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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 |
104-1 |
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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402 |
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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/1041CIE7033_ |
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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)不確定性分析
(四)時間序列簡介
(五)克利金法
(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 |
09/17 |
1.Statistical Treatment of Hydrologic Data：
a.Basic Statistics, b.Hypothesis Testing |
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第2週 |
09/24 |
1.Statistical Treatment of Hydrologic Data：b.Hypothesis Testing, c.Gaussian Random Variables |
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第3週 |
10/01 |
2.Regression and Principle Component Analysis：
a.Linear Regression
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第4週 |
10/08 |
2.Regression and Principle Component Analysis
b.Nonlinear Regression
c.Choice of Model |
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第5週 |
10/15 |
2.Regression and Principle Component Analysis： d.Principle Component Analysis |
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第6週 |
10/22 |
3.Uncertainty and Reliability Analysis：a.Concept of Loading and Capacity b.Method of First Order Second Moment |
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第7週 |
10/29 |
3.Uncertainty and Reliability Analysis c.Applications & Examples |
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第8週 |
11/05 |
4.Frequency Analysis：a.Method of Maximum Likelihood, b.Plotting Postion Method. |
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第9週 |
11/12 |
4.Frequency Analysis：c.Intensity-Duration-Frequency Analysis, d.Linear Moments. |
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第10週 |
11/19 |
5.Analysis of Time Series Data：a.Stationarity, b.Stochastic Structure-Trend, Periodic and Autocovariance Components. |
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第11週 |
11/26 |
5.Analysis of Time Series Data：c.Analysis of Sample Moments, d.AR, MA and VAR models. |
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第12週 |
12/03 |
5.Analysis of Time Series Data：e.Infilling Missing Data, f.Data Synthesis. |
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第13週 |
12/10 |
6.Geostatistics or Kriging：a.Spatial Statistical Structure and Estimate,
b.Best Linear Unbiased Estimation (BLUE). |
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第14週 |
12/17 |
6.Geostatistics or Kriging：c.Kriging Models, SK, OK, RK, UK etc., d.Objective Function and Goodness Test. |
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第15週 |
12/24 |
6.Geostatistics or Kriging：e.Application Examples.
12/25~01/08間，擇日學期考。 |
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第16週 |
12/31 |
7.Real-Time Forecasting and Kalman Filter：a.Minimum Variance Estimator, b.Bayesian approach and Fisher approach, c.Kalman Filter. |
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第17週 |
01/07 |
7.Real-Time Forecasting and Kalman Filter, d.Ensemble Kalman Filter. |
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第18週 |
01/14 |
7.Real-Time Forecasting and Kalman Filter：d.Ensemble Kalman Filter, e.Application Examples. |
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