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系統識別號 U0002-2207201014524900
中文論文名稱 類神經網路結合衛星影像與氣象資料於颱風雨量推估之研究
英文論文名稱 Integrating Satellite Imagery and Meteorological Data for Typhoon Rainfall Estimation Using ANNs
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 水資源及環境工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Water Resources and Environmental Engineering
學年度 98
學期 2
出版年 99
研究生中文姓名 許惠茵
研究生英文姓名 Huei-Yin Hsu
學號 697480035
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2010-07-01
論文頁數 83頁
口試委員 指導教授-張麗秋
委員-施國肱
委員-張斐章
中文關鍵字 降雨預報模式  衛星影像  氣象資料  倒傳遞類神經網路  自組特徵映射網路 
英文關鍵字 Rainfall Forecasting Model  Satellite Imagery  Meteorological Data  Back-Propagation Neural Network  Self-Organizing Map 
學科別分類 學科別應用科學環境工程
中文摘要 本研究主要探討類神經網路結合衛星影像資訊對於颱風雨量預報之影響,並採用自組特徵映射網路(SOM)辨識紅外線與可見光兩種衛星影像,以期從衛星影像中獲得有用的資訊。
以2000~2007年之27場颱風為例,建構石門水庫上游集水區於颱風時期未來一至三小時及六小時累積降雨之六種降雨預報模式:多變量線性迴歸模式(MLR)、倒傳遞類神經網路(BP)、自組特徵映射網路結合倒傳遞類神經網路(SOMBP)、自組特徵映射網路結合多變量線性迴歸(SOMMLR)、SOMBP再結合倒傳遞類神經網路(SOMBPI+BP)以及SOMMLR再結合倒傳遞類神經網路(SOMMLRI+BP)。分為全天及白天兩種不同時段三種方案以衛星、雨量、風速與氣壓等資料組合出七種不同的輸入因子組合。以此三種方案組合探討氣象衛星的資訊對於降雨預報之成效。
預報結果顯示以MLR及BP預測未來累積雨量即可獲得不錯的結果;由拓樸圖可發現SOM具有分辨衛星雲圖特徵的能力,結合雨量資料,可有效改善模式預報值,風速與氣壓資料對於預測效果改善模式幫助不大,顯示衛星影像對於降雨預報上有重要的影響性,可以有效改善模式預報値。
英文摘要 The main purpose of this study is to explore the influence of satellite imagery and meteorological data on typhoon rainfall forecast using artificial neural networks. The self-organizing map (SOM) is adept at recognizing infrared and visible images and can extract some useful information.
In this study, six watershed rainfall estimation models are constructed to forecast the amount of rainfall for one, three and six-hour totals during typhoon events. The models are based on SOM, back-propagation neural network (BPNN) or linear regression to investigate the characteristics of satellite imagery information and its influence on rainfall forecast. Twenty-seven typhoon events are collected from 2000 to 2007. The available data are GMS-5/MTSAT remotely sensed data, hourly rainfall data of sixteen rainfall gauge stations of the Shihmen watershed, wind velocity and atmospheric pressure data of three meteorological observation stations.
In order to investigate the characteristics and compare the performance among the different models, we design different cases for forecasting the rainfall totals in the daytime and the whole day. Six different models, multivariate linear regression model (MLR), back-propagation neural network (BP), self-organizing map linking with BP (SOMBP), self-organizing map linking with linear regression (SOMMLR), SOMBP linking with BP (SOMBPI+BP) and SOMMLR linking with BP linear regression (SOMMLRI+BP), are constructed to forecast rainfall totals. Seven different combinations of the inputs are used to investigate the effect of rainfall forecast. The results show that (1) the MLR and BP models have nice performances when the input variable only include the past rainfall totals of gauge stations, (2) SOM indeed has the ability to extract patterns from satellite data, (3) SOM can improve results when the rainfall totals are joined, (4) the wind velocity and atmospheric pressure data are helpless for rainfall forecast. The satellite imagery information is indeed helpful to improve the accurate of rainfall forecast.
