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以 Open Data 進行風場模式模擬報告者：謝瑜軒

指導教授：莊秉潔 教授

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前言 - 程式流程圖

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大綱 研究源起及目的 資料來源 研究方法 結果與討論 參考文獻

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研究源起及目的

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研究源起 風場模擬是空氣品質模式第一步，因為空氣動力為污染散佈的主要因素。 參考嚴科智 (2004) 及許家綸 (2008)所使用的方法，即為權重內差的方式。 但考慮使用資料量，與原先的測站在數量上有一定的差別 ，參數必須做出修正。

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研究目的 利用已知測站的風速、風向

全台灣各地的風速、風向

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資料來源 行政院環境保護署 - 空氣品質監測網 取用 2010~2014 年的歷屆資料 實際上有 76 站，但三重、大同、淡水 、陽明沒有在測風速、風向。 共 72 站 * 24 小時 * 365 天 * 5 年

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研究方法

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研究方法 權重內差

利用距離、密度、高度等等的方式產生權重 再用已知的資料與權重相乘 將所得總合即為目標點之風速、風向

目標點

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前提假設1. 風的變化是連續性的2. 只考慮邊界以內的點3. 不考慮地形起伏4. 只適用於地表風

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內插法流程圖

初始化 權重計算 資料輸出12

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距離計算 使用 Haversine formula

= A haversine(θ) = (sin(θ/2))2 = (1-cos(θ))/2 d 為點 1 與點 2 間距離 r 為地球半徑，取 6371000 m 𝟇1, 𝟇2 : 點 1 的緯度 及點 2 的緯度 𝞴1 , 𝞴2 : 點 1 的經度 及點 2 的經度

d = 2r * asin()

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距離權重 (WD)

將距離權重定義為

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距離權重 (WD)

目標測站 1 測站2

3 2

1 1013

2

13

2

+ 12

2=

191336

= 413

12

2

13

2

+ 12

2=

141336

= 913

.23

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密集度的影響 考慮發生以下情形

測站 1測站 3

測站 2目標1 1

0 106.67

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密集度權重 (WC)

將密集度權重定義為

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密集度權重 (WC)

測站 1測站 3

測站 2目標1 1

0 1011

11+ 12+ 12

=12

12

11+ 12+ 12

=145

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高度權重 (WH)高空測站

地面測站

目標

h1

h2

D1

D2

D

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修正係數 () 現在有 3 個權重，要如何將其作組合而滿足現有的狀況，而非各自的極端值 ? 假設 CF1 及 CF2而 CF1 及 CF2 皆介於 0-1 之間，

CF1+CF2 <= 1

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選擇係數 (SF)

已經知道怎麼求權重，那我要計算目標點，需要用到所有的測站嗎 ? 決定建立一個停止點，以離目標點最近的測站為基準。

為最近測站的權重 為上一次的權重計算結果，

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算最近測站權重

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風速修正 因為風速會隨不同高度而有變化 使用 One-seventh-power-law

為欲求之風速，高度 為已知風速，高度 為 1/7

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結果與討論

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最佳化 為了求出 F 及 SF 並進行最佳化 利用挖除測站的方式將實際值與模擬值做相關係數的分析

一次取 20 個時間點，做三次取平均

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.90.3000.3500.400

0.4500.500

0.5500.6000.650

0.700風速相關係數

0.050.040.030.0250.010

CF

相關係數

可以看見 CF 在 0.5 至 0.6 有最高值。 可以發現 SF 於 0.04 的值基本上已經收斂，無法更精確。

風速相關係數SF

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風向相關係數

可以看見 CF對於風向影響不大。 與風速相同， SF 在 0.04 時也趨於收斂

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.90.3000.3500.4000.4500.5000.5500.6000.6500.700

風向相關係數

0.050.040.030.0250.010

CF

相關係數

SF

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結果與討論依各地顯示其個別相關係數：

風速相關係數在測站密集區域較大，花蓮、屏東、外島會較低 風向則沒有明顯的差別

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結果

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建議認為在測站稀疏區域加入更多測站模擬的準確度會提高，或者是只用於研究測站密集區。 並且要考慮更多因素，溫度、壓力等等

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資料來源及參考文獻 網格模擬氣象場於軌跡模擬之發展與應用

- 嚴科智 ; 莊秉潔 ; 中興大學 2004

風場軌跡模式參數決定對空品模式模擬最佳化之研究- 許家綸 ; Hsu, Chia-Lun; 莊秉潔 ; Ben-Jei Tsuang; 中興大學 2008

行政院環境保護署 - 空氣品質監測網-http://taqm.epa.gov.tw/taqm/tw/

行政院環境保護署 - 環境資源資料開放平台-http://opendata.epa.gov.tw/

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參考文獻 “The cosine-haversine formula”

- Robusto, C. C. American Mathematical Monthly (1957): 38-40. Wikipedia-Haversine formula

- https://en.wikipedia.org/wiki/Haversine_formula. “Atmospheric chemistry and physics: from air pollution

to climate change” - Seinfeld, John H., and Spyros N. Pandis. John Wiley & Sons, 2012.

Wikipedia-Wind profile power law-https://en.wikipedia.org/wiki/Wind_profile_power_law .

“Fluid Mechanics: Fundamentals & Applications 3rd (SI Unit)”- Çengel, Y. A., and J. M. Cimbala. (2013): 573-574 .

“Thirteen ways to look at the correlation coefficient” - J. L. Rodgers, and W. A. Nicewander. The American Statistician, 42(1):59–66, February 1988 .

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open source

投影片 https://www.slideshare.net/tom83615/ss-

53119639 程式碼

https://github.com/tom83615/wind-map_model

CC Attribution-NonCommercial-NoDerivs

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致謝感謝 莊秉潔 教授 指導

感謝 蔡喬璘 學姊 黃俊憲 學長

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感謝各位聆聽

也感謝乖乖