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地下水水位資料來自於水利署觀測井網，資料年份長達20年以上，包含廢井、現存井及移井數量多達八百口以上，因每口井都有各自水井基本資料(如井頂高程、地質剖面、井深等)，地下水位資料也受到地質條件、人為活動與自然環境變動影響，資料量龐大，且早期水位資料皆為定期派人到現場收回水位計資料後才彙整，往往從發現資料異常到檢修故障儀器完成，都已經經過數月，再加上複雜的水位變動趨勢，水利署為檢核每口水井的資料正常，著實花費大量心力。

• 水位值補遺流程

而地下水相關研究計畫常常利用資料分析方法，以客觀的角度自實際的觀測資料中找出有意義的資訊，以瞭解研究對象；若長期的資料中含有因機器產生的異常值，不屬於真正的水位變化，則資料分析結果將會提供錯誤的訊息，進而影響後續的分析與模式建置，先行將這些異常水位值移除在資料分析中是非常重要的。

• 水位異常值偵測流程

水利規劃試驗所以濁水溪沖積扇為例，提出一套水位資料自動清理的方法，對於所蒐集之地下水水位資料進行水位異常值偵測與補遺，流程與資料處理結果如下：

• 線西(2)的水位異常偵測結果

第一張圖紅色為異常醒目標示，第二張圖為拿掉標示後，第三張圖為刪除異常值結果

• 崙子(1)補遺結果圖，紅色為補遺資料

補遺的部分利用了fbprophet時間序列分解法可使用在有缺漏值的地下水水位進行拆解，可拆解得到整體水位趨勢以及殘差項，再對參差項進行標準化，採用的貝氏最大熵法(D’Or,Bogaert et al.,2001)這種時空間地理統計方法，可以同時考慮空間與時間的相關性，此方法已被證實比傳統空間統計方法（如各種克利金）更具有推估準確性。