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航空氣象學【2022年版】

為了解決Cirrus的問題，作者蕭華,蒲金標 這樣論述：

　　航空氣象學屬於應用氣象學之範疇，其主要任務在於保障飛航安全，提高飛航效率。 　　在實務上著重於利用適當的天氣條件，避開惡劣的天氣，使飛機順利完成飛行任務。 　　本書編修者蒲金標 博士為航空氣象學權威，在民航局實際從事航空氣象工作三十六年，參與民用航空局航空氣象現代化系統計畫，先後架設松山和台灣桃園國際機場低空風切警告系統，並建置航空氣象服務網站。2008年在民航局飛航服務總台副總台長退休後，繼續從事研究以氣壓跳動與機場低空亂流之相關性，並於2017年8月在松山機場架設一套松山機場低空亂流警告系統，對台灣飛航有許多重要貢獻。 　　本書所有各種天氣報告及天氣預報之內容次

序及傳播程序等，均依照世界氣象組織（WMO）國際航空氣象服務（Meteorological Service for International Air Navigation. WMO Technical Regulations Vol.Ⅱ）以及國際民航組織（ICAO）國際民航公約第三號附約（ANNEX 3 to the convention on international civil aviation）之各項共同準則，符合目前航空氣象服務之國際規定。 　　本書計分三篇，各篇均自成系統，可獨立參考閱讀。第一篇論述飛航氣象基本要素，含物理學之理論研究以及各要素之應用於航空方面；第二篇討論影響飛

航安全之天氣，詳細討論可能危害飛航之情況及應付迴避之方法。第三篇敘述航空氣象服務，略述航空氣象機構、業務及工作技術內容等。適用於「航空氣象學」課程，也可當作高考、民航、升職等考試、軍官轉任民航特考與學科項目入門用書。 本書特色 　　✓航空氣象學權威、前民航局飛航服務總台副總台長蕭華＆蒲金標專業撰寫，最新編修！ 　　✓完整收錄航空氣象學之基本理論及各項公式，課程／考試必備用書！ 　　✓全面介紹航空科學、天氣觀測、飛航安全、航空氣象服務，掌握上榜關鍵！ 　　✓全台各地航空氣象機構之工作技術內容詳實說明，理論與應用並重！ 　　✓附天氣報告電碼＆天氣預報電碼，編碼、填圖、天氣分析一次到位！  

Cirrus進入發燒排行的影片

使用OCT定量評估視網膜以及與APOE基因變異阿茲海默氏症關聯性:它們是否是阿茲海默症的良好共同生物標誌物

為了解決Cirrus的問題，作者李怡萱 這樣論述：

背景由阿茲海默病 (AD) 組成的癡呆症是一個日益嚴重的健康問題，同時在國際上引起了顯著的社會和經濟問題。在最近的一項研究中，載脂蛋白 E (APOE) 基因的多態性是遲發性AD的重要遺傳威脅因素。其中，APOE ε4 等位基因為增加危險，而 APOE ε2 等位基因與常見的 APOE ε3 等位基因成比例地降低風險。由於癡呆症的複雜診斷，需要更簡單的檢查，可以作為預測疾病進展發生的輔助生物標誌物。考慮到大腦和眼睛在結構上的同源，利用光譜域光學相干斷層掃描 (SD-OCT) 作為疾病共同生物標誌物是一項前瞻性目標。在這項研究中，我們將使用光譜域光學相干斷層掃描 (SD-OCT) 掃描分析與視

網膜厚度相關的載脂蛋白 E (APOE) 遺傳變異。這項研究可能使我們能夠確定結合這兩個因素預測阿茲海默病 (AD) 發展或進展的可能性。結果將有助於早期發現預防AD。目標該研究的目的是通過使用光譜域光學相干斷層掃描 (SD-OCT) 掃描來分析載脂蛋白 E (APOE) 遺傳變異與黃斑視網膜厚度的關聯。方法在這項橫斷面研究中，我們使用 SD OCT (Heidelberg Engineering, Heidelberg, Germany) 來檢查黃斑區的不同視網膜厚度層。我們僅將 CDR1 分級的患者納入本研究。在這一原則下，我們的研究招募了具有至少一個 APOE 變異基因的 AD 患者。參

