颱風風速公里的問題，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

圖解統計學(2版)

為了解決颱風風速公里的問題，作者許玟斌 這樣論述：

　　※一單元一概念，迅速掌握統計基本概念 　　※即學即用，面對新聞報導與政府統計資料不再理盲 　　※圖文並茂‧容易理解‧快速吸收 　　大數據時代來臨，這些躺在雲端與其他地方的儲存媒體，耗費大量資源收集而來的資料們，正在等待我們去處理、應用；而統計學就是一門讓數字說話的科學，也是一門藝術，知識工作者不得不盡快學習。 　　你以為統計很遙遠嗎？即使是一般民眾，每天翻開報紙、打開收音機時，看到或聽到的各類政治、社會、財經、運動、健康、氣象和股市的新聞，除了重要事件的敘述與追蹤，也都會參雜許多統計表格、圖形與數字，由此可見統計跟我們的生活緊密連結，更不用說工作開會時製作簡報也非常

實用。 　　面對社會與生活上的各種資訊與議題，若沒有清晰的統計觀念，很容易陷入五里迷霧、摸不著頭緒。翻開本書，此刻就幫你劈開層層迷障。  

颱風風速公里進入發燒排行的影片

颱風及冬季季風對於台灣沿岸海流之影響

為了解決颱風風速公里的問題，作者呂妍萱 這樣論述：

本研究使用了中央氣象局海氣象浮標的風與海流資料，探討各測站的潮流特性以及冬季季風和颱風對於沿岸海流的影響。首先運用調和分析方法，瞭解各測站的潮流變化特徵以及潮型，馬祖、富貴角、龍洞、七美皆屬於半日潮，小琉球則屬於以半日潮為主的混合潮型。潮流在各區域海流中占了相當的比例，尤其在台灣北海岸、東北角及馬祖海域的冬季，潮流所佔比例最高，台灣西南沿岸的海域則為秋季潮流比例最高。東北季風時期在馬祖、富貴角、龍洞及七美的風與彭佳嶼測站的風之相關性達到0.7以上，表示這四站受東北季風的影響大，而小琉球則沒有東北季風的特徵。將彭佳嶼風場當作東北季風指標，分析各地區的海流與彭佳嶼風場的相關性，結果顯示馬祖的風和

流相關性密切達0.7，富貴角的風流相關性不到0.4，是由於該地海流流向為東西向，與東北季風向呈垂直，故相關性低；龍洞的相關性較差，表示東北季風不是影響龍洞海流變化的主要機制；七美在延遲14小時條件下相關係數達到峰值，推斷是七美距離較遠，東北季風對海流的影響需較長的時間反應，而且七美的風速比彭佳嶼及其他測站更大。颱風對於海流的影響可分為最接近及逐漸遠離兩階段；颱風靠近測站為強襲階段，以強烈颱風瑪莉亞為例，颱風中心距離馬祖浮標最近僅5公里，使得海流由原先的45 cm/s朝北流快速的轉變為157 cm/s朝南流，且海流的變化由表層一直延伸到40米深，流向在風向的右方90度，與艾克曼動力一致。颱風逐漸

遠離後為弛豫階段，在颱風過後約五天內常會誘發近慣性海流的產生，颱風的移動速度慢、暴風半徑大、浮標與颱風距離近、位於颱風路徑右側等因素，皆會使近慣性海流增強。

圖解統計學

為了解決颱風風速公里的問題，作者許玟斌 這樣論述：

※一單元一概念，迅速掌握統計基本概念。 ※即學即用，面對新聞報導與政府統計資料不再理盲。 ※圖文並茂‧容易理解‧快速吸收 　　大數據時代來臨，這些躺在雲端與其他地方的儲存媒體，耗費大量資源收集而來的資料，正在等待我們去處理、應用；而統計學就是一門讓數字說話的科學，也是一門藝術，知識工作者不得不盡快學習。 　　即使是一般善良市民，每天一早翻開報紙或打開收音機時，看到或聽到的各類政治、社會、財經、運動、健康、氣象和股票的新聞，除了重要事件的敘述與追蹤，也會參雜許多統計表格、圖形與數字，可見統計跟我們的工作與生活，幾乎是離不開的。 　　面對社會與生活上的各種資訊與議題，若沒有清晰的統計觀念，很

