課程資訊
課程名稱
高等水文分析
Advanced Hydrologic Analysis 
開課學期
100-1 
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
土研401 
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/1001AdvHydroAnalysis 
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
 
課程要求
 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
每週四 12:20~14:20 
指定閱讀
 
參考書目
(一)教科書:
Maidment, D. R., Handbook of Hydrology, editor, McGraw-Hill, Inc., 1993.
(二)參考書:
Chow, Maidment and Mays (CMM), Applied Hydrology, 1988.
Mays and Tung (MT), Hydrosystems Engineering & Management, McGraw Hill, 1992.
 
評量方式
(僅供參考)
 
No.
項目
百分比
說明
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 
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
9/15  1.Statistical Treatment of Hydrologic Data
a.Hypothesis Testing 
第2週
9/22  1.Statistical Treatment of Hydrologic Data
b.Gaussian Random Variables 
第3週
9/29  1.Statistical Treatment of Hydrologic Data
c.Transformation of Random Variables 
第4週
10/6  2.Regression and Principle Component Analysis
a.Linear and Nonlinear Regression 
第5週
10/13  2.Regression and Principle Component Analysis
b.Choice of Model
c.Principle Component Analysis 
第6週
10/20  3.Uncertainty and Reliability Analysis
a.Concept of Loading and Capacity 
第7週
10/27  3.Uncertainty and Reliability Analysis
b.Method of First Order Second Moment 
第8週
11/3  4.Areal Random Variables and Geostatistics
a.Stationary
b.Analysis of statistical spatial structure 
第9週
11/10  4.Areal Random Variables and Geostatistics c.Best linear unbiased estimation (BLUE) d.Universal Kriging 
第10週
11/17  4.Areal Random Variables and Geostatistics
e.Structural analysis of a spatial variable
f.Goodness test 
第11週
11/24  4.Areal Random Variables and Geostatistics
g.Examples 
第12週
12/1  5.Analysis of Hydrologic Time Series Data
a.Stochastic structure of hydrologic time series 
第13週
12/8  5.Analysis of Hydrologic Time Series Data
b.Analysis of trend, periodic component and autocorrelation 
第14週
12/15  5.Analysis of Hydrologic Time Series Data
c.Time-series models 
第15週
12/22  5.Analysis of Hydrologic Time Series Data
d.Data synthesis and filling in missing observation 
第16週
12/29  6.Real-Time Forecasting and Kalman Filter
a.Minimum Variance Estimator
b.Bayesian approach and Fisher approach 
第17週
1/5  6.Real-Time Forecasting and Kalman Filter c.Kalman Filter + 學期考試,範圍到時間序列 
第18週
1/12  6.Real-Time Forecasting and Kalman Filter Ensemble Kalman Filter and Applications