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海上颱風警報發布時機的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦村山貢司寫的 健康氣象學入門【圖解版】 可以從中找到所需的評價。
另外網站當海上颱風警報發.. - 阿摩線上測驗也說明：當海上颱風警報發布後，民眾如果在警報區內海域從事活動，不聽從執法人員勸導，主管機關可依《災害 ... （1）開設時機：中央氣象局發布海上陸上颱風警報，預測颱風暴風.
中央警察大學 警察政策研究所 黃翠紋所指導 何添藩的 警察在天然災害防救工作角色之研究 （2017），提出海上颱風警報發布時機關鍵因素是什麼，來自於警察、災害防救、角色。
而第二篇論文國立成功大學 水利及海洋工程學系 許泰文、顏沛華所指導 莊士宏的 自組式網絡架構近岸海域颱風波高預測模式及數據補遺方式探討 （2014），提出因為有 颱風波高預測、自組性演算、GMDH架構、波高數據補遺的重點而找出了 海上颱風警報發布時機的解答。
最後網站彩雲颱風> 訊息發布> 新聞稿> 慎防彩雲颱風農委會籲請農漁民 ...則補充：中央氣象局於本(3)日發布輕度颱風「彩雲」海上颱風警報，颱風中心目前在鵝鑾鼻 ... 確保設施運作正常，並加強清淤檢查作業，掌握閘門之適切開關時機，俾於颱風期間排洪 ...
健康氣象學入門【圖解版】
為了解決海上颱風警報發布時機 的問題，作者村山貢司 這樣論述：
您不可不知道！每天觀測氣象，有益於自我健康管理！ 氣象與疾病兩者之間有何關係？ 什麼是氣象病？什麼又是季節病？兩者之間有什麼不同？ 觀測氣象，了解自我疾病與天候的關係！ 現代人常受疾病所困擾，往往一生病即去找專業醫師求助，但是您知道嗎？疾病產生的原因除了與個人飲食、生活習慣、體質有關外，與天候也有著很大的關聯，氣象變化可能直接影響人的身體，讓宿疾惡化，也可能間接促使作為病原的細菌或病毒增加，使人容易生病。因此，疾病與氣象的關係可說是密不可分。經研究發現，透過每日觀測氣象，了解天候變化的方式，有助於自我疾病的健康管理！ 教你如何正確解讀及使用氣象資訊！ 氣象報導除了會告
訴我們溫度、降雨機率、風速、氣壓等，有些也會說明濕度、紫外線係數等其它資訊，提醒大家出外要注意的工作，本書作者村山貢司利用自身的專業知識，教導你如何正確的解讀這這些氣象資訊，並且運用這些氣象資訊有效預防疾病！ 不同類型的氣象病及預防方法！ 天候變化常常導致各種疾病的產生，造成人的困擾，如冷峰經過、氣溫降低等短時間內的種種氣象變化會引發關節炎、氣喘發作等；本書分章列出不同季節容易造成的疾病問題，分析討論與天氣變化的關係，了解原因後教你進一步的預防方法！ 本書特色 ◎ 少數將氣象與疾病兩者共同討論的書籍 ◎ 教導你如何透過觀測氣象來預防疾病如何正確解讀使用氣象資訊 ◎ 系統整理
、分章詳述：第一章針對氣象與健康的關係來討論，其後以四季為分章列出常見疾病與預防方法。 ◎ 採用圖表式的輔助方式說明佐證，使讀者容易明瞭學習 ◎ 廣度與深度兼具，除了探討各種天候、季節與對人體健康的影響，另外延伸至氣象學專業術語，如氣壓、峰面、溫度、溼度等與疾病的關係 作者簡介 村山貢司 一九四九年生於日本東京，於都立立川學高校、東京教育大學畢業後，進入日本氣象協會任職。一九八七年到二○○七年期間擔任NHK的電視氣象解說員。第一屆氣象預報士考試及格，現任財團法人氣象業務支援中心專任主任技師。在氣象、生物氣象學、地球環境、氣象與經濟等多種領域活躍，兼任環境省、林野廳、東京都等機構的委員會
