課程資訊
課程名稱
高等水文分析
ADVANCED HYDROLOGIC ANALYSIS 
開課學期
97-1 
授課對象
工學院  水利工程組  
授課教師
李天浩 
課號
CIE7033 
課程識別碼
521 M2410 
班次
 
學分
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期四2,3,4(9:10~12:10) 
上課地點
綜204 
備註
本課程中文授課,使用英文教科書。先修科目:水文學、工程統計學
總人數上限:30人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/971Adv_Hyd_Ana 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

(一)統計檢定方法
(二)迴歸與主成份分析
(三)克利金法
(四)不確定性分析
(五)時間序列簡介
(六)卡門濾波簡介 

課程目標
(一)介紹水文中分析資料的統計理論。
(二)透過實際案例分析作業,運用或撰寫電腦程式,了解演算的方法與步驟。 
課程要求
工程統計
電腦程式語言(種類不限)
 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
每週四 12:20~14:00 
指定閱讀
 
參考書目
1. David R. Maidment, Editor, "Handbook of Hydrology",
McGraw-Hill, 1993.
2. Chow, Maidment and Mays, “Applied Hydrology”, McGraw-
Hill, 1988.
 
評量方式
(僅供參考)
 
No.
項目
百分比
說明
1. 
學期考試 
40% 
Open book, 第1-5單元 
2. 
作業 
60% 
作業份量很重,應儘快熟悉一種電腦程式語言 
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
9/18  1.Statistical Treatment of Hydrologic Data
a.Hypothesis Testing 
第2週
9/25  1.Statistical Treatment of Hydrologic Data
b.Gaussian Random Variables
c.Transformation of Random Variables 
第3週
10/02  2.Regression and Principle Component Analysis
a.Linear and Nonlinear Regression 
第4週
10/09  2.Regression and Principle Component Analysis
b.Choice of Model
c.Principle Component Analysis 
第5週
10/16  3.Areal Random Variables and Geostatistics
a.Stationary
b.Analysis of statistical spatial structure
c.Best linear unbiased estimation (BLUE) 
第6週
10/23  3.Areal Random Variables and Geostatistics
c.Best linear unbiased estimation (BLUE)
d.Structural analysis of a spatial variable
e.Goodness test 
第7週
10/30  3.Areal Random Variables and Geostatistics
f.Examples 
第8週
11/06  4.Uncertainty and Reliability Analysis
a.Concept of Loading and Capacity 
第9週
11/13  4.Uncertainty and Reliability Analysis
b.Method of First Order Second Moment 
第10週
11/20  5.Analysis of Hydrologic Time Series Data
a.Stochastic structure of hydrologic time series 
第11週
11/27  5.Analysis of Hydrologic Time Series Data
b.Analysis of trend, periodic component and autocorrelation 
第12週
12/04  5.Analysis of Hydrologic Time Series Data
c.Time-series models 
第13週
12/11  5.Analysis of Hydrologic Time Series Data
d.Data synthesis and filling in missing observation 
第14週
12/18  學期考試 
第15週
12/25  6.Real-Time Forecasting and Kalman Filter
a.Minimum Variance Estimator
b.Bayesian approach and Fisher approach 
第16週
1/01  放假一天 
第17週
1/08  6.Real-Time Forecasting and Kalman Filter
c.Kalman Filter 
第18週
1/15  6.Real-Time Forecasting and Kalman Filter
d.Applications 
第19週
1/16  頻率分析