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系統識別號 U0002-2709201315163200
中文論文名稱 HHT與熵理論應用於荖濃溪流域颱風降雨特性之分析
英文論文名稱 Analysis of Typhoon Characteristics for Laonong River Basin based on Hilbert-Huang Transform and Entropy Theory
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 101
學期 2
出版年 102
研究生中文姓名 羅凱文
研究生英文姓名 Kai-Wen Lo
學號 600480056
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2013-07-09
論文頁數 218頁
口試委員 指導教授-黃富國
委員-張德鑫
委員-莊睦雄
中文關鍵字 荖濃溪流域  颱風  希爾伯特-黃轉換    時頻分析 
英文關鍵字 Laonong river basin  typhoon  HHT  entropy  time-frequency analysis 
學科別分類 學科別應用科學環境工程
中文摘要 台灣位於北太平洋西部熱帶氣旋活躍之海域,近年的莫拉克颱風為台灣創下50年來最嚴重的水災,因此鑒於颱風對台灣造成的災損如此嚴重,實有必要對颱風特性有進一步的了解。本研究為了解荖濃溪流域颱風降雨時空分布之非線性及非穩態等特性,採用具有完全自適性,且適合處理突變訊號之希爾伯特-黃轉換(HHT)來進行分析。另有別於一般時頻圖使用目視判定法,本研究引用度量訊息不確定性之熵值(entropy)來量化水文訊號之時頻特徵,並將其應用於荖濃溪流域之颱風降雨特性分析,展現了探究水文時頻特性之另一可行途徑。
本研究根據莫拉克等10個颱風在荖濃溪流域之降雨特性分析結果發現,颱風雨量變化在熵值上所展現之特性亦是影響坡地災害發生因素之一。且透過颱風熵值與崩塌潛勢圖之套疊結果可得知哪些地區屬高危險區,並可以此做為一防災指標。在熵值與降雨參數之關係中可歸納出,颱風降雨延時和累積雨量越大則熵值就越高,以及熵值與降雨強度關係不明顯。而由熵值與颱風降雨分布之特性顯示,颱風熵值高是由於其降雨的不確定性高,也就是雨量變化劇烈;熵值低則代表降雨不確定性低,雨量較集中。雨型分析則顯示荖濃溪流域颱風降雨之主要雨型為中峰型降雨,而流域內多山坡地與丘陵,由於中峰雨型有易蓄積地下水之特性,配合上高熵值之影響,將容易導致坡地之穩定性降低,進而發生山崩、地滑與土石流等災害,值得注意。
英文摘要 Taiwan is located in the western North Pacific–East Asian (WNP-EA) sector. Over the WNP-EA region, typhoon is one of the most important systems for producing heavy precipitation that will cause serious damages. The exploration of typhoon characteristics becomes an importment issue thus. In order to investigate the characteristics of typhoon rainfall with non-linear and non-stationary in nature, a relatively new method of Hilbert-Huang transform (HHT) will be used to carry out the time-frequency analysis. Traditionally, the HHT spectrogram is explained by visual inspection. To improve the problems, the entropy that can measure the signal uncertainty will be utilized to quantify the time-frequency signal characteristics of typhoon rainfall. The combined HHT-entropy method is used to examine the typhoon rainfall characteristics of the Laonong River Basin in the southern Taiwan in this study.
The result according to the rainfall characteristics of 10 typhoons in Laonong River Basin shows that the variation in entropy of typhoon rainfall is a good indicator for slope disaster prevention. By the overlay map between typhoon entropy isopleth map and landslide potential map, we can know where the high-risk areas are easily. The relationship between entropy and rainfall parameters can be summarized that the greater entropy comes the greater typhoon rainfall duration and cumulative rainfall will be, but the relationship between entropy and rainfall intensity is less obvious. According to characteristics of the entropy and the typhoon rainfall distribution, it shows that high entropy is due to the high uncertainty in rainfall, which means the rapid fluctuation in rainfall; and low entropy is due to the low uncertainty in rainfall, which means the rainfall is more concentrated. In addition, the analysis of rainfall pattern shows the main rainfall pattern in Laonong River Basin is peak at the center. This rainfall pattern has a characteristic the groundwater is easy to accumulate with high rainfall entropy, which in turn will easily lead to landslides and debris flows because of the reduction of slope stability. Thus, more attention should be paid on this situation.
