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因應氣候變遷下八掌溪流域低衝擊開發之研究

為了解決goal zero台北山水的問題，作者吳忠達 這樣論述：

本研究區域為八掌溪流域與其流域內的仁義潭水庫及蘭潭水庫，八掌溪流域主要供應嘉義地區農業、工業及民生用水，而其兩座水庫在其中佔據了十分重要的角色；研究目的旨在保障用水安全並穩定水質。本研究結合都市暴雨逕流管理模式(Storm Water Model, SWMM)進行集水區水質流量模擬，及零維總磷質量平衡模式(Vollenweider Model)進行水庫水質模擬，主要目的為探討及分析蘭潭及仁義潭水庫集水區內污染源及污染熱區。由研究結果可知仁義潭水庫之水源有91%引自竹山堰，而蘭潭水庫之水原有約83%引自仁義潭水庫，此兩座離槽水庫其污染與竹山堰集水區息息相關，因此，竹山堰集水區管理工作更顯重要；

由污染熱區分析結果可知，竹山堰集水區最下游子流域(S1)之單位面積總磷污染量最高(約有177kg/yr/km²)，為主要污染熱區，因此，若要提升水庫水質，可優先進行此區域之污染削減，且應加強非點源污染控制。通過氣候變遷模擬可得知，研究區域未來豐枯水季之現象加劇，降雨時空分布差距加大，極端降雨頻率將上升；極端降雨頻率上升會導致污染量增加，也將加劇集水區水質惡化，間接導致水庫水質變差，將無法保證用水安全。本研究之改善策略以設置LID設施為主要非點源污染削減方式，並比較植生溝及生態滯留單元之效益高低，經分析，本研究選用植生溝作為LID設施，植生溝有較低之成本及較高的總磷污染削減量，相較於生態滯留單元

更適合用於大面積鋪設。根據行政院環境保護署監測統計2009~2019年，每年約有2.343公噸的污染進入至水庫之中，本研究以改善仁義潭水庫與蘭潭水庫之水質為主要目標，以穩定普養狀態(0.018 mg/L)作為水質削減目標設置LID。水庫穩定普養總磷濃度為0.018 mg/L，需減量0.8噸之總磷 (約減量10%)約花費40億元。因此策略需求成本較高，因此進行目標減量後再次模擬，可得0.35噸之總磷(約減量4%)削減量，約花費20億元，仍需搭配更多策略，如合理化施肥等。

應用經驗模態分解法於水資源調度之研究

為了解決goal zero台北山水的問題，作者朱泰毅 這樣論述：

傳統上，有許多方法可用繁衍未來時間序列資料，但多僅能處理線性(linear)與穩態(stationary)之時間序列，因此本研究擬提出兩種新的合成方法，並將合成結果實際應用於雲林地區水資源調度模擬中，探討此方法之適用性與供水模擬結果指標分析。研究中以雲林地區湖山水庫供水範圍為主要研究區域，由於湖山水庫與集集攔河堰聯合運轉時水庫利用率偏低，加上濁水溪泥沙量高，濁度易影響公共給水水質，故本研究改以湖山水庫獨立運作以供應雲林地區民生用水，並透過改變不同取水規則為水庫擬訂合適之操作規線；另外，本研究以經驗模態分解法(Empirical mode decomposition, EMD)為基礎，將分解出

來之本質模態函數(Intrinsic Mode Function, IMF)與餘數(Residue)重新排序，透過排列組合的方式合成出相同時間尺度與長度之序列資料；綜合以上，在擬訂出合適之操作規線與合成出新流量資料後，便讓湖山水庫分別利用現況、新合成流量資料與未來推估The Forth Assessment Report (AR4)、The Fifth Assessment Report (AR5)流量資料進行供水模擬，同時也藉由改變不同供水範圍來探討湖山水庫供水能力。研究發現，雖然氣候變遷的影響持續加劇，但不論是透過Mann-Kendall趨勢檢定或是單位根檢定，分析結果皆顯示旬流量、月流量

與合成流量資料無明顯變化趨勢，且多呈現為穩態序列資料，而合成流量的部分皆包含了穩態與非穩態序列資料；現況湖山水庫與集集攔河堰聯合運轉供應雲林地區民生用水之供水模擬結果，年供水量為74.74百萬噸，缺水指標SI為0，水庫效率僅有1.27，由於水庫利用率確實偏低，故後續以湖山水庫獨立操作進行模擬。湖山水庫獨立操作時透過改變桶頭攔河堰引水原則，豐水期(5-10月)平均引水量占清水溪總流量之10 %，枯水期占13 %時，並在確保下游45天用水無虞情況下，於9-18旬的185公尺處訂為湖山水庫規線，當水位高於規線時滿足供水，若低於規線時則以9折供水，模擬結果顯示缺水指標SI = 0.15，水庫效率為1.

9；由此可知，當湖山水庫獨立操作增加供水量時可明顯提高水庫效率，而水庫操作規線的加入可以有效地減少缺水事件中的日平均缺水量。將歷史全長60年與分段6組10年流量資料分別透過EMD進行分析，分析結果顯示，IMF4能量明顯大於其他IMFs，其所對應之周期約為36旬，代表著流量序列資料具有強烈的年(36旬)週期特性，但因IMF1、IMF2在能量百分比中仍占有一定的比重，而其週期分別對應約為3旬與6旬，因此可以看出流量資料中存在著季節變化的週期特性。再依分解之IMFs與Residue進行資料合成，並將不同方法合成出之流量與歷史流量相互比較，雖然方法I (考慮餘數組合)多於歷史流量，但方法II (僅考慮

餘數代表值)則低於歷史流量，但豐枯水期與時間尺度分布上仍具有一致性，可說明新合成流量資料具有一定合理性。最後，將合成流量資料實際應用在湖山水庫供水系統模擬中，並與現況流量、AR4與AR5推估流量模擬分析比較。在僅供應民生用水之情況下，模擬結果顯示，方法I合成流量模擬結果最為嚴峻(SI = 1.963)，現況供水情況最為理想(SI = 0.002)，方法II (SI = 0.668)、AR4 (SI = 1.696)與AR5 (SI = 0.119)模擬結果介於兩者之間；在多支援工業用水10萬噸之情況下，模擬結果顯示，AR4推估流量模擬結果最為嚴峻(SI = 2.296)，而現況供水情況仍最為理

想(SI = 0.1)，AR5 (SI = 0.483)、方法I (SI = 2.115)與方法II (SI = 1.203)模擬結果介於兩者之間。綜合以上分析結果可以發現，湖山水庫具有獨立供應雲林地區民生水之能力，未來若要確保民生用水供水穩定與提升水庫效率，可考慮讓湖山水庫獨立操作供水；另外，研究中合成流量資料部分，除了流量在豐枯水期與時間尺度分佈上皆具有一致性外，模擬結果與現況、AR4、AR5模擬結果亦具有相似性，也再次證明了本研究所採用的合成方法具有一定的適用性，所合成出流量資料可實際應用於未來相關研究中。