系統識別號 | U0002-3007201200293700 |
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DOI | 10.6846/TKU.2012.01315 |
論文名稱(中文) | 高尾線性動差法於氣候變遷下極端暴雨頻率分析之研究 |
論文名稱(英文) | A Study on the LH-moments for Frequency Analysis of Extreme Rainfall in Climate Change |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 水資源及環境工程學系碩士班 |
系所名稱(英文) | Department of Water Resources and Environmental 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 | 100 |
學期 | 2 |
出版年 | 101 |
研究生(中文) | 張家芸 |
研究生(英文) | Chia-Yun Chang |
學號 | 600480015 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
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 |
關鍵字(中) |
線性動差法 高尾線性動差法 通用極端值分布 極端暴雨 |
關鍵字(英) |
L-moments method LH-moments method General Extreme Value distribution extreme rainfall |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
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. |
第三語言摘要 | |
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 |
參考文獻 |
1.王如意、易任,1979,「應用水文學」,國立編譯館出版。 2.林依潔、蘇騰鈜,2010,「高尾線性動差法於極端暴雨及洪水頻率分析之應用」,水資源管理之課題與前瞻。 3.林芳潔、張宗烜、鄭思蘋、王鵬瑞,2008,「高尾端線性動差法於洪水極端事件之應用」,2008年水資源管理研討會。 4.張宗烜,2008,「低尾線性動差法於乾旱頻率分析之應用」,淡江大學水資源及環境工程學系碩士論文。 5.黃品儒,2010,「低尾線性動差法於低流量頻率分析之應用」,淡江大學水資源及環境工程學系碩士論文。 6.楊志傑,2006,「以線性動差法探討台灣地區乾旱頻率分析」,淡江大學水資源及環境工程學系碩士論文。 7.楊欣怡,2006,「以指數洪水法及線性動差法探討未設站之洪水頻率分析」,淡江大學水資源及環境工程學系碩士論文。 8.Bhuyan, A., Borah,M., and Kumar,R., 2009, Regional Flood Frequency Analysis of North-Bank of the River Brahmaputra by Using LH-Moments, Water Resour Manage, DOI 10.1007/s11269-009-9524-0. 9.Hewa, G. A., Wang, Q. J., McMahon, T. A., Nathan, R. J., and Peel, M. C., 2007, Generalized Extreme Value Distribution Fitted by LH Moments for Low-flow Frequency Analysis, Water Resources Research, Vol. 43, W06301. 10.Hosking, J. R. M, Wallis, J. R., and Wood, E. F., 1985, Estimation of the Generalized Extreme-Value Distribution by the Method of Probability – Weighted Moments,Technometrics, Vol. 27, No.3. 11.Hosking, J. R. M., 1990, L-moments: Analysis and Estimation of Distribution using Linear Combinations of Order Statistics, Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 52(1), 105-124. 12.Hosking, J. R. M. and Wallis, J. R., 1997, Regional Frequency Analysis-An Approach Based on L-Moments, Cambridge University Press. 13.Meshgi, A. and Khalili, D., 2009, Comprehensive Evaluation of Regional Flood Frequency Analysis by L- and LH-moments.Ⅰ.A Re-visit to Regional Homogeneity, Stoch Environ Res Risk Assess, (2009)23:119-135. 14.Meshgi, A. and Khalili, D., 2009, Comprehensive Evaluation of Regional Flood Frequency Analysis by L- and LH-moments. Ⅱ. Development of LH-moments Parameters for the Generalized Pareto and Generalized Logistic Distributions, Stoch Environ Res Risk Assess, (2009)23:137-152. 15.Shabri, A., 2002, Comparisons of the LH Moments and the L Moments, Matematika, Jilid 18, bil. 1, hlm. 33-43. 16.Wang, Q. J., 1996, Direct sample estimators of L moments, Water Resources Research, Vol. 32, No. 12, pp. 3617-3619. 17.Wang, Q. J., 1997, LH moments for statistical analysis of extreme events, Water Resources Research, Vol. 33, No. 12, pp. 2841-2848. |
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