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神奇酷地理套書1：自然環境大探祕

為了解決最新熱帶氣旋的問題，作者AnitaGaneri 這樣論述：

讓孩子人文社會與自然科學力， 一次到位的超酷選擇！ 　　繼「神奇酷科學」、「神奇酷數學」系列，小天下再度推出暢銷全球的兒童科普經典──「神奇酷地理」系列（全8冊）！ 　　比小說更生動、比漫畫更爆笑，帶領孩子進入超乎想像的地理世界中，囊括國中小適讀的重要地理概念，全系列包括雨林、島嶼、沙漠、風暴、火山、地震、極地、高山等八大主題。簡明扼要的圖解說明、勁爆的探險故事，你意想不到的地理小檔案，統統都在這裡！ 　　《神奇酷地理1：生機勃勃的雨林》 　　一星期只上一次廁所的超懶動物是誰？ 　　要怎麼躲過吸血蝙蝠的攻擊？ 　　最酷的探險、最神奇的答案都在《生機勃勃的雨林》裡！ 　　《神奇酷

地理2：豐富多樣的島嶼》 　　島嶼是怎麼形成的？ 　　哪座島上有活生生的「龍」？ 　　最酷的探險、最神奇的答案都在《豐富多樣的島嶼》裡！ 　　《神奇酷地理3：變幻莫測的沙漠》 　　海市蜃樓是怎麼形成的？ 　　為什麼沙子會「唱歌」？ 　　最酷的探險、最神奇的答案都在《變幻莫測的沙漠》裡！   　　《神奇酷地理4：威力驚人的風暴》 　　用什麼方法可以降低風暴的風速？ 　　到底是誰負責幫颱風命名？ 　　最酷的探險、最神奇的答案都在《威力驚人的風暴》裡！ 　　【三大保證】 　　▲保證符合108課綱，閱讀理解力輕鬆培養 　　▲保證爆笑又有趣，孩子看了絕對哈哈大笑 　　▲保證易讀又易懂，搭配圖解9-9

9歲都適讀 系列四大特色 　　1.刺激精采的探險故事 　　涵蓋了從古至今的精采探險故事，呈現探險家憑著智慧、機智和勇氣，越過沙漠、深入原始叢林、挑戰極地、高山……探索未知的領域，一場又一場冒險犯難的故事，激發孩子的勇氣與求知的慾望。   　　2.簡明扼要的圖解說明 　　以幽默活潑的圖象，輕鬆簡明的文字，說明各種地理現象形成的過程，輕鬆了解雨林的分層、環礁的奧祕、火山的類型、沙漠的分布……讓地理知識變得好讀好吸收。   　　3.包羅萬象的主題內容 　　「神奇酷地理」系列共8本，主題包含雨林、島嶼、沙漠、風暴、地震、火山、極地、高山，內容有探險歷程、地科原理、生態奇景、自然景觀、人文故事、環境

省思……內容包羅萬象，精采可期。   　　4.國小社會科最佳輔助教材 　　對於地理、大氣現象的解釋，力求簡單扼要，難度適中、輕鬆幽默的文字書寫，讓中高年級的孩子可以自行學習、閱讀。類型多元的資料和數據，更可當作家長與教師教學上方便實用的資料庫。 得獎紀錄 　　★加拿大皇家地理學會銀獎　 　　★藍彼得圖書獎  

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台灣火險市場承保危險事故與不保危險事故之探討

為了解決最新熱帶氣旋的問題，作者李岳峻 這樣論述：

台灣火災保險市場上所使用之保險單計有五種，包括商業火災保險保單、商業綜合險保單、商店綜合險保單、Association of British Insurers(簡稱ABI Form) 與 Industrial Special Risk(簡稱ISR Form) 保單等五種類型。這五種保單的承保範圍可區分為列舉式與概括式等兩類。列舉危險事故之保單係承保保單中載明之危險事故，如商業火災保險保單、及商店綜合險保單。而概括式保單則係承保未除外之所有危險事故，如商業綜合險保單、ABI Form 及 ISR Form 保單。此外，除外事項是決定保單中何者承保在內或何者不予承保之重要規範。因此，本研究即在分

析前述五種火災保險及其各種附加條款之承保範圍及除外不保事項之種種約定。最後，希望本研究能夠協助產險公司之核保人員及理賠人員更深入地瞭解承保範圍及除外不保事項之內涵，並正確地處理火 險的核保及損失理算。

