臺灣博碩士論文加值系統

受全球氣候變遷影響，極端天氣事件頻率增加，臺灣夏季受颱風及午後短延時強降雨常造成中南部短期葉菜類產區嚴重受損。本研究以2010年至2019年10年間夏季汛期之消費地批發市場每日短期葉菜類批發交易價量數據，及重要短期葉菜類產區之日降雨量歷史觀測資料，運用複迴歸分析探討蔬菜產區夏季降雨量對於蔬菜交易量及價格之影響與分析，並建立預測模型。
研究成果顯示，降雨量對交易量及平均交易價格存在影響遞延關係，且降雨量、短期葉菜平均交易量及胡蘿蔔交易量對於次週短期葉菜類平均交易量存在顯著相關，降雨量增加會帶動二週後短期葉菜類平均交易價格漲幅。相關研究成果期能運用於蔬菜產區生產與防災，依氣象預報資訊預測夏季蔬菜產地生產量，配合相關政策推動，以穩定夏季短期葉菜類市場供應。

Because of the global climate change in all over the world, we have an increase in the intensity and frequency of extreme weather events. Taiwan’s summer typhoons and short-time heavy rains in the afternoon often cause severe damage to short-term leafy vegetable production areas in the central and southern regions. In this study, the daily short-term wholesale price data of leafy vegetables in the consumer market wholesale market in the summer flood period from 2010 to 2019 for a total of 10 years. Historical observations of daily rainfall in important short-term leafy vegetables production areas, using multiple regression analysis to explore vegetable production areas.
The influence and analysis of summer rainfall on vegetable trading volume and price are studied, and we build a prediction model finally. Research results show that rainfall has a deferred relationship with market transaction volume and average transaction price. Rainfall, short-term leaf vegetable average transaction volume and carrot transaction volume are significantly related to the short-term leaf vegetable average transaction volume in the next week. Increased rainfall will drive After two weeks, the average transaction price of short-term leaf vegetables increased.
Relevant forecasting models and research results can be applied to the production and disaster prevention of vegetable production areas. According to weather forecast information, the production of summer vegetable production areas can be predicted, and the promotion of related policies to stabilize the short-term supply of leafy vegetables in the summer market.

目錄
摘 要 II
Abstract III
目錄 V
圖目錄 VII
表目錄 VIII
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 3
第三節 研究流程 5
第二章 文獻回顧 7
第一節 臺灣蔬菜作物生產概況 7
第二節 臺灣的颱風豪雨災害性天氣 10
第三節 葉菜類生產颱風豪雨災害影響 13
第四節 相關農業氣象防災研究 17
第三章 研究方法 19
第一節 資料蒐集與初步分析 19
第二節 研究方法 26
第四章 實證研究 30
第一節 敘述統計量分析 30
第二節 夏季颱風豪雨事件影響短期葉菜類交易價量趨勢 31
第三節 相關性分析 37
第四節 夏季降雨量對短期葉菜類交易量之影響及預測分析 43
第五節 夏季降雨量對短期葉菜類平均交易價格之影響及預測分析 45
第六節 夏季降雨事件影響下短期葉菜類交易量對交易價格之影響及預測分析 50
第五章 結論與建議 56
第一節 研究成果與結論 56
第二節 後續研究與建議 57
參考文獻 59

 
圖目錄
圖1- 1 研究流程 6
圖3- 1 颱風豪雨事件前一周~後四周短期葉菜類平均交易價格變化 25
圖4- 1 2010年至2019年5月~10月短期葉菜類各月平均交易價量趨勢 32
圖4- 2 近十年豪雨場次之短期葉菜類平均交易價量變化(200毫米>連續兩日累積雨量>100毫米) 35
圖4- 3 近十年豪雨場次之短期葉菜類平均交易價量變化(300毫米>連續兩日累積雨量>200毫米) 35
圖4- 4 近十年豪雨場次之短期葉菜類平均交易價量變化(400毫米>連續兩日累積雨量>300毫米) 36
圖4- 5 近十年颱風豪雨場次之短期葉菜類平均交易價量變化(連續兩日累積雨量>400毫米) 36

