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國立交通大學 土木工程系所 潘以文所指導 張芷萸的 孔內測傾管數值模擬與異常量測肇因探討 （2016），提出德基水庫水位即時影像關鍵因素是什麼，來自於FLAC3D、數值模擬、測傾管、邊坡變形、異常原因、監測。

而第二篇論文國立成功大學 水利及海洋工程學系 游保杉所指導 陳思尹的 應用機器學習法於QPESUMS即時雨量預報 （2015），提出因為有 雷達估計降雨、機器學習法、即時雨量預報的重點而找出了 德基水庫水位即時影像的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了德基水庫水位即時影像，大家也想知道這些：

孔內測傾管數值模擬與異常量測肇因探討

為了解決德基水庫水位即時影像的問題，作者張芷萸 這樣論述：

為監測地層滑動面與位移變化以了解邊坡穩定性，目前國內外最常用方式是採用測傾管(Inclinometer)的監測。然而在測傾管正常量測判讀程序的情況下，仍然可能出現多種異常結果，這些異常結果的肇因可能為儀器不穩定、感應器量測位置不正確、測傾管段面變形、孔深未達不動點、套管周圍回填不實或者地下水位隨雨/旱季升降等，確切的肇因未必易於確知。本研究使用地工分析軟體FLAC3D進行測傾管異常結果肇因情境之模擬。為分析與歸納異常之量測位移曲線，首先廣泛收集國內歷年來以測傾管監測邊坡滑動之案例中的測傾管量測曲線圖共計370筆，以進行歸納與分析。透過大量資料之歸納與分析，整理良好位移曲線與異常位移曲線特徵，

並將異常曲線歸納為自管底開始有位移、S型曲線、位移往負向移動，以及同時包含上述兩種以上之複合型異常曲線。經肇因歸納探討後，接著考慮ABS套管埋設未達不動點、填充層或地層有空洞、以及灌漿配比等因素，以探討各因素對位移曲線之影響進行小尺度範圍之數值模擬分析。最後並針對現地以測傾管監測案例，針對地下水位升降進行二維邊坡模擬分析與比對。研究顯示: 1. 管身若未能埋設於於不動點以下或埋設深度不足，在受薄層位移作用下，會於位移反側產生反曲位移，模擬結果符合貼近現地監測數據，可能於滑動面以下出現往負向之位移而與整體位移趨勢相反之案例。 2. 當填充物有空隙，當填充七厘石，以及灌漿不實等均可令位移曲線正負擺

盪之情形。 3. 若未使用與地層材料性質相近之灌漿配比，會造成ABS套管回傳之位移與實際位移數值有落差，尤其在位移較小時，其落差更為明顯。

應用機器學習法於QPESUMS即時雨量預報

為了解決德基水庫水位即時影像的問題，作者陳思尹 這樣論述：

本研究旨在應用支撐向量機及隨機森林兩種機器學習法於中央氣象局QPESUMS (Quantitative Precipitation Estimation and Segregation Using Multiple Sensors)劇烈天氣系統所提供之雷達估計降雨資料，建立雨量預報模式以提供一即時預報資訊。本研究針對六場颱風事件，以翡翠水庫、德基水庫及曾文水庫三個水庫集水區為研究區域，建立各颱風事件前置1至3小時之即時雨量預報模式。其中為改善即時雨量預報模式之表現，測試不同可能輸入變量，包含各水庫集水區網格之雷達估計降雨、網格坐標、網格高程以及颱風因子(颱風中心位置、颱風中心與網格位置之距離

)。此外，本研究比較兩種建模方式於預報之表現，分別為(1)建模方式一：前置1至3小時預報模式為各小時使用相同模式與(2)建模方式二：前置1至3小時預報模式為各小時獨立建模，分析結果顯示，建模方式一於即時雨量預報有較好之表現。以相關係數和均方根誤差來看，前置1小時，兩種機器學習法皆有不錯的表現。而前置2至3小時，針對小雨量的部分，隨機森林之預報值容易有低估現象，其相對係數較低，且均方根誤差較高；針對大雨量的部分，支撐向量機則有高估或低估問題，但就整體預報結果來看，支撐向量機之預報雨量有較好的表現。最後，為驗證即時雨量預報模式之準確度及可靠度，將預報結果和地面雨量站觀測值進行分析比較，比較結果顯示

，支撐向量機表現較好，而隨機森林則有較嚴重之低估情況。

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