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河岸崩塌潛勢模式之建構與評估－以阿里山溪集水區為例

為了解決林口天氣預報10天的問題，作者林佳蓉 這樣論述：

本研究以阿里山河岸邊坡為研究對象，由河道與河岸邊坡邊界為延伸至嶺線為研究範圍，佐以林務局產製之2009至2014年崩塌目錄與2009至2014年年降雨資料，建立4,860組分析單元。因斜坡單元面積不一，須訂定門檻值以判釋崩塌與非崩塌組數，並針對歸納自相關文獻之候選崩塌因子透過二樣本K-S檢定、卡方獨立性檢定進行崩塌因子複選，挑選適於分析本研究區影響崩塌之因子，包括高程、坡度、坡向、全坡高、地表粗糙度、平面曲率、剖面曲率、地質、溪流功率、水系距離、降雨11項因子。因子複選後，使用崩塌與非崩塌次數分佈圖方法與地文因子、水力因子搭配，建置六種模式進行頻率比法、不安定指數與邏輯斯迴歸之模型分析。將分

析結果以分類誤差矩陣方式呈現各模式準確率，研究結果顯示，投入地文因子及水文因子之模式準確率具最佳崩塌模擬結果，不安定指數法模型訓練準確度79.4%，邏輯斯迴歸模型訓練準確度為80.6%，並且模型皆通過驗證；惟頻率比法在六種模式下，準確率皆小於60%，後續模式改善策略發現，重新對於崩塌潛勢因子進行區間分組後再進行模型訓練，結果呈現準確率皆有提升。此外，針對訓練樣本及驗證樣本中崩塌與非崩塌組數比例進行分析，搭配以系統抽樣方法選取非崩塌與崩塌比例分別為2比1、7比3、3比1、4比1之樣本資料，顯示在分配樣本資料時，崩塌與非崩塌之比例相近可提升模型模擬效能。最後，對因子權重值進行排序，顯示地文因子對於

崩塌還是較水文因子有較高相關性，未來若要針對河岸崩塌潛勢進行模型建置，需投入更多與河川相關之因子以提升模型準確率。

應用類神經網路預測發電廠周圍細懸浮微粒及臭氧濃度

為了解決林口天氣預報10天的問題，作者張家維 這樣論述：

根據2020年統計燃煤占發電量的36%，表示臺灣燃煤發電量仍為高占比，而典型預測空氣品質模式包含高斯類擴散模式、軌跡類模式與網格類模式等，本研究以機器學習中的類神經網路(Artificial Neural Network, ANN)整合分析環保署固定污染源連續自動監測設施資料(Continuous Emission Monitoring Systems, CEMS)、環保署空氣品質監測資料、中央氣象局氣象觀測資料，用以預測鄰近三座台電電廠(林口、台中、大林)每日的細懸浮微粒與臭氧濃度並探討預測結果。蒐集2019至2020年林口、台中、大林電廠之固定污染源每小時排放數據(包含氮氧化物及二氧化硫

)，林口、沙鹿、小港空氣品質監測站之每小時空氣污染物數據(包含二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、臭氧、細懸浮微粒及懸浮微粒)與林口、梧棲、鳳森氣象觀測站之每日大氣數據(包含溫度、氣壓、濕度、風速及風向)等參數，將前述資料彙整為日平均值導入以Python語言程式建構的ANN模型中作為輸入參數，輸出參數為細懸浮微粒(μg/m3)與臭氧(ppb)，決定係數(Coefficient of determination, R2)、均方根誤差(Mean Square Error, MSE)與絕對平均誤差(Mean Absolute Error, MAE)用以評估模型表現，隱藏層神經元試誤後，結果得出細懸浮微粒與

臭氧分別使用22個與23個隱藏層神經元有最佳的預測表現，再將數據分區建立模型，保留訓練與驗證時連接層與層之間的最佳權重值，用以預測2021年1月至3月的細懸浮微粒與臭氧濃度。以ANN預測每日細懸浮微粒濃度，林口空氣品質監測站之最佳設定在丟棄神經元為 20%，學習速率 0.01平均R2值為 0.9057；沙鹿空氣品質監測站之最佳設定在丟棄神經元為 0%，學習速率 0.004平均R2值為 0.9243；小港空氣品質監測站之最佳設定在丟棄神經元為 0%，學習速率 0.004平均R2值為 0.9303。以ANN預測每日臭氧濃度，林口空氣品質監測站之最佳設定在丟棄神經元為 20%，學習速率 0.006平

均R2值為 0.7523；沙鹿空氣品質監測站之最佳設定在丟棄神經元為 0%，學習速率 0.008平均R2值為 0.7437；小港空氣品質監測站之最佳設定在丟棄神經元為 20%，學習速率 0.01平均R2值為 0.7626。預測結果顯示，細懸浮微粒預測值低於實際值，結果與訓練模型時結果大致相符；然而臭氧預測值大部分高於實際值，模型預測細懸浮微粒表現較佳。本研究建立預測細懸浮微粒之ANN模型，僅使用少部分參數及資料量即可達到良好的預測效果，可以作為未來預測空氣品質的參考依據，建議未來能夠應用於其他電廠進行預測評估。此外，臭氧結果較差原因推測臭氧多為衍生性，並非由污染源直接排放，建議未來臭氧預測納入

光化學評估監測站、揮發性有機物等相關臭氧前驅物之數據與傳輸、沉降、排放等大氣因子作為建立模型之參數。