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亞洲大學 生物資訊與醫學工程學系碩士在職專班 胡若梅所指導 林擁世的 擴散軟體ALOHA對有害物質模擬危害範圍與緊急應變指南ERG 2016之差異比較 （2019），提出后里天氣15天關鍵因素是什麼，來自於ALOHA擴散軟體、緊急應變指南2016、毒災防救管理資訊系統。
而第二篇論文逢甲大學 都市計畫與空間資訊學系 徐逸祥所指導 邱秀姿的 以環境因子資料建構溫度預測模型 -以臺中市世界花卉博覽會為例 （2019），提出因為有 環境因子、地表溫度、空間迴歸、溫度預測的重點而找出了 后里天氣15天的解答。
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零起點應急說俄語
為了解決后里天氣15天 的問題，作者卓言外語教研組編著 這樣論述：
是專門為零基礎俄語學習者量身打造的應急口語書，包括發音、常用6句以及與日常生活緊密相關的衣、食、住、行、情、健、語等九部分。●發音部分包括字母發音表及發音要領。后八部分每部分包括若干場景，每個場景有6句常用短句。●為了便於理解和發音，每個句子除了有中文意思外還進行了單詞分解，以及標注諧音和拼音，輔助記憶和發音。●精挑細選的9個句子不但簡單、實用，而且一看就懂，一學就會。●另外，提供全書雙語音頻和字母筆順Flash網盤下載，並贈送字母發音視頻可以幫助讀者迅速、准確地掌握俄語發音。卓言外語教研組是一個朝氣蓬勃、團結求實、富於創新的團隊，由英、日、韓、俄、德、法等語種12位高校教師組成，他們把實際教
學經驗、讀者學習需求和圖書市場行情相結合，形成了獨具特色的選題風格，力求為廣大讀者策划和編出最好的圖書。 俄語發音 1字母發音表 2字母發音要領 5常用 60句 23第1組 肯定 24第2組 否定 26第3組 日常問候 28第4組 見面寒暄 30第5組 感謝與回答 32第6組 道歉與回答 34第7組 道別送行 36第8組 稱贊表揚 38第9組 經典問句 40第10組 常用口頭語 42衣 45萬用句型 46場景1 購買女裝 48場景2 購買男裝 50場景3 買鞋和包 52場景4 顏色 54場景5 尺寸 56場景6 試穿 58場景7 討價還價 60場景8 滿意 62場景9 不滿
意 64場景10 付款及退稅 66場景11 退換貨 68場景12 在洗衣店 70食 73萬用句型 74場景1 邀請吃飯 76場景2 受邀赴宴 78場景3 預訂座位 80場景4 服務用語 82場景5 點菜 84場景6 餐間服務 86場景7 祝酒詞 88場景8 結賬 90場景9 在酒吧 92場景10 在咖啡廳 94場景11 在快餐店 96場景12 在西餐廳 98場景13 在中餐廳 100場景14 好吃 102場景15 不好吃 104住 107萬用句型 108場景1 旅店預訂 110場景2 旅店入住 112場景3 特殊要求 114場景4 客房服務 116場景5 電話服務 118場景6 其他服務 12
0場景7 不滿投訴 122場景8 退房 124場景9 租房 126場景10 買房 128場景11 家務勞動 130場景12 洗漱打扮 132場景13 看電視 134場景14 業余愛好 136場景15 睡覺 138行 141萬用句型 142場景1 問路 144場景2 指路 146場景3 乘公交車 148場景4 公交換乘 150場景5 乘出租車 152場景6 乘地鐵 154場景7 乘船 156場景8 護照檢查 158場景9 海關審查 160場景10 在機場 162場景11 托運行李 164場景12 登機 166場景13 在飛機上 168場景14 飛機上特殊狀況 170場景15 提取行李 172場景
16 買火車票 174場景17 火車站咨詢 176場景18 在火車上 178場景19 火車乘務員用語 180場景20 尋找廁所 182場景21 在圖書館 184場景22 在銀行 186場景23 在郵局 188場景24 在電影院 190場景25 在劇院 192場景26 在理發店 194場景27 景點游玩 196場景28 拍照 198情 201萬用句型 202場景1 親情 204場景2 友情 206場景3 愛情 208場景4 婚姻 210場景5 請求和回答 212場景6 建議和勸告 214場景7 安慰和同情 216場景8 喜愛和厭惡 218場景9 心情愉悅 220場景10 情緒低落 222場景11
詢問興趣 224場景12 表述興趣 226場景13 慶祝節日 228場景14 慶祝生日 230健 233萬用句型 234場景1 常見病症 236場景2 五官病症 238場景3 頭腹部病症 240場景4 其他病症 242場景5 看病掛號 244場景6 醫生診斷 246場景7 診斷結果 248場景8 藥房拿藥 250場景9 探望病人 252場景10 健身運動 254場景11 美容 256語 259萬用句型 260場景1 自我介紹 262場景2 介紹他人 264場景3 打電話用語 266場景4 接電話用語 268場景5 電話留言 270場景6 打錯電話 272場景7 通話故障 274場景8 掛電話
