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另外網站國立中興大學水土保持學系碩士學位論文易淹水地區溢淹原因之 ...也說明：圖3-2 縣庄排水系統地理位置圖… ... 圖3-10 徐昇氏法雨量站面積劃分示意圖………………………………… 30 ... 年與50 年之洪氾區，劃設所得洪氾區位置與規劃報告中之可能淹水區域相.

淡江大學 水資源及環境工程學系碩士班 張麗秋所指導 郭政樺的 以數值模擬結合類神經網路探討低衝擊開發設施之影響 （2021），提出雨量站位置圖關鍵因素是什麼，來自於類神經網路、數值模擬、FLO-2D、低衝擊開發設施、淹水、自組特徵映射網路。

而第二篇論文淡江大學 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），提出因為有 類神經網路、倒傳遞類神經網路、主成分分析、大氣參數、時雨量預報的重點而找出了 雨量站位置圖的解答。

最後網站防災空間資訊系統則補充：水位站資料圖，系統中顯示水位位置和過去到現在的水位，以及過去24 小時降雨、未來24 小時降雨量，. 同時顯示該處的河堤警戒高度。 Page 6. 57. 科學發展2015 年6 月│ 510 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了雨量站位置圖，大家也想知道這些：

以數值模擬結合類神經網路探討低衝擊開發設施之影響

為了解決雨量站位置圖的問題，作者郭政樺 這樣論述：

近年來臺灣都市快速的開發，不透水地區佈滿整座都市並改變原有的環境樣貌，導致地表逕流大幅增加，在不進行大量改建的前提下，又能夠有效的提升城市的保水韌性，低衝擊開發設施為減緩颱洪對都市造成淹水之最佳方法。本研究為探討不同低衝擊開發設施對於都市淹水之影響，研究區域為土城區房屋密集度較高之市區，設置無減洪設施、窪地、滲透性路面與蓄水池四種不同情境，使用二維水理模擬軟體FLO-2D，模擬18種降雨的淹水情況，探討不同低衝擊開發設施對於淹水減災之影響，並利用類神經自組特徵映射網路(SOM)之拓樸圖分類，展示研究區域之歷程變化，探討不同設施對於局部淹水變化之影響。根據模擬結果顯示，增設窪地與滲透性路面，在

在重現期2年或5年之降雨事件能夠有效的延後洪峰時間約1小時，但是在面對在重現期100年或200年之降雨事件因為蓄水體積快速的被消耗因此時間延後不為顯著。在增設窪地雨滲透型路面時，雖然滲透型路面的設施面積為窪地的大約一半，但減緩的淹水面積卻將近兩倍，因此分散、小規模的源頭控制更能有效的減緩淹水面積。當總雨量為重現期100、200年時，蓄水池的減洪效應卻更勝於窪地，由此可知蓄水池在高強度之降雨之情境更能展現其減洪效果。本研究另以自組特徵映射網路進行分類，繪出4×4網路大小之拓樸圖，分析比較增設不同低衝擊開發設施後之淹水分布變化，以利未來擬定針對不同淹水情境之對策。

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

為了解決雨量站位置圖的問題，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。

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