論文目次 謝誌 I
中文摘要 II
ABSTRACT III
章節目錄 V
表目錄 VIII
圖目錄 IX
一、前言 1
1.1研究動機與目的 1
1.2研究方法 2
二、文獻回顧 4
2.1類神經網路應用 4
2.2應用統計模式預報降雨量 5
2.3應用衛星影像預報降雨量 8
2.4應用類神經網路結合衛星影像預報降雨量 9
三、理論概述 11
3.1類神經網路 11
3.2自組特徵映射網路 13
3.2.1神經元修正演算法 13
3.2.2 參數設定 16
3.3倒傳遞類神經網路 17
3.5衛星遙測概述 23
3.5.1衛星雲圖種類 24
3.5.2 GMS-5衛星 26
3.5.3 MTSAT衛星 29
四、研究案例 34
4.1研究區域概況 34
4.2資料蒐集與處理 37
4.3模式架構 43
4.4累積雨量預測模式 49
4.4.1 全天時段累積降雨預測方案一 50
4.4.2 白天時段累積降雨預測之方案二及方案三 59
4.6綜合討論 73
五、結論與建議 76
5.1結論 76
5.2建議 78
參考文獻 79

表目錄
表3-1 GMS-5衛星特性 29
表3-2 MTSAT-1R衛星特性 32
表4-2 颱風資料 38
表4-3 觀測站資訊 39
表4-4 各模式之輸入組合 46
表4-5 颱風資料分類 48
表4-6 全天與白天時段訓練與測試資料之累積降雨量資訊 49
表4-7 全天時段(方案一)預測T+1降雨量結果 51
表4-8 全天時段(方案一)預測T+2累積降雨量結果 54
表4-9 全天時段(方案一)預測T+3累積降雨量結果 56
表4-10 全天時段(方案一)預測T+6累積降雨量結果 58
表4-11 白天時段(方案二與方案三)預測T+1降雨量結果 62
表4-12 白天時段(方案二與方案三)預測T+2累積降雨量結果 65
表4-13 白天時段(方案二與方案三)預測T+3累積降雨量結果 68
表4-14 白天時段(方案二與方案三)預測T+6累積降雨量結果 71
圖目錄
圖3-1 二維矩陣的SOM架構圖 13
圖3-2 SOM網路優勝神經元與鄰近神經元示意圖 15
圖3-3 倒傳遞類神經網路架構圖 19
圖3-4 BP演算法流程 22
圖3-5 受干擾之衛星雲圖 26
圖3-6 GMS-5地球同步衛星外觀 28
圖3-7 GMS-5波段反應曲線 29
圖3-8 MTSAT-1R 衛星之外觀 30
圖3-9 MTSAT-1R和MTSAT-2操作計畫 31
圖3-10 HiRID格式與S-VISSR格式比較 33
圖4-1 石門水庫上游集水區之雨量站位置圖 36
表4-1 石門水庫集水區雨量站概況表 37
圖4-2 衛星影像處理模組 41
圖4-3 衛星影像處理模組 41
圖4-4 資料處理模組 42
圖4-5 類神經模式預測模組 43
圖4-6 SOMBP流程圖 45
圖4-7 SOMBPI+BP流程圖 45
圖4-8 SOMMLRI+BP流程圖 46
圖4-9 全天時段(方案一)預測T+1降雨量SOM網路(5×5)拓樸圖 52
圖4-10 全天時段(方案一)SOMMLRI+BP預測T+1時刻降雨量結果圖 52
圖4-11 全天時段(方案一)SOMBPI+BP預測T+2時刻累積降雨量結果圖 55
圖4-12 全天時段(方案一)SOMMLRI+BP預測T+3時刻累積降雨量結果圖 57
圖4-13 全天時段(方案一)MLR預測T+6時刻累積降雨量結果圖 59
圖4-14 方案二預測T+1降雨量SOM網路(5×5)拓樸圖 63
圖4-15 白天時段(方案二)SOMBP預測T+1時刻累積降雨量結果圖 63
圖4-16 白天時段(方案二)SOMMLRI+BP預測T+2時刻累積降雨量結果圖 66
圖4-17 白天時段(方案二)SOMMLR預測T+3時刻累積降雨量結果圖 69
圖4-18 白天時段(方案二)SOMMLR預測T+6時刻累積降雨量結果圖 72
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論文使用權限
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