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    採用廣義極值分布對馬來半島極端降雨進行統計模擬
    (地理學系, 2015-11-??) 黃燕儀; 翁叔平; Yuen-Yi Ng; Shu-Ping Weng
    本研究採用時間序列為1971-2007 年,馬來西亞水利灌溉局22 個自動降雨測站之日降水資料,取年最大值及季最大值對馬來半島極端降雨的變化進行分析,進一步擬合廣義極值分布模式(GEV),計算出極端降雨的重現水平。根據研究結果顯示,半島東部地區的年最大降雨強度最高,而半島中部地區為低強度的極端降雨,但是在近年來有上升的趨勢,表示此區在未來可能面臨過去所未曾遭遇到的極端洪災事件。在季節分析上,中部地區春秋二季在未來可能遭受更頻繁的水患事件,而北部地區在秋季時則可能面臨乾旱的災害。本研究以GEV 分布模式推估出50 年和100 年極端降雨的重現水平。在參數估計上,根據最佳配適度檢定結果顯示最大似然估計法(MLE)的配適度優於線性動差估計(LM)。我們發現半島西部和東部極端降雨重現水平的推估值具有明顯的空間差異,其中東岸地區重現水平的變化明顯高於半島西部地區,表示西部地區極端降雨實際觀測值很容易就超越了百年重現水平。上述的研究結果也透露出GEV 分布模式對於半島西部地區極端降雨的重現水平估計依然難以掌握,雖然在配適度上得到了不錯的配適成效,這值得讓我們做進一步地思考。在極端降雨的空間分布特徵上,這樣的結果也暗示了近年馬來半島極端降雨的趨勢在空間分布上的轉變。
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    採用廣義極值分布對馬來半島極端降雨進行統計模擬
    (國立臺灣師範大學地理學系, 2015-11-01) 翁叔平; 黃燕儀
    本研究採用時間序列為1971-2007年,馬來西亞水利灌溉局22個自動降雨測站之日降水資料,取年最大值及季最大值對馬來半島極端降雨的變化進行分析,進一步擬合廣義極值分布模式(GEV),計算出極端降雨的重現水平。根據研究結果顯示,半島東部地區的年最大降雨強度最高,而半島中部地區為低強度的極端降雨,但是在近年來有上升的趨勢,表示此區在未來可能面臨過去所未曾遭遇到的極端洪災事件。在季節分析上,中部地區春秋二季在未來可能遭受更頻繁的水患事件,而北部地區在秋季時則可能面臨乾旱的災害。本研究以GEV分布模式推估出50年和100年極端降雨的重現水平。在參數估計上,根據最佳配適度檢定結果顯示最大似然估計法(MLE)的配適度優於線性動差估計(LM)。我們發現半島西部和東部極端降雨重現水平的推估值具有明顯的空間差異,其中東岸地區重現水平的變化明顯高於半島西部地區,表示西部地區極端降雨實際觀測值很容易就超越了百年重現水平。上述的研究結果也透露出GEV分布模式對於半島西部地區極端降雨的重現水平估計依然難以掌握,雖然在配適度上得到了不錯的配適成效,這值得讓我們做進一步地思考。在極端降雨的空間分布特徵上,這樣的結果也暗示了近年馬來半島極端降雨的趨勢在空間分布上的轉變。
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    採用廣義極值分布對馬來半島極端降雨進行統計模擬
    (地理學系, 2015-11-??) 黃燕儀; 翁叔平; Yuen-Yi Ng; Shu-Ping Weng
    本研究採用時間序列為1971-2007 年,馬來西亞水利灌溉局22 個自動降雨測站之日降水資料,取年最大值及季最大值對馬來半島極端降雨的變化進行分析,進一步擬合廣義極值分布模式(GEV),計算出極端降雨的重現水平。根據研究結果顯示,半島東部地區的年最大降雨強度最高,而半島中部地區為低強度的極端降雨,但是在近年來有上升的趨勢,表示此區在未來可能面臨過去所未曾遭遇到的極端洪災事件。在季節分析上,中部地區春秋二季在未來可能遭受更頻繁的水患事件,而北部地區在秋季時則可能面臨乾旱的災害。本研究以GEV 分布模式推估出50 年和100 年極端降雨的重現水平。在參數估計上,根據最佳配適度檢定結果顯示最大似然估計法(MLE)的配適度優於線性動差估計(LM)。我們發現半島西部和東部極端降雨重現水平的推估值具有明顯的空間差異,其中東岸地區重現水平的變化明顯高於半島西部地區,表示西部地區極端降雨實際觀測值很容易就超越了百年重現水平。上述的研究結果也透露出GEV 分布模式對於半島西部地區極端降雨的重現水平估計依然難以掌握,雖然在配適度上得到了不錯的配適成效,這值得讓我們做進一步地思考。在極端降雨的空間分布特徵上,這樣的結果也暗示了近年馬來半島極端降雨的趨勢在空間分布上的轉變。
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    福衛二號衛星影像應用於國中小社會領域教學
    (2013/05/13-17) 陳國川; 白偉權; 黃燕儀; 賈生玲
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    臺灣地區日較差的百年變化(1901~2008)
    (中華民國氣象學會, 2011-03-01) 翁叔平; 黃燕儀