委員、日本花粉學會評讀員、NPO花粉情報協會副理事長。主要著作有《異常氣象》、《氣象病》、《花粉症的化學》等。 譯者簡介 李毓昭 中興大學畢業，從事翻譯十餘年，譯作有：《神奇的反射指壓》、《如何消除啤酒肚》、《不會老的生活方式》、《10倍數影像閱讀法》、《花草茶》、《做自己的醫生》、《心靈雞湯—關於女人》、《世界的種子》、《撒種人》、《吃出好體溫》、《驚人的體溫健康法》等百餘本英、日文書。
警察在天然災害防救工作角色之研究
為了解決海上颱風警報發布時機 的問題，作者何添藩 這樣論述：
臺灣屬於海島型氣候，其地理位置介於歐亞大陸板塊、菲律賓海板塊之交接處，屬太平洋季風盛行區域，所以氣候多變及地理斷層活躍，容易受到天然災害（颱風、豪雨、土石流、地震等）及其他災害所衍生之災變影響。自警消分立後，警察業已不具備擔當災害防救之角色主體，而係根據不同之災害所訂出不同之管轄權責機關，依據其需求之不同，在警察得行使強制行政作為之範疇內，給與不同之協助，例如人別之查證、人車之管制、對人之管束、對物之扣留、警用裝備之提供、警報之發布、犯罪之防治等等。此乃由於警察機關之特殊性，相較其他一般機關，更具有強制力使用之法源上依據所致。在天然災害應變作業期間之任務與分工，因事涉相關行政作業規範及根深蒂
固以警察為中心的行為模式，如何改變眾人對警察之依賴心態，是為最大之限制，所以天然災害發生時，如需配合參與應變作業之該地區警察單位同仁，其執行災害防救勤、業務所產生之內心感受，是為本研究積極想探討與瞭解之意涵。雖法規範上各種類型之災害有其業務主管機關，然就實際上觀察結果並非如此，因此本研究旨在釐清警察在發生災害應變及防救工作時之角色，了解造成現行災害防救業務上，警察仍於第一線上擔任現場吃重角色之原因，以及在災害防救之工作上，何以常出現分工不明、權責不分之情形。爰提出「通盤檢討警察於相關災害法規上之職務內容」、「檢討各災害業管機關之組織編制」、「強化行政機關之執行力」、「義警民防角色之重新定位」等
建議。
自組式網絡架構近岸海域颱風波高預測模式及數據補遺方式探討
為了解決海上颱風警報發布時機 的問題，作者莊士宏 這樣論述：
地處熱帶氣旋及颱風活動關鍵路徑的臺灣，每逢7~9月的颱風季節常遭受颱風侵襲，而海域風浪及颱風遠離引進之西南氣流，常導致潮浪成災及低窪地區之嚴重水患！因此發展近岸海域颱風波高預報模式及資料補遺方法對於海岸工程的規劃、防護、人員傷亡的減少、農漁產業風險之降低、警報提前發布之時機，以及全國防災政策的擬定上為相當倚重的課題。本研究以具自組性(Self-Organization)網絡架構之資料處理群集分析 GMDH(Group Method of Data Handling)演算法為基本架構，替代傳統颱風波高之推算方式，利用目標區之波高(H)、風速(V)、颱風中心距目標區之距離(L)及其對應之方位角(
θ)這四個變數建立「颱風波高預測模式」，進行近岸海域前置時間1~6小時之颱風波高預測，而遞迴之GMDH演算可修正模式，使模式能自我調整而具時變性，可隨時作精確之預測。另以該前置6小時時距之波高預測結果搭配雙對數趨勢建立之「逐時波高預測模式」，可預測6小時時距內之逐時波高，藉以提升模式之實用性及滿足防災預警之需求。案例研究則以2006至2009年發生之15個颱風於新竹與龍洞二資料浮標蒐集的相關數據從事模式之檢定、驗證與預測模擬。另本研究亦利用海潮效率(ocean tide efficiency)概念及經驗模態分解法(Empirical Mode Decomposition)發展「波高數據補遺模式