論文目次 目錄
目錄 I
表目錄 IV
圖目錄 VI
第一章 緒論 1
1.1 研究動機與目的 1
1.2 研究架構與流程 2
第二章 文獻回顧 5
2.1 雨場分割相關研究 5
2.2 雨型分析相關研究 7
2.3 時頻分析方法 8
2.3.1 短時傅立葉轉換(STFT)及其應用 8
2.3.2 小波轉換(Wavelet Transform)及其應用 10
2.3.3 希爾伯特-黃轉換(HHT)及其應用 11
2.3.4 綜合比較 13
2.4 熵理論之發展與應用 15
第三章 研究方法 17
3.1 颱風雨場定義 17
3.2 颱風雨型分類 18
3.3 短時傅立葉轉換(STFT) 20
3.4 小波轉換(Wavelet Transform) 22
3.5 希爾伯特-黃轉換(HHT) 24
3.5.1 內建模態函數(IMF) 25
3.5.2 經驗模態分解(EMD) 27
3.5.3 希爾伯特轉換(HT) 34
3.6 熵的定義與計算方法 36
3.7 內建模態函數(IMF)之平均頻率計算方法 39
3.8 迴歸係數與趨勢檢定方法 40
第四章 參數研究 45
4.1 雨場分割與否對熵值及雨型之影響 45
4.2 時頻分析方法對熵值之影響 49
4.3 內建模態函數(IMF)數量及平均頻率探討 55
4.4 內建模態函數(IMF)數量與延時關係之趨勢檢定結果 63
第五章 案例探討 65
5.1 案例場址基本特性 65
5.2 分析流程及方法 78
5.3 颱風降雨特性與熵值分析 80
5.3.1 雨型、偏度及峰度與測站空間分布之關係 80
5.3.2 雨型與降雨參數之關係 85
5.3.3 熵值與測站空間分布之關係 87
5.3.4 熵值與降雨參數之關係 92
5.3.5 降雨參數與地形之關係 94
5.4 迴歸參數與趨勢檢定結果 106
5.5 坡地災害潛勢與熵值之關聯分析 120
第六章 結論與建議 131
6.1 結論 131
6.2 建議 133
參考文獻 135
附錄A 颱風侵台路徑圖 141
附錄B 颱風各測站降雨組體圖 147
附錄C 各測站颱風時雨量直方圖 155
附錄D 颱風資料等值圖 163
附錄E 颱風各測站STFT時頻圖 175
附錄F 颱風各測站Wavelet時頻圖 187
附錄G 颱風各測站HHT時頻圖 199
附錄H 颱風熵值等值圖 215


表目錄
表 2.1 不同研究者所用之雨場分割方法列表 (李明熹,2006) 6
表 2.2 STFT、WT與HHT特色比較表 14
表 4.1 復興站颱風雨場分割前後雨型表 48
表 4.2 時頻方法熵值比較表 49
表 4.3 莫拉克之IMF平均頻率與週期表 55
表 4.3 莫拉克之IMF平均頻率與週期表 (續1) 56
表 4.4 IMF數量與延時關係統計檢定表 63
表 5.1 測站基本資料 70
表 5.2 歷年最大累積降雨前20名颱風 71
表 5.3 颱風資料表 72
表 5.3 颱風資料表 (續1) 73
表 5.3 颱風資料表 (續2) 74
表 5.4 颱風強度表 75
表 5.5 颱風雨型統計表 83
表 5.6 颱風偏度統計表 83
表 5.7 颱風峰度統計表 84
表 5.8 各測站颱風雨量熵值表 88
表 5.9 測站雨量熵值量化表 88
表 5.10 降雨量測站量化表 100
表 5.11 降雨延時測站量化表 100
表 5.12 降雨強度測站量化表 101
表 5.13 相關矩陣表 105
表 5.14 共線性診斷表 105
表 5.15 熵值與累積雨量關係統計檢定表 106
表 5.16 熵值與降雨延時關係統計檢定表 107
表 5.17 熵值與降雨強度關係統計檢定表 108
表 5.18 雨型與累積雨量關係統計檢定表 109
表 5.19 雨型與降雨延時關係統計檢定表 110
表 5.20 雨型與降雨延時關係統計檢定表 111
表 5.21 正規化熵值與測站高程關係統計檢定表 112
表 5.22 正規化累積雨量與測站高程關係統計檢定表 113
表 5.23 正規化降雨延時與測站高程關係統計檢定表 114
表 5.24 正規化降雨強度與測站高程關係統計檢定表 115
表 5.25 正規化累積雨量與測站坡向關係統計檢定表 116
表 5.26 正規化降雨延時與測站坡向關係統計檢定表 117
表 5.27 正規化降雨強度與測站坡向關係統計檢定表 118
表5.28 各項檢定結果彙整表 119


圖目錄
圖 1.1 研究架構及流程圖 3
圖 3.1 賀伯颱風復興站颱風雨場分割示意圖 17
圖 3.2 六種雨型分布圖(石棟鑫,2001) 19
