區域地下水系統具有許多複雜的特性至今仍無法完全掌握，是屬於部分明瞭而部分未知的灰色系統。本研究以地下水系統資訊不完整的灰色特性，視降雨發生至導致地下水位變化間為一灰過程，應用相關灰色理論之觀念與方法進行地下水位變化之模式預測研究，嘗試結合降雨量與地下水位觀測資料所建立之灰色GM（2,2）地下水位變化預測模式，改良僅以輸入地下水位觀測資料所建立之灰色GM（1,1）地下水位預測模型模擬之預測精度。

　　本研究針對GM（2,2）地下水位預測模式所需輸入之雨量與地下水位觀測資料，分別以GM（1,1）預測模式預測降雨之狀況，計算最佳之預測滾動長度，並配合以灰關聯分析方式計算所得之降雨對地下水位變化影響灰關聯序，控制模式輸入之雨量延遲時間，達到藉由輸入已觀測之降雨資料，提供模式提前計算地下水位變化量之依據。

　　灰關聯分析結果以位於屏東平原扇頂區之瑪家、萬隆等觀測站各含水層對於相同之降雨量較具有一致之灰關聯序順序，而扇尾區新庄、林園等站之地下水含水層具有較明顯之灰關聯序次序不同，顯示扇頂區之阻水層現象不明顯，即各層含水層對於相同之降雨具有較相似之反應。

　　根據所建構之改良模式應用於1997 年至1999 年間屏東地區，瑪家、萬隆、新庄與新園等四個地下水位觀測站各含水層之地下水位變化預測模擬與檢驗指標評鑑，所得結果均顯示GM（2,2）地下水位預測模式對於地下水位之變化趨勢與變化量皆有良好之模擬成效與再現性。因此，灰色GM（2,2）地下水位預測模式應用於屏東平原之地下水位預測工作應具有相當之實用性與可發展性。

　　The regional groundwater system still possessed of characteristic unknown, it is a complicated, partially understandably Grey System.This study is proposed to application of the groundwater system’s gray property. Take the groundwater level vary with rainfall to be a gray process. Using the concept and methodology of Grey System Theory to develop an integrated model for forecasting the variation of groundwater level due to the occurrence of daily precipitation. By the Grey rolling estimation technique for rainfall forecasting model, the groundwater level variation forecasting model is renovated to improve the forecasting model precision.

　　Be directed against the Grey model’s parametric, the rainfall and groundwater level data, separately using Grey rainfall forecasting model simulated rainfall situation and Grey relation analysis performed to evaluate the controlling factors for rainfall data on the groundwater level variation processes. Input the rain procrastinate time for the purpose of supporting the model to advance the time of groundwater level variation.

　　In accordance with the forecasting model apply in Pingtong Region form 1997 to 1999. Forecast and simulate the variation of each deep hydrous zone’s groundwater level of Majia, Wanlong, Xinzhuang and Xinyuan groundwater level observation station. All the forecasted result show that the forecasted model can do simulated well for the observed data. So, the forecasted model we made can put in use inPingtong Region groundwater level forecasting work.

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