    本研究透過三方向的主成份分析法(STATIS: Structuration des Tableaux A Trios Indices de laStatistique)對臺灣地區日較差(DTR: Diurnal Temperature Range)的長期變化及其和氣象參數間同時進行統計分析。研究結果顯示,(1)白天最高溫的上升趨勢小於夜晚最低溫的上升趨勢,此白天和夜晚之間的熱力不對稱,導致DTR自1901年開始呈現逐漸下降趨勢;(2)臺灣地區在長期的平均日照時數的趨勢上都呈明顯下降,然而日平均最高溫卻在增温中,此一矛盾的趨勢推測可能與人類活動所排放的氣溶膠增加有關,然而氣溶膠對日照時數的影響,主要在於氣溶膠的成雲機制,但是,根據平均雲量的分析結果顯示近年來的雲量卻在減少中,以ISCCP衛星雲資料檢測顯示,低雲族有顯著的下降趨勢,依據此結果推估,測站的總雲量或有可能顯現在衛星的低雲資料上。由此可推論,人為活動所排放的氣溶膠不是導致日照時數下降的主因。此外,根據STATIS分析百年的平均溫度記錄,本文發現(3)臺灣地區平均溫度呈上升趨勢,以冬季最為明顯,此研究結果有別於前人的分析結果;(4)臺灣地區的春季降雨有減少的現象;(5)水氣壓在夏(冬)季呈現減少(增加)趨勢,而相對濕度皆為下降趨勢。
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    臺灣地區日較差的長期變化與大氣水文過程的關係
    (2010) 黃燕儀; Yuen Yi Ng
      本研究使用中央氣象局21個測站的多重氣象變數,根據其資料豐度分別截取了1896至2008﹔1901至2008﹔以及1970至2008年等3個時間窗區的月觀測資料,透過Mann-Kendall(MK)test、赫斯特指數和三方向的主成份分析(STATIS: Structuration des Tableaux A Trios Indices de la Statistique)對台灣地區日較差的長期變化及其與大氣-陸表水文過程的關係進行統計分析。研究結果顯示,(1)台灣地區平均溫度的上升趨勢,以冬季最為明顯;(2)白天最高溫的上升趨勢小於夜晚最低溫的上升趨勢,此一熱力在日夜間的不對稱導致日較差(DTR: Diurnal Temperature Range)呈現下降趨勢;(3)日照時數和雲量變化是影響最高溫的直接因素。本研究却發現,日照時數和白天雲量有減少的趨勢。此一矛盾的趨勢推測可能與人類活動所排放的懸浮微粒增加有關;(4)累積降雨量雖無統計上明顯的變化,然而累積降雨時數在北部地區則有漸減的現象,暗示了北台灣降雨極端值的長期趨勢有增大的潛勢。此外,應用STATIS分析百年的降雨記錄,本文發現(5)台灣地區的春季降雨有減少的現象;(6)水氣壓在台灣北(南)部地區呈現減少(增加)趨勢,然而相對濕度則南北皆為下降趨勢。
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    馬來半島極端降水之空間分布與長期變化
    (2016) 黃燕儀; Ng, Yuen-Yi
      馬來半島位處於海-氣-陸交互作用相對複雜的海洋大陸地區,極端降雨的發生行為可說是不同尺度作用相互影響下所展現的結果。近年來,極端降雨事件在全球暖化及社會發展的衝擊下,對馬來半島各地已造成各方面嚴重的破壞及損失。因此,本研究將對馬來半島地區之極端降雨頻率和強度的時空變化進行更全面的探討,做為未來在災害潛勢評詁及都市發展等各方面的規劃,可因應極端降雨所帶來的天氣災害,並有效地降低災害的影響範圍。   本研究使用馬來西亞水利灌溉局22個測站,時序從1971年1月至2007年12月共37年的日降雨資料進行分析。首先,本研究以小波時頻分析釐清馬來半島地區降雨週期的頻率變化,做為極端降雨分析的前置作業。在極端降雨的分析上,分別以超閾值法和最大值法做為極端降雨事件閾值之確定,分析極端降雨的長期變化趨勢及空間分布特性,並透過極值理論建立馬來半島極端降雨的概率分布模式,推估不同時期極端降雨的重現期,最後,透過極端降雨的個案分析,探討馬來半島地區極端降雨發生時的綜觀環境特徵。   根據研究顯示,馬來半島東部地區的年最大降雨強度居半島之冠。春夏二季最大降雨強度主要分布在半島西部,秋冬季節最大降雨強度則分布在東部地區。極端降雨日由東往西遞減。以極端降雨趨勢的空間變化而言,在南北空間分布上,4°N以南地區的極端降雨發生頻率和強度都有增加的趨勢。另一方面,根據廣義極值分布(GEV)模式結果顯示,此分布模式對於半島西部地區極端降雨的重現水平估計難以掌握,就另一個觀點來看,這樣的結果也可能暗示了近年馬來半島極端降雨的趨勢在東西空間分布上的轉變。   馬來半島極端降雨事件發生時的綜觀環境風場主要受到赤道西風、赤道東風和東北季風的影響,上述各環境風場在複雜地形的交互作用下形塑了馬來半島地區極端降雨的空間分布。在極端降雨空間分布的塑造上,半島西岸地區極端降雨的發生易受跨赤道流的影響;半島東岸地區的極端降雨主要分布在東北季風時期,而極端降雨的發生在南北分布上則受北近赤道槽的影響。此外,ENSO (El-Niño Southern Oscillation)事件對半島地區極端降雨的發生,離不開與季風環流的交互作用,而La-Niña現象對極端降雨的發生在於降雨強度的加劇。
