Systematic analysis study of ozone in the atmospheric resource.

空氣中的污染物種類繁多，開放空間中污染物的形成機制複雜，污染來源有（1）點污染源：工廠煙囪、露天燃燒；（2）線污染源：汽機車排放廢氣；（3）面污染源：工業區的污染排放，污染源的性質也有不同，包括化學成份：氮氧化物、硫氧化物、一氧化碳……等；物理成份：懸浮微粒；二次光污染物：臭氧。 為了要探討苗栗縣境內，空氣污染濃度的分佈情形，結合地理資訊系統及氣象資料，進行空間分析，希望能找出污染物之間的相關性，以及受到地形、氣候條件的影響程度加以討論分析。 利用SAS程式分析三義測站臭氧成因：O3的形成機制複雜，以單迴歸分析的分析方法較難找出有意義的結果；NOX、NO、NO2、SO2、UVB、T六個參數在複迴歸分析後，有95%達顯著水準，此迴歸模型可能有共線性問題的存在；主成分我們整理分析結果為：第一主成分，以「氮氧化物」為主；第二主成分以「甲烷碳類貢獻」為主；第三主成分以「硫氧化物貢獻」為主；第四主成分：以「非甲烷碳類與溫度影響」為主。依據苗栗縣環境保護局「空氣品質改善及污染物減量計畫」指出，臭氧的前驅物質大致上分為「非甲烷碳氫化合物」及「氮氧化物」，三義測站我們可由分析結果得知，其前趨物以「氮氧化物」佔大部分。 使用SAS統計軟體，可以分析複雜系統之變化情形，因為臭氧濃度增加之前趨物至今除了NOX及NMHC較為人知外，本研究在動力因子分析的結果上，發現不論在單回歸分析、複回歸分析及主成分分析之結果中，都發現，硫氧化物對於臭氧的回歸模式都被接受，甚至，在主成分分析當中，佔了第三順位的主成分貢獻，可見得，硫氧化物對於臭氧的相關性，還需進一步的進行分析研究。 利用類神經所建立網路架構，學習次數跟學習效果不一定成正比，想要利用本研究之類神經網路建立的架構套用到其他事件上並不適用。本研究所建立之類神經網路架構分析臭氧之權重，可以歸類「氮氧化物」為主的污染源及硫氧化物、甲烷碳類為輔。環境因素方面，日照輻射量佔有一定的重要性，乃符合臭氧為二次光污染物之介質之一。預測模式方面，利用複迴歸所建立的模式來預測月、季、年的預測，以及將建立之類神經網路模式預測94年度臭氧的濃度變化，兩者之間做比較。目次 摘要 i 目次 ii 表目次 vi 圖目次 viii 第一章 前言 1 1.1時間序列分析之相乘性研究 1 1.2臭氧之空間分析 2 1.3臭氧動力因子分析 2 1.4類神經網路 2 第二章 文獻回顧 3 2.1 臭氧的時間序列分析 3 2.2 空間分析之文獻 3 2.3 動力因子分析 3 2.4 類神經網路分析 5 第三章 研究方法 7 3.1 時間序列之分析 7 3.1.1相乘性模式 7 3.1.2小時日變化情形 8 3.2 空間分析 9 3.3 動力因子分析 10 3.3.1敘述統計 10 3.3.2單迴歸分析 12 3.3.3複迴歸分析 13 3.3.4主成分分析 13 3.4 類神經網路 16 第四章 時間序列分析 20 4.1臭氧濃度時間序列分析之研究 20 4.1.1前言 20 4.1.2理論分析 21 4.1.3研究方法 21 4.1.4結果與討論 24 4.1.5結論 30 4.2不同測站臭氧濃度時間序列分析之比較研究 31 4.2.1前言 31 4.2.2研究方法 32 4.2.3結果與討論 36 4.2.4結論 43 4.3空氣污染物及其光化反應臭氧濃度小時日變化分析研究 44 4.3.1前言 44 4.3.2空氣中污染物介紹 45 4.3.3研究方法 45 4.3.4結果與討論 47 4.3.5結 論 59 4.4本章綜合討論 60 4.5 本章總結 61 第五章 空間分析研究 62 5.1 臭氧資源之空間分析研究 62 5.1.1前言 62 5.1.2研究方法 63 5.1.3結果與討論 67 5.1.4結論與建議 89 5.2 本章綜合討論 89 5.3 本章總結 90 第六章 臭氧之動力因子分析 91 6.1 敘述統計 91 6.1.1前言 91 6.1.2研究方法 91 6.1.3結果與討論 95 6.1.4結論 101 6.2 污染源之單迴歸分析 102 6.2.1前言 102 6.2.2研究方法 102 6.2.3結果與討論 103 6.3污染源之複迴歸分析 105 6.3.1 前言 105 6.3.2 研究方法 105 6.3.3 結果與討論 105 6.4 空氣指標污染物主成分分析 107 6.4.1前言 107 6.4.2理論分析 107 6.4.3研究方法 109 6.4.4結果與討論 110 6.4.5結論 115 6.5 本章綜合討論 115 6.6 本章總結 116 第七章 利用類神經模式分析苗栗地區三義測站之臭氧 117 7.1前言 117 7.2研究方法 117 7.2.1類神經網路簡介 117 7.2.2人工神經元組成 117 7.2.3類神經網路的基本架構 118 7.2.4實驗材料 119 7.3研究方法 119 7.4結果與討論 122 7.5 本章綜合討論 129 7.6 本章總結 129 第八章 模式之預測 130 8.1 前言 130 8.2 研究方法 130 8.3 結果討論 131 8.3.1複回歸預測結果分析 131 8.3.2類神經網路預測結果分析 131 8.4 本章綜合討論 132 8.5 總結 132 第九章 結論與建議 133 9.1 時間序列分析 133 9.2 空間分析 134 9.3 動力因子分析 134 9.3.1敘述統計分析 134 9.3.2 單回歸分析 135 9.3.3 複回歸分析 136 9.3.4 主成分分析 136 9.4 類神經網路 136 9.5 預測分析 137 中文參考文獻 138 英文參考文獻 13