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景文科技大學 旅遊管理系觀光與餐旅管理碩士班 顏建賢所指導 陳月如的 氣候、海象對自用遊艇海洋休閒影響之研究-以碧砂漁港、竹圍漁港為例 （2020），提出竹圍漁港天氣關鍵因素是什麼，來自於遊艇休閒、遊艇停泊港、氣候、海象。

而第二篇論文國立中央大學 統計研究所 陳玉英所指導 江欣霓的 希爾伯特-黃轉換之統計分析與應用 （2019），提出因為有 時間序列、自迴歸整合移動平均模型、傅立葉轉換、希爾伯特-黃轉換的重點而找出了 竹圍漁港天氣的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了竹圍漁港天氣，大家也想知道這些：

氣候、海象對自用遊艇海洋休閒影響之研究-以碧砂漁港、竹圍漁港為例

為了解決竹圍漁港天氣的問題，作者陳月如 這樣論述：

交通部航港局統計，台灣自用遊艇登記艘數從民國108年的572艘，在109年大幅成長為999艘，而在110年的1-3個月已達998艘，顯見COVID-19疫情期間自用遊艇休閒的蓬勃發展。本研究目的為比較桃園竹圍漁港、基隆碧砂漁港二漁港之氣候及海象狀況計算其適合出航的天數，並探討二漁港適宜從事的海洋休閒遊憩類型，依據以上兩點提供從事自用遊艇海洋休閒活動及選取遊艇停泊港的參考。研究方法以一、中央氣象局觀測資料站中的自動氣象站、地面氣象站及資料浮標站觀測資料，以完整之逐日降水量、風級及示性波高來計算一年當中適合出航的天數。二、根據海洋休閒、水域運動休閒及水上運動…等相關文獻探討二漁港適宜從事的海洋休

閒遊憩類型。結果發現一、二漁港的地理位置雖都在北部，但碧砂漁港冬天直接受到東北季風影響，因此海面浪高較高。二、二漁港每年的適航總天數差異不大。三、碧砂漁港遊艇出航時的休閒活動較為多元。建議對於喜愛多元海上休閒活動的自用遊艇船主，碧砂漁港是遊艇停泊港的較佳選擇，而對於單純駕船出遊休閒的自用遊艇船主而言，可以依據其它自身或客觀條件作為選取遊艇停泊港的參考。關鍵字：遊艇休閒、遊艇停泊港、氣候、海象

希爾伯特-黃轉換之統計分析與應用

為了解決竹圍漁港天氣的問題，作者江欣霓 這樣論述：

目前時間序列資料的統計分析方法主要是以時間為定義域的自迴歸整合移動平均 (ARIMA)模型與以頻率為定義域的快速傅立葉轉換(FFT)模型。應用ARIMA或FFT模型都需要假設時間序列資料具有平穩性，但是實務上的資料可能在不同時間具有不同頻率的週期性變化，因此本文根據希爾伯特-黃轉換(HHT)建立時間序列的分析與推論。針對單筆時間序列進行HHT後，利用卡方適合度檢定與Ljung-Box檢定或杜賓-瓦特森檢定選取數個較高頻率的本質模態函數使合併成為為雜訊，然後整合其他較低頻率的本質模態函數為訊號，最後根據自助法針對該訊號或無參數模型建立統計推論。本文也討論如何利用HHT建立迴歸模型描述兩筆時間序

列的統計相關性。文中利用2008年1月29日桃園竹圍漁港之海水位資料說明HHT雜訊在氣象海嘯研究的應用，也利用2013年1月至2017年12月桃農綜合農產品批發市場甘藍菜初秋品種之交易資料說明交易價格的時間變化。最後討論甘藍菜交易重量與交易價格的相關性。就海水位資料而言，HHT雜訊比FFT更能偵測到氣象海嘯的起始時間。 HHT訊號則比ARIMA或FFT更能適當的描述甘藍菜交易價量比的時間變化，而引入交易重量的HHT訊號能提供甘藍菜交易價格的較佳預測。基本上，當時間序列的週期隨時間變化時，應用本文所建立的HHT統計方法可以更適當的推論時間序列資料的變化或趨勢。

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