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另外網站卫星云图-法律貼文懶人包-2021年10月也說明：卫星云图 -南海云图菲律宾以东至远洋云图.西北太平洋海域红外线色调强化云图.西北太平洋水汽云图.资料来源：威斯康星—麦迪逊大学空间科学与工程中心气象卫星研究合作 ...
國立臺灣海洋大學 海洋環境資訊系 魏志強所指導 邱緻嘉的 多源影像神經網路預測颱風降雨量之研究 （2020），提出西北 太平洋 衛星 雲圖關鍵因素是什麼，來自於颱風、深度學習、雷達回波、紅外線雲圖、降雨、預測、多源影像。
而第二篇論文淡江大學 水資源及環境工程學系碩士班 張麗秋所指導 許家宇的 以卷積類神經網路於衛星影像颱風結構與降雨量推估之研究 （2019），提出因為有 類神經網路、卷積類神經網路、衛星影像、颱風解構特徵分析、向量化颱風路徑、總降雨量預測、時雨量預測的重點而找出了 西北 太平洋 衛星 雲圖的解答。
最後網站雙颱風登陸！6號颱風15級逼近福建、浙江，7號颱風在廣東登陸則補充：而今年第6號颱風煙花則位於西北太平洋台灣以東洋面上，並且以每小時5公里 ... 時35分，西太平洋洋面上已正式形成了雙颱風共舞的局面，從颱風衛星雲圖 ...
熱帶氣旋突變現象機理及預報技術研究：英漢對照
為了解決西北 太平洋 衛星 雲圖 的問題，作者中國工程院 這樣論述：
為了促進中外專家學術交流，特將學術報告論文匯編成冊，全書內容涵蓋了熱帶氣旋的突變現象和預報技術。為方便讀者閱讀，《熱帶氣旋突變現象機理及預報技術研究（國際工程科技發展戰略高端論壇）（精）》提供了中文和英文摘要。內容有台風突變現象包括運動路徑突變、結構和強度突變以及台風暴雨的突然增幅。台風中的突變現象是當今台風預報的難點，也是台風研究的前沿。為了交流世界各國對熱帶氣旋突變問題的研究成果和預報技術，2012年11月中國工程院主辦了國際工程科技發展戰略高端論壇「熱帶氣旋突變現象機理及預報技術研究」，中國氣象局（CMA）和世界氣象組織（WMO）協辦，為突變現象提供一個學術交流平台。參加此論壇的國外專家
來自頻受熱帶氣旋之災的國家，如美國、澳大利亞、印度、菲律賓和泰國等國的研究所、研究生院、大學和預報部門；國內專家有來自大氣科學研究機構、高等院校的研究專家和來自氣象業務部門的預報專家，中外專家共同探討台風突變問題。 第一部分 綜述 熱帶氣旋突變現象國際高端論壇綜述 第二部分 參會專家名單 參會專家名單 第三部分 特邀報告及報告人簡介 西北太平洋台風加強減弱的環境調控因子——風速垂直切變和海洋熱容量 登陸熱帶氣旋結構和強度變化研究綜述 中國台風預報、預警系統的現狀和挑戰 強熱帶氣旋George（2007）路徑預報的挑戰 熱帶氣旋突變現象的初始化、預報和診斷 颶風Wilma（2
005）快速增強的研究 關於台風Megi（2010）強度、結構和路徑突變的數值研究 莫拉克台風引發台灣地區異常降水可能原因 孟加拉灣氣旋強度和路徑突變相關的風暴潮預報 熱帶氣旋加強和穩定階段內核結構的差異 第一部分 綜述 熱帶氣旋突變現象國際高端論壇綜述 第二部分 參會專家名單 參會專家名單 第三部分 特邀報告及報告人簡介 西北太平洋台風加強減弱的環境調控因子——風速垂直切變和海洋熱容量 登陸熱帶氣旋結構和強度變化研究綜述 中國台風預報、預警系統的現狀和挑戰 強熱帶氣旋George（2007）路徑預報的挑戰 熱帶氣旋突變現象的初始化、預報和診斷 颶風Wilma（2005）快速增強的研究 關於台
