風速預報的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

神奇酷地理套書1：自然環境大探祕

為了解決風速預報的問題，作者AnitaGaneri 這樣論述：

讓孩子人文社會與自然科學力， 一次到位的超酷選擇！ 　　繼「神奇酷科學」、「神奇酷數學」系列，小天下再度推出暢銷全球的兒童科普經典──「神奇酷地理」系列（全8冊）！ 　　比小說更生動、比漫畫更爆笑，帶領孩子進入超乎想像的地理世界中，囊括國中小適讀的重要地理概念，全系列包括雨林、島嶼、沙漠、風暴、火山、地震、極地、高山等八大主題。簡明扼要的圖解說明、勁爆的探險故事，你意想不到的地理小檔案，統統都在這裡！ 　　《神奇酷地理1：生機勃勃的雨林》 　　一星期只上一次廁所的超懶動物是誰？ 　　要怎麼躲過吸血蝙蝠的攻擊？ 　　最酷的探險、最神奇的答案都在《生機勃勃的雨林》裡！ 　　《神奇酷

地理2：豐富多樣的島嶼》 　　島嶼是怎麼形成的？ 　　哪座島上有活生生的「龍」？ 　　最酷的探險、最神奇的答案都在《豐富多樣的島嶼》裡！ 　　《神奇酷地理3：變幻莫測的沙漠》 　　海市蜃樓是怎麼形成的？ 　　為什麼沙子會「唱歌」？ 　　最酷的探險、最神奇的答案都在《變幻莫測的沙漠》裡！   　　《神奇酷地理4：威力驚人的風暴》 　　用什麼方法可以降低風暴的風速？ 　　到底是誰負責幫颱風命名？ 　　最酷的探險、最神奇的答案都在《威力驚人的風暴》裡！ 　　【三大保證】 　　▲保證符合108課綱，閱讀理解力輕鬆培養 　　▲保證爆笑又有趣，孩子看了絕對哈哈大笑 　　▲保證易讀又易懂，搭配圖解9-9

9歲都適讀 系列四大特色 　　1.刺激精采的探險故事 　　涵蓋了從古至今的精采探險故事，呈現探險家憑著智慧、機智和勇氣，越過沙漠、深入原始叢林、挑戰極地、高山……探索未知的領域，一場又一場冒險犯難的故事，激發孩子的勇氣與求知的慾望。   　　2.簡明扼要的圖解說明 　　以幽默活潑的圖象，輕鬆簡明的文字，說明各種地理現象形成的過程，輕鬆了解雨林的分層、環礁的奧祕、火山的類型、沙漠的分布……讓地理知識變得好讀好吸收。   　　3.包羅萬象的主題內容 　　「神奇酷地理」系列共8本，主題包含雨林、島嶼、沙漠、風暴、地震、火山、極地、高山，內容有探險歷程、地科原理、生態奇景、自然景觀、人文故事、環境

省思……內容包羅萬象，精采可期。   　　4.國小社會科最佳輔助教材 　　對於地理、大氣現象的解釋，力求簡單扼要，難度適中、輕鬆幽默的文字書寫，讓中高年級的孩子可以自行學習、閱讀。類型多元的資料和數據，更可當作家長與教師教學上方便實用的資料庫。 得獎紀錄 　　★加拿大皇家地理學會銀獎　 　　★藍彼得圖書獎  

風速預報進入發燒排行的影片

台北市致災性降雨之都市洪災預警模擬與分析—以2019年午後對流降雨為例

為了解決風速預報的問題，作者俞可昕 這樣論述：

在氣候變遷的影響下，台灣面臨極端天氣事件的風險增加，降雨強度與分布都將有所改變；在短延時強降雨發生頻率增加的趨勢下，考驗著台灣面對極端降雨的防洪能力。2019年在台北市區就有幾場因午後對流性降雨，在短時間內承載超過都市排水系統負載的雨量，因而導致多處積淹水事件發生。為提升都會區防洪能力，建立都市洪水預警（Urban Flood Early Warning, UFEW）是當前重要的研究課題。目前都市淹水預警主要由氣象預報資料、水理數值模式之計算，以及相關專家的分析研判建構而成。本研究中選用中央氣象局發展之區域系集預報系統（WRF Ensemble Prediction System, WEPS

）資料作為主要氣象預報資料來源，以防災預警應用為目標，利用模式產品統計（Model Output Statistics，MOS）的概念，將模式雨量預報數值以觀測雨量累積百分比(Observed Rainfall Accumulation Percentage Rank)進行調整後，作為SOBEK水里模式之雨量預報之輸入資料，提供給該模式進行一維下水道水位與二維地表漫地流淹水深度及範圍模擬之演算。研究結果顯示，經由觀測累積百分比方法調整後的雨量預報數值，其在水文水理模式進行下水道水位與地表淹水範圍模擬結果，皆與實際觀測資料較為符合，意即此預報雨量之調整方法，可供未來研發預警系統時參考使用。未來應

