宜蘭 太平山 難度的問題，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

尋找中央山脈的弟兄(二版)

為了解決宜蘭 太平山 難度的問題，作者李潼 這樣論述：

　　「這年頭，生離死別都成了平常事，你想找那個雙胞小哥，這事可放心上；能再重逢，算你福氣大，找不著，你也得平常看。」 　　這是一段探索追尋之旅，也是一段啟蒙之旅。一個尋找失散雙胞小哥的少年、一個善良單純的殺人犯、一個熱情奔放的魯凱少女、一個與丈夫聚少離多的妻子，以及一支慰勞開路弟兄的「寶島文化工作隊」，在迂迴曲折、沉靜億萬年的山谷裡，在落石、坍方、炸藥與生生死死中，他們會開鑿出一條什麼樣的路呢？ 　　李潼結合歷史、地理與自然文化，帶你穿越時空，走一次東西橫貫公路的舊時足跡，尋覓你所不知道的臺灣。 得獎紀錄 　　★「好書大家讀」年度好書 　　★「教育部國民中小學新生閱讀推廣計畫」推薦

選書入選 感動推薦 　　李如青／童書作家  

宜蘭 太平山 難度進入發燒排行的影片

地形屏障效應對不同海拔之樹種物種分布模擬預測之影響

為了解決宜蘭 太平山 難度的問題，作者邵寶嬅 這樣論述：

台灣森林資源豐富，在全球氣候變遷衝擊下，探究與各樹種調適機制密切關聯的主要因素就成為重要議題。本研究應用 3S 技術，即遙測 (remote sensing, RS)、地球空間資訊系統 (geospatial information system, GIS)、全球導航衛星系統 (global navigation satellite system, GNSS)，結合資料探勘機器學習法建構目標樹種之物種分布模型 (species distribution model, SDM)，可應用於大空間尺度，找出物種之重要棲地因子，從而預測潛勢生育地。 研究試區位於中台灣山區，四代表性的目標樹種分

布由海拔高至低，依序為台灣冷杉、台灣檜木、台灣杜鵑及木荷。模擬使用以地文因子為核心之環境變數，從四種解析度數值高程模型 (digital elevation models, DEMs) 導出海拔、坡度、坡向、曲率、簡複二式稜線組合之地形屏障指標 (topographic sheltering index, TSI)。資料探勘機器學習法有區別分析 (discriminant analysis, DA)、邏輯思複迴歸 (logistic multiple regression, LMR)、支持向量機 (support vector machines, SVM)、決策樹 (decision tree

, DT)、隨機森林 (random forest, RF) 及卷積神經網路 (convolutional neural networks, CNN)。 研究顯示，各樹種之生態特性為影響模擬預測難易與成效的關鍵，由生態幅度之狹幅種到廣幅種，排序為台灣冷杉、台灣檜木、台灣杜鵑及木荷，此亦呼應模擬難度隨其排序而遞增。就影響物種分布的預測變數，海拔及簡式稜線組合之 TSI (TSI1) 對前二樹種至為關鍵，而坡度對於後二者較為重要，海拔則在特定解析度較為突出。台灣杜鵑 SDM 側重簡式單層稜線及多層稜線複式組合二之 TSI (TSI1 及 TSI2)，而木荷側重多層稜線複式組合四加特高權重之

TSI (TSI4_10)。綜上所述，本研究開發的 TSI 確實顯著提升 SDM 之預測能力，且多個 TSI 變數複合使用，預測效果大多優於使用單個 TSI 變數。單層簡式僅考量山脈主稜線，對位於中高海拔台灣冷杉及檜木影響甚深，隨著往低海拔處移動，多層複式者的功能對台灣杜鵑及木荷益加彰顯。另外，本研究透過 DT 之重要性指標探討 TSI 對於模擬預測分類的重要性，結果顯示愈往低海拔，其重要性比例愈高。此指標原先設計為風與濕度的替代變量，用以詮釋稜線對中高海拔物種分布之影響，然卻發現它對中低海拔物種也可產生模擬效益，乃因低海拔山區錯綜複雜稜線塑造之微地形也影響日照多寡，而成為其替代者，惟 TSI

於未來後續研究持續深化其內涵。 模型以 DT 及 RF 預測精度高且表現較為穩定，而 DA 大都表現欠佳，惟對高海拔冷杉尚可。CNN 僅適用於中高海拔區具大樣本的台灣冷杉與檜木，而不適用於中低海拔區小樣本台灣杜鵑及木荷，故僅用在前二者，其表現居中。DA、LMR 及 SVM 模型預測潛勢生育地的面積較大且集中，其中以 SVM 為最大，而 DT 及 RF 預測的面積較小且分散。各模型預測物種的潛勢生育地面積大小對後續研究有兩重要性。第一，SDM 為反覆迭代模擬的過程，藉由遞迴過程優化模型，尤其是高困難性的地面調查資料原本無法在 SDM 發揮其吃重角色，惟在迭代篩選出高潛勢生育地，大幅縮減原

先試區面積之後，地面調查面積、人物力及經費也跟著大幅降低，其由難轉易，相對上較能達成 SDM 的目標。第二，CNN 及深度學習需要大量訓練樣本方可執行，而中低海拔樹種只能倚賴地面調查取樣，惟取得樣本數量常過少遠不及所需，而 SDM 首輪可由一般常用的機器學習法篩選出高潛勢生育地，以分層隨機取樣抽出大量樣本，提供 CNN 及深度學習法充當訓練樣本，或可解決其學習樣本不足之問題。這也是未來後續研究之可行途徑，能夠跳脫中低海拔廣泛散生分布樹種 SDM 的困境。 資料品質對於模擬預測的影響方面，高解析度之 DEM 對中低海拔廣泛散生樹種如木荷確實有較佳之模擬效果，惟對中高海拔樹種有群聚成純林傾向

者如台灣冷杉模擬效果就無差異，惟尚需更多驗證。因此，模擬預測物種空間分布或需就其生態特性選用適當空間解析度的資料，不致因資料量過於龐大而導致系統不堪負荷。 為探討 SDM 自動化分析的可能性，本研究以 Python 程式語言連結各種開源模組，整合資料預處理及模型發展程序，並透過程式迴圈設計窮盡各種變數組合，研究結果顯示藉由評估指標的篩選，可自動找出關鍵變數及最佳組合之預測變數，未來若能再累積更多的資料探勘經驗，並結合多位生態專家共同商論，集思廣益，後續再搭配即時運算提供森林經營者決策參考資訊，將革新森林自然資源調查、監測及管理上的思考脈絡。最後，全力推展數位轉型，加速機器視覺物種自動化辨

識萃取技術大幅躍進，以完全取代早已遠不敷超大數據處理需求的人眼視覺空照人工判釋。