天氣雷達的問題，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

天氣其實不難懂(增訂版)

為了解決天氣雷達的問題，作者方志剛 這樣論述：

　　．為甚麼晚間新界比市區冷？ 　　．為甚麼有時機場在八號風球下運作如常，在三號風球下卻出現航班延誤？ 　　．如何利用天文台的雷達圖，預測大雨將至？ 　　．全球暖化下，香港還有沒有冬季？ 　　．颱風的名字是如何決定的？   　　以前漁民懂得觀看雲的變化預測天氣，隨著遙感科技進步，網上資訊公開，我們可以利用天文台提供的雷達圖動畫，自行評估甚麼時候下雨，甚至預測雨勢、會否出現雷暴或冰雹，及早更改戶外行程或做好準備。   　　近年厄爾尼諾及全球暖化引起廣泛關注。厄爾尼諾是赤道太平洋海水溫度出現異常，繼而影響全球天氣的周期性現象。海洋和大氣息息相關，海水變暖引致對流活動增加，雲量及雨量上升，大氣環

流亦產生改變。在全球暖化的背景下，極端天氣出現頻率有上升趨勢。   　　人類生活在大自然中，需要作出適應和配合，而不是埋怨惡劣天氣帶來麻煩。只要大家掌握了基本天氣常識，在天文台發出警告前，也可以睇天做人﹗   　　●香港地下天文台成立25年，為香港第一個天氣網站，現時facebook專頁粉絲逾18萬。 　　●本書入選教育局推出的「2020暑期閱讀計劃」中學書目名單。 　　●增訂版除了更新了近3年的天氣資訊，更新增四篇文章，例如針對新冠肺炎疫情而新寫的〈疫情對天氣預報準確性的影響〉等。

天氣雷達進入發燒排行的影片

基於深度學習之天氣雷達回波強度預測與評估：以台灣地區做實證

為了解決天氣雷達的問題，作者簡郁庭 這樣論述：

目前中央氣象局使用雷達回波外延法推估降水預報，但是大氣系統為複雜非線性，而外延法預報法採用簡單外推計算雷達回波強度，導致預報能力會隨時間拉長而快速下降。深度學習中的時空序列模型能同時捕捉氣象資料的時空關係，逐漸被應用在雷達回波預測。然而，雷達回波變化複雜且高強度回波資料不足，容易導致高強度回波預測不準確，且有低報的問題。文獻中，有學者提出將預測遞歸神經網路時空序列模型結合雙重注意力機制之模型，在雷達回波預測上有不錯的效果。因此，本研究會修正上述模型之超參數，並以加權損失函數取代此模型的損失函數來解決資料不平衡問題，建立一個適合台灣周遭範圍的雷達回波預測模型。在加權損失函數中，本研究根據台灣天

氣變化及本研究提出模型，找出雷達回波強度分類和對應的權重值。最後，建立之雷達回波預測模型會對全臺未來一小時雷達回波強度進行預測，再和氣象局現行預報作業結果進行比較。本研究將針對資料量與加權損失函數權重的相對關係進行實驗，建立最佳預測模型，並在四個不同天氣變化型態的個案中進行測試，藉由和觀測結果、外延預報法預報結果的比較，驗證模型是否具有泛化能力。實驗結果顯示，個案一為局部降雨，本研究提出模型相較於雷達回波外延預報法，在門檻值40和45時，CSI改善程度分別為11.85% 和1.2%。個案二為旋轉回波，提出模型相較於外延預報法，在門檻值為40和45時，CSI改善程度分別為26.06%和44.91

%。個案三為梅雨個案，提出模型相較於外延預報法，在門檻值為40和45時，CSI改善程度分別為1.32% 和13.1%。個案四為劇烈天氣個案，提出模型相較於外延預報法，在門檻值為40和45時，CSI改善程度分別為27.65% 和33.41%。綜上所述，本研究提出之預測模型在門檻值為40到45，CSI改善程度較大，能有效提升高強度回波預測能力；另外，多數情況優於外延預報法，說明預測模型具有預報能力。

CINRAD/SA-D雙偏振天氣雷達運行維護技術

為了解決天氣雷達的問題，作者雷衛延（主編） 這樣論述：

整合認知雷達特徵波形及權重分配技術針對可分離目標之辨識機率研究

為了解決天氣雷達的問題，作者黃治煊 這樣論述：

傳統雷達場景中對於目標均設為單一點目標(Point Target)，發射之波形使用單一脈衝(Impulse)做為傳送波形，在強度上僅能夠選擇使用高或低能量，並沒有依目標特性而可調整波形變化之能力，而本研究基於分析目標特性之基礎上，可設計出最佳之發射波形以得到最大雷達回波能量，此種可依目標特性不同而變化的最佳波形稱之為特徵波形 (Eigenwaveform)，其回波的強度高過一般雷達的脈衝波形或方波波形。另外，目標之假設也修正為延展型目標(Extended Target) ，展型目標代表目標不再是單一點的假設而是實體長度的反映，目標受雷達波照射後，與發射波形摺積運算且實際產生具有特徵的雷達回波

波形，返回後的回波有更長的長度來辨識兩者的差異。本研究設定在可分離目標之辨識場景中，如何設計出使用特徵波形及權重分配演算法，藉由認知型雷達(Cognitive Radar)原理，調整出最適合環境及目標的發射波形以提升辨識能力，並模擬各種在雷達偵測場景中實際可能發生的情境因素，如釋放誘餌、部件分離或掉落、更新次數限制、演算法設定等，並分析隨之帶來的特徵改變暨偵測率的變化，最終探討如何藉由設定之門檻值或條件以達到增加目標辨識率之目的。研究中並討論如何改善匹配濾波器概率加權特徵波形(Match-Filtered Probability Weighted Eigenwaveform, MF-PWE)方

法中的權重更新的方式，使其不因目標特徵值差異過大而影響目標偵測的機率以達到更佳的公平性，並探討在快速場景中有限制更新次數下，如何提升並利用演算法模擬目標偵測率。