番外篇 GIS之地震地圖

 

番外篇 GIS之地震地圖

班級 : 土木三乙   學號 : 107340220   姓名 : 羅茗葳   日期 : 2020/01/06

這兩篇文章提到地震在GIS的應用，運用過往的地震紀錄，可以分看出地震的分布來判斷出危險地帶，也可將地表加速度做為一個數據來檢視每年地震的加速度比趨勢，也可將單次地震在不同地區的數據繪出等高線圖，看出該次地震對不同地區的影響。

參考網站 : https://www.esri.com/news/arcwatch/0411/japans-earthquake.html

http://www.viewsoftheworld.net/?p=5652

Google 關鍵字 : erthquake map





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  番外篇 數值天氣預報模型 班級 : 土木三乙   學號 : 107340220   姓名 : 羅茗葳   日期 : 2020/11/26 這是一個國家環境預測中心(NCEP)的天氣網站，這裡可以看到各地區的各項氣候參數，如降水、風暴軌跡等，可以看到預測的氣候軌跡。 參考網站 : https://www.weather.gov/mqt/fitz_nwp https://mag.ncep.noaa.gov/model-guidance-model-area.php Google 關鍵字 :  numerical weather prediction application
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番外篇 - 氣候站

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  氣候站 班級 : 土木三乙   學號 : 107340220   姓名 : 羅茗葳   日期 : 2020/11/12 對於上次GCM介紹有提到網格中的氣候參數(如風速、濕度、降雨量等)，這些都是需要量測的，而這些數值可以利用氣象站測得，若需要更高解析度的網格，以提高氣候模擬的精確性，則網格需再縮小，這也代表氣象站的數量必須增加，如第一篇文章所介紹到的 自動氣候站(AWS) ，將站所在位置的天氣狀況(如溫度、氣壓、風速等參數)條件輸入，進行監控、紀錄。但若網格在更細緻或是 附近沒有氣象站的情況 呢，在第二篇文章介紹到了 虛擬氣候站(VWS) ，虛擬氣候站是利用下載氣候數據經計算後整合，使用了人工神經網絡(ANN)與Hardlim將自動氣候站的每日數據(如溫度、降水、濕度、風速等參數)進行插值， 1. 且用了sigmoid、雙曲正切hyperbolic tangent (tanh)、softsign and rectified linearunit (relu)來激活函數。 2. 為了對比人工神經網絡插值，用了反距離權重inverse distance weighting、反距離平方權重inverse-squared distance weighting 、多線性回歸multilinear regression and 隨機森林回歸random forest regression。 3. 為了驗證模型，從每日數劇中刪除一個隨機氣象站，並將插值與實際氣象站比較。 4. 在夏季、冬季月份進行插值，以檢查更多極端現象期間模型的功能，結果為插值方法對於一年期間的溫度等變量R^2最高為0.98，且冬、夏模型準確性較低。 參考網站 : https://www.bioenergyconsult.com/weather-monitoring-station/ https://link.springer.com/article/10.1007/s00521-020-04727-8 Google 關鍵字 :  virtual weather stations、automatic weather monitoring station
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