石門水庫即時水位的問題,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

另外網站即時影像 - 我的E政府也說明:本攝影機架設地為「石門水庫」,由桃園市政府觀光旅遊局提供。每年12月是全臺旅人追楓季節,石門水庫是北臺灣著名的賞楓聖地。

淡江大學 水資源及環境工程學系碩士班 張麗秋所指導 林子傑的 結合類神經網路及主成分分析於颱風時期大氣參數對降雨量推估之研究 (2021),提出石門水庫即時水位關鍵因素是什麼,來自於類神經網路、倒傳遞類神經網路、主成分分析、大氣參數、時雨量預報。

而第二篇論文中原大學 環境工程學系 江謝令涵所指導 洪承煒的 臺灣民生水庫營養狀態影響因子分析 (2020),提出因為有 優養化、水庫、多元線性迴歸、隨機效果模型、時間延遲、交互作用的重點而找出了 石門水庫即時水位的解答。

最後網站桃園石門水庫即時影像 - 台灣景點人潮監視器則補充:石門水庫 是台灣北部的主要水庫之一,位於桃園市大溪區、龍潭區、復興區與新竹縣關西鎮之間的石門峽谷。石門水庫曾經是遠東最大的水庫,採土石堤岸型壩 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了石門水庫即時水位,大家也想知道這些:

石門水庫即時水位進入發燒排行的影片

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結合類神經網路及主成分分析於颱風時期大氣參數對降雨量推估之研究

為了解決石門水庫即時水位的問題,作者林子傑 這樣論述:

台灣坐落在西北太平洋上,為熱帶氣旋與颱風侵襲的主要路徑,平均每年有四到五個颱風侵襲台;同時台灣山高地狹、地形陡峭、川短流急,使得颱風所帶來的豐沛雨量引發水庫排洪不及的危機,而準確的降雨預報可提高流量推估之準確性,有助於水庫的防洪操作策略之參考,可提前預放與調節水庫水位,預留足夠的防洪空間,此為值得探討且重要的議題。本研究以石門水庫集水區最為研究區域,透過蒐集颱風時期集水區測站之歷史資料與ERA5大氣參數之網格資料,建置倒傳遞神經網路模式(BPNN)以預測未來1~3小時之集水區降雨量,並依照不同輸入項與降雨量之移動平均之結合可分三種模式,模式一(篩選大氣參數)、模式二(篩選參數之前十個主成分)

與模式三(篩選參數之前五個主成分),以分析輸入因子對BPNN模式預測結果之影響,並討論大氣參數與降雨量之關係。根據結果顯示,以篩選參數作為輸入項之BPNN模式大致上能掌握降雨趨勢,說明本研究所篩選之大氣參數若颱風時期能取得即時觀測資料,能作為推估未來時雨量之參考依據;模式二與模式三之結果表現均優於模式一,可證明經由主成分分析保留重要特徵的降維方式,能提高模式之預測準確度及運算效率。

臺灣民生水庫營養狀態影響因子分析

為了解決石門水庫即時水位的問題,作者洪承煒 這樣論述:

優養化為自然水體必然會面臨到的環境污染問題,然而優養化影響水質狀態之因子眾多,若能區分出各因子之影響程度,特別是氣候變遷相關因子,便能針對各水體之優養化情況進行潛勢評估及有效的整治作業,並因應氣候變遷的趨勢進行即時的應對。根據本研究迴歸分析結果顯示,石門、明德及鳳山水庫中之主要影響因子皆為總磷,尤其在石門及明德水庫交互作用方面,總磷與其他因子之對水質營養狀態加成影響比起總磷單項因子而言更為嚴重。根據文獻整理之結果以及迴歸分析模型的結果顯示,各氣象及水質因子之間並不存在確定性因果關係,而初步分析結果未具顯著相關之因子不見得就是沒有影響,其需另外考慮到時間延遲特性的存在或是因子間交互作用的加成影

響。本研究對三座水庫個別建立之迴歸模型R2值均在0.5以上,尤其是明德水庫之迴歸模型其R2值達到0.7,此結果表示本研究所建立之迴歸分析模型及所使用之方法適用於評估臺灣水庫之水質營養狀態。另外,透明度在三座水庫中並非都具有立即性的顯著影響,故本研究認為透明度不適用於評估臺灣水庫水質,可以其他具顯著相關之因子如水溫、pH及COD作為替代。各水庫之背景環境、周邊設施及集水區發展程度均不相同,導致水質影響因子及其影響程度有所差異,因此較難以單一指標或計算式對全部水庫營養狀態進行準確之評估及預測,然而本研究所使用之多元線性迴歸模型於修改或增減變數方面非常快速,可針對各水庫進行個別之數據分析,建立出屬於

該水庫之優養化潛勢分析模型。