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海陸交通是行政院交通部施政重點,特別強調實現「建構安全交通環境,落實運輸風險管理」的政策目標。本所致力於建立陸運與港灣設施的防災資料數據,加強智慧環境監測,並推動智慧防災技術的發展,以滿足部屬機構的防災需求,因此,為確保海氣象服務的穩定性與可靠度,本所發展海洋陣列雷達的應用,並以此工具獲得海洋表面遠近交織的海洋參數。
本研究以臺中港海洋陣列雷達站調查港區與觀測鄰近海域的海象,惟所建置的海洋陣列雷達站已經超過3年,需持續掌握雷達站狀態,本研究意旨於維持與改進臺中港海洋陣列雷達產品的品質,並提供港區海流觀測資料,促進海洋陣列雷達監測技術的發展,故於嘗試進行雷達天線狀態健檢、波束合成校準等校正程序,並獲得雷達觀測品質的提升。
本研究經由文獻回顧探討機器學習的深度學習方法提取雷達數據,並探討品管標準,包括使用netCDF格式和QARTOD陣列雷達品管手冊的相關建議,此外,觀測分析討論方面,已針對今(112)年度3場颱風觀測數據分析與品管統計,並利用研究結果提出一系列建議改進品管方式,以確保雷達站正常運作,促進海洋陣列雷達領域的發展與雷達數據資料之應用,相關研究成果可提供船舶航行與進出港區應用參考。
本研究以臺中港海洋陣列雷達站調查港區與觀測鄰近海域的海象,惟所建置的海洋陣列雷達站已經超過3年,需持續掌握雷達站狀態,本研究意旨於維持與改進臺中港海洋陣列雷達產品的品質,並提供港區海流觀測資料,促進海洋陣列雷達監測技術的發展,故於嘗試進行雷達天線狀態健檢、波束合成校準等校正程序,並獲得雷達觀測品質的提升。
本研究經由文獻回顧探討機器學習的深度學習方法提取雷達數據,並探討品管標準,包括使用netCDF格式和QARTOD陣列雷達品管手冊的相關建議,此外,觀測分析討論方面,已針對今(112)年度3場颱風觀測數據分析與品管統計,並利用研究結果提出一系列建議改進品管方式,以確保雷達站正常運作,促進海洋陣列雷達領域的發展與雷達數據資料之應用,相關研究成果可提供船舶航行與進出港區應用參考。
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