检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：陳振瑋淡江大學

学位级别：碩士

近年来因全球气候变迁之影响日益显着，极端水文事件频仍发生。在一般暴雨事件之频率分析上，利用传统线性动差法於水文频率分析乃给予所有观测纪录资料之相等权重，无法反应近年频仍出现之极端或高尾端（higher tail）事件之实际情况... 详细信息

近年来因全球气候变迁之影响日益显着，极端水文事件频仍发生。在一般暴雨事件之频率分析上，利用传统线性动差法於水文频率分析乃给予所有观测纪录资料之相等权重，无法反应近年频仍出现之极端或高尾端（higher tail）事件之实际情况，而造成重现期推估结果偏高之问题。　　因此，Wang（1997）首先提出高尾线性动差法（LH-moments）之概念，并以修正通用极端值分布（Generalized Extreme Value, GEV）之高尾端资料权重方法进行频率分析；虞、郑、王、张等人(2012)，则进行适用於各阶之GEV 分布LH-moments推衍，并进一步应用於台湾地区极端降雨之重现期推估与探讨。　　本研究之目的乃进一步尝试寻求皮尔逊第三型分布(PT3)之LH-moments数值方法，研究中，首先系针对不同参数之繁衍资料，接着以权重修正系数(m)进行参数之推估进而达到合理之重现期，希冀本方法可提供未来气候变迁影响下水文设计上之参考与应用。

关键词：線性動差法高尾線性動差法極端水文氣候變遷

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高尾線性動差法於氣候變遷下極端暴雨頻率分析之研究

高尾線性動差法於氣候變遷下極端暴雨頻率分析之研究

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作者：張家芸淡江大學

学位级别：碩士

全球受气候变迁之影响，极端水文事件发生之频率加剧，无论是高强度之极端暴雨台洪事件或低流量乾旱事件皆造成频率分析上之困扰。以传统之线性动差法（L-moments）进行高极端水文频率分析时，容易对极端事件之重现期产生不合理之推估... 详细信息

全球受气候变迁之影响，极端水文事件发生之频率加剧，无论是高强度之极端暴雨台洪事件或低流量乾旱事件皆造成频率分析上之困扰。以传统之线性动差法（L-moments）进行高极端水文频率分析时，容易对极端事件之重现期产生不合理之推估结果，因此发展高尾线性动差法（LH-moments）有其必要性，针对分布高尾端之部分加强其权重，使推估之参数更适用於极值部分。LH-moments方法结合三参数之通用极端值分布（Generalized Extreme Value, GEV）进行频率分析，以提供洪水或暴雨等极端水文事件资料之应用。本研究针对LH-moments方法结合GEV分布，应用於极端暴雨之频率分析，加强权重使高重现期之推测较为合理，并以资料之形状参数作为判断资料之指标，提出建议权重以得到较为合理之重现期，并作为後续资料应用分析之参考。

关键词：線性動差法高尾線性動差法通用極端值分布極端暴雨

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線性動差比適合度檢定之檢定力測試

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农业工程学报 2007年第4期53卷 80-91页

作者：劉俊志吳宜珍江介倫鄭克聲

水文频率分析爲水利工程设计的重要依据。传统上利用卡方(χ^2)检定和科司(Kolmogorov-Smirnov)检定等适合度检定法来决定水文频率分析之最适机率分布。近年来所发展之线性动差法，於母体参数之推估表现上，几近不偏推估，同时，不同机... 详细信息

水文频率分析爲水利工程设计的重要依据。传统上利用卡方(χ^2)检定和科司(Kolmogorov-Smirnov)检定等适合度检定法来决定水文频率分析之最适机率分布。近年来所发展之线性动差法，於母体参数之推估表现上，几近不偏推估，同时，不同机率分布之出象样本散布图，呈现高分辨率之特质，因此图内外学者广泛使用线性动差比图，作爲选定水文机率分布之依据。本研究使用序率模拟法，进行线性动差比值适合度检定、卡方检定与科司检定之检定力比较。结果显示，线性动差比值适合度检定之检定力明显优於传统之适合度检定方法。

关键词：頻率分析適合度檢定卡方檢定科司檢定線性動差法

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序率模拟应用于水文分布检定信赖区间之建立

序率模拟应用于水文分布检定信赖区间之建立

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作者：吴宜珍国立台湾大学

学位级别：硕士

水文频率分析为水利工程设计的重要项目之一，工程安全与否与频率分析的结果有着莫大的关系存在。传统上主要利用χ2检定与K-S检定来决定选用之机率分布，但在应用上，常遇到检定资料为小样本且具高偏态，此时检定之准确性有待评估。在... 详细信息