」，藉基準測站之波高數據補遺周遭或鄰近海域待補測站之缺漏波高。案例研究則以2010年於桃園永安漁港/新竹龍鳳漁港沿海，及新竹資料浮標實測之波高數據進行三月底、五月中及五月底之季風波高補遺測試；另以新竹資料浮標充當基準測站對龍洞資料浮標(待補測站)進行2006~2008年間6場不同路徑之颱風波高補遺測試。據建模驗證結果顯示，「颱風波高預測模式」以SGMDH演算法為較佳之架構，故本研究即以此演算法建模。據優選指標評估，新竹及龍洞資料浮標分別以韋帕(2007)及莫拉克(2009)颱風逐時數據建模之結果為其優選。新竹及龍洞資料浮標即分別以此優選模式預測15及14個颱風前置1小時之逐時波高，其平均誤差均
方根介於20.0~27.8cm，相關係數在91.9~92.3%間，誤差尺度百分比介於11.5~12.1%。而在防災預警需求實務應用上，將預測時距拉長為前置6小時，即直接取用氣象局每6小時發佈之颱風路徑資料，新竹資料浮標取11個颱風事件，龍洞資料浮標取9個颱風事件，仍以SGMDH演算法建模，據模擬預測結果顯示，8~11個颱風事件(2006~2009)前置6小時颱風波高預測結果之平均誤差均方根介於42.7~47.8cm間，相關係數在79.4 ~87.1%間，誤差尺度百分比介於18.3~23.4%間，其預測效能稍遜於前置1小時之颱風波高預測！其再搭配雙對數趨勢建立之「逐時波高預測模式」分別以新竹及龍
洞資料浮標前置6小時之預測結果推估該8~11個颱風事件中每6小時時距內之逐時波高，其平均誤差均方根介於29.1~33.7cm，相關係數在90.3~93.6%間，誤差尺度百分比介於12.8~16.1%，表示本研究架構之「颱風波高預測模式」搭配「逐時波高預測模式」，不論是提前1小時或6小時之颱風波高預測，其預測值與實測值變化趨勢一致，其平均誤差均方根介於20.0~ 47.8 cm，相關係數介於79.4~93.6%，平均誤差尺度百分比介於11.5~ 23.4%，證實本研究發展之模式在前置1~6小時颱風波高之預測上具有良好實用性。另以海潮效率(OTE)概念及經驗模態分解法(EMD)建置「波高數據補遺模
式」之案例研究中，在季風波高(2010年)缺漏筆數占總筆數之1/3、1/4、1/6之數據補遺方面，以永安對應龍鳳漁港海域測站，及新竹資料浮標站對應永安/龍鳳兩漁港海域測站，綜合評估其補遺結果之平均誤差均方根、誤差尺度百分比及CC值分別為10.51~20.16cm、15.55~20.28%、79.40~87.58%，該分析結果顯示，相鄰海域之兩測站只要距離相近(約30公里)，本研究之「波高數據補遺模式」可有效作波高之數據補遺。而在颱風波浪補遺方面，利用新竹資料浮標資料補遺龍洞資料浮標在2006~2008年間6場不同路徑之颱風波浪缺漏數據(占總筆數之1/3、1/2、2/3)，綜合評估其補遺結果之平
均誤差均方根、相關係數、誤差尺度百分比顯示，以經驗模態分解法(EMD)進行颱風波高補遺之結果較佳(平均RMSE、誤差尺度百分比及CC值分別為53.42cm、23.59 %及70.19%)，因新竹與龍洞兩資料浮標站相距甚遠(直線距離約115公里)，故海潮效率(OTE)概念之數據補遺方式較不適用，以經驗模態分解法補遺可大致呈現良好之颱風波高趨勢符合狀態，但在精確補遺颱風短時間內急遽的逐時波高變化則仍有改進的空間。