容易陷入五里迷霧、摸不著頭緒。本書即是幫助你劈開迷障的利器。   作者簡介 許玟斌 　　一位關心全民生計的統計學博士。不僅擁有一身解讀數字的好功夫，更關心一般社會大眾的統計素養；曾出版《巷子口統計學》一書，拯救了無數國民的統計概念。離開教職後，仍持續潛心研究，著書立說。閒暇時喜歡閱讀、思考、游泳與打高爾夫球。 　　學歷 　　美國懷俄明大學統計博士 　　經歷 　　東海大學資訊工程系副教授 　　東海大學資工系主任 　　東海大學電子計算機中心主任   第一章　綜觀統計方法 Unit 1-1　無所不在的統計名詞 Unit 1-2　統計如何讓數字說話？ Unit 1-3　那些人該懂些統計

？ Unit 1-4　明確定義問題 Unit 1-5　常用統計分析方法 Unit 1-6　可用資料集合 Unit 1-7　資料彙整與呈現 Unit 1-8　催生統計推論的隨機現象 Unit 1-9　以隨機樣本概全的邏輯 Unit 1-10　統計分析演算法 Unit 1-11　為甚麼統計偶爾被人詬病 第二章　產生統計結論的原料 Unit 2-1　可用資料集合的性質 Unit 2-2　資料來自何處？ Unit 2-3　直接觀察取樣設計 Unit 2-4　簡單隨機抽樣 Unit 2-5　分層抽樣 Unit 2-6　群聚抽樣 Unit 2-7　系統抽樣 Unit 2-8　非機率抽樣 Unit 2-9

　試驗設計 Unit 2-10　物件屬性度量標準 第三章　彙整與呈現資料集合 Unit 3-1　彙整與呈現資料集合的特徵 Unit 3-2　類別資料的表格 Unit 3-3　類別資料的圖形 Unit 3-4　數值資料的表格 Unit 3-5　數值資料的圖形 Unit 3-6　表示時間序列的趨勢 Unit 3-7　數值資料的趨中位置 Unit 3-8　數值資料的分布位置 Unit 3-9　數值資料的分散程度與狀態 Unit 3-10　莖葉圖、五數彙整與盒子圖 Unit 3-11　統計指數 第四章　細說隨機變數 Unit 4-1　模式化隨機現象的隨機試驗 Unit 4-2　已知樣本空間，計算事

件發生的機率 Unit 4-3　數值化出象的轉換規則 Unit 4-4　隨機變數的機率函數 Unit 4-5　常用理論機率函數 Unit 4-6　常態隨機變數 Unit 4-7　柏氏隨機變數 Unit 4-8　二項隨機變數 Unit 4-9　均值與均等隨機變數 Unit 4-10　指數隨機變數 Unit 4-11　波氏隨機變數 第五章　辨識理論母布 Unit 5-1　辨識理論分布的步驟 Unit 5-2　假設檢定的步驟 Unit 5-3　檢定硬幣出象序列 Unit 5-4　樣本獨立性檢定 Unit 5-5　篩選理論分布步驟 Unit 5-6　參數估計式 Unit 5-7　卡方檢定的理論背景

Unit 5-8　常態分布適合度檢定 Unit 5-9　均等分布適合度檢定 Unit 5-10　確認理論分布之後 Unit 5-11　計算隨機事件出現的機率 Unit 5-12　常見樣本分布 第六章　母體參數區間估計 Unit 6-1　母體參數信賴區間 Unit 6-2　常態參數區間估計 Unit 6-3　常態變異數區間估計 Unit 6-4　變異數已知，常態平均數區間估計 Unit 6-5　變異數未知，常態平均數區間估計 Unit 6-6　大樣本非常態母體平均數區間估計 Unit 6-7　母體比率區間估計 Unit 6-8　指數參數區間估計 Unit 6-9　波氏參數區間估計 Unit 6

