氣象局天氣圖示的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

運用資訊系統評估傳統預測學實用性之研究

為了解決氣象局天氣圖示的問題，作者陳俊鵬 這樣論述：

中國最古老文獻《易經》，基本內容包含象、數、理、占等範疇，相傳「占」被歸類為傳統預測學，其運用象數理之思維模式，透過特定操作方法與程序，可進行未來事件發展趨勢預測。本研究透過文獻分析法（Document Analysis）、實證研究法（Empirical Research）、定量分析法(Quantitative Analysis)，針對易經預測學，對未來天氣狀況預測能力進行實證探討，且評估其實用性。本研究開發資訊輔助系統「天氣預測實測平台」網站蒐集實測紀錄，及運用易經預測學推論法則，開發「易經預測推論系統」與研究對象同步推論預測，並有效控制實證實務運作。本研究以有易經預測經驗者及無易經預測經

驗者為研究對象，有易經預測經驗者採用傳統易經推論預測，無易經預測經驗者採用「易經預測推論系統」對未來天氣狀況進行預測，並評估不同研究對象預測正確率及差異分析比較。針對有預測經驗研究對象，「易經預測推論系統」預測正確率高於傳統易經推論預測正確率。另發現研究對象進行預測程序時，感應狀態影響易經預測正確率具相關性，不背離易經預測學理論基礎，有預測經驗者的感應狀態，優於無預測經驗者。本研究對易經預測學天氣預測範疇，提供實用的資訊，供社會大眾及後續研究參考。

基於熱圖像識別技術的實時雨水檢測系統

為了解決氣象局天氣圖示的問題，作者傅保昕 這樣論述：

現代社會繁忙，在建築物內工作的民眾不一定能得知室外天氣的實時狀態，為了能迅速理解室外大概的天氣狀態，民眾通常會使用網路或APP來查詢，查詢到的結果通常是大區域地區的預估狀況，但就小區域而言此資訊不具有實時性。本論文提出基於熱圖像識別技術的實時雨水檢測系統，紅外線熱像儀搭配樹莓派3B+偵測發熱的陶瓷加熱燈(Ceramic Heat Lamp)當作辨識目標物。每秒讀取一次陶瓷加熱燈當下狀態，先將它加熱到180度，水一碰到加熱面就會立刻蒸發，此加熱狀態被定義為Hot；當水接觸到高溫的陶瓷加熱燈時蒸發後，加熱面接觸水的部分會產生溫度變化，此狀態被定義為Rain。當系統斷電陶瓷加熱燈未加熱或是未加熱到

180度溫度不足，此狀態被定義為Others。在實驗中，將Hot、Rain和Others三類熱影像圖片集資料放入Google Teachable Machine平台使用機器學習訓練，Hot 150張、Rain 150張、Others 300張做50回訓練，每批16份資料，學習率定為0.001，經過訓練後生成模型和標籤後放入樹莓派。為了增加辨識處理效率，在樹莓派上安裝神經運算棒二代，接著建立OpenVINO環境，安裝OpenCV和TensorFlow Lite為物件辨識和邊緣運算使用，讀取訓練過的模型和標籤，便可開始執行辨識，讀取熱像儀的鏡頭畫面，會立刻顯示信心度，經測試Hot信心度能達到平均9

9.088%，Rain信心度能達到平均98.792%。未來，提出的商業化系統可以為當地區域提供可靠和實時的雨量檢測系統，其中包括百貨公司、地鐵站、地下商場和其他設施。