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國立中央大學 大氣科學學系 廖宇慶所指導 蘇俊瑋的 利用觀測資料與多都卜勒風場反演系統做垂直速度上的驗證 （2015），提出中壢天氣預報七天關鍵因素是什麼，來自於垂直速度。
而第二篇論文中原大學 土木工程研究所 林旭信所指導 洪哲縺的 應用自主性演算法與適應性模糊推論系統評估未來降雨趨勢 （2014），提出因為有 統計降尺度；主成份分析；全球環流模式；適應性網路模糊推論系統；自組性網路架構的重點而找出了 中壢天氣預報七天的解答。
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刑法概要題庫Q&A(含申論&測驗題)-2021一般警察.升官等(保成)(三版)
為了解決中壢天氣預報七天 的問題，作者柳震 這樣論述：
適用對象 對警察相關考試有志者、一般讀者考生。 使用功效 站在人生十字路口的你，看不清未來的模樣嗎？ 或者很徬徨未來的十年，自己的人生會何去何從？ 只要下定決心，這一刻，就是你的人生黃金轉捩點！ 加入正義的守護者—警察行列吧！ 不是科班出身也沒關係，只要18歲以上未滿37歲，具備高中學歷即可加入替民眾伸張正義的行列！ 想考前衝刺卻缺了一本教練書？！ 搶進「警察」動作要快！ 拿對書、快攻分、搶上榜！ 想考一般警察特考(外軌)的同學，保成出版社特別推出高效學習系列，讀一本書即可掌握一個考科的考題全貌！只要讀本書《刑法概要-題庫Q＆A(
含申論＆測驗題)》，幫你一次掌握刑法概要的兩種題型：申論、測驗題！ 改版差異 本書統整該主題涉及警特、警大之申論與選擇題型，讓你不用如寫歷屆考題之跳耀思維，有系統統整讓你快速且有效的學習！ 本書特色 純粹警察考題，不添加其他類科 一、主題式統整，讓你有效應對考 本書統整該主題涉及警特、警大之申論與選擇題型，讓你不用如寫歷屆考題之跳耀思維，有系統統整讓你快速且有效的學習！ 二、申論題型部分：警察特考歷屆考點分析 此部分柳震老師統整90年到109年關於警察相關國家考試題目（警特三四等、警察升官等考），藉由這一些題目分析警察特考命題熱點，輔以柳震老師的解析
（注意：本書不是要你詳解該題，而是要你了解該考點如何應對）。如此一來，你能有效應對已經出現過的考點，不會再「錯」過了！ 三、選擇題型部分：精選相關類科選擇題型解析 本書解析107、108、109年警察特考選擇題部分，惟該部分只有75題可供參考，故柳震老師特別精選與警察類科相似的警察大學警佐、二技的刑法選擇題型（此部分收錄至109年）分析未來警特選擇題考點趨勢，另柳震老師就該題之各選項作更深入講解以及相關概念統整，如此讀者可以藉由該題，學習到相關考點，達到最高的讀書效益。（讀一題，四選項都解析，讓你作ㄧ題有四倍功效）
利用觀測資料與多都卜勒風場反演系統做垂直速度上的驗證
為了解決中壢天氣預報七天 的問題，作者蘇俊瑋 這樣論述：
垂直速度會影響對流系統的生成與消散，對於天氣系統也會有一定的影響，例如:垂直速度大的話，會有利於對流的發展;但由於觀測儀器主要為水平上的觀測，較無法直接得知垂直上的風場結構，因此垂直上的風場結構訊息對我們來講是很需要但卻很難得到的資訊。雷達觀測資料具有高時空解析度的特性，可以讓我們知道回波與徑向風，但從徑向風的觀測中我們只能得知風場是靠近雷達還是遠離雷達，而無法真正的知道三維的風場結構。 為了從徑向風找回三維的風場結構Liou 和 Chang(2009)、Liou et al. (2012)、Liou et al.(2014)利用三維變分方法發展了多都卜勒風場反演系統( Wind Sy
nthesis Using Doppler Measurement ，簡稱WISSDOM)，它可以在複雜地形上做反演，也解決了傳統雷達所遇到的基線問題，同時也把渦度方程加入約束條件中，在近期的研究中WISSDOM對於天氣系統都能有好的反演結果，但在垂直速度反演部分還沒有真正的利用觀測資料來做驗證比較，無法去判斷反演出來的垂直速度的正確性。 為了了解WISSDOM垂直速度所反演出來的好壞，吾人選了三個案例去做驗證，分別是2010年的凡那比颱風、銅鑼梅雨鋒面的觀測實驗、2013年的潭美颱風，前面兩個個案都有TEAM-R在做觀測且都有做垂直指向的掃描策略，因此可以利用垂直指向的觀測來做驗證，而
在潭美颱風的個案中則是利用中壢特高頻雷達(VHF)去做驗證比較。 根據WISSDOM反演出來的結果，在這三個個案中，垂直運動在一些區域內能反演出較好的結果，會有這樣的結果是由於觀測點上方的雷達覆蓋率與雷達本身對於整體的覆蓋率有關，當覆蓋率高時，就會有較好的反演結果，而且也發現終端落速對於垂直速度的反演也是有一定的影響力。
應用自主性演算法與適應性模糊推論系統評估未來降雨趨勢
為了解決中壢天氣預報七天 的問題，作者洪哲縺 這樣論述：
本研究以適應性網路模糊推論系統(Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System，ANFIS)與自組性演算法(Group Method of Data Handling，GMDH)發展ASDM(ANFIS Statistical Downscaling Model)與GSDM(GMDH Statistical Downscaling Model)統計降尺度模式模擬探討淡水、台中、高雄及花蓮未來降雨趨勢。利用主成份分析(Principal Component Analysis，PCA)對全球環流模式(General Circulation Model，
GCM)四種模式歷史情境分析資料決定ASDM模式輸入變數；以GMDH啟發式自組架構(Heuristic Self-Organization)之特性，自動優選較佳之GSDM模式輸入變數。利用四種GCM及淡水、台中、高雄及花蓮測站歷史氣象紀錄，評估未來情境短期(2020年~2039年)、中期(2050年~2069年)及長期(2080年~2099年)之降雨趨勢。 模擬結果顯示，CGMR模式主成份分析結果選取主成份1至3變異比例達85.925%，CSMK3模式選取主成份1至4變異比例達84.544%，GFCM2.1模式選取主成份1至5變異比例達83.763%，MRCGCM模式選取主成份1至6變異
比例達86.156%，有效地減少模式運算時間以及降低模式複雜度；整體而言，模式效能以GSDM模式優於ASDM模式，四個測站中高雄測站GSDM模式以CGMR模式歷史情境20C3M相關係數0.72為最高。利用已建立ASDM與GSDM模式代入未來情境A1B預測未來雨量趨勢，以高雄測站CGMR-GSDM結果為最佳，短、中及長期相關係數為0.68、0.61及0.57，平均降雨量變化率為-24.61%、-27.81%及-28.5%；冬夏兩季以淡水測站結果為最佳，夏季短、中及長期平均降雨量變化率為30.2%、26.71%及18.26%，冬季短、中、長期之平均降雨變化率為40.46%、54.99%及55.44
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