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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳昭宇
研究生(外文):CHEN, CHAO-YU
論文名稱:高雄地區空氣品質監測站聚類分析
論文名稱(外文):Clustering analysis on air quality monitoring stations at Kaohsiung city
指導教授:張正文張正文引用關係
指導教授(外文):CHANG, CHENG-WEN
口試委員:張正文吳杉堯武為棣
口試委員(外文):CHANG, CHENG-WENWU, SHAN-YAUWU, WEI-DI
口試日期:2020-07-06
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄科技大學
系所名稱:工業工程與管理系
學門:工程學門
學類:工業工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2020
畢業學年度:108
語文別:中文
論文頁數:84
中文關鍵詞:空氣汙染物質監測站分群K-means
外文關鍵詞:air pollutantsmonitoring stationsclustersK-means
相關次數:
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空氣汙染是導致肺癌的主要原因之一,汙染來源大至自然產生的風沙、工廠廢氣排放及礦業開採,影響範圍更是會透過風進行遠程傳輸危及健康。由於台灣地狹人稠、季風干擾等因素,國民受到空氣汙染的影響不可小覷,尤其是高雄地區為台灣工業重鎮,常是空氣品質最不理想的區域,是本研究主要研究該地區的主要原因。為了瞭解高雄地區各個區域的主要汙染物質及其分佈狀況,以環保局設立的28個空氣品質監測站蒐集的汙染物質濃度數據作為分析內容,再利用k-means演算法對2018整年的數據,分為28群,以了解高雄各地區的汙染物質濃度變化,再加上降雨資料進行分群與比較。在進行分群後,本研究為了評估分群結果,建立了評分機制,為每個分群中的各測站,依照重複分群的數目由少至多依序遞減給分。從評分結果可以了解到,在本研究範圍中,當分群數較少時,加上降雨資料的評分優於僅包含汙染物濃度的資料,其中加上降雨資料的最佳分群數為5群時獲得最高分,而僅包含汙染物濃度的資料最佳分群數為6群獲得次高分;在大於最佳分群數後的評分,兩者都有遞減的狀況且遞減趨勢一致。研究結果更驗證了文獻提及降雨會影響汙染物質的濃度變化,加上降雨的資料更可以提升在分群數較少時的評分,在分群數增加後也不會對分群趨勢產生太多影響。另外,分群結果也可以透過更深入地探索各個地區的監測站測得的汙染物濃度相似性,以為後續與各地區的居民健康評估作參考依據。
Air pollution is one of the main causes of lung cancer. The sources of pollution from naturally occurring sand, factory emissions, and mining, to the release of cigarettes, vehicles, and pyrotechnics. The scope of impact is that remote transmission through the wind threatens all mankind. Especially Kaohsiung is a major industrial town in Taiwan, and it is often the area with the worst air quality every year. This is the reason why this study mainly studies this area. To understand the main pollutants and their distribution in various regions of Kaohsiung. The k-means algorithm was used for the pollutant concentration data collected by the Environmental Protection Bureau, from January 2018 to December 2018. And then add the rainfall data for grouping and comparison. It can be understood from the clustering results that the result of less number of clusters is that the rainfall data is better than the original data. Both the original and the rainfall data have the best clustering number, and the clustering results after the best clustering number have a similar convergence trend. The research results verify rainfall will affect the concentration changes of pollutants which the pieces of literature mention. And the rainfall data can improve the clustering effect when the number of clusters is small. Besides that, it will not affect the clustering trend too much after the cluster number increases. Also, the results can be used to dig deeper into the similarity of pollutant concentrations measured by monitoring stations in various regions, to link with the health of residents in small regions in the future.
摘要 I
ABSTRACT II
誌謝 III
目錄 IV
表目錄 VI
圖目錄 VII
一、緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 3
1.3 研究目的 5
1.4 研究流程 5
二、文獻回顧 7
2.1 監測站重要性 7
2.2 影響空汙因素 10
2.3 氣候的影響 12
2.4 分群方法探討 13
三、研究方法 14
3.1 研究步驟 14
3.2 K-MEANS 15
3.3 研究範圍 17
3.4 資料解析 22
四、實例分析 28
4.1 資料整理 28
4.1.1 普通監測站 28
4.1.2 特殊監測站 30
4.1.3 降雨資料 32
4.1.4 資料合併 33
4.2 K-MEANS 34
4.2.1 分群步驟 34
4.3 分群結果 35
4.3.1 三維空間分群結果 35
4.3.2 評估分群結果之方法 45
4.3.3 分群評估分析 47
4.3.4 地圖分群結果 53
五、結論與建議 70
5.1 結論 70
5.1.1 降雨的影響 71
5.1.2 分群數多寡的效果 72
5.1.3 最佳分群數 73
5.1.4 測站跨群的狀況 76
5.2 後續研究建議與限制 78
參考文獻 79
附錄、一 83
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[3]高醫醫訊 http://www.kmuh.org.tw/www/kmcj/data/10407/3.htm,2015年7月
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[6]台灣電力公司 https://www.taipower.com.tw/TC/page.aspx?mid=202&cid=129&cchk=675cea43-9c45-4ae1-80c6-4f18b3b38d8e ,2019年5月14日
[7]行政院環保署空氣品質監測網 https://airtw.epa.gov.tw/
[8]空氣品質監測背景https://airtw.epa.gov.tw/CHT/EnvMonitoring/Central/Background_Intro.aspx
[9]高雄地區氣象觀測站 http://farmer.iyard.org/cwb/cwb.htm#KH
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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