-10　小樣本母體參數 Unit 6-11　兩常態母體平均數差異 第七章　母體參數假設檢定 Unit 7-1　參數假設檢定的緣由 Unit 7-2　變異數已知，常態平均數檢定 Unit 7-3　變異數未知，常態平均數檢定 Unit 7-4　母體比率假設檢定 Unit 7-5　指數參數檢設檢定 Unit 7-6　波氏參數假設檢定 Unit 7-7　常態變異數假設檢定 Unit 7-8　小樣本指數母體參數假設檢定 Unit 7-9　小樣本母體比率假設檢定 Unit 7-10　小樣本波氏參數假設檢定 Unit 7-11　兩常態母體參數假設檢定 第八章　漫遊政府統計資訊網 Unit 8-1　解讀農

藥殘留新聞報導 Unit 8-2　檢視內政部天然災害網頁 Unit 8-3　檢視檢肅毒品統計表 Unit 8-4　檢視台北市平均每戶每月水電支出 Unit 8-5　檢視高雄市道路交通事故檔案 第九章　從一張亂數表說統計 Unit 9-1　亂數產生器 Unit 9-2　檢視一張隨機亂數表的步驟 Unit 9-3　彙整亂數表的敘述統計 Unit 9-4　植基於系統抽樣的推論 Unit 9-5　植基於群聚抽樣的推論 Unit 9-6　亂數表個案研究的結論   序 統計數字可靠嗎? 　　每一個人為自己或為你/妳管理或負責的人群，時時不斷地製作各項決策，而主要決策流程是訂立一組決策標準，分析可

行方案，與選擇最佳效益方案。決策過程當中，有些人唯有依靠神助、主觀或直覺，不過為了有效說服自己與他人，大都數人們寧願相信隱藏在資料集合裡的資訊或統計數字。然而面對一個接一個的選擇，我們依賴的統計數字可靠嗎? 　　2016年7月6日20點30分，氣象局發布陸上颱風警報，編號第1號(國際命名：NEPARTAK，中文譯名：尼伯特)。隔天7月7日13時15分颱風警報單，發布海上陸上警報，內容包括目前中心位置北緯 21.4 度，東經 123.6 度，即在花蓮的東南方約 350 公里之海面上。7級風暴風半徑 200 公里，10級風暴風半徑 80 公里。以每小時18轉14公里速度，向西北西進行。近中心最大

風速每秒55公尺，相當於16級風等數據。2016年7月7日，氣象局台中市觀測溫度攝氏32.8度，雨量0。某天氣預報網站更有過去30年這一天下雨的機率11/30，降雨紀錄59.9毫米，平均6.8毫米，平均高溫、平均低溫、最高、最低分別為攝氏32、26、34、23度。 　　風雨溫度等描述天氣狀況的變數，在使用工具觀察或度量之後，自然現象的一個觀察值就是事件的事實，或稱為隨機變數的一個例子。有些數值並不是直接度量所得，而是利用敘述統計方法彙整例如加權、平均、最高、最低或經驗機率等間接度量結果。如果度量工具與方式沒有瑕疵的話，這些統計數字當然可靠，因為它們是描述事件的事實或事實的函數。所以我們在媒體

看到聽到的外匯、黃金或石油價格，景氣指標與股票市場指數等等，無論計算公式多麼複雜，都是可靠的統計數字。 　　很可惜，描述事件事實的統計數字，對於決策的幫助並不顯著，因為這些數字只是隨機現象的特定或部分觀察值集合，我們要的不只是過去事件的紀錄或特徵，我們要的是能夠輔助因應未來事件的預測或估計的資訊。例如一般人並不在乎颱風在哪裡生成、名字編號、或之前的行進路徑與性質，我們要的是預估登陸時間、地點、風速、方向與雨量等資訊。 　　大約距離3000公里遠人們就開始關切將要或可能誕生的颱風，相關地區的學者專家們無不應用各式模式在不同時段預測未來的發展，氣象局的颱風警報單當然也有包括未來某時間點颱風動向

