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降雨預報的問題，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
降雨預報的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦張泉湧寫的 圖解大氣科學(2版) 和交通部運輸研究所的 河道水位與橋墩沖刷推估模式之建立研究(100藍)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站災防中心推落雨App，可接收半小時內降雨預報 - 科技新報也說明：國家災害防救科技中心為此研發極短期雨量預報技術、推出「落雨小幫手」App，該程式可定位方圓10 公里內的雲雨資訊，如果接下來半小時到1 小時內有可能下雨 ...
這兩本書分別來自五南 和交通部運輸研究所所出版 。
淡江大學 水資源及環境工程學系碩士班 張麗秋所指導 林子傑的 結合類神經網路及主成分分析於颱風時期大氣參數對降雨量推估之研究 （2021），提出降雨預報關鍵因素是什麼，來自於類神經網路、倒傳遞類神經網路、主成分分析、大氣參數、時雨量預報。
而第二篇論文國立臺灣師範大學 地球科學系 黃婉如所指導 康証皓的 臺灣梅雨季降雨之物理-經驗預報模式分析 （2021），提出因為有 梅雨季降雨、預報方程式、預報因子的重點而找出了 降雨預報的解答。
最後網站午後雷雨來了！鄭明典曝最新降水預報「今天值得期待」 週日 ...則補充：近日午後熱對流旺盛，讓不少地區降下短暫雨，今（24）日中央氣象局長鄭明典指出，今天模式預測到將會有降雨現象，「可以期待」午後雷雨。
圖解大氣科學(2版)
為了解決降雨預報 的問題，作者張泉湧 這樣論述：
輕鬆理解大氣科學的發展與相關理論 以簡潔扼要的方式，清楚說明、重點整理 配合圖表輔助，加深學習記憶 本書採圖解方式，探討浩瀚無窮的大氣科學，使讀者迅速理解全球氣候異常原因，並掌握先機。 第1章描述宇宙誕生及地球大氣的形成；第2至第5章敘述地球大氣的結構、運動與大氣現象，如熱帶風暴、龍捲風及聖嬰現象等。第6章介紹大氣觀測系統與氣象要素之觀測。第7章簡述如何分析與預報天氣，包括數值天氣預報，讓讀者了解近代大氣科學作業的整體輪廓。 接著第8章從大氣化學著手，探討人為對環境的破壞，包括化學煙霧與臭氧層減弱的傷害；第9至第10章從認識氣候學到探討氣候異常情形與發生原因；最後在第1
1章介紹大氣科學應用，如航空運輸、太空科學與軍事氣象之應用等，是大氣科學研究和經濟建設的重要組成。讀者瞭解大氣科學的特性後，即可發現它的多樣性，依照興趣都能在大氣科學中找到適合自己才能的研究方向，讓自己在這個充滿挑戰的領域中發光發熱。
降雨預報進入發燒排行的影片
強颱璨樹來勢洶洶 李富城卻曝「明天不會放颱風假」
臺東縣政府通報：
依氣象局預報資料，綠島蘭嶼明日(9/11)停止上班、停止上課，其餘地區照常上班上課。
【高市府簡訊】依據中央氣象局9月10日19時預報資料顯示，高雄市9月10日20時至11日20時雨量預測未達停班課標準，高雄市9月11日（星期六）照常上班、照常上課。
彰化縣明(11)日因尚未列入颱風警戒區，正常上班、正常上課(除非有臨時性強降雨，會視情況再做宣布)，彰化縣政府提醒民眾，做好防災準備。
台南市政府宣布明(11)日正常上班上課。
因為苗栗縣未列入警戒區，明日正常上班正常上課。
結合類神經網路及主成分分析於颱風時期大氣參數對降雨量推估之研究
為了解決降雨預報 的問題，作者林子傑 這樣論述：
