地面地下水聯合運用優選與模擬模式建立之研究

水資源如何有效利用為當前全球各國家及地區所關切之議題,台灣自1970年代以後經濟蓬勃發展,民生及工業用水需求量急速上升,乾旱缺水現象頻率增加,各標的用水間之水量分配紛爭問題隨之逐年加劇,而農業用水佔總用水量之七成,中部地區更接近九成,近年來,中部地區因工業開發致供水壓力顯著增加,其中,農業用水是否具備調用支援之能力,值得進一步分析探討,本文以優選與模擬模式理論探討地面地下水聯合運用,並以該優選之地面地下水歷線,輔以類神經網路預測未來地下水位之變化,有助於提升水資源利用效益及提供該區域未來發展規劃之參考。本研究之模式以台灣地區地面水資源及地下水蘊藏量最為豐富之濁水溪沖積扇為案例,經蒐集該區域以往47年長度之水文記錄,進行模式演算,獲得各種不同水文年情形下最佳之地面地下水聯合運用方案,過程中以有無「考量農田水利會轄區外抽水量」,及有無「考量未來中科工業用水量」所組合之4種模擬情境分析,結果顯示,無轄區外及無中科用水之灌溉用水年缺水率SR為1.48%最低,其年缺水指數SI為0.1446,旬缺水指數SI為0.6003,就農業而言可視為無缺水疑慮;而在加入轄區外及中科用水後之灌溉用水年缺水率SR為14.97%最高,其年缺水指數SI為3.3913,旬缺水指數SI為9.0768,顯示已造成缺水之影響;此外,模式中所規劃之工業用水相較於農業用水比例不大,惟在彰化地區地面或地下水資源供應不足之情形下,其缺水指數卻有明顯增加情形,旬缺水指數SI由3.8308增加至23.0245。此外,運用類神經網路預測濁水溪沖積扇之地下水位,在建立模式之過程中,比較倒傳遞類類神經網路(BPNN)、輻狀基底函數類神經網路(RBFNN)與回饋式類神經網路(RNN)運用在地下水水位預報之精準度,研究結果顯示,類神經網路可推估彰化及雲林地區七個地下水位站在未來一個月內之水位變化,以輻狀基底函數類神經網路表現最佳,倒傳遞類神經網路表現次之,整體而言,在預測30天內之地下水位,模式預測與實際觀測誤差在40公分之合理範圍內,對於該地區地面地下水資源聯合運用、地下水位監控及地下水利用管制等議題具有參考之價值。

作者:林尉濤