臺灣博碩士論文加值系統

在對海氣象進行預報的過程中，模式的結果往往與實際情況存在著部份的出入，例如：對於海水位高、流速、溫度、鹽度等等的模式預測與實測資料的相互比對，兩者間必然存在著某種程度的偏差，這些隱含在模式中的誤差值會使得下一次的預報結果更加地不甚理想，隨著時間以滾雪球般地累積著更大的誤差，因此如何自動化地降低預報值與觀測值間差距的研究分析方法也是現今各國間致力研究的方向。
在進行台灣鄰近海域潮汐預報模式結合資料同化運作之前，將先行使用淺水波方程式建立一維理想渠道、二維矩形海峽及二維簡化開放海域的潮汐預報模式進行理想案例的測試，並以多變量最佳插值法運作資料同化系統，在此小規模的預報模式經資料同化修正之後，均達到一定程度的改良效果。
本研究將以多變量最佳插值資料同化方法(Muti-Variate Optimum Interpolation, MVOI)運用於台灣鄰近海域潮汐預報模式，輸入的觀測資料為鄰近海域潮位站位置水位資料，將同化結果與正確預報模式結果作比對，並在RMSE的比對有改良的成效。

In the process of ocean and atmosphere prediction, the model results always have some gaps from reality. For example, the model prediction and real data which involves elevation, velocity, temperature and salinity, there must have some differences between them. These error inside of the model will make the prediction worse and worse as the prediction model working. Nevertheless, the solution of decreasing error from prediction and adjusting error data automatically are the trends which are being developed by all over the world.
Before combining the tidal prediction and data assimilation, use shallow water equation, 2-D triangular strait and 2-D simplified open sea tidal prediction models to conduct ideal case. Subsequently, use muti-variate optimum interpolation to conduct data assimilation. After data assimilation for small area model prediction, the result of it arrives good effect.
The study will use muti-variate optimum interpolation to predict the tidal water level which close to Taiwan and will enter measured data to compare result of data assimilation and true model prediction. Finally, it will have positive effect for RMSE comparison.

論文審定書 i
致謝 ii
摘要 iii
Abstract iv
圖目錄 vii
表目錄 xiii
第一章　緒論 1
1.1 前言 1
1.2 研究目的 2
1.3 本文架構 3
第二章　文獻回顧 4
2.1資料同化之發展進程 4
2.2資料同化於海洋研究上的應用 6
第三章　研究方法 7
3.1潮汐預報模式介紹 7
3.1.1 淺水波控制方程式 7
3.1.2 模式建置 10
3.2資料同化系統介紹 12
一、Multivariate Optimum Interpolation (MVOI)： 12
二、價值殘值法 14
3.3資料同化系統架構與分析校驗 15
第四章　理想案例 16
4.1一維渠道模式加載資料同化系統結果 16
4.1.1 模式背景網格設定 16
4.1.2基礎模式數值設定 17
4.1.3 模式資料同化結果 19
4.2 二維海峽模式加載資料同化系統結果 22
4.2.1 模式背景與網格設定 22
4.2.2基礎模式數值設定 23
4.1.3 模式資料同化結果 26
4.3 二維簡化開放海域模式加載資料同化系統結果 34
4.3.1模式背景與網格設定 34
4.3.2 基礎模式數值設定 35
4.3.3模式邊界案例設定 39
4.3.4 模式資料同化結果 41
第五章　擬真案例 53
5.1二維台灣鄰近海域模式加載資料同化系統結果 53
5.1.1 模式背景與網格設定 53
5.1.2 基礎模式數值設定 54
5.1.3 模式資料同化結果 59
5.2 模式資料同化系統分析 72
5.2.1模式邊界案例設定 72
5.2.2模式邊界案例結果 73
第六章　結論與建議 79
6.1結論 79
6.2建議 80
參考文獻 81

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