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課程名稱 |
高等水文分析
Advanced Hydrologic Analysis |
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開課學期 |
102-1 |
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授課對象 |
工學院 水利工程組 |
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授課教師 |
李天浩 |
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課號 |
CIE7033 |
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課程識別碼 |
521 M2410 |
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班次 |
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學分 |
3 |
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全/半年 |
半年 |
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必/選修 |
必修 |
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上課時間 |
星期四2,3,4(9:10~12:10) |
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上課地點 |
土研401 |
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備註 |
建議先修科目：水文學、工程統計學，上課方式以中文授課、使用中文講義、英文參考書籍。
總人數上限：30人 |
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Ceiba 課程網頁 |
http://ceiba.ntu.edu.tw/1021AdvHydroAnalysis |
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課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
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課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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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
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課程目標 |
(一)介紹水文資料統計分析的理論與方法
(二)撰寫與運用電腦程式，分析實際案例，熟悉演算理論方法
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課程要求 |
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預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
每週四 12:20~14:20 |
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指定閱讀 |
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參考書目 |
(一)教科書：
Maidment, D. R., Handbook of Hydrology, editor, McGraw-Hill, Inc., 1993.
(二)參考書：
1. Chow, Maidment and Mays, Applied Hydrology, 1988.
2. Mays and Tung, Hydrosystems Engineering & Management, McGraw Hill, 1992.
3. Bras and Rodriguez-Iturbe, Random Functions and Hydrology, 1985
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評量方式
(僅供參考) |
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No. |
項目 |
百分比 |
說明 |
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1. |
學期考試 |
30% |
Open book, 第1-5單元 |
2. |
作業 |
70% |
作業份量很重，應儘快熟悉一種電腦程式語言 |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
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第1週 |
09/12 |
1.Statistical Treatment of Hydrologic Data
a.Hypothesis Testing |
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第2週 |
09/19 |
中秋節放假 |
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第3週 |
09/26 |
1.Statistical Treatment of Hydrologic Data
c.Transformation of Random Variables |
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第4週 |
10/03 |
1.Statistical Treatment of Hydrologic Data c.Transformation of Random Variables |
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第5週 |
10/10 |
國慶日放假 |
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第6週 |
10/17 |
2.Regression and Principle Component Analysis
a.Linear Regression |
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第7週 |
10/24 |
2.Regression and Principle Component Analysis
b.Nonlinear Regression
c.Choice of Model |
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第8週 |
10/31 |
2.Regression and Principle Component Analysis
d.Principle Component Analysis |
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第9週 |
11/07 |
3.Uncertainty and Reliability Analysis a.Concept of Loading and Capacity b.Method of First Order Second Moment |
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第10週 |
11/14 |
4.Analysis of Hydrologic Time Series Data a.Stationarity, b.Stochastic structure of hydrologic time series, c.Analysis of trend, periodic component and autocorrelation |
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第11週 |
11/21 |
4.Analysis of Hydrologic Time Series Data d.Time-series models |
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第12週 |
11/28 |
4.Analysis of Hydrologic Time Series Data e.Data synthesis and filling in missing observation |
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第13週 |
12/05 |
5.Areal Random Variables and Geostatistics a.Analysis of statistical spatial structure
b.Best linear unbiased estimation (BLUE), Ordinary Kriging, c.Universal Kriging |
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第14週 |
12/12 |
5.Areal Random Variables and Geostatistics
d.Structural analysis of a spatial variable
e.Goodness test |
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第15週 |
12/19 |
5.Areal Random Variables and Geostatistics
f.Examples |
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第16週 |
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6.Real-Time Forecasting and Kalman Filter
a.Minimum Variance Estimator
b.Bayesian approach and Fisher approach |
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第17週 |
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6.Real-Time Forecasting and Kalman Filter c.Kalman Filter + 學期考試，範圍到克利金法 |
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第18週 |
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6.Real-Time Forecasting and Kalman Filter Ensemble Kalman Filter and Applications |
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