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降雨量計算的問題，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
降雨量計算的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦蔣匡文寫的 春牛圖密碼解讀：一本通書讓你讀懂春牛預言謎思 和ReuvenM.Lerner的 Python 刷題鍛鍊班：老手都刷過的50道程式題，求職面試最給力(附 Jupyter Notebook / Python Tutor 範例程式及原作者177分鐘線上教學影片)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站降雨量毫米是怎么计算降水的毫米是如何计算的 - 天气预报也說明：降雨量 一般用雨量筒测定，所以降水量中可能包含少量的露、霜和松等。目前，测定降雨量常用的仪器包括雨量筒和量杯。雨量筒的直径一般为20厘米， ...
這兩本書分別來自萬里機構 和旗標所出版 。
國立臺灣大學 土木工程學研究所 劉格非所指導 張絜晰的 前期降雨對土砂災害預警系統之影響 （2015），提出降雨量計算關鍵因素是什麼，來自於前期降雨指數、降雨驅動指標、臨界降雨警戒值、理查方程式、無限邊坡理論。
而第二篇論文國立成功大學 水利及海洋工程學系 周乃昉所指導 黃筱涵的 應用颱風模式法推估設計雨型之研究 （2014），提出因為有 設計雨型、颱風模式法、敏感度分析、動態規劃的重點而找出了 降雨量計算的解答。
最後網站降雨量是如何測出來的？其實你也可以，很簡單很簡單 - 今天頭條則補充：在天氣預報中，我們常聽說某某地24小時的降雨量為多少毫米，這個降雨量毫米顯然是衡量降雨大小的一個標準，很多朋友想必也想知道是怎樣計算出來的， ...
春牛圖密碼解讀：一本通書讓你讀懂春牛預言謎思
為了解決降雨量計算 的問題，作者蔣匡文 這樣論述：
這是一本你要懂的春牛文化通識手冊！ 本書以「春牛圖」名命，因為書中主軸為春牛圖（畫有一頭牛及一個牽牛牧童），那是古代農業社會一種用來預測來年天氣、降雨量、穀物收成，以至經濟好壞的方法。 隨着社會愈趨現代化，一些被視為封建迷信的春牛、地母經等「唔科學」內容已被某些地區的通勝刪的古老智慧，而透過解讀春牛圖，也許可讓現代人掌握一點處世啟示。 成書目的正是為大眾介紹這套傳統古老智慧的基本原理，以及春牛背後蘊藏的文化，及對中國，周邊國家的影響，作為迎來辛丑牛年的一種通識。
前期降雨對土砂災害預警系統之影響
為了解決降雨量計算 的問題，作者張絜晰 這樣論述：
降雨為激發土砂災害的主要因子，過去已有許多學者針對降雨誘發土砂災害機制進行了多年研究並發展了各式以雨量為指標的警戒系統。在多數以雨量為警戒的系統中，探討前期降雨對土砂災害的影響多採用前期降雨指數(Antecedent Rainfall Index, API)來描述前期降雨與前期土壤含水量之間關係，亦即利用此指數來判定前期降雨對坡地穩定性的影響程度。而台灣目前係以降雨驅動指標(Rainfall Triggering Index, RTI)進行土砂災害預警，利用降雨強度與有效累積雨量相乘訂定各鄉鎮臨界降雨警戒值(Critical rainfall value)，其中有效累積雨量係以當時刻的降雨在
加上前七天的前期降雨量。在前期降雨量計算公式中的衰減係數多以人為訂定為主，且全台灣皆採用相同的衰減係數，然而在真實情況下衰減係數應針對不同地區的土壤性質而有所不同。故本文以此想法為出發點，以南投縣信義鄉神木村愛玉子溪集水區歷史土石流事件為研究對象，藉由求解一維坡地理查方程式(Richards’ equation)，並結合無限邊坡理論之物理預警模式，計算前期降雨入滲過程造成土體內孔隙水壓變化及邊坡穩定性。首先利用相關係數觀念找出前期降雨指數中最能描述前期土壤含水量的衰減係數，並代入現今台灣土砂災害預警系統中進行比較。而後針對不同透水係數進行無限邊坡穩定之物理預警模式計算，當物理模式判定邊坡處於不