用於都市洪水預警時，將能有效提升防災應變、水情研判資料的準確性。

航空氣象學【2022年版】

為了解決風速預報的問題，作者蕭華,蒲金標 這樣論述：

　　航空氣象學屬於應用氣象學之範疇，其主要任務在於保障飛航安全，提高飛航效率。 　　在實務上著重於利用適當的天氣條件，避開惡劣的天氣，使飛機順利完成飛行任務。 　　本書編修者蒲金標 博士為航空氣象學權威，在民航局實際從事航空氣象工作三十六年，參與民用航空局航空氣象現代化系統計畫，先後架設松山和台灣桃園國際機場低空風切警告系統，並建置航空氣象服務網站。2008年在民航局飛航服務總台副總台長退休後，繼續從事研究以氣壓跳動與機場低空亂流之相關性，並於2017年8月在松山機場架設一套松山機場低空亂流警告系統，對台灣飛航有許多重要貢獻。 　　本書所有各種天氣報告及天氣預報之內容次

序及傳播程序等，均依照世界氣象組織（WMO）國際航空氣象服務（Meteorological Service for International Air Navigation. WMO Technical Regulations Vol.Ⅱ）以及國際民航組織（ICAO）國際民航公約第三號附約（ANNEX 3 to the convention on international civil aviation）之各項共同準則，符合目前航空氣象服務之國際規定。 　　本書計分三篇，各篇均自成系統，可獨立參考閱讀。第一篇論述飛航氣象基本要素，含物理學之理論研究以及各要素之應用於航空方面；第二篇討論影響飛

航安全之天氣，詳細討論可能危害飛航之情況及應付迴避之方法。第三篇敘述航空氣象服務，略述航空氣象機構、業務及工作技術內容等。適用於「航空氣象學」課程，也可當作高考、民航、升職等考試、軍官轉任民航特考與學科項目入門用書。 本書特色 　　✓航空氣象學權威、前民航局飛航服務總台副總台長蕭華＆蒲金標專業撰寫，最新編修！ 　　✓完整收錄航空氣象學之基本理論及各項公式，課程／考試必備用書！ 　　✓全面介紹航空科學、天氣觀測、飛航安全、航空氣象服務，掌握上榜關鍵！ 　　✓全台各地航空氣象機構之工作技術內容詳實說明，理論與應用並重！ 　　✓附天氣報告電碼＆天氣預報電碼，編碼、填圖、天氣分析一次到位！  

基於循環神經網路的颱風路徑模擬初步研究

為了解決風速預報的問題，作者鄭凱元 這樣論述：

如今的資料數據量龐大，同時資料的複雜性也激增，對於處理資料時經常耗時過長的問題，近年來逐漸興起的機器學習技術成為了主流的解決方式，同樣，在土木工程領域，使用機器學習，也就是人工智慧化的方式來對資料進行分析處理，是未來的必經之路。本研究目的為利用循環神經網路(RNN)中可預測時間序列及長短期記憶(LSTM)模型具有長期記憶的特性，將之應用在颱風領域上，以模擬一個颱風生成後的移動路徑。本研究以颱風聯合警報中心（JTWC）觀測之颱風資料為時間序資料來源，首先對所有資料標準化處理，然後以循環神經網路來訓練學習所有資料，找出他們的特徵與關聯性，以此來預測颱風移動路徑中時間步上颱風移動速度、方位角、氣壓

差的變化，最後以 RMSE 與 loss 值作為模型準確程度的判斷依據，進而建立一套可以在颱風領域應用的模擬模型。本模型主要由輸入層、3 層 LSTM 層、全連接層（Dense 層）、融合層（Merge 層）及輸出層所構成，原始颱風資料經過標準化處理後進入輸入層，接著進入 LSTM 層，通多 LSTM 的輸入閥、遺忘閥、輸出閥的運算後，即得到了 LSTM 層的輸出值以及記憶在 LSTM 層中的長短期記憶矩陣，這個長短期記憶矩陣會持續的影響後面的 LSTM 層，一直到最後的一層 LSTM 輸出到全連接層，重新擬合後輸出到融合層，最後到輸出層，完成模擬。本模型在透過 RMSE 比較後，得出以 RN

N 模型預測單個颱風移動路徑數據中，模擬方位角與模擬颱風移動速度的結果都較為優秀，而颱風氣壓差數據較差。對於完全模擬颱風移動速度與方位角有優秀的結果，颱風氣壓差的結果則比較差。綜上所述，本模型在颱風模擬領域具有一定的潛力，可用於西太平洋生成的颱風之路徑模擬、對於台灣耐風規範研究起到助力。