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SDGs系列講堂 全球氣候變遷：從氣候異常到永續發展目標，謀求未來世代的出路

為了解決新北天氣預報30天的問題，作者InfoVisual研究所 這樣論述：

氣候變遷不再是遙不可及的問題 為了有更多生存的選擇，全民必上的地球素養課！   剖析現今正在全球發生的現象及導因 在困境中尋找邁往未來的轉機   　　氣候變遷是一個龐大的難題，以至於連聯合國都將其列為「永續發展目標(SDGs)」之一。 　　本書則利用圖解並淺顯易懂地解說這個過於龐大而複雜的問題。 　　追根究柢，氣候究竟是什麼？如今正如何持續變化？ 　　還有，人類面對氣候變遷又能夠做些什麼呢？讓我們一探究竟吧。   　　◎氣候系統變遷所引發的12件事 　　1 全球的氣溫上升：根據IPCC的第5次評估報告書所示，世界平均氣溫在1880

年至2012年期間上升了0.85°C，意味著地球正逐漸變暖。 　 　　2 異常氣象漸成日常：世界各地目前頻繁地觀察到異常氣象。一般認為這也是地球的氣候系統正以異於往常的方式運作所致。   　　3 傳染病風險提高：一般預測，如果氣候變遷導致地球繼續暖化，熱帶性蚊子可棲息的地區將更為廣大，傳染人數也很可能隨之增加。   　　4 熱浪侵襲都市：2003年侵襲歐洲的熱浪帶來創紀錄的高溫，估計因中暑或熱衰竭等奪走了約7萬多條人命。頻頻發生的熱浪也是氣候變遷造成的。   　　5 糧食產地北移：提及氣候變遷的影響，首當其衝的產業便是農業。一旦全球氣溫因氣候變遷

而上升，農作物的生產分布圖也會隨之改變。   　　6 世界各地都開始缺水：如果因為氣候變遷造成氣溫上升，雨量較少的乾燥地區將會愈來愈乾燥，進而陷入嚴重的缺水困境。   　　7 冰層融化導致海平面上升：若氣溫上升，冰層或冰河將會融化並流入海中；一旦海平面上升，海水就會流入海拔較低的地區。   　　8 世界各地水災頻仍：近年來，世界各地水災連連，日本有颱風侵襲，美國有大型颶風，歐洲與中國則因豪雨引發大洪水等。   　　9 生態系統遭到破壞：氣候變遷會對地球上所有生物造成莫大的影響，生物的分布將會與至今為止的有所不同，絕種的風險恐怕會愈來愈高。

  　　10 氣候催生出新的南北問題：位於北方的國家將會因為暖化而開始獲得豐富的農作物；南方的國家則面臨愈來愈嚴重的缺水與糧食短缺。   　　11 「氣候難民」於焉而生：受到氣候變遷的影響，近年來自然災害頻仍，失去家園的人日益增加。一般普遍認為，往後將有愈來愈多人因為異常氣象而被迫避難或移居他處。   　　12 世界經濟崩潰：氣候變遷也會影響到人們的生活與經濟。乾旱或洪水則會重創農業，導致糧食短缺。此外，重大災害的災後修復費用也相當可觀。   　　◎人類現在所能做的事 　　SDG 13氣候行動：採取緊急措施以因應氣候變遷及其影響 　　具體來說，

是以減緩氣候變遷（減碳等）與適應氣候變遷為目標，設定了以下幾項指標： 　　❶所有國家都須具備應對氣候變遷所帶來的災害與自然災害的能力。 　　❷將氣候變遷的對策納入國家的政策、戰略與計畫之中。 　　❸改善因應氣候變遷的教育、啟蒙、人的能力以及制度的運作。   各界專家誠摯推薦   　　※依姓氏筆劃排序 　　何昕家（國立臺中科技大學通識教育中心老師） 　　林子倫（台灣大學政治學系副教授） 　　陳惠萍（陽光伏特家共同創辦人／台灣綠能公益發展協會理事長） 　　陳瑞賓（環境資訊協會秘書長）

新北天氣預報30天進入發燒排行的影片

臺灣梅雨季降雨之物理-經驗預報模式分析

為了解決新北天氣預報30天的問題，作者康証皓 這樣論述：

過去研究指出，能夠藉由多種影響臺灣梅雨季(5-6月)降雨的機制，選取預報因子，並建立出具有物理意義的預報方程式。Yim et al. (2015)以海表與兩米溫度變化趨勢作為預報因子，並且建立了三個預報領先時間(0-month lead、1-month lead和2-month lead)之預報方程式，其中以0-month lead所建立的預報方程式對於臺灣梅雨季降雨之年際預報結果最佳。之後，張等(2017)針對Yim et al. (2015)提出的物理-經驗預報方程式對臺灣梅雨季降雨預報能力進行改善。然而這些研究僅針對2015年前的資料進行分析，其對於2016-2020年臺灣梅雨季的降雨