的預測。預估颱風動態並不是一個簡單的問題，也許是變數的取捨或人算不如天算，因此各氣象機構的預測常常大為不同。哪一個預報比較可靠呢? 　　大多數天氣預測系統，是一種天氣變化的模式模擬研究，從收集與彙整模式輸入資料或參數，模擬過程與輸出數據分析，無不與統計方法息息相關。從統計的角度來說，一次模擬結果也只不過是隨機現象的一個例子，如果根據數次甚至只是一次預測的結果就評斷某機構或某模式的表現，大有可能形成瞎子摸象的結論。 　　預測隨機現象出現某一事件，或估計出現某事件的機率，基本上是在沒有規則的觀察值數字堆中找尋規則，是一種植基於機率理論無中生有的技術。從機率的定義來說，某事件發生的機率等於無限多

次的觀察出現這事件的相對次數。然而發生機率很高的事件，沒有發生就是沒有發生，相反的發生機率微小的事件，發生就是發生了，我們一點辦法也沒有。 　　自然現象，本來就是無緣無由就發生了，統計理論嘗試依據一定數量的觀察值尋求代表一個隨機現象的一個理論機率函數，然後某事件發生的機率才得以計算。如果觀察值數量不足以辨識一個潛在的機率函數，敘述無頭無尾的隨機現象的方式是使用相對次數或經驗機率表示某一個事件出現的可能性或機會。 　　我們可以不知道氣象組織如何發展模擬模式、進行模擬、輸出分析與解讀等過程，但是我們可以依據一個氣象組織的過往紀錄，計算正確預測某事件例如風向西北、平均風速15級或累積雨量介於(3

00-500)毫米之間的相對次數，進行評估這個組織預測颱風動態的統計數字的可靠性。 　　度量與收集隨機現象的觀察值，彙整與呈現資料集合特徵的圖表數字，辨識代表觀察值集合的理論機率函數，估計未知參數的信賴區間與檢定參數是否落入某一範圍，介紹與舉例說明這些形成可靠統計數字的過程，構成本書的內容。 　　感謝 　　感謝發行者五南圖書公司，主編侯家嵐小姐，責任編輯劉祐融，文字校對鐘秀雲、許宸瑞，美工設計張淑貞，封面設計盧盈良，以及前副總編輯張毓芬小姐，衷心感激各位在發行本書各個階段的協助、支持與辛勞。   Unit1-3那些人該懂些統計？每天一早翻開報紙或打開收音機，就會看到或聽到各類訊息，包

括政治、社會、財經、運動、健康、氣象、股票的新聞，除了重要事件的敘述與追蹤，也會參雜許多統計表格、圖形與彙整數字。購買新車時人們大都以售價、大小、顏色與品牌來度量一部車的價值。有一個試驗將100位男士隨機平均分成兩組A與B，根據些微差異的兩輛新車相片請A組的50位先生評估哪一部車子較為值得購買，而給B組的兩張相片僅其中一張是一位美女與車子的合照。結果B組50人中的37人認為那輛美女加持的車子較為值得，而同一輛車子在沒有美女合照相片的A組中僅有13人選擇它。同理根據多次這類試驗，廣告行銷人士可以利用統計技術，了解市場走向、需求數量、包裝方式與獲利狀態等輔助決策的有用資訊訂定未來策略。每當大約距離

台灣幾千公里，遠在東方太平洋海面出現熱帶性低氣壓時，大家就開始關切是否形成颱風或會不會放颱風假。新聞媒體每天採訪氣象局人員並參考相關國家的預報，組合所謂最新動態，近乎瘋狂的程度真是不可思議。氣象局的專家們除了忙著觀測，也必須應用統計理論與技術進行耗時的模擬，發布包含無可避免的誤差的預測，因此大約每隔30分鐘，預報員或電視主播說明颱風動向的內容不外乎，目前是否形成颱風或未來行進路徑變數很多，不排除有發生大雨的機率，也不排除有襲台的機率。如此不確定性的訊息似乎沒有任何價值，又機率是度量事件出現的機會或可能性的一個0與1之間的實數，可以增減但不該使用於有或沒有的敘述。人類怎麼知道某種病症應該服用哪些

食材或藥品呢，在以前只能透過親嘗百草的經驗，今天醫學科技分析病因或缺乏元素以決定對應成分的比例與劑量。抽菸導致肺癌雖然沒有直接證據，雖然世界各地幾乎出現相同的數據，顯示肺癌病患中抽菸者人數大約是非抽菸者的9倍1，但是沒有辦法透過人體實驗斷定形成因果關係的結論。

