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國立金門大學 理工學院工程科技碩士在職專班 馮玄明所指導 翁洞寧的 運用神經網路預測機場能見度-以金門尚義機場為例 （2020），提出金門航空站能見度關鍵因素是什麼，來自於能見度、濃霧、大數據、倒傳遞類神經網路。

而第二篇論文中華科技大學 土木防災與管理碩士班 楊宏宇所指導 劉廣鍼的 低能見度成因與飛航安全相關性之研究-以金門尚義機場為例 （2019），提出因為有 飛航安全、天氣類型、低能見度、平流霧的重點而找出了 金門航空站能見度的解答。

最後網站濃霧影響！ 金門機場多架航班取消、上千名旅客滯留則補充：金門機場今天受濃霧影響，許多航班遭到取消。（取自金門航空站Kinmen Airport臉書）. 金門地區今天（22日）大霧濃罩，能見度不佳，金門機場上午航班 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了金門航空站能見度，大家也想知道這些：

運用神經網路預測機場能見度-以金門尚義機場為例

為了解決金門航空站能見度的問題，作者翁洞寧 這樣論述：

根據歷年飛航安全的統計，飛航事故發生在飛機起飛跟著陸的過程中是比例最高的。其中造成失事的原因又以天氣因素的比例最高，且以能見度不足為最主要的原因。因此飛機的起飛跟著陸過程是飛航安全中最注重的部分，所以各機場也會針對不同的飛機機型以及機場的設備，制定允許飛機起降的最低能見度標準，以確保飛航的安全。造成能見度低的原因，通常為濃霧、濃霾或是降雨等因素所造成，金門機場因為地理位置與氣候的原因，每年的3~5月的時候容易產生濃霧並壟罩機場，使得機場的能見度低於飛航的起降標準，造成飛機無法正常起飛，常使得往返台金的旅客行程大亂。濃霧的形成取決於地形與氣候的變化，因此本研究蒐集金門尚義機場自2014年到20

17年，每天早上6點到晚上8點的逐時氣象偵測數據做為研究資料。資料內容包含相對濕度、風向、平均風速、陣風風速、溫度等氣象資料，並將歷史觀測數據資料做適當的整理後，先透過大數據的分析，證明以上的氣象資料皆為形成濃霧並造成低能見度的影響因素，再將以上的相對濕度、風向、平均風速、陣風風速、溫度等5項影響因子，透過倒傳遞類神經模型(Back-Propagation Neural Network，BPN)，進行多組的模擬訓練與進行能見度的預測。本研究將能見度分成900公尺以下、900~1500公尺、1500公尺以上的三個級距，並依據不同影響因子組合進行每小時的能見度預測，準確率最低為96.9%，最高可達

為97.4%。依據實驗的結果證明，使用倒傳遞神經模型進行機場能見度的模擬與預測是可行的，但天氣變化是訊息萬變，飛航安全更是不容許絲毫的疏忽跟不確定性，因此可以再增加更多會影響能見度預測的因子，並結合其他不同的預測方法與演算法，以取得更精準的預測結果，以提供機場塔台跟機師對於飛機起降的決策參考。同時也可改變預測結果的範圍，例如依據早上的數據變化預測下午的能見度，或是依據今天的數據預測明天的能見度，提供旅客行程安排的參考。

低能見度成因與飛航安全相關性之研究-以金門尚義機場為例

為了解決金門航空站能見度的問題，作者劉廣鍼 這樣論述：

金門地區的地理位置特殊，位於大陸地區廈門外海，是四面環海獨立的島嶼，且距離臺灣本島相對較遠。金門擁有的特殊的地沙地形，以料羅港區池淺，大型船舶無法停靠，加上海峽的風速變化甚大，導致海上交通的發展較受限制，現階段客運上必須全部依賴空運，以空運為其主要交通運輸方法，故此航空站因低能見度而關閉機場，對金門的交通來說是不可承受之重。 為了解導致發生低能見度原因，本論文蒐整自2015年至2019年共計5年金門尚義機場航空作業地面觀測資料，並藉蒐整相關文獻，對可能造成濃霧之天氣現象與氣象因子進行統計分析探討。研究過程以能見度1,600公尺以下作為低能見度的閥值，並嘗試建立天氣型態、各氣象因子與低能見

度之相關性。研究結果顯示其發生頻率自1月起逐漸增加，4月為高峰，5月起開始減少；發生時段則以06至08時較多，14至18時則發生頻率較少；風場部分則以南風情況較多，西南風次之；西及西北風時不易出現低能見度；風速則主要分布在低於14浬之間。而發生低能見度天數，達100日以上的天氣系統類型，排名依序為偏南氣流、高壓迴流及鋒前暖區，在各系統影響下低能見度的特徵與平流霧較為吻合，而輻射霧的相關性則次之，顯示平流霧與天氣類型相關為主要影響視障的因子。 個案驗證分析中，利用WRF（Weather Research and Forecasting model）模式對2019年4月7日至9日連續低能見度情形

進行模擬，其天氣特徵與本次及以往研究平流霧之特徵亦多相符。另925hPa之暖平流將冷暖空氣的混合作用侷限於近地表，抑制水氣向上抬升消散，對其低能見度維持情況亦有幫助。

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