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國立臺灣海洋大學 河海工程學系 黃文政所指導 李俊礱的 氣候變遷對濁水溪流域之供水衝擊與調適分析 (2019),提出大甲天氣預報10天關鍵因素是什麼,來自於氣候變遷、濁水溪、湖山水庫、水筒模式、灌溉需水、調適策略。

而第二篇論文國立成功大學 水利及海洋工程學系 游保杉所指導 蔡沛宏的 判別分析與SMOTE應用於建構乾旱預警模式之研究 (2019),提出因為有 乾旱預警模式、線性判別分析、核Fisher判別分析、SMOTE的重點而找出了 大甲天氣預報10天的解答。

最後網站天氣預報大甲則補充:天氣 : 短期和小雨. 西部. 風: 微風, 西部, 速度 11-18 公里每小时阵风: 22 公里每小时濕度: 71-78% 云量: 93% 壓力: 1003-1004 百帕海况: 小浪, 浪高 0,6 (米)

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了大甲天氣預報10天,大家也想知道這些:

氣候變遷對濁水溪流域之供水衝擊與調適分析

為了解決大甲天氣預報10天的問題,作者李俊礱 這樣論述:

濁水溪負責彰化農業、雲林農業、雲林離島工業區以及雲林民生用水需求,每年供應超過20億立方公尺水量,是中部重要供水系統之一,研究氣候變遷全球暖化對濁水溪供水系統之衝擊有其必要。本文將以水筒模式建立降雨逕流關係,田間水平衡模式輔以生育度數計算灌溉需水,分析完氣候變遷對集水區逕流以及農業灌溉需水──彰雲地區最大需水標的──之影響,再以模擬法量化氣候變遷對濁水溪供水之衝擊。至於關鍵的未來氣象資料,則是採政府間氣候變遷專門委員會第四次評估報告之SRES A1B情境之逐日降尺度雨量及氣溫,時間設定為2046–2065年。與之相對,現況時間則設定為2001–2010年。研究發現,氣候變遷直接影響雨量及氣溫

:濁水溪集水區於未來2046–2065之年降雨將較現況2001–2010減少7.4%,但年均溫變化並不顯著;另一方面,下游彰雲兩地之未來年降雨並無顯著變化,反倒是年均溫分別增加6.0%與7.4%。集水區降雨顯著減少將導致未來年逕流大幅下跌,彰雲地區氣溫顯著增加則使得未來灌溉需水時間分佈更為集中。以上情事,將強化濁水溪供水系統原有之結構性問題──灌溉需水過大並主導缺水情勢──造成未來農業、工業年缺水量分別上漲18.7%與26.9%,農業、工業最大連續缺水日數分別增加18日與71.8日。儘管未來民生用水在湖山水庫供應下並無缺水之虞,但湖山水庫本身利用率低落也是問題。為提升湖山水庫運用效率並減緩氣候

變遷對供水之衝擊,本文逐一探討湖山水庫支援其他標的用水、降低灌溉渠道輸水損失、變更稻作耕種時機、施行節水灌溉以及施行稻作強化體系之功效。並彙整以上措施,提出六項整合性調適策略:(a) 湖山水庫支援工業,灌溉渠道輸水損失降至30%,且一期稻作秧苗延後至1月15日與1月31日;(b) 湖山水庫支援工業,灌溉渠道輸水損失降至30%,且二期稻作秧苗提前至6月21日與7月1日;(c) 湖山水庫支援工業,且施行修正型節水灌溉;(d) 湖山水庫支援工業,且施行修正型稻作強化體系;(e) 湖山水庫支援工業,灌溉渠道輸水損失降至30%,且施行修正型節水灌溉;(f) 湖山水庫支援工業,灌溉輸水損失降至30%,且施

行修正型稻作強化體系。以上策略皆可使未來農業年缺水回復至現況水準,並提升湖山水庫運用效率。策略(a)、(b)藉由改變插秧時機,縮短稻作生長期,進而達到減少田間需水量與灌溉需水量之目標。策略(c)、(d)、(e)與(f)則是採用與慣行農法不同的田間操作,從根本上改變灌溉需水分佈,減少灌溉次數與輸水耗損,並使需水能與供水相互配合。最後,本文根據各整合策略是否接近慣行農法,及其複雜程度,概略評估六項整合策略之執行難易度:策略(a)與(b)應是最低,其次為策略(c)、策略(d),最高的則是策略(e)、策略(f)。決策者可依此挑選合適之調適策略。

判別分析與SMOTE應用於建構乾旱預警模式之研究

為了解決大甲天氣預報10天的問題,作者蔡沛宏 這樣論述:

本研究旨在結合判別分析(Discriminant Analysis)與合成少數類過採樣技術(Synthetic Minority Oversampling Technique, SMOTE),發展水庫乾旱預警模式,以預判未來第一與第三個月之水情狀態(正常或警戒),作為抗旱決策輔助之工具。研究對象分別位於臺灣北、中、南部之石門水庫、德基水庫與南化水庫。主要研究流程先採用不同時間尺度之標準化指標(標準化降雨指標、標準化流量指標與標準化水庫蓄水量指標)進行輸入變量組合,輸出變量則為水情狀態(正常與警戒)。進一步應用線性判別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)與

核Fisher判別分析(Kernel Fisher Discriminant Analysis, KFDA)建立輸入與輸出變量間之關係,並藉由訓練集與測試集在「所有月份平均整體判別準確率」與「枯水期月份平均警戒判別準確率」之表現,挑選出最佳輸入變量組合與判別分析方法,再經由引進SMOTE改善類別樣本數不平衡問題並檢驗能否進一步提升判別準確率,最後決定並建議各水庫之最佳乾旱預警模式。分析結果顯示:枯水期月份平均警戒判別準確率無論在訓練集或測試集中均有不錯表現。以測試集為例,預測未來第一個月水情狀態之判別準確率與最佳乾旱預警模式,在石門水庫為0.94(採用KFDA與SMOTE)、德基水庫為0.92

(採用LDA與SMOTE),與南化水庫為0.9(採用KFDA);預測未來第三個月水情狀態之判別準確率與最佳乾旱預警模式,在石門水庫為0.89(採用KFDA與SMOTE)、德基水庫為0.93(採用KFDA與SMOTE),與南化水庫為0.85(採用LDA)。