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行
理
Environmental change control and river quality control
NSC93-2211-E-324-007
行年年
鶴行理
參林亮
Abstract
量行 年來 The study established a stochastic programming to
了不 optimize the wasteload allocation in a watershed.
力 Total Maximum Daily Monte Carlo simulation technique and genetic
Loading, TMDL 利 algorithms are integrated for solving this
流 mathematical model. The results show that the risk
率 derived from river flow results in the variance of
立 率 decisions. The designed river flow can’t stand for
(Multiobjectives Stochastic Programming the actual situation of river flow. Dynamic flow rate
量 略 了 created by Monte Carlo simulation should be more
Genetic Algorithm 羅 suitable when planning and managing the water
Mote Carlo Simulation quality of rivers.
林六
流量里嶺 Keywords: River Quality Management, stochastic
歷年異量 年 programming, Monte Carlo simulation
流不 率
益流
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