颱風雨量的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們查出實價登入價格、格局平面圖和買賣資訊

巷子口機率學

為了解決颱風雨量的問題，作者許玟斌  這樣論述：

　　作者認為一般人能夠擁有機率的概念，不但能夠增進處理隨機問題的能力，也幫助我們比較能夠坦然面對無可避免的人生無常，以及世事難料的情境。 　　人生旅程的種種際遇，導致一連串喜怒哀樂的事件，是純屬偶然的隨機過程？或是因果循環的必然演化？ 　　若能夠試著養成求知的習慣，定義問題邏輯的相關人事物，建立系統輸入與輸出的概念模式，進行模式模擬及演算，即可預見場景出現的機率，並運用智慧制定決策。 本書特色 　　*為甚麼說「不要將所有雞蛋放在同一個籃子」﹖ 　　*抽籤順序會影響結果嗎﹖ 　　*根本不相信風水的隋煬帝，卻假裝相信，其中有何玄機﹖ 　　*孔明借東風與孟母三遷，和機率有

關嗎﹖ 　　同樣的因緣未必有一樣的結果，哪些差異可透過機率來解釋﹖擁有基本的機率概念，可幫助我們理解與判斷日常生活中，和機率攸關的事件與報導，並判斷其正確性。  

颱風雨量進入發燒排行的影片

土石流潛勢溪流發生判定模式之研究－以清水溪為例

為了解決颱風雨量的問題，作者楊龍昆 這樣論述：

近年來台灣地區受氣候變遷影響，極端降雨事件發生機率增加，使得降雨集中且降雨強度增加，造成坡地災害頻繁。此外，921 大地震後清水溪流域發生大量崩塌，更加破壞該流域之地質環境。本研究將清水溪流域劃分為33 個土石流潛勢集水區作為研究對象，並以事件前後 SPOT 衛星影像於該集水區 NDVI 差值大於 0.25、坡度小於 30 度，且相連網格數達 10 格以上(長度超過 200 公尺)視為土石流災害。應用多變量統計進行相關性檢定，經篩選後選定 8 項影響因子，包含地文因子：集水區總面積、集水區平均坡度、溪床平均坡度、形狀係數；材料因子：地層種類、距斷層距離；誘發因子：最大日雨量、最大時雨量。再以

不安定指數法分析與羅吉斯迴歸分析以及類神經網路進行分析。不安定指數法分析與羅吉斯迴歸分析以及類神經網路判定結果顯示，整體分析結果準確率排序為類神經網路 93.3%、羅吉斯迴歸分析 80.6%、不安定指數法分析 70.9%。由 ROC 曲線之 AUC 中，類神經網路 AUC 為 0.933 屬於卓越的判別能力，羅吉斯迴歸分析 AUC 為 0.794屬於較佳的判別能力，不安定指數法分析 AUC 為 0.635 屬於尚可的判別能力，表示三種模型都可被予以採用。

凝固的波浪：科羅拉多高原

為了解決颱風雨量的問題，作者林心雅、李文堯 這樣論述：

繼 2004 年深獲好評的《Only in Alaska──跟我去阿拉斯加》，「自然生態旅遊攝影作家」林心雅 & 李文堯 2005 年最新力作！　　說到奇岩地形，全世界大概沒有比美國科羅拉多高原(Colorado Plateau)來得更精采動人了。高原面積約3400萬公頃，盤距於猶他、科羅拉多、新墨西哥與亞利桑納四州接壤處，海拔介於1500~3300公尺。大峽谷、錫安、布萊斯峽谷、峽谷地、石拱門等美國西南最著名的幾個國家公園，都座落在科羅拉多高原上。“Colorado”在西班牙語為“red-colored”(著上紅色)之意。岩石中的含鐵化合物讓她散發泛紅色彩，在夕陽輝映下更顯神祕詭

譎，呈現大自然巧奪天工、壯麗懾人的奇特景致。　　從1991至98年，作者探訪科羅拉多高原已不下30次，讓我們隨他們進入這活生生的自然地理教室，遊走在絕美的地形景觀間，讚歎大自然的鬼斧神工。作者簡介林心雅　　台北人。賓州州立大學環境社會學碩士。大學熱衷爬山攝影，戲稱自己畢業於台大登山社。1997年成立個人工作室，用文字與影像替大自然說話。在國內外多次發表與生態相關的報導及攝影作品。喜歡去人跡罕至的地方，認為世上最珍貴的事物，不但用錢買不到，也無法用錢來衡量，譬如：新鮮的空氣、乾淨的水、溫暖的冬陽與家人的愛。一直很喜歡一句話：“Live Your Dream”──人可以兩袖清風，但不能沒有夢想；有

了夢想，更要勇敢去追尋，因為人生只有一次。著有：《Only in Alaska──跟我去阿拉斯加》。李文堯　　台大地理系畢，賓州州立大學地理碩士。目前從事地理資訊系統的研發工作。工作餘暇在《大地地理》雜誌撰寫「地圖會說話」專欄。喜歡爬山、旅行，但不喜歡去人多的地方。如果不在旅行，通常就是在計畫下一次的旅行。從1994年至今，每年都會造訪阿拉斯加。熱愛自然生態攝影，攝影作品散見國內外的書籍雜誌。著有：《Only in Alaska──跟我去阿拉斯加》。

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

為了解決颱風雨量的問題，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。