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中度颱風風速的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦村山貢司寫的 健康氣象學入門【圖解版】 可以從中找到所需的評價。
另外網站颱風 - 臺南市空氣品質監測網也說明：颱風為熱帶、副熱帶地區海面上生成的強烈低壓系統，於北半球屬於反時鐘方向旋轉環流，輕度颱風最大平均風速為八至十一級（相當於時速62~117 公里），中度颱風最大平均 ...
國立高雄科技大學 電子工程系 蘇德仁所指導 段和逸的 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 （2021），提出中度颱風風速關鍵因素是什麼，來自於卷積神經網路、模糊演算法、颱風參數、衛星雲圖、降雨等級。
而第二篇論文國立陽明交通大學 土木工程系所 張憲國所指導 曾士瑋的 陸地效應影響臺北港海面風速及波浪推算探討 （2020），提出因為有 表面風速、颱風波浪、示性波高、參數化風場模式、類神經波浪推算模式、陸地效應的重點而找出了 中度颱風風速的解答。
最後網站中度颱風 - 世界大典- Miraheze則補充：中度颱風. 語言; 監視 · 編輯. 中度颱風是台灣中央氣象局的颱風強度等級的單位，中心附近風速每秒達32.7-50.9公尺，相當於12-15級風。
健康氣象學入門【圖解版】
為了解決中度颱風風速 的問題，作者村山貢司 這樣論述：
您不可不知道！每天觀測氣象，有益於自我健康管理！ 氣象與疾病兩者之間有何關係？ 什麼是氣象病？什麼又是季節病？兩者之間有什麼不同？ 觀測氣象，了解自我疾病與天候的關係！ 現代人常受疾病所困擾，往往一生病即去找專業醫師求助，但是您知道嗎？疾病產生的原因除了與個人飲食、生活習慣、體質有關外，與天候也有著很大的關聯，氣象變化可能直接影響人的身體，讓宿疾惡化，也可能間接促使作為病原的細菌或病毒增加，使人容易生病。因此，疾病與氣象的關係可說是密不可分。經研究發現，透過每日觀測氣象，了解天候變化的方式，有助於自我疾病的健康管理！ 教你如何正確解讀及使用氣象資訊！ 氣象報導除了會告
訴我們溫度、降雨機率、風速、氣壓等，有些也會說明濕度、紫外線係數等其它資訊，提醒大家出外要注意的工作，本書作者村山貢司利用自身的專業知識，教導你如何正確的解讀這這些氣象資訊，並且運用這些氣象資訊有效預防疾病！ 不同類型的氣象病及預防方法！ 天候變化常常導致各種疾病的產生，造成人的困擾，如冷峰經過、氣溫降低等短時間內的種種氣象變化會引發關節炎、氣喘發作等；本書分章列出不同季節容易造成的疾病問題，分析討論與天氣變化的關係，了解原因後教你進一步的預防方法！ 本書特色 ◎ 少數將氣象與疾病兩者共同討論的書籍 ◎ 教導你如何透過觀測氣象來預防疾病如何正確解讀使用氣象資訊 ◎ 系統整理
、分章詳述：第一章針對氣象與健康的關係來討論，其後以四季為分章列出常見疾病與預防方法。 ◎ 採用圖表式的輔助方式說明佐證，使讀者容易明瞭學習 ◎ 廣度與深度兼具，除了探討各種天候、季節與對人體健康的影響，另外延伸至氣象學專業術語，如氣壓、峰面、溫度、溼度等與疾病的關係 作者簡介 村山貢司 一九四九年生於日本東京，於都立立川學高校、東京教育大學畢業後，進入日本氣象協會任職。一九八七年到二○○七年期間擔任NHK的電視氣象解說員。第一屆氣象預報士考試及格，現任財團法人氣象業務支援中心專任主任技師。在氣象、生物氣象學、地球環境、氣象與經濟等多種領域活躍，兼任環境省、林野廳、東京都等機構的委員會
委員、日本花粉學會評讀員、NPO花粉情報協會副理事長。主要著作有《異常氣象》、《氣象病》、《花粉症的化學》等。 譯者簡介 李毓昭 中興大學畢業，從事翻譯十餘年，譯作有：《神奇的反射指壓》、《如何消除啤酒肚》、《不會老的生活方式》、《10倍數影像閱讀法》、《花草茶》、《做自己的醫生》、《心靈雞湯—關於女人》、《世界的種子》、《撒種人》、《吃出好體溫》、《驚人的體溫健康法》等百餘本英、日文書。
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
為了解決中度颱風風速 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。
陸地效應影響臺北港海面風速及波浪推算探討
為了解決中度颱風風速 的問題，作者曾士瑋 這樣論述：
本研究提出陸地效應的參數陸地遮蔽颱風面積比參數，以期改善參數化風場與類神經波浪推算模式。以臺北港為研究基地，蒐集外海觀測樁的實測海面風速資料與實測示性波高資料，並利用 2010 至 2016 年間的 7 場颱風，分析陸地效應對計算風速及波浪推算之影響。利用 RVM、HM、WW11 三種參數化風場模式計算颱風風速，其計算風速差與陸地遮蔽颱風面積比的分析顯示，RVM 為三種參數化風場中最合適於臺北港，且在計算蘇力颱風的計算風速差與陸地遮蔽颱風 50 節面積比的相關性有達中度相關，而其他結果則多為弱相關。利用三組輸入參數至相同類神經波浪推算架構，由訓練結果顯示，輸入實測風速參數於模式的模擬能力為優
於分別輸入含計算風速參數或多含陸地遮蔽颱風面積比參數的兩組模式，此兩組的模擬能力是相近的。