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基因遺傳演算法應用於土砂收支模型參數最佳化之研究

為了解決APEX 內 建 語音的問題，作者王上銘 這樣論述：

近年來，氣候變遷導致極端降雨事件頻繁的發生，並且加上降雨事件的短延時強降雨的特性下，導致集水區流域產生嚴重的土壤沖蝕與坡面崩塌的發生。降雨產生之逕流搬運行為觸發坡面不安定的土體造成崩塌、土石流與土壤沖蝕的土壤量沿著坡面-河道並最後進入水庫中。這導致水庫庫底之淤積量增加，降低水庫蓄水能力，並增加水庫大壩結構的不穩定性。過去，流域土砂收支模型最常用於表示與推估整體流域內空間上的水文與土砂生產的行為。然而，對於模擬參數設定的合理性與準確性對於物理性的土砂收支模型是困難的過程。通常會使用最佳化的演算法進行模型參數的率定校正。本研究透過衛星影像分類與類神經推估模型並搭配前人研究推估之經驗轉換迴歸公式，

對於未觀測或未實地調查的地區進行參數的推估。過往的研究主要將整體流域視為單個計算單元，並透過參數最佳化來表示整個流域的水文行為，但是基於空間的變異性的影響，較不能完整的表示流域的水文行為，因此單一集水區參數最佳化仍然受到限制。因此本研究主要針對多個子集水區的參數最佳化的分析。透過基因遺傳演算法為每個獨立的子集水區進行參數的最佳化計算後，並討論了參數設定的不確定性分析。對於降雨逕流參數最佳化過程，透過大數據的概念將多場降雨件資料進行組合建立模擬資料庫。過程中主要將降雨資料庫主要分為率定與驗證等二組，使用率定資料集透過基因遺傳演算法進行參數最佳化資料集的建構，過程中主要使用了兩種不同的目標函數設定

為參數選擇標準。經過率定建構最佳化參數資料後，將使用二場降雨事件進行資料驗證。而對於土砂生產參數最佳化過程，則根據觀測數據選擇三個不同時間的水庫庫區地形量測結果，並分別計算時間周期內的庫區土砂體積變化情況作為最佳化計算的目標。透過此三個時間的土砂變化量進行參數土砂生產最佳化的計算。最後透過2020/05/22降雨事件之上游兩處觀測資料進行驗證。經土砂收支模型參數最佳化計算結果顯示，對於降雨逕流參數的表現優異，而土砂生產的評估則顯示，觀測數據與模擬數據的分佈趨勢一致。通過現地觀測數據的整合，本研究中使用的多期降雨模擬數據被用於流域土砂收支模型最佳化參數。這項研究估計了土砂產生和入庫的徑流量，可作

為未來評估土砂危害影響的參考。