颱風半徑的問題，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

惑鄉之人

為了解決颱風半徑的問題，作者郭強生 這樣論述：

　　哀的少年肉體，只准獻祭這部絢爛的人生映畫　　紳派小說家郭強生最激情痴怨的男之時代物語 　　那一年，李香蘭來臺公演；那一年，日本戰敗；　　那一年，李小龍過世；那一年，日本成為世界第二大經濟體；　　那一年，他們都才十七歲…… 　　橫跨七十年的時代物語，四個不同時空背景的少年，因為一部電影，他們的命運意外交錯，撞擊，糾結。 　　電影院裡長大的小羅，一個沒娘的老兵之子，為何因這部電影而自殺？　　昭和年間，臺灣出生的日本窮家孩子松尾，為何逃不出「君之代少年」的魅影？　　日裔美籍的健二，突然發現自己多了一個在臺灣失蹤的祖父；二戰中喪命的臺籍日本兵敏郎，鬼魂幽幽飄蕩了半世紀；一個原本平靜的東部小鎮，

竟成為他們共同的、回不去的故鄉…… 　　每個人的懸念，都藏有不可告人的祕密。　　他們都想知道，《多情多恨》究竟是一部甚麼樣的電影？　　於是，他們一步步走進彼此的生命，還原了一幅被記憶扭曲的圖譜，關於身體的煽惑，失根的惶惑，死亡的疑惑，歷史的蠱惑，癡情的魅惑…… 　　歷史的密碼，原來不過是人性癡哀嗔怨的組合，征服與屈服，共同演出了一場暴烈的相互勾引。　　《夜行之子》郭強生更細膩、成熟、大膽的小說藝術新顛峰，寫給如此憂鬱，又如此激情的臺灣。 作者簡介 郭強生 　　1964年生，台大外文系畢業，美國紐約大學（NYU）戲劇博士，目前為國立東華大學英美語文學系教授。高中時期便於「聯副」發表小說進入文壇，

二十二歲出版第一本短篇小說集《作伴》。留美期間又陸續獲得時報文學獎戲劇首獎與文建會劇本創作首獎，並將得獎作品《非關男女》親自執導搬上舞台。2000年結束美國教職返台，協助成立華文世界第一間「文學創作研究所」，培育當前台灣新銳作家無數。於評論、劇場編導與學術之外，2010年再度推出小說作品《夜行之子》，立即獲得廣大迴響與矚目，入圍台北國際書展大獎以及入選德國法蘭克福書展。近年作品並多次被選入「年度散文選」、「年度小說選」，並主編有《九十九年年度小說》、《作家與海》台灣海洋書寫文集等。2011年出版《我是我自己的新郎》，為其最新散文集，並開始主持廣播節目「文學居酒屋」，獲兩項金鐘獎入圍肯定。優遊於

文學與文化不同領域，其文字美學與創作視角成熟沉穩，冷冽華麗，從激昂與憂鬱之人性衝突中淬取恣放與純情，澎湃中見深厚底蘊。

颱風半徑進入發燒排行的影片

風速半徑、環境因子及歷史類比個案對於颱風快速增強機率預報之影響

為了解決颱風半徑的問題，作者張楷晧 這樣論述：

本研究之主要目的為颱風強度快速增強(Rapid Intensification；RI)之機率預報模式開發。根據美國國家颶風中心(National Hurricane Center)之定義，熱帶氣旋(Tropical Cyclone)之近中心最大風速若在24小時內增強至少30節(knots)以上，則稱為RI事件。本研究採用K折交叉驗證方法(K-Fold Cross-Validation)及羅吉斯迴歸(Logistical Regression)，建立不同複雜程度之RI機率預報模式。首先，採用美國聯合颱風警報中心(Joint Typhoon Warning Center)最佳路徑資料以建立RI預

報之基本模式，使用颱風中心位置、目前強度、最大風速半徑(Radius of Maximum Wind；RMW)與七級風平均半徑(Average 34-knot Radius；AR34)…等預報因子。然後逐步加入WAIP(Weighted Analog Intensity Prediction)預報強度資料，以及SHIPS開發資料(Statistical Hurricane Intensity Prediction System Developmental Data)之大尺度環境變數，分別建立進階模式與複雜模式，並透過機率式校驗，分析各模式之變數組合對於RI預報之表現。最後以二元式校驗方式，評估

模式分別在最佳門檻、保守門檻與積極門檻下之預報差異。透過機率式校驗之可靠度分析圖(Reliability Diagram)及交叉驗證結果顯示，模式增加輸入變數之後，其所提供的最高機率預報值也隨之上升。藉由ROC曲線(Receiver Operating Characteristic Curve)之分析顯示，當基本模式加入WAIP未來強度變化後，可有效改善整體預報表現。在額外考慮SHIPS大尺度環境變數之後，雖可使得AUC(Area Under Curve)上升，但其提升幅度不如WAIP來得明顯。二元式校驗結果顯示，若採用積極預報之策略，RI事件的偵測率與誤報率將同時上升，非RI事件的判定能力下

降；若提高機率門檻、採用保守預報策略，複雜模式之偵測率高、誤報率低，也具有最高之預兆得分(Threat Score)。校驗結果亦發現，考慮WAIP預報強度對於RI事件的預測能力可有一定程度的提升，但額外加入SHIPS環境場變數僅對保守預報策略有較明顯的幫助。因此本研究建議未來可採用颱風半徑及WAIP，做為颱風RI預報模式之主要輸入變數，進行RI即時預報模式的開發及實際預報應用。