天氣與氣象大圖鑑：伽利略科學大圖鑑10

為了解決最新熱帶氣旋的問題，作者日本NewtonPress 這樣論述：

★伽利略科學大圖鑑系列第10冊★ ★學習天氣形成機制、世界氣象機制、如何判讀天氣圖★ ★一起重視異常氣候與災害問題★ ★中央氣象局局長 鄭明典推薦★   　　明天會是晴天還是雨天呢？ 　　 　　天氣是我們每天都必須關注的問題，直接影響到明天是否該帶傘，戶外活動是否照常舉行，又或農漁業是否該預防旱災或寒害。然而，為什麼會產生這些天氣現象呢？   　　《天氣與氣象大圖鑑》以難得的精緻圖解，解答這些天氣、氣象的機制與成因，還可以學習判讀天氣圖，了解目前的天氣狀況，兼具實用與珍藏價值。   　　另外，在世界各地形成的多變氣候，其中還會因為地形、緯度、海洋等多重因素產生獨特的現象，例如倫敦緯度比北海

道高，倫敦卻溫暖許多；秘魯明明靠海，卻有一整片沙漠；北美洲因為少有高山阻擋而出現龍捲風等等。   　　最後帶讀者認識異常氣象與災害問題，除了長年來不斷在呼籲的全球暖化問題，還有帶來重大災害的超級颱風、海嘯、地震等等。家長或教育工作者可再藉此引導學生思考這些問題該如何因應，延伸討論的空間。無論是結合課綱需求，還是建立小朋友對地球科學的求知慾，都是一本值得收藏的精美圖鑑。   　　日文版審定   　　荒木健太郎   　　雲研究者，日本氣象廳氣象研究所研究官，博士（學術）。生於1984年，畢業於氣象廳氣象大學校。專攻雲科學、氣象學。為了預防、降低災害，致力於研究會帶來氣象災害的雲組成、雲之物理學的研

究。為動畫電影《天氣之子》氣象顧問（新海誠導演）。著作有《超厲害的天氣圖鑑：解開天空的一切奧祕！》、《愛上雲的技術》、《全世界最棒的雲教室》、《雲裡發生了什麼事？》等等。   　　Twitter：@arakencloud 　　Facebook：@kentaro.araki.meteor   系列特色   　　1. 日本牛頓出版社獨家授權。 　　2. 主題明確，解釋清晰。 　　3. 以關鍵字整合知識，含括範圍廣，拓展學習視野。   專家推薦   　　中央氣象局局長 鄭明典推薦   　　「天氣現象的多變，就是需要用圖片配合來說明才足以達意！ 　　《天氣與氣象大圖鑑》含括內容相當廣泛，可以直接由圖文

來認識現象，也能當成工具書來查詢陌生大氣現象與名稱，這在網路世界，應該會很受用！」

評估西北太平洋季風指數與臺北及高雄夏季氣溫之關聯性

為了解決最新熱帶氣旋的問題，作者林尚農 這樣論述：

大氣環境溫度變化對於人體健康是關鍵的指標，近年隨都市化程度發展，探討季風盛行區域下都市中溫度為重要研究課題之一。本研究為探討西北太平洋季風 (western north pacific monsoon, WNPM)作用下，臺北與高雄測站的氣象因子之變化，並以機器學習建模進行溫度預測評估。本研究蒐集並彙整交通部中央氣象局局屬氣象測站 (Central Weather Bureau, MOTC) 以及國際太平洋研究中心 (International Pacific Research Center, IPRC) 1980年至2015年間的局屬氣象測站資料，以及西北太平洋季風指數資料，使用氣象參數包

含臺北站 (編號：466920) 及高雄站 (編號：467440) 的平均溫度、最高溫度、最低溫度、日較差溫度、相對濕度、降雨量、降雨時數和季風指數。首先進行資料彙整與勘誤，接續透過敘述性統計 (descriptive statistics) 了解氣象參數基本特性與長期趨勢，再以主成分分析 (principal component analysis, PCA) 將多氣象變數之間的關聯性聚合成一個特徵特性，以觀察數據之相關性。建立1980年至2015年氣象因子與西北太平洋季風指數夏季 (6月至9月) 的歷史資料非延遲天數的A (自變數：每日平均溫)、B (自變數：每日平均溫與每日西北太平洋季風指