風Megi（2010）強度、結構和路徑突變的數值研究 莫拉克台風引發台灣地區異常降水可能原因 孟加拉灣氣旋強度和路徑突變相關的風暴潮預報 熱帶氣旋加強和穩定階段內核結構的差異 對流加熱對熱帶氣旋渦旋結構演變的影響——理想三維全物理模式模擬 熱帶氣旋的結構和路徑突變：策略、技術和工具 熱帶氣旋對上海的益處——緩解盛夏酷暑 第四部分 專題報告及部分報告人簡介 專題A 熱帶氣旋路徑突變 台風PARMA（Pepeng，2009）第三次登陸菲律賓責任區的分析 北印度洋熱帶氣旋路徑突變特征 西北太平洋熱帶氣旋路徑突變的合成分析 近十年來西北太平洋台風擺動路徑的原因初探 近180度極端轉向路徑台風的機制分析
台風Saola（1209）路徑特點及成因分析 超強台風Megi（2010）路徑偏折的可預報性及動力學分析 西北太平洋熱帶氣旋運動及其突變的若干統計特征（P） 專題B 熱帶氣旋結構和強度突變 基於紅外雲圖的迅速加強熱帶氣旋的中尺度強對流特征分析 浙江沿海登陸台風結構特性的多普勒雷達資料分析 熱帶氣旋結構變化對環境水汽變化的響應 初始渦旋結構對熱帶氣旋快速加強影響研究 海洋飛沫對熱帶氣旋結構和強度變化影響 西北太平洋熱帶氣旋變性階段強度變化的比較研究（P） 東海台風Xangsane（0020）強度減弱特征及其機理研究（P） 專題C 登陸熱帶氣旋降水突然增幅 登陸台風暴雨增幅及其雲微物理特征 冷空
氣強度影響Talim（0513）降水增幅的數值研究 熱帶氣旋內、外螺旋雨帶的數值模擬比較研究 江淮梅汛期熱帶氣旋倒槽暴雨特征分析 北京地區的台風降水特征研究 熱帶氣旋內混合渦旋Rossby—重力波1：理論分析 熱帶氣旋內混合渦旋Rossby—重力波2：特征頻率分析（P） 一個關於熱帶氣旋遠程降水統計和診斷分析的研究（P） 一次孟灣風暴Akash（0701）對我國西南地區強降水過程的影響分析（P） 專題D 熱帶氣旋突變預報技術 基於衛星資料得到的動力和物理約束進行台風模式初始化 廣義位渦、廣義位溫的回顧及其在極端天氣事件中的應用 雙台風效應對Morakot（0908）極端降雨影響的數值試驗 台風
路徑集合預報的集成方法研究 鄱陽湖對熱帶氣旋影響的統計分析和數值模擬 基於NCEP氣候預報模式建立西太平洋熱帶氣旋生成頻次預報系統 一種登陸台風暴雨業務預報思路 台風桑美（2006）快速增強的數值模擬研究及其對微物理參數化方案的敏感性試驗 陸面水體對台風Rananim（ 0414）內陸維持和降水影響的敏感性試驗（P） 后記
多源影像神經網路預測颱風降雨量之研究
為了解決西北 太平洋 衛星 雲圖 的問題，作者邱緻嘉 這樣論述：
臺灣位於易生成颱風的西北太平洋地帶，為最容易受到颱風侵襲的區域，颱風挾帶的強風與豪雨往往會造成嚴重的自然災害，本研究以颱風侵襲期間的降雨做為研究方向，希望藉由中央氣象局地面測站資料、雷達回波圖與紅外線雲圖等氣象資料，結合深度學習法中的全卷積神經網路(Fully Convolutional Networks)建立颱風侵襲期間的降雨預測模型，即時預測颱風侵襲期間的降雨量。本研究主要著重在U-net卷積神經網路的探討，並以全卷積神經網路(FCN)和金字塔場景解析網路(PSPNet)做為比較，資料選用2013年至2020年中央氣象局有發布警報之颱風，颱風期間內的雷達回波圖、紅外線雲圖與全臺灣範圍的地
面測站資料，本研究在輸入模型前先將雨量資料圖像化，將散布在各地的地面測站資料繪製成二維的圖像，形成雨量分布圖。在本研究中根據蒐集的資料設計了三種方案(Scenarios)，方案一(Scenario 1)為單一輸入，探討不同單一輸入在不同模型間的誤差，單一輸入主要有三種案例分別為雨量分布圖、雷達回波圖和紅外線雲圖，方案二(Scenario 2)為混合輸入，探討不同混合輸入與單一輸入間的差異，設計兩種不同案例其一為雨量分布圖混合雷達回波圖，其二為雨量分布圖混合雷達回波圖與紅外線雲圖，方案三(Scenario 3)為混合輸入加上地理資訊，在方案二的兩種案例基礎上再添加地理資訊，最終總計有31場颱風事
