布比較表	156

 
圖目錄
圖3.1 R-NARX模式架構圖	13
圖3.2 T-NARX模式架構圖	17
圖3.3 O-NARX模式架構圖	18
圖3.4 O-及R-NARX模式24小時淹水預測結果穩定性比較圖	19
圖3.5二維矩陣的SOM架構圖	21
圖3.6 SOM網路優勝神經元與鄰近神經元示意圖	23
圖3.7 SOM網路資料點與神經元連結權重位置疊合圖	27
圖3.8建置CHIM區域降雨-淹水深預測模式流程圖	29
圖3.9控制點t+1時刻R-NARX淹水預測模式架構	33
圖3.10多點t+1時刻R-NARX淹水預測模式架構	33
圖3.11建置SOM－R-NARX區域降雨-淹水預測模式流程圖	35
圖3.12 SOM淹水空間分布模式架構圖	37
圖3.13 SOM－R-NARX區域降雨-淹水預測模式建置階段架構圖	38
圖4.1宜蘭縣行政區配置圖	40
圖4.2宜蘭縣雨量站相關位置圖	43
圖4.3宜蘭縣雨量站設計雨型分配圖	44
圖4.4宜蘭縣海棠颱風模擬淹水圖	48
圖4.5宜蘭縣設計雨型模擬淹水圖	48
圖4.6宜蘭縣淹水資料篩選結果圖	52
圖4.7宜蘭縣礁溪區淹水特性分群圖	56
圖4.8宜蘭縣宜蘭區淹水特性分群圖	57
圖4.9宜蘭縣羅東區淹水特性分群圖	58
圖4.10宜蘭縣冬山區淹水特性分群圖	59
圖4.11控制點t+1時刻R-NARX淹水預測模式C1-1架構	64
圖4.12控制點t+2時刻R-NARX淹水預測模式C2-3架構	65
圖4.13控制點t+3時刻R-NARX淹水預測模式C3-4架構	66
圖4.14多點t+1時刻BPNN淹水預測模式M1-1架構	69
圖4.15多點t+2時刻BPNN淹水預測模式M2-1架構	70
圖4.16多點t+3時刻BPNN淹水預測模式M3-1架構	71
圖4.17壯圍鄉SOM淹水空間分布模式分類結果拓樸圖	80
圖4.18子區域t+1時刻R-NARX總淹水體積預測模式D1-1架構	83
圖4.19壯圍鄉t+1時刻R-NARX總淹水體積預測模式結果圖	88
圖4.20壯圍鄉t+2時刻R-NARX總淹水體積預測模式結果圖	89
圖4.21壯圍鄉t+3時刻R-NARX總淹水體積預測模式結果圖	90
圖4.22設計06場次淹水預測平均絕對誤差比較圖	99
圖4.23設計06場次淹水預測誤差值標準差比較圖	100
圖4.24設計06場次淹水預測最大誤差比較圖	101
圖4.25設計06場次淹水預測高低估誤差比較圖	102
圖4.26暴雨04場次淹水預測平均絕對誤差比較圖	105
圖4.27暴雨04場次淹水預測誤差值標準差比較圖	106
圖4.28暴雨04場次淹水預測最大絕對誤差比較圖	107
圖4.29暴雨04場次淹水預測高低估誤差比較圖	108
附圖B-1宜蘭市SOM淹水空間分布模式分類結果拓樸圖	129
附圖B-2羅東鎮SOM淹水空間分布模式分類結果拓樸圖	131
附圖B-3蘇澳鎮SOM淹水空間分布模式分類結果拓樸圖	133
附圖B-4頭城鎮SOM淹水空間分布模式分類結果拓樸圖	135
附圖B-5礁溪鄉SOM淹水空間分布模式分類結果拓樸圖	137
附圖B-6員山鄉SOM淹水空間分布模式分類結果拓樸圖	139
附圖B-7冬山鄉SOM淹水空間分布模式分類結果拓樸圖	141
附圖B-8五結鄉SOM淹水空間分布模式分類結果拓樸圖	143
附圖B-9三星鄉SOM淹水空間分布模式分類結果拓樸圖	145
附圖C-1壯圍鄉4X4網路大小之SOM模式分類結果拓樸圖	147
附圖C-2壯圍鄉6X6網路大小之SOM模式分類結果拓樸圖	149

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