水文频率分析为水利工程设计的重要项目之一，工程安全与否与频率分析的结果有着莫大的关系存在。传统上主要利用χ2检定与K-S检定来决定选用之机率分布，但在应用上，常遇到检定资料为小样本且具高偏态，此时检定之准确性有待评估。在机率分布套配时，除了上述的两种方法外，还可利用由三阶动差与四阶动差所构成的动差比图，利用不同机率分布其具有不同形态的动差比图，来区别检定资料的机率分布。因此，本研究拟建立与样本大小有关之机率分布检定的信赖区间，以提供在选用机率分布时，可以透过此建立的95％信赖区间，决定适合的机率分布。研究中，以常态分布做为方法的介绍。在参数推估方面，由于线性动差法的推估量较动差法有较小的偏估，所以本研究亦加入线性动差比图，使得在决定机率分布时，不论使用动差法或线性动差法均有其动差比图可以判别机率分布。研究结果显示，本研究中由偏态系数与峰度系数产生器、网格法建立样本组体图、样本信赖区间演算及曲线套配等程序，所建立动差比图的95%信赖区间，其形状相似于前人研究。在信赖区间的验证结果显示，动差法和线性动差法所得到的信赖水准皆接近95％，所以此建立信赖区间的方法确实可行。

关键词：序率模拟适合度检定信赖区间动差法线性动差法

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修正型乾旱延時曲線之研究及其應用－以南部地區為例

修正型乾旱延時曲線之研究及其應用－以南部地區為例

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作者：陳正宗淡江大學

学位级别：碩士

本文之研究目的系探讨降雨发生短缺而造成区域性之气象水文乾旱现象。首先，本文采用乾旱延时曲线(Drought Duration Curves, DDC)之概念，藉以推求不同日数下移动平均降雨量之重现期距。研究中，导入线性动差、适合度判定及频率分析等... 详细信息

本文之研究目的系探讨降雨发生短缺而造成区域性之气象水文乾旱现象。首先，本文采用乾旱延时曲线(Drought Duration Curves, DDC)之概念，藉以推求不同日数下移动平均降雨量之重现期距。研究中，导入线性动差、适合度判定及频率分析等方法，进一步提出修正型乾旱延时曲线(Modified Drought Duration Curves, MDDC)之方法，并利用DDC之最适机率分布推求其特定之重现期距，以改善传统DDC仅以点绘公式进行重现期距推估上之不足。本文为进一步验证MDDC於区域乾旱研判上之适用性，乃选定南部地区为本文之研究区域，利用区域内44个雨量测站之历史日雨量纪录资料，分别推求不同重现期距之DDC与MDDC并绘制比较之，同时挑选六场乾旱事件做为上述方法之验证与应用。研究中，进一步利用不同m日之最小移动平均雨量结合克利金法绘制雨量等值图以探求南部地区之乾旱时、空间特性，此外，亦采用算术平均数法推求区域平均之DDC与MDDC，用以呈现南部地区之乾旱整体性。由研究结果显示，MDDC确实可改善传统DDC推估重现期距上之不足，同时藉由MDDC搭配使用克利金法，更有助於乾旱空间分布与特性之研析。因此，本方法未来可进一步发展，以做为长期水文情势研判与乾旱预警上之参考与应用。

关键词：乾旱延時曲線線性動差法適合度判定乾旱研判

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水文頻率分析之離群值、可信區間與最小需求記錄年數

台湾水利

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台湾水利 1999年第3期47卷 1-21页

作者：王如意李孟穎

本文尝试对水文频率分析中有关量值推估、离群值处理、可信区间及最小需求记录年数推求时所产生之若干疑点加以探讨。文中比较乘积动差法与线性动差法之特性，选择其一作为机率分布函数之推估方法，再结合褶刀法与不协和测度作离群值之... 详细信息

本文尝试对水文频率分析中有关量值推估、离群值处理、可信区间及最小需求记录年数推求时所产生之若干疑点加以探讨。文中比较乘积动差法与线性动差法之特性，选择其一作为机率分布函数之推估方法，再结合褶刀法与不协和测度作离群值之选取，次以靴环法为基础建构虚无元素之观念作离群值之判定，又以靴环法作可信区间之推估，并藉由可信区间之推估，求得特定推估量在一定准确范围内之最小需求记录年数。本文除使用理论模拟值作频率分析方法之验证外，亦采用五堵站、阿里山站及台南站之雨量资料作为此分析方法之应用实例，藉以显示五堵站及阿里山站水文纪录之离群値存在性，并建议该离群值之取舍方式，以求取特定推估量之可信区间，其为满足某准确范围条件下，记录资料应具有之最小需求记录年数。