276場景9 數字相關 278場景10 時間日期 280場景11 談論季節 282場景12 春 284場景13 夏 286場景14 秋 288場景15 冬 290場景16 談論天氣 292場景17 談論工作 294場景18 語言能力 296場景19 同事交往 298場景20 發出邀請 300場景21 接受邀請 302場景22 拒絕邀請 304場景23 未能赴約 306場景24 見面預約 308場景25 發生口角 310場景26 生日派對 312場景27 贈送禮物 314場景28 接受禮物 316場景29 上下前后里外 318場景30 東西南北 320場景31 在公司 322場景32 祝福 3
24場景33 失望 326場景34 同意 328場景35 反對 330場景36 保留態度 332場景37 贊美 334場景38 責難 336場景39 關懷 338場景40 鼓勵 340場景41 吃驚 342場景42 猶豫未決 344場景43 懷疑 346場景44 被查證件 348場景45 失竊 350場景46 事故 352場景47 丟失物品 354場景48 報警與求助 356附錄A 主要旅游景點 358附錄B 莫斯科主要購物中心 362附錄C 中國駐俄機構 364附錄D 俄羅斯常用電話號碼 366
擴散軟體ALOHA對有害物質模擬危害範圍與緊急應變指南ERG 2016之差異比較
為了解決后里天氣15天 的問題，作者林擁世 這樣論述：
危害物質可能在運輸、存儲、火災或自然災害中被釋放出來，此類意外會對公眾和救災人員造成危害。因此有一個標準有害物質處理指南對於緊急事故處理人員在事故發生初期的處理與安全非常重要。《緊急應變指南》(ERG)在美國，加拿大和墨西哥被使用作為危害物質在運輸過程中外洩的處理指南。ERG向消防員和警察等第一級救援者提供了有害物質的保護距離的資訊。所謂保護距離是指物質溢出後的前30分鐘內的受影響區域。類似於保護距離，美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）對於化學物質的下風擴散提供了《危險大氣的地理位置》（ALOHA）預測軟體，它是一個分子大氣擴散模型，根據化學品的毒理學/物理特性，以及使用者定義的條件（例如
大氣條件和釋放環境），估計釋放物質的威脅區域。在台灣，根據《災害防救法》，行政院環境保護署是有毒化學材料和懸浮顆粒物災難的中央監管機構。但是，消防員通常是在事故發生後提供第一線救災的人。對危險物質外洩時有正確的指導可以在事故發生時保護公眾和救援人員免受危險。在本論文中，我們比較了ALOHA軟體對於化合物擴散所估計出的威脅區域和ERG中對此類化合物建議的保護距離，期待對化合物的危害距離有更多的了解。九種危險化學品，包含苯胺、三氯甲苯、丙烯亞胺、異氰酸甲酯、硫酸二甲酯、次乙亞胺、丙烯醛、丙烯醇，及三氯化磷，被選擇做為測試物質。 ALOHA軟體被使用於估算這些化學物擴散的順風分佈威脅區。其估計結果又
與《緊急應變指南》中的保護距離進行了比較。結果顯示，ERG中的估計值與指導之間存在一定差異。因此在實際救災場域，最好將兩者訊息都考慮在內。
以環境因子資料建構溫度預測模型 -以臺中市世界花卉博覽會為例
為了解決后里天氣15天 的問題，作者邱秀姿 這樣論述：
本研究主要使用Landsat 8影像反演地表溫度，並蒐集影響溫度的地形、土地利用、氣溶膠濃度、天氣等相關因子，且經過相關性分析篩選相關性高的因子以作為本研究預測模型之變數，若可以準確的預測未來規劃區的地表溫度，規劃者即可提前知道規劃是否可以符合期待。預測模型方面，以2015年、2016年與雙年度2015年及2016年作為樣本年，2019年作為預測年，並選定估計迴歸係數最常使用的最小平方法 (ordinary least squares, OLS) 傳統線性迴歸得出之誤差項作相依性檢定及配適度檢定，以檢定空間落遲模型(spatial lag model, SLM)以及空間誤差模型(spatia
l error model, SEM)何者模型表現較好，結果為SEM較SLM表現好。因此本研究將OLS及SEM預測2019年的結果作比較，得出2015年資料作三個園區預測之模型皆以OLS模型誤差較低，均方根誤差(root-mean-square error, RMSE)值為1.93至2.59度之間，SEM則為2.10至3.13度之間。以2016年的資料預測后里園區與外埔園區以SEM誤差較低，葫蘆墩園區以OLS誤差較低，OLS的RMSE在5.63至6.82度之間，SEM則為5.46至7.92度之間。以雙年度資料預測后里園區與葫蘆墩園區以OLS誤差較低，外埔園區則以SEM誤差較低，OLS的RMSE
在2.43至6.07度之間，SEM則為2.24至6.77度之間。將衛星反演溫度圖與迴歸模型預測溫度圖做差值比較，並比對衛星影像，發現預測結果誤差較低的地方多為植被覆蓋，誤差值較高的通常為裸土與建物等人造舖面。本研究結果發現氣象因子造成預測溫度誤差較大，後續研究不建議當作預測因子，未來可以加入夏季月份，以探討冬季因子與夏季因子之差異，並統整因子，進一步探討資料連續性以及增加年度資料量是否影響預測地表溫度的精準度。