即時雨量的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

只剩下海可以相信

為了解決即時雨量的問題，作者陳少 這樣論述：

本書特色   　　逃離原本的生活，獨自逃到沒人知道的南太平洋島國——距離臺灣8540公里的薩摩亞，以及6962公里的萬那杜。 　　躍入潟湖海洋，爬上滾燙活火山；黑色石龍子、火山灰、熱帶氣旋一路尾隨…… 　　在語言不通，懷著戒心與不安，踏上未知的這座島、那座島，只剩下詩，只剩下海可以相信。   推薦書評   　　寫出了人與海洋之間相互依存的綿密關係，也寫出了與台灣脣齒相依的南太平洋島國風情，一開台灣現代海洋詩新境界。——向陽   　　他的文字同時也富有海洋的包容性，因此異國的信仰、習俗，能在他筆下轉化成詩意的語言，生命中的沉重都能在他的書寫中輕易地漂浮、遠行。——

夏夏   　　我以為這是一部碧海藍天的公路電影 　　我看到偉大的平凡在詩裏的遠方上映——徐珮芬   　　陳少的遠行有誠懇的眼睛與手，有不獵奇的好奇，不偽裝的虛弱與健壯。 他的移動不是地理，不是階級，而是一顆心的樸素起降：飛翔一如神話，貼地一如拖把。——馬翊航   　　這些詩不時帶有一種擬童詩的口吻，縮到了最小，探出的眼光是欣豔且危疑，卻彷彿能把世界的真義平實說出。——郭哲佑

即時雨量進入發燒排行的影片

應用SOM於雷達回波之機率淹水預警

為了解決即時雨量的問題，作者陳羅以 這樣論述：

近年隨著氣候變遷的影響，極端天氣事件發生的頻率和強度增加，並常在臺灣雨量最豐沛的汛期時，因梅雨、颱風以及對流雨興盛，致使發生積淹水機率逐年增加。目前水利署因應淹水災害而研訂的警戒參考標準，給定不同區域（鄉鎮或鄰里）在以單位小時之降雨量，訂定各區域之降雨淹水警戒值，並配合即時雨量觀測（如QPESUMS）以及全臺灣各地實際降雨狀況研判因應。然而因現今警戒系統流程相對耗時，能提前發佈預測與相對災害風險之警戒仍有改善之空間。為發展更完善於警戒標準區域之積淹水災害預警方法，本研究收集在2014至2018年間，臺北市淹水總次數紀錄最高之區域－松山區中華里之即時雷達回波觀測圖及歷年時雨量資料，爾後採用類神

經網路中自組織特徵映射（self-organizing feature maps, SOM）的分群演算法，依序訓練長安國小站及民生國中站之災區相近測站，建立研究區域之三維空間雷達回波數據和雨量實況觀測的關係，並利用聚類演算降訓練資料維度來進行群聚分析，對應出拓樸圖中致災風險與降雨範圍之關係，並採用K-means分群 (Clustering)有效地辨識在多變量數據中之致災特徵。研究結果顯示，經由自組織特徵映射分群後，將淹水災害事件進行挑選，結果顯示雷達回波分類與發生災害和極端降雨事件的機率相關性極高；除此之外，SOM各個神經元亦能呈現出機率降雨範圍。接續K-means-SOM分類雷達空間的降雨致

災特徵結果也表現顯著，藉由Nest-SOM最後訓練可調降降雨警戒閥值至40毫米並產生未來1至3小時之機率淹水警戒。此研究期待能加強鄰里區域之小尺度淹水預警準確度，並提供當地居民相關洪災風險機率分析，來提升及健全面對未來極端降雨之調適能力。