鳳山降雨機率的問題，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

書中字有黃金屋 韓劇電影你都看哪一部呢？論文書籍站 鳳山降雨機率

另外網站嚴防致災降雨陳其邁市長夜間視察鳳山曹公圳分洪 - E政府也說明：因應明(31)日至8月1日西南氣流影響並帶來充沛水氣，氣象局預估南部地區有局部豪雨等級以上發生的機率，致災可能性不容小覷，市長陳其邁於今(30)日晚上 ...

國立中央大學 土木工程學系 吳瑞賢所指導 王靖斈的 雷達降雨資料應用於洪水預報之 可行性分析 （2018），提出鳳山降雨機率關鍵因素是什麼，來自於水文模式、WASH123D、洪水預報、雷達雨量、即時校正。

而第二篇論文國立中央大學 土木工程學系 蔣偉寧所指導 郭柏成的 HEC-HMS結合WASH123D模擬中港溪淹水潛勢 （2018），提出因為有 HEC-HMS、WASH123D、水文頻率分析、淹水潛勢的重點而找出了 鳳山降雨機率的解答。

最後網站高雄鳳山部分區域逢雨必淹市府：已著手改善排水系統則補充：對此市府表示，這兩天鳳山區積水是因為瞬間強降雨導致排水不及，多處易積水區域，已著手規劃改善工程，也將提供防水閘門讓民眾申請。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了鳳山降雨機率，大家也想知道這些：

雷達降雨資料應用於洪水預報之 可行性分析

為了解決鳳山降雨機率的問題，作者王靖斈 這樣論述：

降雨資料於水文模式中是一個關鍵因子，不同的降雨資料將影響模式的表現。本研究之研究區域為新竹鳳山溪流域面積約250平方公里。透過HEC-HMS模擬山區地表逕流，其中HEC採用SCS-CN的方式評估降雨損失，並匯入WASH123D以評估模擬一維河道與二維地表水文變化。此模式透過六場降雨事件驗證與校準後，顯示檢定結果校準之相關係數在0.8，均方根誤差為0.21至0.43m，且趨勢與觀測值相符合，判斷模式具有一定的能力用以模擬河道水位。本研究為評估雷達降雨資料之正確性，故將此資料與雨量站降雨資料輸入於水文模式中模擬河川水位變化。結果表明雷達降雨推估(QPE)比雨量站資料更能反應出整個流域的變化。另一

方面，雷達降雨預測(QPF)，在預測河川水位變化時，雖然能反應出水位的變化，但預測結果並不理想。故本研究透過物理性修正(RT)法與統計性修正(SVM)法來修正QPF預測結果，其結果表明，兩種修正方式皆可提升河川水位預測的準確性，其中RT之修正結果較佳，能精確地預測未來洪水的發生與轉折。而SVM之修正結果，雖能使整體水位變化更貼近觀測值，但仍有誤差存在，其原因可能為訓練資料不足或是特徵向量代表性不佳所致。

HEC-HMS結合WASH123D模擬中港溪淹水潛勢

為了解決鳳山降雨機率的問題，作者郭柏成 這樣論述：

近年來，世界各地漸漸開始重視環境巨災所帶來的重大迫害，其中淹水為最常發生之環境巨災，而台灣四面環海，常有颱風侵襲，且地勢陡峭、河流短又湍急，一旦遇到暴雨，容易引發嚴重淹水災情，故對於如何面對淹水所造成的經濟人員損失，已成為當今重要課題。 華道明(2018)為製作淹水風險評估模型，他利用水文數值模式WASH123D模擬台灣中港溪流域，進行定量降雨和重現期降雨的淹水模擬，但因華道明(2018)僅使用WASH123D三個波模式的其中一種，並沒有使用另外兩種波模式來模擬上游地區，導致其結果在上游地區產生了些許誤差，淹水潛勢結果較不精準。 本研究主要是修正華道明(2018)在模擬上所產生的誤差，使

用HEC-HMS模擬上游地區逕流，並結合WASH123D進行模擬，並探討這兩種作法有何差別，結果顯示本研究的模擬結果比華道明(2018)的模擬結果在不管是上游山地地區還是下游平地地區，都來的更精準。

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