圖 3.3 雨型分析示意圖 19
圖 3.4 短時傅立葉轉換窗口函數示意圖 (Daubechies,1992) 20
圖 3.5 希爾伯特-黃轉換分析流程圖 24
圖 3.6 原始訊號 27
圖 3.7 局部極大值 27
圖 3.8 極大值包絡線 28
圖 3.9 局部極小值 28
圖 3.10 極小值包絡線 28
圖 3.11 平均值連線 29
圖 3.12 原始訊號與均值之差 29
圖 3.13 載波示意圖 30
圖 3.14 典型內建模態函數 31
圖 3.15 各IMF分量及餘數 32
圖 3.16 EMD流程圖 33
圖 3.17 機率與熵值關係圖 37
圖 4.1 雨場分割前後熵值比較 45
圖 4.2 雨場分割前後時頻圖比較 46
圖 4.3 賀伯颱風復興站雨型比較示意圖 47
圖 4.4 賀伯颱風復興站降雨組體圖 47
圖 4.5 莫拉克颱風復興站降雨組體圖 48
圖 4.6 賀伯及莫拉克颱風復興站HHT時頻圖 50
圖 4.7 賀伯及莫拉克颱風復興站STFT & Wavelet時頻圖 51
圖 4.8 不同時頻方法之颱風熵值圖 53
圖 4.9 不同時頻方法之累積雨量對熵值圖 53
圖 4.10 不同時頻方法之降雨延時對熵值圖 54
圖 4.11 不同時頻方法之降雨強度對熵值圖 54
圖 4.12 莫拉克各測站IMF平均頻率變化圖 57
圖 4.12 莫拉克各測站IMF平均頻率變化圖 (續1) 58
圖 4.13 賀伯颱風平均頻率變化圖 59
圖 4.14 象神颱風平均頻率變化圖 59
圖 4.15 納莉颱風平均頻率變化圖 60
圖 4.16 敏督利颱風平均頻率變化圖 60
圖 4.17 海棠颱風平均頻率變化圖 60
圖 4.18 柯羅莎颱風平均頻率變化圖 61
圖 4.19 辛樂克颱風平均頻率變化圖 61
圖 4.20 薔蜜颱風平均頻率變化圖 61
圖 4.21 莫拉克颱風平均頻率變化圖 62
圖 4.22 凡那比颱風平均頻率變化圖 62
圖 4.23 IMF數量與延時關係圖 62
圖 5.1 荖濃溪地形圖 67
圖 5.2 荖濃溪地質圖 68
圖 5.3 颱風侵台路徑 75
圖 5.4 颱風警報時間 75
圖 5.5 測站平均總降雨量與平均降雨強度 76
圖 5.6 荖濃溪測站位置圖 77
圖 5.7 研究流程圖 79
圖 5.8 測站雨型分布圖 81
圖 5.9 測站雨型長條圖 81
圖 5.10 測站雨型分布圖 81
圖 5.11 雨型數量長條圖 82
圖 5.12 累積雨量與雨型關係圖 85
圖 5.13 降雨延時與雨型關係圖 85
圖 5.14 降雨強度與雨型關係圖 86
圖 5.15 各測站颱風熵值圖 87
圖 5.16 莫拉克颱風大津站雨量圖 89
圖 5.17 薔蜜颱風御油山站雨量圖 89
圖 5.18 正規化熵值與高程趨勢圖 90
圖 5.19 相對熵值分布圖 91
圖 5.20 累積雨量與熵值關係圖 92
圖 5.21 降雨延時與熵值關係圖 93
圖 5.22 降雨強度與熵值關係圖 93
圖 5.23 正規化累積雨量與高程趨勢圖 95
圖 5.24 正規化降雨延時與高程趨勢圖 96
圖 5.25 正規化降雨強度與高程趨勢圖 97
圖 5.26 正規化降雨雨量與坡向趨勢圖 98
圖 5.27 正規化降雨延時與坡向趨勢圖 98
圖 5.28 正規化降雨強度與坡向趨勢圖 99
圖 5.29 相對降雨量分布圖 102
圖 5.30 相對降雨延時分布圖 103
圖 5.31 相對降雨強度分布圖 104
圖 5.32 賀伯及象神颱風降雨之熵值與土石流潛勢溪流關聯圖 121
圖 5.33 納莉及敏督利颱風降雨之熵值與土石流潛勢溪流關聯圖 122
圖 5.34 海棠及柯羅莎颱風降雨之熵值與土石流潛勢溪流關聯圖 123
圖 5.35 辛樂克及薔蜜颱風降雨之熵值與土石流潛勢溪流關聯圖 124
圖 5.36 莫拉克及凡那比颱風降雨之熵值與土石流潛勢溪流關聯圖 125
圖 5.37 賀伯及象神颱風降雨之熵值與坡地崩塌潛勢關聯圖 126
圖 5.38 納莉及敏督利颱風降雨之熵值與坡地崩塌潛勢關聯圖 127
圖 5.39 海棠及柯羅莎颱風降雨之熵值與坡地崩塌潛勢關聯圖 128
圖 5.40 辛樂克及薔蜜颱風降雨之熵值與坡地崩塌潛勢關聯圖 129
圖 5.41 莫拉克及凡那比颱風降雨之熵值與坡地崩塌潛勢關聯圖 130

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論文使用權限
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