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國立高雄師範大學 成人教育研究所 余遠澤所指導 黃淑華的 以來客數及服務人數預測模型為基礎之排班策略建構 （2020），提出溪頭森林遊樂區天氣關鍵因素是什麼，來自於資料探勘、預測、時間序列、排班策略。
而第二篇論文國立臺灣大學 森林環境暨資源學研究所 余 家斌、蔡明哲、吳治達、王俊杰、李曉昀所指導 藍俊可的 森林遊樂區風險管理研究：溪頭自然教育中心意外事件分析 （2020），提出因為有 風險管理、森林遊憩、戶外安全、遊客事件、既往醫療狀況、GIS的重點而找出了 溪頭森林遊樂區天氣的解答。
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賞蛙地圖
為了解決溪頭森林遊樂區天氣 的問題，作者楊胤勛 這樣論述：
32種青蛙圖鑑及100個賞蛙私景點20年野外賞蛙達人給你最齊備的賞蛙完全指南 台灣擁有許多可愛青蛙，尤其還有許多特有種。 請知道台灣哪些私景點可以賞蛙嗎？ 一定不能錯過本書。 作者簡介 楊胤勛 一九七七年出生於台灣省彰化縣。從小喜歡自然生態觀察，並於高中、大學時期加入生態保育相關社團，從此和青蛙結上不解之緣，並累積相關的生態知識和培養敏銳的觀察力。 工作後開始投身兩棲、爬蟲類生態攝影和保育觀念推廣，堅持不抓不養或在攝影棚內攝得蛙類圖片的理念，貫徹野外實地拍攝來呈現蛙類生態最自然的一面，並成立部落格（小勛’s BLOG：www.ellison.idv.tw/ellisonbl
og）分享蛙類珍貴照片與生態知識，並多次入圍華文部落大獎，是永遠的青蛙保育志工。
以來客數及服務人數預測模型為基礎之排班策略建構
為了解決溪頭森林遊樂區天氣 的問題，作者黃淑華 這樣論述：
隨著科技工具的進步，原本仰賴傳統服務的客戶已漸漸轉向智能科技及網路管道，實體店面效益逐漸被取代，再加上近期主管機關對於分支機構辧法修正，實體服務據點能提供的項目及範圍越趨嚴謹限制亦多，造成企業設置實體據點的必要性及意願逐漸趨向保守，因而重新盤點據點的效益性。唯留存下來的服務中心可能將面臨鄰近據點減少，客戶尖峰時段瞬間匯集而至的狀況，維持原客服人力足夠嗎？可是服務品質也片刻不容緩，似乎降低等待時間或加快處理速度仍是維持滿意度的唯二方法，但儲備最大人力，做全天候等待才是最佳解嗎？本研究擬蒐集臨櫃取號的相關作業數據並提出有別於一般排班問題之演算法。提出最佳來客數的預測模型並搭配客服效能為基礎的排班
策略。同時探討那些可控因素會影響來客數以提出未來改善對策，解決客戶久候抱怨、客服及主管工作情緒不佳的情況。研究結果發現移動平均法預測來客數更能貼近實際值，同時找出現況中的週一、尖離峰時段人數及服務每一人次所需時間，建構出適用於各單位的『以來客數預測及客服服務人數為基礎的排班策略模型』，讓未來管理者輕鬆掌握單位人力及工作配置以期減少客戶等待。
森林遊樂區風險管理研究：溪頭自然教育中心意外事件分析
為了解決溪頭森林遊樂區天氣 的問題，作者藍俊可 這樣論述：
為了減少戶外遊憩風險並維護遊客的安全，管理單位可以從先前意外事件案例中學習，了解事件統計記錄、事故頻率或死亡人數等描述性統計數據，並進一步了解人為因素以及環境因素對於事件發生的影響。本研究以溪頭自然教育園區為研究地點，分析了人為因素和環境因素等潛在影響因素對所遊客意外事件的影響，可作為森林遊樂區風險管理規劃之用。本論文採用回顧性分析，以了解2012年7月至2018年6月台灣溪頭自然教育中心（XNEA）發生的疾病和傷害事件。 276例患者的傷病病例的流行病學分析結果， 56.2% 為女性，平均發病率呈下降趨勢，約為0.024 例 / 1,000人-日，即每 100,000 名遊客約 3 例病例
。大部分病例發現於大學池、巨型觀景台、溪頭自然教育中心入口（二號入口）等著名旅遊景點。超過一半的患者 (55.4%) 有固有的健康狀況。最普遍的症狀是頭暈（47.8%）。大多數的病例發生在早晨和夏季。患者的平均年齡為 52 歲（範圍 2-93歲）。老年遊客（≥60 歲）最容易出現健康問題。通過卡方檢驗，我們發現發生暈厥的男性多於女性。患有高血壓的遊客出現頭暈、呼吸問題和暈厥的風險更大。糖尿病患者容易虛弱。有心臟相關問題的人容易出現胸痛或胸悶。除了對疾病病例的研究外，本論文還對傷害案例進行了研究，發現2012年7月至2018年6月期間記錄了957起傷害案例。超過一半的傷者（59.6%）為女性。受
傷訪客的平均年齡約為 49 歲（範圍 1-92 歲）。他們中的大多數 (71.5%) 因滑倒、絆倒或從高處墜落而受傷。夏季月份和下午時間是受傷案件最頻繁的時期。分析的傷害率約為每年 0.090 例 / 1,000 人-日，或每 100,000 名訪客約 9 例傷害案例。從熱點圖來看，大部分的受傷案例都被發現在一些熱門的旅遊景點，如遊客中心、大學池和溪頭的入口處。與其他景點相比，這些景點海拔較低且相當平坦。天氣變項和遊客傷害風險的地形資訊已納入Poisson和負二項式回歸模型中。 Poisson 和負二項式回歸模型都證明了類似的發現，即每日遊客傷害率與關於平均氣溫、相對濕度和降雨條件的天氣共變量
呈正相關。模型選擇標準和適配度表明，負二項式模型比Poisson回歸模型提供了更好的模擬。受傷率風險與平均氣溫、相對濕度和降雨條件的增加有關，發病率比 (IRR) 分別為 1.019、1.020 和 1.438。關於傷害率的地形變量與 Poisson 和負二項式回歸的關係表明，平均海拔和傷害發生地點的平均坡度對傷害率在統計上不顯著。本論文的結果證實，過往病史對戶外參與者構成了固有風險，而這種在戶外休閒期間病發的關係證實了特定患者群體的風險更大。在森林中遭受的傷害與天氣因素有關，尤其是下雨。這些研究結果都為未來的事故預防計劃以及旅行者提供了具體的證據和資訊以正確地認識事故風險。