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國立臺灣大學 生物環境系統工程學研究所 黃宏斌所指導 劉柏巖的 應用 RiverFlow2D 與SRH-2D 探討野溪泥沙運移-以那托爾薩溪為例 （2019），提出石門水庫即時影像網頁關鍵因素是什麼，來自於那托爾薩溪、RiverFlow2D、SRH-2D、Pix4dmapper、空拍機。

而第二篇論文國立臺灣大學 土木工程學研究所 徐年盛所指導 羅竣文的 應用類神經網路於颱風降雨量即時預報之研究 （2009），提出因為有 颱風降雨預報、調適性網路模糊推論系統、倒傳遞類神經網路、參數與架構最佳化、禁忌演算法、減法聚類法的重點而找出了 石門水庫即時影像網頁的解答。

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應用 RiverFlow2D 與SRH-2D 探討野溪泥沙運移-以那托爾薩溪為例

為了解決石門水庫即時影像網頁的問題，作者劉柏巖 這樣論述：

SRH-2D二維水理輸砂模式目前已廣泛應用於水利工程，其模擬器主要採CPU中央處理器為主，其善於處理單一邏輯繁複的任務，然其並不善於處理大量瑣碎的任務。RiverFlow2D模式結合CPU中央處理器、GPU圖形化加速器的優點，過往研究顯示其有效縮減模擬時間。本文採兩輸砂模式進行分析，項目包含時間步距與網格精度的敏感度分析、實際降雨事件、構造物模擬等。本研究以那托爾薩溪為案例，其過往曾發生土石流，目前仍屬於土石流高潛勢溪流，上游河道內仍有大量土石淤積尚未穩定，底床載運移頻繁值得進步研究。透由現地量測與Python爬蟲收集降雨量資料、水文分析、空拍地形建置、河床質粒徑採樣等調查項目，獲取兩模式之

參數，成果說明如下：1.與過往研究比較，本研究透過現場監測與空拍機詳細調查模式所需參數，包含河床質參數、河道地形、集水區水情(降雨量、水位)、河道構造物等。2.經由平均絕對誤差(MAE)與均方根誤差(RSML)評估兩模式的敏感度，SRH-2D和RiverFlow2D兩模式對於網格精度均屬敏感，此外針對時間步距SRH-2D的敏感度分析結果亦顯示良好，隨著時間步距縮減，模擬時間增加。3.本研究使用底床載運移公式進行模擬，RiverFlow2D支援多達十個公式，而SRH-2D目前僅支援三個公式，然而SRH-2D多考慮二次流、泥沙尺寸大小等級、底床護甲層作用，較能準確預估本研究區彎道土砂運移。4.本研

究使用RiverFlow2D和SRH-2D兩個模式進行二維輸砂模擬，其模擬結果顯示兩模式相互比較沖淤結果相近、河道整體多為沖刷，模擬結果與驗證資料之淨沖淤體積趨勢相同。

應用類神經網路於颱風降雨量即時預報之研究

為了解決石門水庫即時影像網頁的問題，作者羅竣文 這樣論述：

台灣由於位於西北太平洋之濱、颱風路徑之要衝，再加上河川坡陡流急、沿海地區地層下陷嚴重，颱風所帶來之洪水常致使人民生命財產損失；為了提供資訊予淹水預警與水庫防洪操作系統，短至長延時之颱風降雨預報為一相當重要之課題。颱風降雨為一混沌且不確定性高之系統，而調適性網路模糊推論系統（Adaptive Network-based Fuzzy Inference System）具有學習與模糊邏輯推理的能力，對於預測如降雨量這種非定律性颱風大氣-降雨關係效果可能較佳，因此本研究應用ANFIS並研發最佳化模式參數與架構之建構機制來建立提前1小時至6小時之颱風降雨預報模式，並與傳統最常使用之倒傳遞類神經網路（B

ack Propagation Neural Networks）做比較。本研究流程首先使用無母數之相關性分析來判別多種參數與降雨量之間的關係，決定最適合類神經網路之輸入變數。接著為了增進高雨量預報之精確度，本研究使用兩種架構來建構單一延時之雨量預報模式，第一種是單模式建立法，即直接建立一擁有最小誤差之模式；第二種是雙模式混合建立法，其方法為組合單一延時之高雨量與低雨量預報模式；而後比較單模式或雙模式混和兩種架構之優劣。而為了改善建構ANFIS雨量預報模式時搜尋最佳架構之效率與預報之準確性，本研究分別使用禁忌演算法與隨機試誤法搜尋減法聚類法之鄰近半徑，期望禁忌演算法能得到較隨機試誤法好之解。此外

利用耦合之架構來建立短至長延時之雨量預報模式，期望能增進長延時雨量預報之精確度。最後比較BPN-耦合、BPN-非耦合、ANFIS-耦合、ANFIS-非耦合四種短至長延時預報模式架構來做比較。本研究以石門水庫集水區為研究區域，研究年限為西元2001至2009年，目的為預報玉峰以及霞雲雨量站提前1小時至提前6小時之雨量；結果顯示，禁忌演算法來優選ANFIS之最佳初始參數，並以雙模式混合法與耦合之架構來做短至長延時之颱風降雨預報，可得到最精確、快速且穩定之預報效果。

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