臺灣博碩士論文加值系統

空氣品質由於過度開發而受到汙染進而影響到人體健康，許多研究證實細懸浮微粒(PM2.5) 是空氣汙染的頭號殺手，會影響人體呼吸系統健康及造成心肺疾病，也會導致環境的能見度下降。本研究將以雲林縣臺西空氣品質觀測站為主軸，探討2020年、2021年空氣品質概況以及構成空氣汙染的因素。
本論文著重在利用空氣汙染物因子、氣象因子、季節、月份，進行探討與分析區域性之臺西空氣品質的全面性研究，以資料分析與統計技術並結合Python語言之數據分析工具，了解隱藏在資料中的意義。
本論文使用隨機森林建立機器學習預測模型，並利用相關係數決定空氣汙染物因子、氣象因子來預測PM2.5。

Air quality is polluted due to overexploitation and thus affects human health. Many studies have confirmed that Particulate Matter 2.5 micron size (PM2.5) are the number one killer of air pollution, which can affect the health of human respiratory system and cause heart and lung diseases, as well as reduce environmental visibility. This study will focus on the Taixi Air Quality Observation Station in Yunlin County, and explore the general situation of air quality and the factors that constitute air pollution in 2020 and 2021.
This study focuses on the use of air pollutant factors, meteorological factors, seasons, and months to conduct a comprehensive study of regional air quality in Taixi, using data analysis and statistical techniques combined with Python language data analysis tools to understand hidden meaning in the data.
This study use random forest to establish a machine learning prediction model, and use the correlation coefficient to determine air pollutant factors and meteorological factors to predict PM2.5.

摘要.............................................i
Abstract.........................................ii
誌謝.............................................iii
目錄.............................................iv
表目錄...........................................vi
圖目錄...........................................vii
第一章 緒論.......................................1
1.1 研究背景......................................1
1.2 研究動機及目的.................................2
1.3 論文大綱.......................................3
第二章 文獻探討.....................................4
2.1 細懸浮微粒.....................................4
2.1.1 細懸浮微粒的定義..............................4
2.1.2 細懸浮微粒如何影響健康.........................4
2.1.3 細懸浮微粒來源................................6
2.2 空氣品質指標....................................9
2.2.1 空氣品質指標的定義.............................9
2.3 文獻探討........................................10
第三章 研究方法......................................12
3.1 研究架構........................................12
3.2 實驗資料收集取得.................................12
3.3 資料前處理......................................14
3.3.1 各年月份資料合併...............................14
3.3.2 缺失值處理.....................................14
3.3.3 資料型態轉換....................................17
3.3.4 長資料轉寬資料..................................18
3.3.5 欄位增減與資料拆分..............................18
第四章 資料分析.......................................21
4.1 影響因素分析......................................21
4.1.1 正負相關程度....................................22
4.2 數據觀察與統計....................................39
4.2.1 箱形圖..........................................39
4.3 機器學習預測模型...................................45
4.3.1 決策樹..........................................45
4.3.2 隨機森林.........................................46
第五章 結論............................................57
5.1 研究成果...........................................57
5.2 研究限制與未來展望..................................58
參考文獻...............................................59
Extended Abstract.....................................64

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