穩定時，此時的有效累積降雨量應當與臨界降雨警戒值(Critical rainfall value)相等，以此觀念反推有效累積雨量的係數值，並針對不同的透水係數與衰減係數做一探討，以供後續土砂災害預警系統即時預警之參考。
Python 刷題鍛鍊班：老手都刷過的50道程式題，求職面試最給力(附 Jupyter Notebook / Python Tutor 範例程式及原作者177分鐘線上教學影片)
為了解決降雨量計算 的問題，作者ReuvenM.Lerner 這樣論述：
死背 1000 題 ✘，不如用 50 題紮實打好 Python 底子！✔ 許多人想換份更理想的工作, 選擇了 Python 語言, 並開始替求職面試做準備。可是, 一開始猛刷題、背答案, 真的能搞懂 Python 語言的基礎嗎？Python 到底哪些地方表現得跟其他語言不同, 你又要如何像老手一樣, 才有辦法寫出簡潔漂亮的解答？ 擁有 MIT 電腦科學學士、西北大學學習科學博士學位的 Reuven M. Lerner, 自 1995 年起便投身全職科技教育──如今他在美國、歐洲、以色列與中國皆有授課, 協助無數學生的事業更上一層樓。這本書的內容, 便是他與學生在學 Python
的課後時間腦力激盪的成果。 本書精選 50 個練習題, 以刷題為出發點、但給你的不只是解答──書中題目依主題分門別類, 一一解釋 Python 語言的精華概念, 從資料型別、容器、迴圈到生成式、產生器、物件無所不包。甚至, 你能看到如何運用 Python 內建的強大功能進一步簡化練習題的解答。 與其上網刷 1000 題而不求甚解、進了職場屢屢犯錯, 不如先用 50 題練好紮實底子, 一舉突破學習 Python 的難關！ 本書特色 ☑ 複習 Python 重要基礎與概念 ☑ 活用 Python 關鍵技巧與內建套件 ☑ 學寫出精簡漂亮的 Python 程式 ★
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應用颱風模式法推估設計雨型之研究
為了解決降雨量計算 的問題，作者黃筱涵 這樣論述：
前人對設計雨型之研究往往採用統計方法，特定延時的累積雨量均符合頻率雨量，但若需要利用整場暴雨過程以推求流量歷線時，實務上並非每個延時之累積雨量的發生機率均相同，而應是具有該種降雨因素及型態特性之降雨過程。颱風降雨是台灣地區最極端的暴雨事件，通常帶來最強的集中降雨，本研究考量颱風侵襲期間的氣象物理因子，配合流域地形特性，推估可代表地區暴雨特性過程之颱風雨設計雨型，得到極端暴雨在時間上的分佈，做為防洪及排水工程設計之條件。為了正確掌握颱風降雨型態，本研究先以颱風模式法推算設計颱風位於研究範圍內各網格點時環流雨及地形雨的降雨量，再以動態規劃法推算設計颱風之最大尖峰雨量移動路徑，從中得到降雨量過程，
以其做為該颱風路徑之設計雨型。應用於曾文水庫集水區之分析結果發現，以動態規劃法模擬設計颱風最大尖峰降雨量之移動路徑，皆繞過曾文水庫集水區北方，原因是受地形雨影響，行經該區將在集水區造成最強降雨。由降雨量計算結果顯示延時5分鐘之尖峰降雨平均強度可達150.09mm/hr，為短延時強降雨之情況。此外，網格尺寸小於經緯度5分時，推估之最強雨量颱風移動路徑才趨於穩定；而本研究另對颱風模式之其他參數進行敏感度分析，探討不同參數對雨型之影響，以斟酌調整設計降雨量。本研究以對曾文水庫集水區可能造成最強降雨之第二類颱風路徑限制路徑分析範圍，並調整颱風模式之參數，使求得之設計颱風降雨強度─延時曲線近於曾文水庫集
水區重現期200年與100年之降雨統計特性，由於符合實際降雨過程之物理特性，實難以同時兼顧長短延時之頻率雨量。另與過去以 Horner 公式求得之設計雨型比較，結果顯示本研究建立之雨型相較於 Horner 設計雨型平緩許多，其原因為Horner設計暴雨雨型是選取自不同暴雨事件下之最大不同延時雨量，而非本研究之純為一場暴雨之物理降雨歷程。從本研究分析結果之設計雨型可延伸得出不同颱風總降雨量情況下，合理之降雨量的時間分布，從而得到24小時或48小時頻率雨量之設計降雨歷程。