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    馬來西亞柔佛麻坡降雨事件時間序列分析及預測模式
    (地理學系, 40483) 黃燕儀; Yuen Yi Ng
    本研究使用1951 年至2007 年APHRODITE( Asian Precipitation-Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of Water Resources) 0.25度X 0.25 度高解析度日降雨網格資料,並將之直到分為年、月和季三組降雨資料分析馬來西亞柔佛州地區的長期降雨趨勢和進行預測。研究結果顯示,麻坡地區的年降雨近年來有上升的趨勢,經傅立葉轉換(Fast Fourier Transform, FFT)結果顯示,此區的降雨週期訊號以4 年、2-3 特和每年的週期循環為主,此規律循環可推測為TBO( Tropospheric Biennial Oscillation) 和ENSO (EI-Nino Southern Oscillation) 事件的影響,近年來麻坡地區降雨對ENSO 事件的訊號越趨明顯。此外,冬季降雨在1998 年前後出現明顯的上升趨勢,推估t1l;近年冬季季風的增強,加速了熱帶地區的大氣擾動。根據此區的降雨變率分析,冬季在II 和12 月的氣象災害以水災為主,而春季在2 月則需留意高溫乾旱的天氣現象。本研究採用ARJMA (Autoregressive Integrated Moving Average) 時間序列模式進行降雨預測,預測結果顯示有忽略極端值的存在。
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    馬來西亞柔佛麻坡降雨事件時間序列分析及預測模式
    (地理學系, 2011-05-??) 黃燕儀; Yuen Yi Ng
    本研究使用1951 年至2007 年APHRODITE( Asian Precipitation-Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of Water Resources) 0.25度X 0.25 度高解析度日降雨網格資料,並將之直到分為年、月和季三組降雨資料分析馬來西亞柔佛州地區的長期降雨趨勢和進行預測。研究結果顯示,麻坡地區的年降雨近年來有上升的趨勢,經傅立葉轉換(Fast Fourier Transform, FFT)結果顯示,此區的降雨週期訊號以4 年、2-3 特和每年的週期循環為主,此規律循環可推測為TBO( Tropospheric Biennial Oscillation) 和ENSO (EI-Nino Southern Oscillation) 事件的影響,近年來麻坡地區降雨對ENSO 事件的訊號越趨明顯。此外,冬季降雨在1998 年前後出現明顯的上升趨勢,推估t1l;近年冬季季風的增強,加速了熱帶地區的大氣擾動。根據此區的降雨變率分析,冬季在II 和12 月的氣象災害以水災為主,而春季在2 月則需留意高溫乾旱的天氣現象。本研究採用ARJMA (Autoregressive Integrated Moving Average) 時間序列模式進行降雨預測,預測結果顯示有忽略極端值的存在。
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    馬來西亞柔佛麻坡降雨事件時間序列分析及預測模式
    (地理學系, 2011-05-??) 黃燕儀; Yuen Yi Ng
    本研究使用1951 年至2007 年APHRODITE( Asian Precipitation-Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of Water Resources) 0.25度X 0.25 度高解析度日降雨網格資料,並將之直到分為年、月和季三組降雨資料分析馬來西亞柔佛州地區的長期降雨趨勢和進行預測。研究結果顯示,麻坡地區的年降雨近年來有上升的趨勢,經傅立葉轉換(Fast Fourier Transform, FFT)結果顯示,此區的降雨週期訊號以4 年、2-3 特和每年的週期循環為主,此規律循環可推測為TBO( Tropospheric Biennial Oscillation) 和ENSO (EI-Nino Southern Oscillation) 事件的影響,近年來麻坡地區降雨對ENSO 事件的訊號越趨明顯。此外,冬季降雨在1998 年前後出現明顯的上升趨勢,推估t1l;近年冬季季風的增強,加速了熱帶地區的大氣擾動。根據此區的降雨變率分析,冬季在II 和12 月的氣象災害以水災為主,而春季在2 月則需留意高溫乾旱的天氣現象。本研究採用ARJMA (Autoregressive Integrated Moving Average) 時間序列模式進行降雨預測,預測結果顯示有忽略極端值的存在。

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