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系統識別號 U0002-3007201200293700
中文論文名稱 高尾線性動差法於氣候變遷下極端暴雨頻率分析之研究
英文論文名稱 A Study on the LH-moments for Frequency Analysis of Extreme Rainfall in Climate Change
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 100
學期 2
出版年 101
研究生中文姓名 張家芸
研究生英文姓名 Chia-Yun Chang
學號 600480015
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2012-07-03
論文頁數 117頁
口試委員 指導教授-虞國興
指導教授-鄭思蘋
委員-王如意
委員-游保杉
委員-楊錦釧
中文關鍵字 線性動差法  高尾線性動差法  通用極端值分布  極端暴雨 
英文關鍵字 L-moments method  LH-moments method  General Extreme Value distribution  extreme rainfall 
學科別分類 學科別應用科學環境工程
中文摘要 全球受氣候變遷之影響,極端水文事件發生之頻率加劇,無論是高強度之極端暴雨颱洪事件或低流量乾旱事件皆造成頻率分析上之困擾。以傳統之線性動差法(L-moments)進行高極端水文頻率分析時,容易對極端事件之重現期產生不合理之推估結果,因此發展高尾線性動差法(LH-moments)有其必要性,針對分布高尾端之部分加強其權重,使推估之參數更適用於極值部分。LH-moments方法結合三參數之通用極端值分布(Generalized Extreme Value, GEV)進行頻率分析,以提供洪水或暴雨等極端水文事件資料之應用。
本研究針對LH-moments方法結合GEV分布,應用於極端暴雨之頻率分析,加強權重 使高重現期之推測較為合理,並以資料之形狀參數作為判斷資料之指標,提出建議權重 以得到較為合理之重現期,並作為後續資料應用分析之參考。
英文摘要 Under global climate change, the frequency of extreme hydrological events such as floods and droughts has increased, complicating frequency analyses.
Reasonable estimates of return periods for extreme events cannot be obtained through the use of traditional L-moments method in frequency analyses. Instead, LH-moments method which assigns higher weights to data at extreme ends of the distribution should be applied for parameter estimations.
In this research, the LH-moments method is applied in the frequency analysis of extreme rainfall events, in which rainfall data are fitted to 3-parameter generalized extreme value (GEV) distribution model. The weighing factor (m) for data at extreme ends of the distribution is raised in order to obtain better estimation of the return periods. The value of the shape parameter κ is used to determine the weighing factor m, so the most reasonable return period can be obtained. The value of the shape parameter κ would also serve as a reference for follow-up data analysis.
論文目次 謝誌 I
中文摘要 II
英文摘要 III
目錄 IV
表目錄 VI
圖目錄 VII
符號表 VIII
第1章 緒論 1
1-1研究動機與目的 1
1-2文獻回顧 2
第2章 理論基礎 4
2-1線性動差法(L-MOMENTS) 4
2-2高尾線性動差法(LH-MOMENTS) 8
2-3機率權重動差法(PROBABILITY WEIGHTED MOMENTS, PWMS) 9
2-4通用極端值分布(GENERALIZED EXTREME VALUE, GEV) 11
第3章 研究方法與實際案例 14
3-1通用極端值分布之特性 14
3-2設計流程圖 15
3-3合成資料探討分布之特性 16
3-3.1 LH-moments方法之 值探討 16
3-3.2合成資料之基本參數設定 17
3-3.3合成資料之條件設定 18
3-4計算步驟 18
3-4.1參數推求之前置步驟 18
3-4.2推求重現期之計算步驟 19
3-5實際案例之採用 19
第4章 結果與討論 21
4-1 EV1與EV2分布之參數特性 21
4-2 LH-MOMENTS方法之 值特性分析 23
4-3 合成資料之推測結果 24
4-3.1 重現期推測之探討 24
4-3.2 值之適用性探討 26
4-4 資料個數之探討 31
4-5 實際案例研究 32
4-5.1 實際案例之推估參數 32
4-5.2 實際案例三參數之探討 36
4-5.3 實際案例推測之重現期探討 40
4-5.4 實際案例之應用 42
第5章 結論與建議 45
5-1 結論 45
5-2 建議 46
參考文獻 47
附錄 49
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論文使用權限
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