與者進行了廣泛的眼科評估，包括眼壓測量、裂隙燈生物顯微鏡檢查、眼底檢查以及 SD-OCT。然後我們做出不同視網膜層的黃斑厚度圖，包括黃斑神經纖維層（NFL）、神經節細胞層（GCL）、內叢狀層（IPL）、內核層（INL）；外叢狀層 (OPL)、外核層 (ONL)、內視網膜層 (INL)、外視網膜層 (ORL) 和所有視網膜厚度。我們分析了上述視網膜層的厚度與擁有APOE等位基因的關係。根據APOE等位基因狀態將患者分為2組：無ε4等位基因組和具有1個或2個ε4等位基因組。使用廣義線性混合模型 (GLMM) 模型分析視網膜厚度與 APOE 等位基因狀態之間的關聯。結果我們的研究包括 16 名受試者

的 25 隻眼睛。在這些 CDR1 患者中，APOE ɛ4 攜帶者的整個視網膜（中央和下層）以及在 OCT 掃描中檢測到的特定象限中的某些單獨層的厚度普遍增加，NFL（內上象限，β = 3.53； P = .0331), GCL (外下象限, β = 5.57; P = .008), IPL (外下象限, β = 3.37; P = .0182), OPL (外下象限, β = 3.83; P = .0015 和顳外象限，β = 4.43；P = .0141）和 ORL（中央象限，β = 5.4；P = .00249；鼻內象限，β = 4.1；P = .0032；顳內象限，β = 3.87；P

= .0126 和內下象限，β = 4.9；P = .0001）顯示出統計學意義。然而，在兩個研究組之間，在性別和年齡方面沒有發現統計學上的顯著差異。結論在擁有 APOE ɛ4 攜帶者的受試者中，黃斑區域在許多不同的視網膜層中顯示出統計學上顯著的厚度增加。結合 APOE 基因變異，OCT 可能是一種有前瞻的、經濟的、非侵入性的檢測方法，可用作阿茲海默病的共同生物標誌物。

打破選股迷思的獲利心法： 破解13大投資神話，散戶選股策略寶典

為了解決Cirrus的問題，作者亞斯華斯．達摩德仁 這樣論述：

成長股投資、價值投資、動能交易…… 多空交戰、景氣迷霧，你的投資策略真的有效嗎？ 本書從本益比、殖利率、股價淨值比、市值等， 仔細檢視不同的選股指標， 實證檢驗各種投資組合的績效表現， 幫助你避開投資陷阱、找到好標的穩穩賺！ 　　★「不論是你想讓自己有點基本防備……或是你真心想要深入研究選股方法，這本《打破選股迷思的獲利心法》都會有很大的幫助。」知名財經作家綠角──專文推薦 　　★成長股、價值投資、動能交易者必備的選股寶典，解析不同選股策略的操作特性 　　★徹底檢視13大投資神話，為你解惑交易心態與技巧，看清市場陷阱 　　★傳授高含金量的獲利10大心法，為投資人邁向市場王者的必備通則

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屬於自己的投資哲學前，了解每一種投資策略的邏輯與估值的理論根據相當重要。而本書將投資人常忽略的盲點逐一攻破，在面對不同屬性的標的時選擇適用的工具，才能發揮最大優勢之處與避開潛在風險。」──Jenny，「JC財經觀點」版主 　　「投資市場既深且廣，投資門派百家爭鳴，透過此書所援引之數據佐證，有助於讀者獲得更客觀且具公信力的比較基準，值得每一位投資新手與老手們參考！」──安納金，暢銷財經作家、CFA特許金融分析師 　　「我從來不認為投資存在捷徑，或者說一個特別的數字、指標，就能帶領你通往財富自由的康莊大道。例如高股息的公司一定好？可以無腦存？低本益比的企業一定潛藏著上漲的機會？過度簡化投資的思

考流程，等同是將危機深埋地底，日後終會遇到爆發之時。所以時時刻刻檢討與面對自己的投資方式，對事實加以懷疑，是每位參與市場者必備的投資觀念。」──陳啟祥，「修正式價值投資」版主 　　「有些聽起來有道理、符合直覺的選股方法，最終績效往往一塌糊塗。而有些簡單卻違反直覺的投資方法，卻擁有超額報酬。本書嚴謹地去拆解這些最常見的選股方法，並進行長期統計數據驗證，能幫助你對投資市場有更加準確的認識。」──許繼元Mr.Market市場先生，財經作家 　　「不論是你想讓自己有點基本防備，不要太容易相信表面很有道理、其實未必有效的選股方法，或是你真心想要深入研究選股方法，這本《打破選股迷思的獲利心法》都會有很

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dhuman），Cirrus Research首席執行長兼研究總監 　　「這是本精采、富有創造力、知識淵博，且崇高的好書。它應當陳列在每一個投資書庫中，也應當擺放在每一個從業者的書桌上。作者就像一位良醫，診斷出投資惡疾，再開出治療處方。」──維特．倪德厚夫（Victor Niederhoffer），華爾街避險基金奇才  

