中央氣象局歷年颱風路徑圖的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

應用空載光達於棲蘭山地區林木風倒監測

為了解決中央氣象局歷年颱風路徑圖的問題，作者陳廷安 這樣論述：

隨著氣候變遷加劇，颱風作為台灣主要的生態系擾動之一，對森林會造成多方面的損害與影響，評估風災對森林的動態變化十分重要。而傳統調查方法難以即時且廣泛的呈現颱風對森林結構上之變動，藉由空載光達高精度、可大範圍蒐集資料、較不受天氣影響之特性，可應用於林業資源調查，幫助取得地景尺度的生態訊息與更精細資料，作為管理決策上之參考。本研究以棲蘭山地區2014 與2017 年光達點雲資料分析，萃取倒木特徵值，試圖瞭解光達應用於倒木監測之可行性，結果顯示棲蘭山地區倒木株數約6154 株，倒木各坡向數量與盛行風向呈現正相關，倒木平均樹高於人工林為 26.2m(sd=7.7)與天然林 28.9m(sd=9.3)；

倒木平均冠幅人工林為89.4m (sd=78.6)與天然林83.1m (sd=67.8)。就研究區域整體而言，倒木數量6154株，僅佔整體林木總數約1.3%，倒木在整個空間內所占的面積比例小，分布主要為零星分布。透過歷年的颱風事件進行分析，本次研究區的倒木事件，主要由莫蘭蒂、馬勒卡、梅姬颱風所造成，倒木分布密度較高區位颱風侵擾期間受風次數也較高。以衛星影像判釋崩塌地地圖輔助界定倒木風倒時間，總計界定 316 株林木，約佔倒木總數 5%；辨識面積 3.2 公頃，約佔倒木面積24%，顯示可透過衛星影像輔助判釋事件時間。進一步運用隨機森林演算法配置倒木風險預測模型，將地形、生物與氣象因子做為解釋變數

，結果顯示以生物與地形因子為影響林木風倒重要因子。隨機森林模型以生物+地形因子驗證資料精度最高，整體精度92.89%，倒木使用者精度 99.59%，而倒木生產者精度僅有 43.88%，顯示模型預測時仍有必須考量之其他因子。倒木形成原因可能還與周圍鄰近木高度、所處地勢(河谷、山稜)、樹種、土壤特性等相關，後續研究可將其作為相關變數探討模型預測能力。本研究的結果顯示，空載光達資料，可以提供監測大尺度空間範圍的倒木空間分布與倒木的各種特徵性狀，作為森林結構調查的工具具有良好的潛力。

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

為了解決中央氣象局歷年颱風路徑圖的問題，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。