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颱風分級的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦黃家騁寫的 增補乙巳占 可以從中找到所需的評價。
另外網站颱風來襲！小心戒備Six Things to Do Prior to Typhoon Landfall也說明：夏季亦是颱風季，颱風雖然會帶來充沛的雨量、提供重要的用水，卻也經常造成洪 ... 臺灣中央氣象局使用「十分鐘平均風速」的颱風分級標準，分成「輕度 ...
國立高雄科技大學 電子工程系 蘇德仁所指導 段和逸的 基於卷積神經網路和模糊演算法用於颱風降雨預測及評估 （2021），提出颱風分級關鍵因素是什麼，來自於卷積神經網路、模糊演算法、颱風參數、衛星雲圖、降雨等級。
而第二篇論文淡江大學 水資源及環境工程學系碩士班 蔡孝忠所指導 張楷晧的 風速半徑、環境因子及歷史類比個案對於颱風快速增強機率預報之影響 （2020），提出因為有 熱帶氣旋、快速增強、K折交叉驗證方法、羅吉斯迴歸的重點而找出了 颱風分級的解答。
最後網站投稿類別：地球科學類篇名： 海水與颱風形成作者則補充：我們透過研究西太平洋生成的颱風來探討海溫與颱風的關係，從維基百科下. 載下來的颱風路徑圖與從SSEC ... 各國氣象局對颱風有不同的分級方式，如美國是利用薩費依-辛.
增補乙巳占
為了解決颱風分級 的問題，作者黃家騁 這樣論述：
《乙巳占》是一部綜合性的古星學著作，為[唐]李淳風(602－670)撰。一說：成書於唐太宗貞觀十九年（645）乙巳，故名。共分十卷。本書係將唐以前數十種星占書分類匯鈔而成。本書為九卷原鈔(非原本，亦後鈔本)，年代無考，應為清初前後。 除星占外還有天文、氣象等內容。其中根據風力對樹林的影響和破壞程度，把它分為八級：一級葉動、二級條鳴、三級振枝、四級墮葉、五級折小枝、六級折大枝、七級折木、飛沙石、八級拔樹及根，是為世界最早的風力分級系統。 書中還保存有作者早年所撰《乙巳元曆》的若干資料，以及作者所發展的渾儀和所著天文儀器專著《法象志》等方面的資料。古代許多天文學
名詞亦賴以傳世。
颱風分級進入發燒排行的影片
雲林縣蔬菜產占全台三分之一，過去曾因產期集中，容易發生供需失衡情況，若採收後能適當處理與儲藏，可達到產銷調節作用。對此雲縣府向中央爭取希望建置農產品、畜產冷鏈物流，希望透過集貨、分級和預冷等倉儲，穩定國內農畜產品品質及調節供應，少菜金傷民、菜土傷農的情況一再發生。
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基於卷積神經網路和模糊演算法用於颱風降雨預測及評估
為了解決颱風分級 的問題，作者段和逸 這樣論述：
台灣每年都會遭遇颱風的侵襲，根據中央氣象局之統計，年平均有三點六個颱風侵襲台灣，影響颱風所帶來的降雨量，除了強度之外，路徑、平均風速、及中心氣壓都有著密切關係，瞬間的強降雨帶來的災害更是不計其數。目前所採用的降雨預警系統是根據當下累積雨量制訂，無法提前做出防範與預警，因此透過深度學習的方法進行降雨預測及評估，提前的預警可以使民眾有充足時間準備。 本論文使用卷積神經網路(Convolutional Neural Network,CNN)以每二十四小時為單位，對中央氣象局歷史颱風雨量資訊及美國國家海洋暨大氣總署(National Oceanic and Atmospheric Admini
stration,NOAA)颱風衛星雲圖進行特徵擷取及訓練來建立評估模型，以此模型結合衛星雲圖評估目前颱風的強度分級，另將氣象衛星雲圖分別依照強弱程度區分為熱帶性低氣壓、輕度颱風、中度颱風、強烈颱風四類標籤做訓練，並且隨機挑選出其中的衛星雲圖做為測試數據，根據實驗結果得知颱風強度分級的模型準確率為81.96%，再配合平均風速、中心氣壓等颱風參數，透過模糊演算法預測颱風降雨等級，使災害發生前能夠即時公佈訊息，將可降低財產與生命的損失。
風速半徑、環境因子及歷史類比個案對於颱風快速增強機率預報之影響
為了解決颱風分級 的問題，作者張楷晧 這樣論述：
本研究之主要目的為颱風強度快速增強(Rapid Intensification；RI)之機率預報模式開發。根據美國國家颶風中心(National Hurricane Center)之定義，熱帶氣旋(Tropical Cyclone)之近中心最大風速若在24小時內增強至少30節(knots)以上，則稱為RI事件。本研究採用K折交叉驗證方法(K-Fold Cross-Validation)及羅吉斯迴歸(Logistical Regression)，建立不同複雜程度之RI機率預報模式。首先，採用美國聯合颱風警報中心(Joint Typhoon Warning Center)最佳路徑資料以建立RI預
報之基本模式，使用颱風中心位置、目前強度、最大風速半徑(Radius of Maximum Wind；RMW)與七級風平均半徑(Average 34-knot Radius；AR34)…等預報因子。然後逐步加入WAIP(Weighted Analog Intensity Prediction)預報強度資料，以及SHIPS開發資料(Statistical Hurricane Intensity Prediction System Developmental Data)之大尺度環境變數，分別建立進階模式與複雜模式，並透過機率式校驗，分析各模式之變數組合對於RI預報之表現。最後以二元式校驗方式，評估
模式分別在最佳門檻、保守門檻與積極門檻下之預報差異。透過機率式校驗之可靠度分析圖(Reliability Diagram)及交叉驗證結果顯示，模式增加輸入變數之後，其所提供的最高機率預報值也隨之上升。藉由ROC曲線(Receiver Operating Characteristic Curve)之分析顯示，當基本模式加入WAIP未來強度變化後，可有效改善整體預報表現。在額外考慮SHIPS大尺度環境變數之後，雖可使得AUC(Area Under Curve)上升，但其提升幅度不如WAIP來得明顯。二元式校驗結果顯示，若採用積極預報之策略，RI事件的偵測率與誤報率將同時上升，非RI事件的判定能力下
降；若提高機率門檻、採用保守預報策略，複雜模式之偵測率高、誤報率低，也具有最高之預兆得分(Threat Score)。校驗結果亦發現，考慮WAIP預報強度對於RI事件的預測能力可有一定程度的提升，但額外加入SHIPS環境場變數僅對保守預報策略有較明顯的幫助。因此本研究建議未來可採用颱風半徑及WAIP，做為颱風RI預報模式之主要輸入變數，進行RI即時預報模式的開發及實際預報應用。