关键词：離群值最小需求記錄年數線性動差法褶刀法靴環法

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環境隨機過程之序率模擬

環境隨機過程之序率模擬

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作者：劉俊志臺灣大學

学位级别：博士

自然界许多现象之时间序列常使用随机过程描述之，在应用层面上，亦须考虑随机过程之空间效应，因此地理统计之随机变域及其序率繁衍为重要研究课题。其不确定性分析为模式化环境随机过程之重点工作，尤其於处理有限环境资讯时(不同时... 详细信息

自然界许多现象之时间序列常使用随机过程描述之，在应用层面上，亦须考虑随机过程之空间效应，因此地理统计之随机变域及其序率繁衍为重要研究课题。其不确定性分析为模式化环境随机过程之重点工作，尤其於处理有限环境资讯时(不同时间、空间、尺度之观测数量不足)，资料组体图常为明显偏态分布，不易决定随机模型，具备高不确定性，此时序率模拟技术之选用更显重要。本论文针对过去应用序率模拟处理环境资讯之缺点，提出三种原创方法解决；首先是，「线性动差适合度检定」，其提供线性动差比图，考虑样本长度之影响下，以一次绘图比较许多候选分布之适配情况，改进传统适合度检定法之不足；其二为，「水文频率因子之伽玛随机变域繁衍」，其提供非常态随机变域另一解决之道，能繁衍明显偏态分布之随机变域；最後是，「方向性一阶马可夫链之非等向性指数半变异元模式随机变域繁衍」，其有效率地繁衍随机变域，且该随机变域完全符合理论性质，非为近似结果。本论文提出三种原创性方法，「线性动差适合度检定」、「水文频率因子之伽玛随机变域繁衍」与「方向性一阶马可夫链之非等向性指数半变异元模式随机变域繁衍」，解决传统环境计量序率模拟之缺点。三种方法均经过理论推导与试验证实，为有效、原创、稳健之序率模拟工具，分述如下：使用序率模拟法建立线性动差适合度检定之接受域水文变数最适机率分布之选定为水文频率分析之首要项目。传统上使用适合度检定法进行该机率分布之选定，近年来，线性动差法被建议为水文频率分析有效之工具，更利用线性动差比图选定水文变数之最适机率分布。然而，过去研究中甚少提及样本长度之不确定性影响。本研究利用序率模拟法以及两种线性动差推估元，探讨高斯与甘保分布样本线性动差比值之特性，发现任意机率分布随机变数之样本线性动差比值呈现双变数高斯分布，并据此基本假设建立高斯与甘保分布适合度检定之接受域。该结果经验证後符合设定之显着水准，可应用於任意样本长度之线性动差比值适合度检定。建议之最小样本长度为20笔。使用高斯与伽玛分布之转换法进行伽玛随机变域之繁衍随机变域繁衍法可用於进行环境风险评估。最常使用之高斯循序繁衍法可用於繁衍高斯随机变域。当环境变数为非高斯分布，利用等累积机率条件下，其经验累积机率分布与高斯累积机率分布间之转换关系，并配合高斯循序繁衍法进行其非高斯分布之随机变域模拟工作。於此非高斯分布序率模拟过程中，需使用观测资料计算其试验半变异元与试验累积机率曲线。然而，此依赖观测资料始可进行之序率模拟，当缺乏观测资讯时将无法进行，因此本研究提出伽玛分布随机变域模拟法，可在无观测资讯下进行。其理论推演重要关键在於，伽玛随机变域与其相对应高斯随机变域，两者共变数函数间关系式之建立。经由数个伽玛分布随机变域之情境模拟计算，验证得本研究所研提方法可适切繁衍出与设定相同之伽玛随机变域。使用循序马可夫链进行随机变域之繁衍随机变域繁衍法可用於进行环境风险评估，而进行环境风险评估之精确性常受限於电脑运算时间。因此，前人研究中，利用马可夫链数学上的精简性与电脑运算上的速效性，发展许多随机变域模拟法。例如使用马可夫机率转移矩阵发展双一维马可夫链随机变域模拟与三个一维马可夫链模拟随机变域，或使用马可夫链高斯随机变域模拟近似高斯随机变域。然而，上述繁衍法皆无法重现半变异元之固有特性，因此，本研究使用方向性一维马可夫链进行随机变域之模拟，由理论细部推演与数个随机变域之情境模拟计算，验证得本研究所研提方法可适切繁衍出与设定相同之随机变域。能应用於非等向性半变异元随机变域、常态分布或伽玛随机变域之繁衍。

关键词：不確定性分析環境隨機過程適合度檢定線性動差法伽瑪隨機變域馬可夫鏈隨機變域

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