以動力凝結程序整合全球氣候模式之巨觀與微觀雲物理方案

為了解決Cirrus的問題，作者皮家容 這樣論述：

氣候模式中有關層狀雲之處理分成巨觀與微物理兩個模組。巨觀物理過程主要處理雲量與水氣凝結成雲水的過程；微物理過程包含水氣、水、雨、冰、雪之間不同相態和粒子之轉換。受限於電腦計算資源的影響，氣候模式在處理網格點中的水氣含量時，一個積分時間步長約二十到四十分鐘，因此假設雲內的飽和度一直維持在剛好飽合的狀態，此方式被稱為飽和度調整。然而，該假設簡化許多和雲內過飽和度相關的過程，只能透過經驗式推估在不同的條件之下雲內的水氣含量。本研究提供由基本的物理理論所推導出動力凝結過程的方法（簡稱KCM），連結雲的巨觀與微觀物理模組。KCM可預報雲內的對水、對冰過飽和度或次飽和度，取代巨觀雲物理的飽和度調整假設，

並透過質量成長方程式取代原本微觀雲物理中凝結水分配的診斷式，以合理計算冰、水共存時水氣相爭的白吉龍過程。KCM的計算上需要使用更精確的雲滴與冰晶的數量及粒徑，因此需要可以提供詳盡雲滴與冰晶粒子資訊的對流和雲微物理模組。而其所提供的雲內的飽和度，亦可提供用於診斷或預報雲滴的活化，或其他和雲內飽和度相關的過程，減少模式中受限於飽和度調整所產生的誤差。KCM將原本分別由不同參數化法所計算的物理過程整合至同一個簡單且具物理基礎的方法之中，做為巨觀物理模組和微物理模組的橋樑。KCM被放入CESM地球系統模式中進行單點氣柱模擬以及全球模擬的測試。單點氣柱模擬結果顯示動力凝結方法對於雲內冰、水混合狀態有明顯

的改善。以TWP–ICE個案為例，KCM雲內相對於水的過飽和度約為0.1%，相對於冰的過飽合度約為15%，且在適合的環境條件之下，在接近–40℃的高度有尚未結冰的過冷水。受到模式中水物和能量守恆的影響，氣柱模擬的結果增加對流降水的比例。全球模式測試顯示，與觀測值相比，原始模式（簡稱CTRL）與KCM皆高估熱帶輻合帶和低估中緯度地區的雲量，總平均結果CTRL低估而KCM高估總雲量。KCM增加赤道與熱帶地區的高雲雲量，減少多數對流旺盛區域混合雲的雲量，增加熱帶海洋地區的低雲，總雲量高於觀測值；在模式未調校之前，雲量的估計較CTRL偏離觀測值。動力凝結過程因為改變了雲內的物理過程進而改變動力結構，透

過部分減少對流降水或是增加層狀降水量，使得南、北緯30度以內的對流降水占總降水的比例，從原始模式的81.85%降低至75.49%，更接近平均觀測值54.20%；相反的，在南北半球溫帶地區，對流降水比例增加。但由於動力回饋過程而低估了好發於海洋東側、陸地西岸的低層海洋性層積雲。初步測試結果顯示，針對KCM運用於全球模式的結果造成雲量高估以及液態水和冰光程量的不足，特別針對雲量參數法與降水效率係數進行調校。雲量參數法的部分，增加高層與減少低層的機率密度函數寬度，可有效的減少熱帶區域高雲過多的問題並增加低層雲量，讓模式結果較接近觀測值。針對降水效率，調降為0.1倍的對流及提高10倍的層狀雲水轉換成雨

水的自動轉換係數的狀況之下，較多的液態水和冰存留在空中，大幅增加原本被低估的液態水和冰光程量。全球平均對流降水比例皆減少，其中熱帶地區原始模式與新發法的對流降水比例降至79.80%與72.79%。由於觀測與模擬結果的對流降水量相當，而模擬所得到的層狀降水量偏低，因此剩下的差異應從其他雲微物理過程著手改善。整體平均而言，全球平均觀測雲量為64.92%，原始模式與調校後的KCM平均雲量為66.83%和63.18%，經調校後的KCM模擬其對流降水比例和液態水和冰光程量更接近於觀測值。KCM在計算中受到粒子數量與半徑影響的特性，需要配合能提供此資訊的對流參數化法才能相得益彰，而KCM所提供雲內飽和度的

資訊也可以利用在其他物理過程參數化的改良上。KCM為整合模式中的雲物理過程的目標踏出第一步。