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台灣西南海域海流特性分析

為了解決雲林台西潮汐表的問題，作者李柏霖 這樣論述：

本研究利用國立成功大學近海水文中心於台灣海峽佈放之六座資料浮標(澎湖、七股、彌陀、曾文、小琉球及鵝鑾鼻)，分析各區域海流特性，選取資料時間為2013至2015年各區域完整年度資料作為來源；由於海流特性較為複雜，將以潮流、風驅流及洋流等為主要研究對象，並各別分析探討。本研究特色為，利用能同時呈現時間域及頻率域的小波轉換(Wavelet Transform)作為主要分析工具，相較於其他訊號分析方法，利用小波轉換更能關注於時間軸上頻率的變化，以及其有更佳的局部分析彈性，更適用於非穩態訊號的處理，分析各種海流成份隨著時間頻率的變化，比較各地區小波頻譜之間的差異。七股地區與曾文及彌陀所在位置相近，其潮

流成份為半日潮為主，部份地區之季節為混合潮，如潮流橢圓所示，潮流運動模式相差不多，潮流強且集中。而外島部分，小琉球及澎湖潮流影響較小，最大潮流流速相較之下流速較低，鵝鑾鼻潮流流速為全區域最低，如近岸地區的浮標位置，潮流橢圓也是集中且規律呈近乎直線。風驅流以澎湖區域最為明顯，冬季時受東北季風影響，風速強勁且方向集中，有86%的風速資料吹向南南西，風速與風驅流流速，相關係數達0.72為高度相關，且能符合淺海風驅流理論；而其他地區之偏轉角度與延遲時間較無與理論值相近的情形，此因除了澎湖區域外，其他地區之風速較弱，且風向較為混雜，並無像澎湖區域的風場強勁又一致的現象，除了與該地區的氣象有關外，主要是受

到浮標所在的位置影響。各區域低頻成份海流之週期皆為在10~16日左右，受地形影響，澎湖全年皆有此成份洋流通過，尤以冬季能量最強，而位於台灣最南端之鵝鑾鼻測站，僅有冬季時有此成份洋流通過，小琉球浮標的時頻譜較為複雜，此頻帶較無能量強勁的時刻，其餘三座測站，位於台灣西南沿海的七股、曾文及彌陀，則是於夏季能量最強。除此之外，部分測站之時頻譜有特殊頻帶出現，未來仍需要更長時間的資料作為比對加以探討。

資料處理群集分析演算法應用於颱風暴潮偏差之預測---以麥寮潮位站為例

為了解決雲林台西潮汐表的問題，作者高子昂 這樣論述：

台灣位於颱風主要行進路線上，每年平均有3至4個颱風侵襲台灣，最多甚至達14次（民國48、53年），每當颱風來襲，伴隨之暴潮對近岸環境及海岸工程帶來重大影響，不只破壞海岸結構物，更嚴重影響沿海居民的生命財產安全。因此，發展颱風暴潮偏差預報模式，對於海岸工程設施的防護、疏散警報之發布、人員傷亡之減少、農漁財產損失風險之降低，以及全國防災政策之擬定上，為相當關鍵及倚重的課題。本研究以自組性（Self-Organizaion）網絡架構之資料處理群集分析（GMDH，Group Method of Date Handling）演算法為基本架構，以2000至2010年間所發生的44個颱風於麥寮潮位站之逐時

暴潮偏差（SL）、颱風中心到麥寮潮位站間的氣壓梯度（PG）、台西平台測站海面風速（V）及麥寮潮位站之天文潮位（ATL）為建模參數，以此四個參數建立輸入～輸出關係之「颱風暴潮偏差預測模式」，進行已知路徑或通用路徑之逐時颱風暴潮偏差預測；而遞迴之GMDH方式可修正模式，使模式具時變性而能自我調整，達到精確預測效果。已知路徑「颱風暴潮偏差預測模式」係以GMDH及SGMDH兩種演算法分別測試薔蜜、海棠及泰利三個代表性颱風，先以個別颱風暴潮偏差數據建模並相互預測之，據分析結果顯示，以薔蜜颱風SGMDH演算法之建模預測結果最為突出，其平均誤差均方根及相關係數分別為6.6 cm及88.6%，故本文即以薔蜜颱

風相關數據建立之「已知路徑颱風暴潮偏差預測模式」逐時預測其他43個颱風，其結果平均誤差均方根（RMSE）為5.5 cm，相關係數（CC）為83.7 %。另由該模式以三個颱風事件為例，以遞迴程序修正原模式，據分析結果顯示暴潮偏差預測較原預測值整體平均精度改進了33.1 %。而在實際應用上，颱風甫生成時尚難評估當前的颱風路徑，於是仍取預測結果最為突出之薔蜜颱風作為建模主體，再配合聖帕颱風及利奇馬颱風之部分數據建立「通用路徑颱風暴潮偏差預測模式」，據分析結果顯示，對18個颱風事件之逐時暴潮偏差預測其平均誤差均方根（RMSE）及相關係數（CC）分別為6.2cm及82.6%，其預測效能仍相當理想。另由該

模式以十個颱風事件為例，以遞迴程序修正原模式，分析結果顯示暴潮偏差值預測較原預測值整體平均精度改進了20.3 %，故遞迴結構可大幅改善原暴潮偏差之預測誤差，能提升預測之準確性。故不論以「已知路徑颱風暴潮偏差預測模式」或「通用路徑颱風暴潮偏差預測模式」來進行颱風暴潮偏差之逐時預測，其平均誤差均方根可介於3.2cm～9.6cm間，相關係數則介於66%～96.2%，證實本文模式具有良好之實用性，可用於實際颱風暴潮偏差之逐時推算。