台灣坐落在西北太平洋上，為熱帶氣旋與颱風侵襲的主要路徑，平均每年有四到五個颱風侵襲台；同時台灣山高地狹、地形陡峭、川短流急，使得颱風所帶來的豐沛雨量引發水庫排洪不及的危機，而準確的降雨預報可提高流量推估之準確性，有助於水庫的防洪操作策略之參考，可提前預放與調節水庫水位，預留足夠的防洪空間，此為值得探討且重要的議題。本研究以石門水庫集水區最為研究區域，透過蒐集颱風時期集水區測站之歷史資料與ERA5大氣參數之網格資料，建置倒傳遞神經網路模式(BPNN)以預測未來1~3小時之集水區降雨量，並依照不同輸入項與降雨量之移動平均之結合可分三種模式，模式一(篩選大氣參數)、模式二(篩選參數之前十個主成分)
與模式三(篩選參數之前五個主成分)，以分析輸入因子對BPNN模式預測結果之影響，並討論大氣參數與降雨量之關係。根據結果顯示，以篩選參數作為輸入項之BPNN模式大致上能掌握降雨趨勢，說明本研究所篩選之大氣參數若颱風時期能取得即時觀測資料，能作為推估未來時雨量之參考依據；模式二與模式三之結果表現均優於模式一，可證明經由主成分分析保留重要特徵的降維方式，能提高模式之預測準確度及運算效率。
河道水位與橋墩沖刷推估模式之建立研究(100藍)
為了解決降雨預報 的問題，作者交通部運輸研究所 這樣論述：
計畫旨在建立國道1號與國道3號跨越大甲溪橋墩之水位與沖刷深度推估模式。項目包括(1)應用雷達降雨預報資料提供集水區位來降雨空間變化(2)利用格網分佈型降雨逕流模式分析石岡入流量(3)石岡壩下游橋梁數值模式的檢驗與沖刷預測。
臺灣梅雨季降雨之物理-經驗預報模式分析
為了解決降雨預報 的問題，作者康証皓 這樣論述：
過去研究指出，能夠藉由多種影響臺灣梅雨季(5-6月)降雨的機制，選取預報因子，並建立出具有物理意義的預報方程式。Yim et al. (2015)以海表與兩米溫度變化趨勢作為預報因子，並且建立了三個預報領先時間(0-month lead、1-month lead和2-month lead)之預報方程式，其中以0-month lead所建立的預報方程式對於臺灣梅雨季降雨之年際預報結果最佳。之後，張等(2017)針對Yim et al. (2015)提出的物理-經驗預報方程式對臺灣梅雨季降雨預報能力進行改善。然而這些研究僅針對2015年前的資料進行分析，其對於2016-2020年臺灣梅雨季的降雨
預報能力尚不可知。在本研究中，我們以中央氣象局(簡稱CWB) 測站資料作為臺灣梅雨季降雨資料，針對以下三個議題進行探討：(1) Yim et al. (2015)與張等(2017)所建立的物理-經驗預報方程式對於2016-2020年臺灣梅雨季降雨預報是否適用？ (2)以2008-2015年為訓練期，重新建立的預報方程式是否能改善對於2016-2020年臺灣梅雨季降雨預報結果？ (3)以風場相關的氣象參數做為預報因子，重新建立的預報方程式，是否能有效的掌握2016-2020年臺灣梅雨季降雨？ 針對上述議題，本研究發現前人所建立的預報方程式，對於2016-2020年臺灣梅雨季降雨的預報結果不盡理想
。而我們以2008-2015年為訓練期或是調整預報因子選取範圍重新建立的預報方程式對於2016-2020年臺灣梅雨季降雨預報也無明顯改善。對於此結果，我們藉由改變預報因子參數，由原本的溫度趨勢改為與風場相關之參數趨勢，結果發現重新建立的預報方程式中以850hPa速度位趨勢作為預報因子最能夠有效的提升預報能力。此研究成果對「預報因子從溫度改為風場相關參數」的可能性提供了新的見解，有利於提高臺灣梅雨季降雨的物理-經驗預報模式的能力。