件，選定四場颱風事件進行降雨量的模擬預測，測試場次為2013年蘇力與潭美颱風、2015年蘇迪勒颱風和2016年梅姬颱風。研究結果顯示全卷積神經網路能夠捕捉颱風來臨期間的降雨特徵，在模式的比較方面，U-net模型在三種模型中表現最佳，能夠較為精準地捕捉到降雨特徵。在不同方案的比較中，混合輸入在大多時候有著較佳的表現，混合輸入中又以雨量分布圖混合雷達回波圖的案例表現最佳，在短時間預測中大部分表現都不錯，但是在時間拉長後混合輸入的方法能夠展現更多單一輸入所沒有捕捉到的特徵，推測在長時間的預測中增加資訊有助於模型捕捉到更多的降雨特徵。就各區域表現而言，南部區域與東部區域預測結果較佳，西部區域與北部區域
預測結果較不佳，推測是因為颱風主要路徑都是從臺灣東半邊登陸侵襲臺灣，再經過中央山脈後，結構容易被破壞而增加影響降雨的變數。整體而言，本研究採用全卷積神經網路，結合多源影像預測颱風期間降雨量，據研究結果推論模式可以藉由多源影像有效的預測颱風期間的降雨情形。
以卷積類神經網路於衛星影像颱風結構與降雨量推估之研究
為了解決西北 太平洋 衛星 雲圖 的問題，作者許家宇 這樣論述：
臺灣位於西北太平洋的亞熱帶上，為颱風主要經過之路徑上，每年平均有4-5個颱風侵臺；同時臺灣高山深谷縱列不絕，山脈南北縱走，多數河川呈東西分流，造成河短坡陡流急，使得颱風期間的強降雨常在數小時內造成下游氾濫，重創社會經濟，甚至危害人民生命安全，因此水庫成為臺灣最為重要的緩解洪水災害之水利設施，且颱風所帶來的豐沛雨量亦是水庫重要水源之一。因為臺灣地形的緣故，當颱風經過中央山脈群時，產生地形鎖定效應，颱風路徑位置對特定集水區所帶來的降雨量有高度相關性。隨著氣象衛星的進步，衛星雲圖的解析度與觀測能力獲得提升，近年衛星雲圖在預估颱風的強度與總降雨量上已成為許多數值模式不可或缺之初始條件；另一方面，近年
來隨著人工智慧(Artificial Intelligence)技術的進步，在各個研究領域上，類神經網路(Artificial Neural Networks)成為相當熱門的應用工具之一。本研究將卷積類神經網路(Convolutional Neural Networks)之強大的圖像識別能力於分析衛星雲圖上颱風解構的特徵，並推估颱風伴之而來之總降雨量與預測短時距之時雨量。本研究以石門水庫集水區為研究案例，蒐集2007年至2018年共計18場颱風的紅外線衛星雲圖(東亞地區解析度)、颱風路徑、石門集水區的雨量資料、2007年至2016年共計15場颱風的紅外線衛星雲圖(臺灣地區解析度)及QPESUM
S資料；分析颱風解構過程中雲頂溫度下降百分率跟降雨分布之關係，並引用SOM神經元颱風路徑分類結果探討地形於颱風解構之影響，將分析結果以SOM之路徑分類來討論，進一步地提出了兩種CNN模式，分別為CNN-TR模式與CNN-HR模式。在CNN-TR模式中，將東亞地區解析度的紅外線衛星雲圖搭配颱風路徑作為模式輸入，輸出變數為該場颱風從海警發佈至海警解除之累積降雨量；以現有的18場颱風事件中，CNN-TR模式之4場測試結果RMSE為39.1 mm；且18場颱風之交叉驗證結果R2 可達0.74、RMSE為 121.3 mm，若去除兩場離群值，則結果R2 可達0.88、RMSE 降至71.3 mm；在相同
條件下與氣候模式結果比較，氣候模式則為R2為0.69、RMSE為179.4 mm；結果顯示在大部分的SOM颱風路徑分類下，CNN-TR模式皆可提供高可信度的預報總雨量，而在2009年莫拉克颱風場次更可提前至兩天前準確預報總雨量。另CNN-HR模式使用臺灣地區解析度的紅外線衛星雲圖搭配QPESUMS資料作為模式輸入，輸出變數為未來1至3小時的時雨量預測，在測試場次中t+1時刻之結果R2達0.847、RMSE為3.15 mm、t+2時刻之R2達0.83、RMSE為4.5 mm及t+3時刻之R2達0.645、RMSE為4.67 mm。