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國立臺灣海洋大學 海洋環境資訊系 魏志強所指導 吳奕儒的 深度學習法於酸雨預測分析與評估:以高雄地區為研究案例 （2020），提出小港雨量關鍵因素是什麼，來自於預測、酸雨、長短期記憶模型、深度神經網路模式。

而第二篇論文國立臺北大學 不動產與城鄉環境學系 洪鴻智所指導 史祐禎的 多重災害之風險評估-以舊高雄市為案例 （2019），提出因為有 多重災害、風險、脆弱度、人為災害、自然災害的重點而找出了 小港雨量的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了小港雨量，大家也想知道這些：

深度學習法於酸雨預測分析與評估:以高雄地區為研究案例

為了解決小港雨量的問題，作者吳奕儒 這樣論述：

本研究之研究區域為台灣西南部的高雄地區，至今高雄市二級產業仍以重工業為主，其包括國內最大鋼鐵、石化、煉製、造船等工業。根據環保署統計可發現汽機車數量也十分可觀根據環保署的汽機車統計資料可以發現在2008年至2018年全台的汽機車數量中高雄以平均297萬佔全台第二多的數量，則可估計其造成高雄當地的移動汙染量的影響不小。由以上眾多排放汙染導致高雄的雨水pH值有較多達到酸雨標準的次數。 本研究蒐集了行政院環境保護署空氣品質監測網2005年至2019年高雄每日空品區監測資料以及每日酸雨監測值，中央氣象局的降雨量數據資料作為模式之輸入資料，並建立兩種深度學習模式，分別為「深度神經網路模式(DNN)」

、「長短期記憶模型(LSTM) 」，比較兩者模式之間的預測分析結果，評估出最佳酸雨模型預測系統。 為了考慮到多種因素所擬定出五種策略、將時間性、空間性、降雨連續性、酸性降雨納入考量，研究結果顯示，不同條件下不同策略模式各有優劣，並沒有任一能表現全方面的優勢，綜觀所有預測結果，使用LSTM普遍優於DNN，考慮到測站的臨近站屬性對於鳳山、橋頭站之預測效果具有幫助，將降雨事件以連續性個別進行預測能夠提升預測準確度，最終建立了預測系統，針對各測站不同條件整合出最佳使用策略，並提供預測區間及pH分級預測準確率。

多重災害之風險評估-以舊高雄市為案例

為了解決小港雨量的問題，作者史祐禎 這樣論述：

過去的災害風險研究，多數研究著重在單一型態災害對於人、經濟、環境的影響，以評估災害風險，然單一型態災害無法完整掌握地區災害風險特質。因此本研究將整合地震、洪災與人為災害，以多重災害方式，探討整合性災害風險。本研究乃以舊高雄市為研究範圍，共包含11 行政區454 里，分別從文獻回顧與災害損失理論，篩選重要脆弱度準則；再應用臺灣地震損失評估系統（TELES）模擬地震潛勢，整合日累積雨量650 毫米之洪水潛勢，及工業管線空間分布，繪製災害潛勢圖。根據模擬後的災害結果，以「脆弱度」為主軸建立準則架構， 最後，應用多準則評估法整合自然災害、人為災害準則，並且考量民眾參與和地方特性，亦將針對各單元進行民

眾之風險評估抽樣調查，再透過ArcGIS 進行整合性風險評估，及判斷不同等級風險區與脆弱度準則的關係。在分析過程中，運用了交叉分析、序數迴歸分析、Lisa 分析，以不同的角度觀察多重災害可能產生的風險結果，並且針對高風險的地區，依據當地的災害特性提供相關的政策應變。預期分析結果，高風險地區主要集中於楠梓及小港區。因楠梓區與小港區為主要工業原料輸出與輸入地點，亦是較容易受天然與人為災害影響的地區。

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