預報能力尚不可知。在本研究中，我們以中央氣象局(簡稱CWB) 測站資料作為臺灣梅雨季降雨資料，針對以下三個議題進行探討：(1) Yim et al. (2015)與張等(2017)所建立的物理-經驗預報方程式對於2016-2020年臺灣梅雨季降雨預報是否適用？ (2)以2008-2015年為訓練期，重新建立的預報方程式是否能改善對於2016-2020年臺灣梅雨季降雨預報結果？ (3)以風場相關的氣象參數做為預報因子，重新建立的預報方程式，是否能有效的掌握2016-2020年臺灣梅雨季降雨？ 針對上述議題，本研究發現前人所建立的預報方程式，對於2016-2020年臺灣梅雨季降雨的預報結果不盡理想

。而我們以2008-2015年為訓練期或是調整預報因子選取範圍重新建立的預報方程式對於2016-2020年臺灣梅雨季降雨預報也無明顯改善。對於此結果，我們藉由改變預報因子參數，由原本的溫度趨勢改為與風場相關之參數趨勢，結果發現重新建立的預報方程式中以850hPa速度位趨勢作為預報因子最能夠有效的提升預報能力。此研究成果對「預報因子從溫度改為風場相關參數」的可能性提供了新的見解，有利於提高臺灣梅雨季降雨的物理-經驗預報模式的能力。

圖解統計學(2版)

為了解決新北天氣預報30天的問題，作者許玟斌 這樣論述：

　　※一單元一概念，迅速掌握統計基本概念 　　※即學即用，面對新聞報導與政府統計資料不再理盲 　　※圖文並茂‧容易理解‧快速吸收 　　大數據時代來臨，這些躺在雲端與其他地方的儲存媒體，耗費大量資源收集而來的資料們，正在等待我們去處理、應用；而統計學就是一門讓數字說話的科學，也是一門藝術，知識工作者不得不盡快學習。 　　你以為統計很遙遠嗎？即使是一般民眾，每天翻開報紙、打開收音機時，看到或聽到的各類政治、社會、財經、運動、健康、氣象和股市的新聞，除了重要事件的敘述與追蹤，也都會參雜許多統計表格、圖形與數字，由此可見統計跟我們的生活緊密連結，更不用說工作開會時製作簡報也非常

實用。 　　面對社會與生活上的各種資訊與議題，若沒有清晰的統計觀念，很容易陷入五里迷霧、摸不著頭緒。翻開本書，此刻就幫你劈開層層迷障。  

探討Deepfake深度造假對傳播的影響

為了解決新北天氣預報30天的問題，作者陳銘 這樣論述：

Deepfake(深度造假)是Deep Learning(深度學習) + Fake(偽造)的混成詞，是任何意圖提供不實或錯誤資訊的「合成媒體」，包括文字、圖片、影像與聲音。而隨著網路傳播技術的進步與信息傳播的迅速，人工智慧技術亦被廣泛的應用在此領域，本研究就以探討Deepfake (深度偽造)議題為例，從同溫層效應去看Deepfake技術對假消息所帶來的衝擊與影響，與民眾認知不足的狀況，並嘗試提出一些解決方案與可行性。 本研究結果透過問卷調查可得知民眾對Deepfake技術的認知不足，而研究者為了要更瞭解民眾認知不足的原因和解決方案訪談了三位不同領域的專家，從專家訪談結論可得知，不論是

新聞層面、技術層面、國安層面…等，都與民眾認知有著密不可分的關係，為了因應未來Deepfake所造成的影響，本研究得知提升民眾媒體識讀能力與Deepfake相關認知的重要，可比造美國媒體BuzzFeed製作一段假歐巴馬影片來宣導Deepfake技術的影響，最後再由相關單位澄清或解釋這是一部教育影片，以此來警戒民眾對於解讀訊息的正確態度以及使用第三方查核機制、相關辨識工具的重要性。我們無法阻擋AI科技的發展，當Deepfake在台灣普及化之後，民眾若是建立起好的媒體識讀能力，多少能防範這種類型的假消息。