颱風利奇馬 Lekima(2019)通過臺灣的數值研 究:地形對不同颱風路徑的影響

為了解決颱風風速公里的問題，作者沙聖浩 這樣論述：

本研究利用 TFV3 全球模式模擬颱風利奇馬 Lekima (2019)，於 2019 年 8 月 8 日至 9 日在接近台灣北部海面出現的路徑偏折現象。於多組不同物理參數化實驗，模式皆能 掌握西北向颱風靠近臺灣地形時路徑出現向北後、再向西的偏折現象。當颱風出現向北 偏折時，未移除臺灣地形的實驗顯示颱風環流經過臺灣地形南側繞流後，於颱風中心南 側輻合並延伸至颱風內核區域，導致颱風徑向入流明顯增強，使角動收收支中對稱水平 平流及科氏力力矩於颱風底層之貢獻增強，但又受到臺灣地形背風側風速較弱，於半徑 2.5 度外產生不對稱之負切向動量平流，進而導致颱風內核切向風速明顯增強，在半徑 2.5 度外增

強不明顯。在動能收支中亦受到底層徑向入流增強，對稱平均徑向水平平流 及平均壓力梯度力於底層的正趨勢貢獻更明顯，亦有利於颱風強度維持。渦度收支不對 稱量分析指出颱風移動主要由水平平流項主導，當颱風接近地形時，有、無地形時的波 數一駛流風場出現繞行渦旋中心的一對迴流(gyre)，使水平平流產生的渦旋移動方向產 生氣旋式旋轉，使颱風路徑出現向北、後再向西偏折。利用理想化 WRF 進行路徑偏折機制的敏感度實驗探討，顯示出在較弱的西向駛流 風下，當橢圓型山脈長軸向西旋轉 50 度時(似西北向侵臺颱風，情境一)，颱風初始縱軸 位置愈靠近地形中心時，路徑於北偏折程度愈大，當颱風初始縱軸位置較地形中心以南，

路徑將出現明顯北偏，過地形後又出現明顯南偏，若距離 450 公里以上，偏折現象則不 明顯。當駛流強度增至兩倍時，路徑偏折明顯減弱。當橢圓形山脈不旋轉時(似西行侵臺 颱風，情境二)，若初始位置於地形中以北時，颱風於地形上游處略微北偏，過地形中心 後出現向南偏折，其中登陸前夕颱風中心位置近靠地形中心時，會受渠道效應影響出現 明顯南偏，若颱風初始縱軸位置位於地形中心以南，於地形上游則會傾向於南偏，過地 形後再出現北偏。當橢圓地形長軸旋轉 90 度時(似北向侵臺颱風，情境三)，若颱風初始 位置於地形中心以南，於地形上游時出現輕微向南偏折，於更靠近地形時各組實驗均出 現北偏，其中初始位置較靠近地形中心之

颱風會被地形吸引出現南偏。I進一步使用位渦分析並指出，於情境一下，當颱風中心位於地形以南，颱風靠近地 形時，水平平流項增強會出現延遲且非絕熱加熱項與其作用反向，導致路徑偏折較晚出 現，當颱風中心於地形以北，水平平流項增強時間將提早並造成颱風移動先北偏、後南 偏，非絕熱加熱項會指向遠離地形方向，減緩北偏作用。於情境二下，颱風在靠近地形 時，水平平流項亦出現先減弱、後增強，且非絕熱加熱作用抵銷其作用，導致偏折不明 顯。在登陸前夕，若颱風位置靠近於地形中心，會出現渠道效應，且非絕熱加熱項與垂 直平流項明顯增強，導致颱風大幅向南偏折，過地形後，若颱風初始位置於地形以南， 水平平流項會導致颱風向北移動，

反之，初始位置於地形中心以北時，則會向南移動。 在情境三下，當颱風接近於地形時，水平平流項出現向北分量明顯增強並主導颱風向北 移動，其中當颱風初始位置於地形中心以南時，非絕熱加熱項會指向北，當颱風初始位 置於地形中心以北時，非絕熱加熱項會指向南，並與水平平流作用反向減緩颱風移動。