DC Field | Value | Language |
dc.contributor | 徐年盛 | zh-TW |
dc.contributor | Hsu, Nien-Sheng | en |
dc.contributor | 臺灣大學:土木工程學研究所 | zh-TW |
dc.contributor.author | 林尉濤 | zh-TW |
dc.contributor.author | Lin, Wei-Taw | en |
dc.creator | 林尉濤 | zh-TW |
dc.creator | Lin, Wei-Taw | en |
dc.date | 2009 | en |
dc.date.accessioned | 2010-07-01T01:03:15Z | - |
dc.date.accessioned | 2018-07-09T20:16:06Z | - |
dc.date.available | 2010-07-01T01:03:15Z | - |
dc.date.available | 2018-07-09T20:16:06Z | - |
dc.date.issued | 2009 | - |
dc.identifier.other | U0001-1907200923333700 | en |
dc.identifier.uri | http://ntur.lib.ntu.edu.tw//handle/246246/187870 | - |
dc.description.abstract | 水資源如何有效利用為當前全球各國家及地區所關切之議題,台灣自1970年代以後經濟蓬勃發展,民生及工業用水需求量急速上升,乾旱缺水現象頻率增加,各標的用水間之水量分配紛爭問題隨之逐年加劇,而農業用水佔總用水量之七成,中部地區更接近九成,近年來,中部地區因工業開發致供水壓力顯著增加,其中,農業用水是否具備調用支援之能力,值得進一步分析探討,本文以優選與模擬模式理論探討地面地下水聯合運用,並以該優選之地面地下水歷線,輔以類神經網路預測未來地下水位之變化,有助於提升水資源利用效益及提供該區域未來發展規劃之參考。研究之模式以台灣地區地面水資源及地下水蘊藏量最為豐富之濁水溪沖積扇為案例,經蒐集該區域以往47年長度之水文記錄,進行模式演算,獲得各種不同水文年情形下最佳之地面地下水聯合運用方案,過程中以有無「考量農田水利會轄區外抽水量」,及有無「考量未來中科工業用水量」所組合之4種模擬情境分析,結果顯示,無轄區外及無中科用水之灌溉用水年缺水率SR為1.48%最低,其年缺水指數SI為0.1446,旬缺水指數SI為0.6003,就農業而言可視為無缺水疑慮;而在加入轄區外及中科用水後之灌溉用水年缺水率SR為14.97%最高,其年缺水指數SI為3.3913,旬缺水指數SI為9.0768,顯示已造成缺水之影響;此外,模式中所規劃之工業用水相較於農業用水比例不大,惟在彰化地區地面或地下水資源供應不足之情形下,其缺水指數卻有明顯增加情形,旬缺水指數SI由3.8308增加至23.0245。外,運用類神經網路預測濁水溪沖積扇之地下水位,在建立模式之過程中,比較倒傳遞類類神經網路(BPNN)、輻狀基底函數類神經網路(RBFNN)與回饋式類神經網路(RNN)運用在地下水水位預報之精準度,研究結果顯示,類神經網路可推估彰化及雲林地區七個地下水位站在未來一個月內之水位變化,以輻狀基底函數類神經網路表現最佳,倒傳遞類神經網路表現次之,整體而言,在預測30天內之地下水位,模式預測與實際觀測誤差在40公分之合理範圍內,對於該地區地面地下水資源聯合運用、地下水位監控及地下水利用管制等議題具有參考之價值。 | zh-TW |
dc.description.abstract | Efficient utilization of water resources is one of the most concerned issues for countries and regions worldwide. In Taiwan due to soaring economy growth after 1970s, the water consumption by domestic and industrial sectors increased dramatically. As the frequency of water shortage increased, the rational allocation of water among utilization sectors becomes a disputed problem year after year. The agriculture consumes nearly 70% of total water consumption, and even approaching 90% in central Taiwan. There has been a significant pressure of water demand from industry development over the past few years in central region. Accordingly, the capability of transferring agricultural water to support other sectors worth further examination. This paper explores the conjunctive use of surface water and groundwater by means of simulation-optimization model theory, and in accordance with the optimal hydrograph of surface water and groundwater applying Artificial Neural Networks to predict future variation of groundwater level. It is expected to raise advantage of water resource utilization and serve as reference for development planning in that region.he study case focused to the alluvial fan area of Cho-Shui Creek(Choshuishi Alluvial Fan, Taiwan)where kept most affluent reserve of surface water and groundwater. Diverse