台灣夏、秋多颱風，颱風的侵襲常造成建築物的損壞與生命財產的重大損失。我們在做結構設計時，除了考慮耐震設計外，同時也要考慮耐風設計。極值風速是影響耐風設計的重要因素之一。要用短時間的現有風速資料是很難準確估計極值風速，各學者對於求n年回歸期風速與n年最大值風速的統計方法不一。有鑑於此，本研究用同一個標準調整中央氣象局逐時地面氣象資料。將統一後的風速資料分為颱風風速與平時風風速兩大類，分別探討與此兩類風速相關之機率分佈函數。我們將颱風分為通過北部與不通過北部兩類，並分別統計延時與發生時間；平時風則以月份來分類。我們以天最大樣本為基礎，用蒙地卡羅模擬法（MCS）配合拉丁超方體取樣法（LHS），根據參數產生人造混合風速歷時。最後以台北測站為例，先產生與現有風速歷時相同時間長度的人造混合風速歷時；驗證發現人造混合風速歷時之年平均值和年標準偏差合理的模擬現有風速歷時。再以此方法求得n年（n=10、50、100、475和1000）回歸期風速與n年極值風速的平均值、標準偏差和分佈。

Many typhoons attack Taiwan, in Autumn and Summer. Raids of typhoons frequently damage buildings and cause the loss of lives and fortunes. Derivation of extreme wind speeds is an important factor in Wind Resistant Design. It is very difficult to estimate extreme wind speeds accurately based on short-time wind speed data. Many statistical methods used to compute n-year return period wind speeds and n-year maximum wind speeds. This study adjusts the wind speed data of Central Weather Bureau according to the prescribed criteria. Unified wind speed data are grouped into normal-speed data and typhoon-speed data; their relevant probability distribution function are studied. Monte Carlo Simulation method, in conjunction with Latin Hypercube Sampling, are used to generate synthetic wind speeds time histories in which each sample is the respective daily maximum wind speed. Finally, we use Taipei wind speeds as example. It is found that the synthetic time series yield reasonable estimates of the year-means and year-standard of the observed series. The proposed method in used to find n-year (n=10, 50, 100, 475, 1000) return period wind speeds and probability distribution statistic of n-year maximum wind speeds.

第一章 緒論 1
1.1 研究動機與目的 1
1.2 文獻回顧 3
1.3 本文架構 8
第二章 風的基本特性 9
2.1 平均風速的垂直分佈模式 9
2.1.1 平均風速與高度之關係 9
2.1.1.1 指數律 10
2.1.1.2 對數律 10
2.1.2 平均風速與地表粗糙度之關係 11
2.1.2.1 指數律下平均風速剖面之轉換 11
2.1.2.2 對數律下平均風速剖面之轉換 12
2.2 颱風概述 12
2.2.1 颱風的誕生 13
2.2.2 颱風的結構 13
2.3 台灣地區颱風之特性 14
2.3.1 颱風對台灣的影響 14
2.3.2 颱風暴風範圍 15
2.3.3 颱風登陸 16
2.3.4 颱風路徑分類 17
2.3.5 颱風警報的發佈傳遞 18
2.4 台灣地區季風之特性 20
2.4.1 季節性的季風氣候 20
2.4.2 季節性的風向變化 21
2.4.3 風向一日之內的變化 22
第三章 常用機率分佈函數與其參數推定 24
3.1 常用之機率分佈之形式 24
3.1.1 對數常態分佈（logarithmic normal distribution） 24
3.1.2 柏努利序列（Bernoulli sequence）與二項式分佈（binomial） 25
3.1.3 幾何分佈（geometric distribution） 27
3.1.4 伽瑪分佈（gamma distribution） 28
3.1.5 極值分佈（probability distribution of extremes） 29
3.1.5.1 型Ⅰ極值分佈（type Ⅰ extreme value distribution） 30
3.1.5.2 型Ⅲ極值分佈（type Ⅲ extreme value distribution） 31
3.1.5.3 二參數之偉伯分佈（two-parameter Weibull Distribution） 32
3.1.5.4廣義貝勒多分佈（generalized pareto distribution） 32
3.2 分佈參數推定的方法 33
3.2.1 矩法（method of moments） 34
3.2.2 最大概似法（method of maximum likelihood） 34
3.3 K-S檢定（Kolmogorov-Smirnov test for distribution） 38
第四章 現有風速資料之處理與分析 41
4.1 資料前處理 41
4.1.1 資料來源與內容之介紹 41
4.1.2 資料格式檢核與篩選 42
4.1.3 風速資料整合 43
4.2 平時風風速資料統計特性分析 45
4.3 颱風風速資料統計特性分析 47
4.4 平時日最大風速相關性之判斷 50
第五章 人造混合風速之產生 53
5.1 亂數之產生 53
5.1.1 標準均勻分佈的亂數之產生 54
5.1.2 種子集合之產生 54
5.1.3 連續亂數之產生 55
5.1.4 離散亂數之產生 56
5.1.5 拉丁超方體取樣法 ( Latin hypercube sampling ) 56
5.2 颱風風速歷時之產生 57
5.2.1 颱風風速歷時之基本要素 57
5.2.2 颱風風速之產生 58
5.2.3 颱風延時之產生 59
5.2.4 颱風發生間隔時間之產生 60
5.3 平時風風速歷之產生 61
5.4 人造混合風速歷時之產生 63
第六章 極值風速之決定 66
6.1 信賴區間估計 66
6.1.1 平均值的信賴區間估計 66
6.1.2 變異數的信賴區間估計 67
6.2 人造混合風速資料合理性之檢定 67
6.3 n年最大風速統計特性之決定 68
6.4 n年回歸期風速之決定 70
第七章 結論與建議 72
7.1 結論 72
7.2 建議 76
參考文獻 78
附錄一 83

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