三峽天氣預報30天的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

民眾颱風、洪水風險及災害調適行為模式之研究

為了解決三峽天氣預報30天的問題，作者林昀萱 這樣論述：

臺灣位於季風區的要衝，每逢颱風及梅雨季節，低窪地區及排水不良地區容易發生淹水危機及災害，影響國民之生命財產安全。政府主管機關除了加強防災工作及教育宣導外，如能有效地掌握民眾對颱風洪水災害的調適行為模式，並能有效促發民眾的颱風洪水防災調適行為及行動，願意主動的防災，就可以達到事半功倍的效果。因此本研究主要目的為能發展出適合民眾的颱風、洪水災害調適行為模式；並希望能有效地掌握民眾的調適行為路徑，及促發行為及行動的關鍵因素，以提供給主管機關參考。本研究之「颱風、洪水災害調適行為模式」乃以「計畫行為論」為基本架構，融入由「健康風險信念模式」理論轉型來之「環境災害風險意識信念理論模式」。本研究以問卷調

查進行一般民眾為對象，問卷抽樣方式採取依比例分層抽樣，共發出1100份，有效問卷405份，有效問卷回收率為36.8%，Cronbach's α為0.929，模式透過結構方程式進行分析能有效預測調適行為，並提升對行為意向、行為及行動之解釋力。行為模式對各個項目的解釋力分別為意識74%、主觀規範及自我效能72%、行為68%、經驗65%、態度64%、行為意向61%、認知57%、行動54%，其行為模式解釋力良好。由模式研究結果得知，各面向平均數得分:以態度表現最佳 (4.00)；第二為意識 (3.85)；第三為認知(3.76)；第四為主觀規範及行為意向(3.73)；第五為反映效能(3.67)；第六為自

我效能(3.49)；第七為行為(3.07)；第八為經驗(2.99)最後為行動(2.36)。颱風及洪水災害調適行為模式中的最主要路徑為八條：路徑1為意識→認知→行為意向→行為→行動；路徑2為認知→態度→主觀規範→自我效能→行為意向→行為→行動；路徑3為經驗→態度→主觀規範→自我效能→行為意向→行為→行動；路徑4為認知→行為→行動；路徑5為認知→意識→行為意向→行為→行動；路徑6為意識→認知→態度→主觀規範→自我效能→行為意向→行為→行動；路徑7為意識→認知→自我效能→行為意向→行為→行動；路徑8為意識→認知→行為→行動。經以上八條主要路徑，筆者歸納出有效促成颱、洪災害調適行為及行動的達成，須有效

提升意識、認知、經驗、主觀規範及自我效能五項層面，而政府要促成民眾對颱、洪災害調適的行為，經模式路徑推論可以從對於颱風、洪水災害的危機意識、防災正確的知識、有效的因應颱、洪災害演習經驗、增強對颱、洪災害預防的主觀規範及提升預防颱、洪災害之自我效能，是促使其產生積極行動、行為的關鍵因素，從以上五個面向著手以達到良好因應颱、洪災害調適行為及行動。而在各面向對行為及行動總效果值前三名分別為認知→行為(0.48)及行動(0.37)最高、第二為行為意向→行為(0.45)及行動(0.34)、第三為意識→行為(0.25)及行動(0.19)，在行為與行動的總效果值也表示著認知、行為意向、意識有正向且顯著的影響

，此關聯性研究顯示出從加強民眾的知識及意識，促發民眾之行為意向引導民眾因應災害調適行為及策略，最後付出行動，此結果亦可提供政府及相關單位推廣災害調適策略或決議政策之參考。

基於深度學習之天氣雷達回波強度預測與評估：以台灣地區做實證

為了解決三峽天氣預報30天的問題，作者簡郁庭 這樣論述：

目前中央氣象局使用雷達回波外延法推估降水預報，但是大氣系統為複雜非線性，而外延法預報法採用簡單外推計算雷達回波強度，導致預報能力會隨時間拉長而快速下降。深度學習中的時空序列模型能同時捕捉氣象資料的時空關係，逐漸被應用在雷達回波預測。然而，雷達回波變化複雜且高強度回波資料不足，容易導致高強度回波預測不準確，且有低報的問題。文獻中，有學者提出將預測遞歸神經網路時空序列模型結合雙重注意力機制之模型，在雷達回波預測上有不錯的效果。因此，本研究會修正上述模型之超參數，並以加權損失函數取代此模型的損失函數來解決資料不平衡問題，建立一個適合台灣周遭範圍的雷達回波預測模型。在加權損失函數中，本研究根據台灣天

氣變化及本研究提出模型，找出雷達回波強度分類和對應的權重值。最後，建立之雷達回波預測模型會對全臺未來一小時雷達回波強度進行預測，再和氣象局現行預報作業結果進行比較。本研究將針對資料量與加權損失函數權重的相對關係進行實驗，建立最佳預測模型，並在四個不同天氣變化型態的個案中進行測試，藉由和觀測結果、外延預報法預報結果的比較，驗證模型是否具有泛化能力。實驗結果顯示，個案一為局部降雨，本研究提出模型相較於雷達回波外延預報法，在門檻值40和45時，CSI改善程度分別為11.85% 和1.2%。個案二為旋轉回波，提出模型相較於外延預報法，在門檻值為40和45時，CSI改善程度分別為26.06%和44.91

%。個案三為梅雨個案，提出模型相較於外延預報法，在門檻值為40和45時，CSI改善程度分別為1.32% 和13.1%。個案四為劇烈天氣個案，提出模型相較於外延預報法，在門檻值為40和45時，CSI改善程度分別為27.65% 和33.41%。綜上所述，本研究提出之預測模型在門檻值為40到45，CSI改善程度較大，能有效提升高強度回波預測能力；另外，多數情況優於外延預報法，說明預測模型具有預報能力。