schemes of conjunctive use were based on hydrological records of last 47 years. Four simulation scenarios were composed that considering the inclusion and exclusion of the pump amount outside the irrigation area of Irrigation Association and the future industrial volume of Central Taiwan Science Park. The results pointed out that, with exclusion of pump outside the irrigation area of Irrigation Association and exclusion of future industrial use of Central Taiwan Science Park, demonstrates the lowest annual irrigation shortage rate (SR) of 1.48%, with shortage index (SI) 0.1446 per year and 0.6003 per 10-day period respectively, which is not a water scarcity problem in regard to agriculture sector. However, the scenario with inclusion of pump discharge outside the irrigation area of Irrigation Association and inclusion of industrial water use of Central Taiwan Science Park would reach a highest SR of 14.97%, and a SI of 3.3913 per year and 9.0768 per 10-day period respectively, which showed the existence of water deficit situation. Furthermore, in model-analyzing and formulation, industrial water took a less proportion than agricultural water. Under water shortage of surface water or groundwater in Changhua district, the water shortage situation increased significantly, with 10-day SI increases from 3.8308 to 23.0245.rediction of groundwater level in Alluvial Fan area of Cho-Shui Creek has been applied the Artificial Neural Network algorithms, including BPNN, RBFNN and RNN. The research result revealed that Artificial Neural Networks could give estimation of water table variation in the coming month at seven groundwater monitoring stations in Changhua and Yunlin district, and the RBFNN and BPNN algorithms showed the best performances. The prediction of groundwater level in 30 days, the 40 cm difference was within reasonable range. Findings of the research provide valuable source of information of conjunctive use of surface water and groundwater, groundwater level monitoring, utilization and control of groundwater. | en |
dc.description.tableofcontents | 第一章 緒論 1.1 研究動機 1.2 研究目的 2.3 文獻回顧 4.3.1 模擬模式 4.3.2 優選模式 6.3.3 結合優選及模擬之模式 9.3.4 類神經網路模擬模式 10.4 分析步驟及方法 12二章 地面地下水聯合運用優選模式建立 17.1 優選模式建立概念 17.2 優選模式之公式化 19.3 優選模式之求解 24三章 類神經網路預測地下水位變化模式建立 26.1 方法與資料 26.1.1 類神經網路模式之應用 26.1.1.1 倒傳遞類神經網路(BPNN) 26.1.1.2 輻狀基底函數類神經網路(RBFNN) 28.1.1.3 回饋式類神經網路(RNN) 29.1.2 問題陳述與資料蒐集 30.2 預測模式之建立 33.2.1 類神經網路訓練流程 33.2.2 模式驗證 35.2.3 最佳預測模式 35四章 模式應用之成果與檢討 37.1 濁水溪流域水資源供需現況 37.1.1 流域地理環境 37.1.2 流域供水分析 38.1.3 區域各標的用水量分析 40.1.4 地下水位與地層下陷 45.2 濁水溪流域優選模式 49.2.1 優選模式系統及公式化 49.2.2 目標方程式 53.2.3 限制式 54.2.4 優選模式之評估 57.2.5 優選模式之演算結果及檢討 59.2.5.1 模式之資料收集及演算結果分析 59.2.5.2 模式演算綜合結果檢討 80.3 類神經網路預測模式 81.3.1 演算過程分析 81.3.2 演算結果檢討 86.3.3 不同情境下之地下水位模擬預測 88.3.3.1 優選模擬模式與類神經網路模式之結合 88.3.3.2 各情境下水位模擬預測之檢討 88五章 結論與建議 98.1 結論 98.1.1 地面地下水優選模式 98.1.2 應用類神經網路預測地下水位 99.2 建議 100.1.1 地面地下水優選模式 100.1.2 應用類神經網路預測地下水位 102考文獻 103錄 108amp;#8195; 