题目-国立中兴大学水土保持学系.DOC

應用時間序列方法分析降雨及地下水位之關係 鄭皆達(1) 洪豪男(2) 摘要 本研究旨在應用統計上之時間序列方法分析知本站之降雨量與地下水位之關係。首先建立降雨量及地下水位之水文資料檔，再就此等資料檔進行波譜密度分析、線性迴歸分析、ARIMA(p,d,q)模式之時間序列方法分析及二元交叉相關函數分析，探討地下水位之週期性、長期趨勢及建立地下水位自迴歸整合移動平均模式(ARIMA)，最後分析降雨量與地下水位之相關性。研究結果顯示降雨量與地下水位之週期均為12個月。而降雨量與月平均地下水位長期趨勢皆無明顯變動，知本站地下水位之模式應為ARIMA(0,1,1)。經二元交叉相關函數分析降雨量與地下水位之關係，大致可判定降雨量為地下水位之前置指標。 (關鍵詞：時間序列分析、ARIMA模式、二元交叉相關函數分析) Use Time Series to Analysis Rainfall and Groundwater Level J.D.Cheng H.N.Hong Professor and Graduate Students respectively,National Chung Hsing University,Taichung,Taiwan 402,R.O.C ABSTRACT This study investigates rainfall and groundwater level at Chihpen station with time series analysis. Hydrologic data of rainfall and groundwater levels were first filed. The data files were then used in spectra analysis,linear regression analysis, Autoregressive Integrated Moving Average Models(ARIMA )and cross correlation function analysis. The results show that both secular trend of rainfall and groundwater levels have no significant changes in long term trend. Chihpen station is ARIMA(0,1,1).And by using cross correlation function analysis to analysis the rainfall and groundwater level, it is obvious that rainfall is the leading factor, that affects groundwater level. (1)國立中興大學水土保持學系教授 (2)國立中興大學水土保持學系碩士班研究生 前言 在全球總水量中，鹹水的海洋就佔了97%以上，偏遠而難以利用的兩極冰帽及冰川約佔2%，其餘不到1%才是人類可取用的水資源，而其中地下水的貯存總量居冠（如下表）。由於地面可用的水源有限，分布又不均，有的地區水資源豐富，有的地區貧乏，為了滿足日益增加的農業、工業用水及自來水的需求量，除了利用水庫調節之外，地下水就成為人類日常用水的重要來源之一。Table1 The reserves and distribution of water in earth 分布 儲存量(萬億噸) 分配比率(%) 大氣 13 0.001 地面水 海洋 1320000 97.2 內陸鹽湖 104 0.008 淡水湖 125 0.01 淡水河川 1.25 0.0001 冰川及兩極冰冠 29000 2.15 生物體內的水 50 0.004 地下水 8400 0.62 土壤中的水分 67 0.005 本文選定紀錄完整且有鄰近雨量站(知本雨量站)之知本地下水位站作為研究對象。首先建立降雨量及地下水位之水文資料檔，再就此等資料檔進行波譜密度分析、線性迴歸分析、ARIMA(p,d,q)模式之時間序列方法分析及二元交叉相關函數分析，探討地下水位之週期性、長期趨勢及建立地下水位ARIMA模式，最後分析降雨量與地下水位之相關性。本研究各項統計分析是使用SPSS套裝軟體8.0.1中文視窗版進行。 研究方法 時間數列之性質 時間數列是一組統計資料，依其發生時間的先後順序排成的序列。依此定義，時間數列具有二個變數，即自變數為時間，而因變數為各時間所發生現象的數值或數量。 通常我們可將時間數列寫成{Yt}的形式，其中t=0，1，2，…，Yt描繪於圖上，然後連結