 
表目錄
表2- 1 2018年全臺其他葉菜種植面積前十大鄉鎮 9
表2- 2 2018年全臺不結球白菜種植面積前十大鄉鎮 9
表2- 3 2018年全臺萵苣種植面積前十大鄉鎮 10
表2- 4 2010年至2019年間臺灣發布警報之颱風列表 12
表2- 5 2010年至2019年農業天然災害現金救助統計(農產業) 14
表3- 1 2019年臺北市(第一及第二)交易市場蔬菜交易量來源縣市 20
表3- 2 MAPE預測能力尺度表 29
表4- 1 本研究變數敘述統計量分析 30
表4- 2 2010年至2019年降雨事件影響週期短期葉菜類交易價量漲跌趨勢 34
表4- 3 變數相關係數矩陣-當日 38
表4- 4 各降雨事件週期變數相關係數矩陣-第一週 39
表4- 5 各降雨事件週期變數相關係數矩陣-第二週 40
表4- 6 各降雨事件週期變數相關係數矩陣-第三週 41
表4- 7 各降雨事件週期變數相關係數矩陣-第四週 42
表4- 8 第二週短期葉菜類平均交易量變化模式建立之變異數分析 44
表4- 9 第二週短期葉菜類平均交易量變化模式建立之參數估計 44
表4- 10 不同影響週期短期葉菜類交易價格變化模式建立結果 46
表4- 11 第一週短期葉菜類平均交易價格變化模式建立之參數估計 47
表4- 12 第二週短期葉菜類平均交易價格變化模式建立之參數估計 47
表4- 13 第三週短期葉菜類平均交易價格變化模式建立之參數估計 48
表4- 14 第四週短期葉菜類平均交易價格變化模式建立之參數估計 48
表4- 15 第二週短期葉菜類平均交易價格變化模式建立之變異數分析 50
表4- 16 不同影響週期短期葉菜類交易價格變化模式建立結果 51
表4- 17 第一週短期葉菜類平均交易價量變化模式建立之參數估計 52
表4- 18 第二週短期葉菜類平均交易價量變化模式建立之參數估計 52
表4- 19 第三週短期葉菜類平均交易價量變化模式建立之參數估計 52
表4- 20 第四週短期葉菜類平均交易價量變化模式建立之參數估計 52
表4- 21 第二週短期葉菜類平均交易價量變化模式建立之變異數分析 54
表4- 22 第三週短期葉菜類平均交易價量變化模式建立之變異數分析 55

1. 丁介郁、邱貿凱、官俊榮(2014)。氣候條件對於臺灣蔬菜批發價格之影響。台灣農學會報，15卷4期。422-448。
2. 王鎬杰(2010)。近年颱風、豪雨後批發市場蔬菜交易價量變動分析。農政與農情，第219期。
3. 中央氣象局。觀測資料查詢網CODiS (https://e-service.cwb.gov.tw/HistoryDataQuery/index.jsp)。
4. 政院農業委員會(2018)。107年農業統計年報。
5. 行政院農業委員會農糧署(2019)。108年臺灣地區農產品批發市場年報。
6. 行政院農業委員會農糧署。農情報告資源網(https://agr.afa.gov.tw/afa/afa_frame.jsp)。
7. 行政院農業委員會農糧署。農產品批發市場交易行情站(https://amis.afa.gov.tw/main/Main.aspx)。
8. 林俊豐(2017)。台灣蔬菜價格與氣象資料關係之探討函數型數據分析之應用。國立中興大學應用經濟學系碩士學位論文。
9. 林啟淵、張呈徽、李仁耀(2012)。臺灣重要蔬菜價格傳遞之研究。農業與經濟，49期，1-36。
10. 林學詩(2007)。蔬菜農業氣象災害與因應策略。作物、環境與生物資訊，4卷1期。23-34。
11. 吳玟潓、鄭茜云(2015)。颱風對臺北市蔬菜價格影響分析。臺北市政府主計處。
12. 姚銘輝、游舒婷、呂椿棠、陳琦玲、郭坤峯(2016)。農業防災資訊推廣及技術研發。農政與農情，292期，85-89。
13. 姚銘輝、柳再明、蔣順惠、錢根樹(2017)。氣象資訊運用於農業防災之研究。106年天氣分析與預報研討會。
14. 許聖章、張靜貞(2011)。台灣颱風災害之影響評估－以蔬菜供需爲例。應用經濟論叢，89。31-62。
15. 陳守泓、姚銘輝、申雍(2005)。氣候變遷對於台灣地區糧食安全之衝擊與因應對策，全球變遷通訊雜誌，46期，7-13。
16. 張智昌、曾亮勻、陳彥霖、王奕翔、李敏豐、翁瑾彤、彭政斌(2018)。農業災害預警系統之原型實現。國家災害防救科技中心災害防救電子報，160期。
17. 國立臺灣大學(2014)。103年度農業防災整合資訊平台及災害情境模擬地圖建置計畫。行政院農業委員會研究成果報告。
18. 楊素絲(2005)。夏季天然災害後葉菜類蔬菜迅速復耕技術之研究。行政院農業委員會花蓮區農業改良場。
19. 楊純明(2010)。農業氣象災害之因應策略。作物、環境與生物資訊 ，7卷1期，63-71。
20. 葉清江、齊德彰、郭定峪(2011)。結合經驗模態分解法與類神經網路在股價預測之應用。第14屆科際整合管理研討會，125-138。
21. Shen Y, SH Chen, HM Yao (2011) Response Strate gies for Agrometeorological Disasters。Workshop on crop breeding and management of agricultural environment for coping with climate change. P45.