陳怡良氣象的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

另外網站北一女中地球科學討論區內容也說明:就算颱風警報解除,仍不可掉以輕心,中央氣象局預報中心課長陳怡良說,莫拉克颱風 ... 氣象局表示,高屏地區前兩天的降雨量,已經超過一年總雨量,一年的雨在兩天內下 ...

國立成功大學 資源工程學系 余騰鐸所指導 李秉宸的 重大地質災害山崩崩塌比時空變異趨勢分析 (2021),提出陳怡良氣象關鍵因素是什麼,來自於九二一地震、莫拉克颱風、崩塌比、背景值。

而第二篇論文國立高雄科技大學 電子工程系 蘇德仁所指導 段和逸的 基於卷積神經網路和模糊演算法用於颱風降雨預測及評估 (2021),提出因為有 卷積神經網路、模糊演算法、颱風參數、衛星雲圖、降雨等級的重點而找出了 陳怡良氣象的解答。

最後網站颱風假又白放氣象局:僅提供風雨預測分析則補充:(圖:中央社) 各縣市今天(30日)停班停課,上午10時後陽光露臉,「颱風假該不該放」又引發爭議。中央氣象局預報中心副主任陳怡良指出,颱風期間會提供 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了陳怡良氣象,大家也想知道這些:

陳怡良氣象進入發燒排行的影片

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重大地質災害山崩崩塌比時空變異趨勢分析

為了解決陳怡良氣象的問題,作者李秉宸 這樣論述:

本研究選定1999年之九二一地震及2009年莫拉克風災為重大地震及降雨事件,以台灣本島為例。利用全台五千分之一圖幅,將台灣本島分為5485個相同大小的區域。根據中央氣象局的九二一地震資料及莫拉克風災報告,將圖幅依九二一地震及莫拉克風災影響的大小各分為五類,並結合地調所及林務局從1989年至2017年的崩塌目錄,計算每一類圖幅的歷年崩塌比,探討崩塌比回歸至背景值的時間,及每一類平均崩塌比在重大地質災害前後的變異性。最後由阿里山鄉地區的崩塌比時序曲線,綜合分析地震及降雨事件兩者交互影響之下的結果。經本研究分析結果顯示九二一地震最大地表加速度(以下用PGA表示),在PGA 400gal至600ga

l的區域在事件發生年度具有最高的崩塌比,且由九二一地震PGA分類圖幅大致在2003回歸至崩塌背景值,恢復期約為4年。莫拉克風災累積雨量在1800mm至2400mm的區域在事件發生年度具有最高的崩塌比,且受莫拉克風災影響約在2012、2013年回歸至崩塌背景值,恢復期約為3~4年。將崩塌潛在因子之坡度與地質納入考量後發現,在崩塌潛勢低的區域(坡度小於20度、沖積層)以地震PGA600gal為一個門檻,超過600gal時崩塌比會開始明顯上升,而降雨事件的大小在此區域並不會造成崩塌比太大的變異。在崩塌潛勢高的區域(坡度30~40度、三峽群及其相當地層)則以地震PGA 400gal為門檻,超過400g

al崩塌比開始上升。降雨事件則是當累積雨量達600mm以上崩塌比便會明顯上升,且在1800mm至2400mm時崩塌比達高峰0.2,需特別注意。在阿里山鄉地區因為受九二一地震、莫拉克風災以及其餘大小地震降雨事件不斷交互影響,在崩塌比時曲線上較難回歸至背景值,但可看出降雨事件對崩塌比的影響較大,且整體此地區受莫拉克風災影響較九二一地震更為顯著。

基於卷積神經網路和模糊演算法用於颱風降雨預測及評估

為了解決陳怡良氣象的問題,作者段和逸 這樣論述:

台灣每年都會遭遇颱風的侵襲,根據中央氣象局之統計,年平均有三點六個颱風侵襲台灣,影響颱風所帶來的降雨量,除了強度之外,路徑、平均風速、及中心氣壓都有著密切關係,瞬間的強降雨帶來的災害更是不計其數。目前所採用的降雨預警系統是根據當下累積雨量制訂,無法提前做出防範與預警,因此透過深度學習的方法進行降雨預測及評估,提前的預警可以使民眾有充足時間準備。 本論文使用卷積神經網路(Convolutional Neural Network,CNN)以每二十四小時為單位,對中央氣象局歷史颱風雨量資訊及美國國家海洋暨大氣總署(National Oceanic and Atmospheric Admini

stration,NOAA)颱風衛星雲圖進行特徵擷取及訓練來建立評估模型,以此模型結合衛星雲圖評估目前颱風的強度分級,另將氣象衛星雲圖分別依照強弱程度區分為熱帶性低氣壓、輕度颱風、中度颱風、強烈颱風四類標籤做訓練,並且隨機挑選出其中的衛星雲圖做為測試數據,根據實驗結果得知颱風強度分級的模型準確率為81.96%,再配合平均風速、中心氣壓等颱風參數,透過模糊演算法預測颱風降雨等級,使災害發生前能夠即時公佈訊息,將可降低財產與生命的損失。