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航空氣象學【2022年版】

為了解決衛星雲圖的問題，作者蕭華,蒲金標 這樣論述：

　　航空氣象學屬於應用氣象學之範疇，其主要任務在於保障飛航安全，提高飛航效率。 　　在實務上著重於利用適當的天氣條件，避開惡劣的天氣，使飛機順利完成飛行任務。 　　本書編修者蒲金標 博士為航空氣象學權威，在民航局實際從事航空氣象工作三十六年，參與民用航空局航空氣象現代化系統計畫，先後架設松山和台灣桃園國際機場低空風切警告系統，並建置航空氣象服務網站。2008年在民航局飛航服務總台副總台長退休後，繼續從事研究以氣壓跳動與機場低空亂流之相關性，並於2017年8月在松山機場架設一套松山機場低空亂流警告系統，對台灣飛航有許多重要貢獻。 　　本書所有各種天氣報告及天氣預報之內容次

序及傳播程序等，均依照世界氣象組織（WMO）國際航空氣象服務（Meteorological Service for International Air Navigation. WMO Technical Regulations Vol.Ⅱ）以及國際民航組織（ICAO）國際民航公約第三號附約（ANNEX 3 to the convention on international civil aviation）之各項共同準則，符合目前航空氣象服務之國際規定。 　　本書計分三篇，各篇均自成系統，可獨立參考閱讀。第一篇論述飛航氣象基本要素，含物理學之理論研究以及各要素之應用於航空方面；第二篇討論影響飛

航安全之天氣，詳細討論可能危害飛航之情況及應付迴避之方法。第三篇敘述航空氣象服務，略述航空氣象機構、業務及工作技術內容等。適用於「航空氣象學」課程，也可當作高考、民航、升職等考試、軍官轉任民航特考與學科項目入門用書。 本書特色 　　✓航空氣象學權威、前民航局飛航服務總台副總台長蕭華＆蒲金標專業撰寫，最新編修！ 　　✓完整收錄航空氣象學之基本理論及各項公式，課程／考試必備用書！ 　　✓全面介紹航空科學、天氣觀測、飛航安全、航空氣象服務，掌握上榜關鍵！ 　　✓全台各地航空氣象機構之工作技術內容詳實說明，理論與應用並重！ 　　✓附天氣報告電碼＆天氣預報電碼，編碼、填圖、天氣分析一次到位！  

衛星雲圖進入發燒排行的影片

台灣西部地區中尺度對流系統個案之結構與演化模擬研究

為了解決衛星雲圖的問題，作者曹仕傑 這樣論述：

本研究針對2019年6月11日鋒面通過台灣地區，中尺度對流系統(Mesoscale Convective system, MCS)個案進行分析，嘗試找出適合MCS生成之環境條件，以及分析MCS的結構與演化過程。首先透過衛星搭配雷達資料追蹤MCS的生成與消散過程，再進行MCS結構上出現的特徵進行分析與模擬。目的在分析MCS對於台灣西半部地區降雨致災上，扮演之角色，以及探討個案中，維持MCS生長之結構特徵。本次研究使用WRF(Weather Research and Forecasting)模式，採四種微物理參數化方案(WSM5, WSM6, WDM5, WDM6)進行個案模擬。降雨校驗(ETS

, BS, RMSE, PMC)結果顯示，WSM6方案表現較佳，故透過WSM6方案分析MCS。當日鋒面通過台灣地區，在低層(850-700 hPa)之低層噴流(Low Level Jet, LLJ)將豐富的水氣由南海一帶輸送至台灣海峽，加上高層(300 hPa)有很強的輻散作用，促使MCS在台灣海峽生成。在MCS中層發現中尺度對流渦旋(Mesoscale Convective Vortex, MCV)的特徵，有利對於中尺度環境的正回饋，維持MCS壽命。另在MCS演化過程中，在其結構上發現，MCS後方出現的冷池有利氣流進行舉升，而MCS中尺度下沉氣流與MCS前方近地面的氣流入流進行輻合，促使新對

流生成，故除了綜觀環境提供有利的符合條件外，MCS內部結構也有利MCS持續激發新對流，致使台灣地區出現豪雨等級之降雨量。因此，本個案中MCS的演化過程，MCV、LLJ、冷池在其結構上扮演重要角色。

考前危機解密自然科

為了解決衛星雲圖的問題，作者張景超,李振瑋,羅熙 這樣論述：

考前危機解密自然科 最新108課綱，各版本適用 『最危機的時刻，最完整的重點』 　　在學科能力測驗一綱多本的教學和出題模式下，如何有效把握學科核心重點、熟習答題技巧，在大考前夕加深印象，精準掌握得分秘訣，是學子在準備考試過程中最重要的關鍵所在。 　　考前危機解密系列，為華逵延攬教育界名師群編著，為考生精心打造一套完整精彩的考前重點整理。不只提供各科完整重點，並由名師群幫您重點溫習，考前快速記憶，繼而進一步學習精進，讓學子迎戰學測大考時，能如獲神助，得心應手、輕鬆奪得高分！

基於卷積神經網路和模糊演算法用於颱風降雨預測及評估

為了解決衛星雲圖的問題，作者段和逸 這樣論述：

台灣每年都會遭遇颱風的侵襲，根據中央氣象局之統計，年平均有三點六個颱風侵襲台灣，影響颱風所帶來的降雨量，除了強度之外，路徑、平均風速、及中心氣壓都有著密切關係，瞬間的強降雨帶來的災害更是不計其數。目前所採用的降雨預警系統是根據當下累積雨量制訂，無法提前做出防範與預警，因此透過深度學習的方法進行降雨預測及評估，提前的預警可以使民眾有充足時間準備。 本論文使用卷積神經網路(Convolutional Neural Network,CNN)以每二十四小時為單位，對中央氣象局歷史颱風雨量資訊及美國國家海洋暨大氣總署(National Oceanic and Atmospheric Admini

stration,NOAA)颱風衛星雲圖進行特徵擷取及訓練來建立評估模型，以此模型結合衛星雲圖評估目前颱風的強度分級，另將氣象衛星雲圖分別依照強弱程度區分為熱帶性低氣壓、輕度颱風、中度颱風、強烈颱風四類標籤做訓練，並且隨機挑選出其中的衛星雲圖做為測試數據，根據實驗結果得知颱風強度分級的模型準確率為81.96%，再配合平均風速、中心氣壓等颱風參數，透過模糊演算法預測颱風降雨等級，使災害發生前能夠即時公佈訊息，將可降低財產與生命的損失。