數)、C (自變數：每日西北太平洋季風指數與每日其他氣象因子)、D (每日其他氣象因子) 組合之模型並進行成效評估；建立1980年至2015年氣象因子與西北太平洋季風指數夏季的歷史資料延遲一天至三十天 (延遲為兩個相關事件或現象在發生時的時間點有所不同，如前置時間的概念，夏季延遲約為25-35天，因此本研究設定最大延遲天數為30天) 的E (自變數：每日平均溫)、F (自變數：每日最高溫與最低溫)、G (自變數：每日西北太平洋季風指數) 組合之模型並進行成效評估；為了更深入了解季風指數的影響，從A、B、C、D之組合篩選出季風指數具有最高變數重要性 (對此模型貢獻度最大的參數) 之模型並進行成效

評估。A至G組合輸出的參數皆為平均氣溫。先將氣象因子與西北太平洋季風指數依照時間排序分為訓練資料與測試資料 (以資料總量之7:3分配)，並採用隨機森林 (random forest, RF) 與 XBGoost (extreme gradient boosting)模擬氣象資料研究的機器學習算法，隨機森林與XGBoost皆使用迴歸作為預測進行建模，並調控機器學習中的最大深度，使機器學習找出最佳模型與最高變數重要性之參數。最後，藉由平均絕對誤差(mean absolute error, MAE)、均方誤差(mean square error, MSE)、平均絕對百分比誤差(mean absolu

te percentage error, MAPE) 和對稱性平均絕對百分比誤差 (symmetric mean absolute percentage error, SMAPE) 評估隨機森林與XGBoost的成效。1980至2015年氣象參數敘述性統計結果顯示，整體溫度呈現上升之趨勢，測站之最低溫度中上升趨勢最為顯著的測站為高雄測站。臺北與高雄測站的相對濕度皆呈現下降趨勢，此結果是因為夜晚最低溫度的上升導致相對濕度的下降。透過主成分分析結果，高雄測站其平均溫度、最高溫度、最低溫度皆與季風指數呈現正相關，而臺北其平均溫度、最高溫度、最低溫度皆與季風指數呈現負相關，由此可知在臺北與高雄測站季風

指數對溫度變化影響較其他氣象因子大。 使用隨機森林迴歸進行預測時，臺北與高雄測站從A、B、C、D之組合篩選出季風指數具有最高變數重要性之組合位於C，最佳模型之參數依序為季風指數、日較差、降雨量最後是降雨時數；臺北測站非延遲天數預測在C與D組合成效較好，延遲天數預測則在E組合較好；高雄測站非延遲天數預測在A與B組合成效較好，延遲天數預測則在E組合較好。使用XGBoost迴歸進行預測時，臺北與高雄測站從A、B、C、D之組合篩選出季風指數具有最高變數重要性之組合位於C，最佳模型之參數依序為季風指數、日較差、降雨量最後是降雨時數；臺北測站非延遲天數預測在A與B組合成效較好，延遲天數預測則在E組合較好；

高雄測站非延遲天數預測在A與B組合成效較好，延遲天數預測則在E組合較好。本研究透過敘述性統計分析結果發現近年來平均溫度以及最低溫度呈上升趨勢，而相對濕度則呈下降趨勢，此結果代表都市高溫伴隨都市化程度的上升而有更顯著的提升；主成分分析結果發現溫度相關因子與季風指數呈現正相關，並在夏季時兩者的關聯會更強烈，此結果代表西北太平洋季風槽加深會對臺灣都市的溫度上升產生影響；機器學習法評估A、B、C與D組合結果發現，溫度相關因子皆有最高變數重要性，此結果代表溫度預測溫度在非延遲天數預測上具有更好的成效，且XGBoost的成效評估相較隨機森林來的更加精準；機器學習法評估E、F與G組合結果發現，雖然E與F組合

的精準度較高但與G組合相比不超過2%，而又因E、F組合的延遲天數 (皆為一天) 較低，G組合的延遲天數 (十二天以上) 較高，此結果代表在應用於提前預警夏季高溫之情況下，季風指數可以獲得比溫度相關因子更前期的成效。建議後續研究可新增2015年後的氣象資料以及納入其他類型的氣象資料進行預測，並可使用延遲天數三十天以上的參數進行預測以觀測，亦可使用不同地區的季風指數資料，或是使用更適合研究地區之機器學習算法以更貼近研究地區特性。