目 錄1.1 分析步驟流程圖 131.2 箭線及節點組合示意圖 152.1 優選模式系統概念示意圖 182.2 優選模式求解演算流程圖 253.1 倒傳遞類神經網路BPNN之架構示意圖 283.2 輻狀基底函數類神經網路RBFNN之架構示意圖 293.3 回饋式類神經網路RNN之架構示意圖 303.4 類神經網路模式架構示意圖 313.5 類神經網路預測地下水位模式運作流程圖 364.1 濁水溪流域及下游沖積扇地理位置圖 394.2 濁水溪流域彰雲橋流量測站47年平均流量圖 394.3 彰化縣各標的用水趨勢圖 444.4 雲林縣各標的用水趨勢圖 444.5 濁水溪沖積扇各標的用水趨勢圖 454.6 彰化縣87年迄92年地下水位變化趨勢圖 474.7 雲林縣87年迄92年地下水位變化趨勢圖 484.8 濁水溪沖積扇優選模式系統圖 514.9 濁水溪沖積扇優選模式系統編號圖 524.10 缺水率SR(缺水量)與缺水指數SI之關係圖 584.11 情境1演算結果之SR與SI座落位置圖 614.12 情境1之彰化及雲林地區供需水量演算結果圖 634.13 情境1彰化及雲林地區合計供需水量演算結果圖 644.14 情境2演算結果之SR與SI座落位置圖 654.15 情境1及情境2之彰雲缺水率及缺水指數立體圖 664.16 情境2之彰化及雲林地區供需水量演算結果圖 684.17 情境2之彰化及雲林地區合計供需水量演算結果圖 694.18 情境3演算結果之SR與SI座落位置圖 714.19 情境1及情境3不同抽水量之彰雲缺水率及缺水指數立體圖 714.20 情境3之彰化及雲林地區供需水量演算結果圖 734.21 情境3之彰化及雲林地區合計供需水量演算結果圖 744.22 情境4演算結果之SR與SI座落位置圖 764.23 情境3及情境4之彰雲缺水率及缺水指數立體圖 764.24 情境4之彰化及雲林地區供需水量演算結果圖 784.25 情境4之彰化及雲林地區供需水量演算結果圖 794.26 利用RBFNN驗證安和站之地下水位結果 824.27 利用RBFNN驗證宜梧站之地下水位結果 824.28 利用RBFNN驗證明德站之地下水位結果 834.29 利用RBFNN測試虎溪站之地下水位結果 834.30 利用RBFNN測試港後站之地下水位結果 844.31 利用RBFNN測試員林站之地下水位結果 844.32 利用RBFNN測試芳苑站之地下水位結果 854.33 利用RBFNN驗證漢寶站之地下水位結果 854.34 情境一之雲林地區以RBFNN演算預測之地下水位歷線 904.35 情境一之彰化地區以RBFNN演算預測之地下水位歷線 914.36 情境二之雲林地區以RBFNN演算預測之地下水位歷線 924.37 情境二之彰化地區以RBFNN演算預測之地下水位歷線 934.38 情境三之雲林地區以RBFNN演算預測之地下水位歷線 944.39 情境三之彰化地區以RBFNN演算預測之地下水位歷線 954.40 情境四之雲林地區以RBFNN演算預測之地下水位歷線 964.41 情境四之彰化地區以RBFNN演算預測之地下水位歷線 97 目 錄3.1 濁水溪沖積扇各水文因子相關性分析結果 344.1 彰化及雲林近15年各標的用水量表 424.2 彰化及雲林近15年各標的地下水用水量表 434.3 彰化及雲林近11年養殖及畜牧用水量表 434.4 彰化及雲林90-92年地層下陷量及面積統計表 464.5 優選模式演算所需輸入之基本資料來源等說明表 504.6 目標方程式中水量分配各權重之設定值表 544.7 不同情境設計下之地面地下水供需輸入數據 604.8 情境1演算結果之水利會轄區缺水率及缺水指數表 614.9 情境1之彰化及雲林地區供需水量演算結果表 624.10 情境2演算結果之水利會轄區缺水率及缺水指數表 654.11 情境2之彰化及雲林地區供需水量演算結果表 674.12 情境3演算結果之水利會轄區缺水率及缺水指數表 704.13 情境3演算結果之水利會轄區外缺水率及缺水指數表 704.14 情境3之彰化及雲林地區供需水量演算結果表 724.15 情境4演算結果之水利會轄區缺水率及缺水指數表 754.16 情境4演算結果之水利會轄區外缺水率及缺水指數表 754.17 情境4之彰化及雲林地區供需水量演算結果表 774.18 以類神經網路預報濁水溪沖積扇八個站之地下水位結果 86 | en |
dc.format.extent | 7956914 bytes | - |
dc.format.mimetype | application/pdf | - |
dc.language | zh-TW | en |
dc.language.iso | en_US | - |
dc.subject | 水資源利用 | zh-TW |
dc.subject | 地面地下水聯合運用 | zh-TW |
dc.subject | 優選模式 | zh-TW |
dc.subject | 模擬模式 | zh-TW |
dc.subject | 類神經網路 | zh-TW |
dc.subject | Water resource utilization | en |
dc.subject | Conjunctive use of surface water and groundwater | en |
dc.subject | Optimization model | en |
dc.subject | Simulation model | en |
dc.subject | Artificial Neural Networks | en |
dc.subject.classification | [SDGs]SDG6 | - |
dc.title | 地面地下水聯合運用優選與模擬模式建立之研究 | zh-TW |
dc.title | Development of Optimization and Simulation Models for Conjunctive Use of Surface Water and Groundwater | en |
dc.type | thesis | en |
dc.identifier.uri.fulltext | http://ntur.lib.ntu.edu.tw/bitstream/246246/187870/1/ntu-98-D94521024-1.pdf | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec | - |
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Appears in Collections: | 土木工程學系
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