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中原大學 環境工程學系 王玉純所指導 顏琳的 整合空間資訊評估微感測器輔助空氣品質分析以觀音工業區為例 (2021),提出aqi計算範例關鍵因素是什麼,來自於微型感測器、揮發性有機物、克利金空間內插法、追蹤溯源。

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面對日新月異的大數據工具,有時候很難跟上這節奏。Microsoft Power BI讓大家可以簡易的製作大數據分析。用 Excel Power BI 做大數據分析,課程大綱有認識大數據、大數據分析、視覺化呈現結果,提升管理品質,有效提升工作效率。另外;大數據分析還應該包含許多學習到的知識,回饋給資料,再重新計算,不是僅畫出視覺化圖後,就說做好了大數據分析。期待大家將了解應用這些工具使用,將大數據分析導入您的工作中。
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01. 認識大數據
02. 認識Power BI大數據分析工具、分析.環境介紹
03. 取得Excel資料
04. 如何分析、數據分析
05. 自動分析
06.連續型分析
07.淡旺季分析
08.連動分析
09.同期比較.交叉分析分析
10.自動分群 機器學習.顧客關係分析
11.動態行為模式分析
12.關鍵影響因素分析.地理分析.堆疊圖佔比例分析
13.重新整理.真實的利潤快速計算.關連
14.大數據找到趨勢的策略
15.登革熱開放資料的大數據分析
16.縣市登革熱統計.編輯查詢.資料清理
17.資料清理的統一大小寫台.向下探索.樹狀圖分析
18.使用發生率做公平比較.新增量值.新增資料行
19.登革熱病源分析,登革熱病患性別分析,年齡別分析,
20.地理分析,趨勢預測,
21.資籵取得網址,自動更新,開放資料應用,
22.全國用電連續分析
23.各縣市用電統計,各行政區用電統計, 用電量逐年增加,
24.六都用電腦趨勢分析
25.重新整理,新增資料放在指定資料夾中,自動更新,
26.空氣品質的大數據分析

整合空間資訊評估微感測器輔助空氣品質分析以觀音工業區為例

為了解決aqi計算範例的問題,作者顏琳 這樣論述:

近幾年來,工業區排放 VOCs 產生異味污染問題,逐漸引起鄰近住戶與環保團體的關注,而觀音工業區坐落上百家工廠,造成該區域空氣異味污染來源辨識不易,因應各國推動以空氣品質微型感測器追蹤溯源之應用,本研究透過固定污染源之工廠申報量,分析其與異味污染陳情案件相關性,納入微型感測器數據,以克利金空間內插法進行污染潛勢分析,並結合氣象因子追蹤溯源,期望提供未來環保人員稽查工廠科技佐證,強化舉證工廠空氣污染溯源功能。本研究採用環保署公布之 108 年異味污染陳情案件與固定污染源工廠申報量以地理資訊系統進行空間分析,探討兩者之相關性,再納入桃園市環保局架設之微型感測器,透過克利金空間內插法推估該地區 T

VOC 濃度之空間分布,分析高污染潛勢區位,並進一步以短期高污染偶發事件追蹤溯源,結合氣象因子,掌握區域性陳情異味污染工廠來源。研究結果發現,觀音工業區之異味污染陳情案件約有 200 件落在工業四路與國建四路區段,108 年 7 月至 9 月微型空品感測器測得濃度約介於 0 ppb 至 1000 ppb 之間,對照區域路段發現,工業四路皆為污染潛勢區位,並以同心圓之形式向外遞減。此外,本研究進一步以污染潛勢區位中的 7 顆微型感測器,結合風向及風速,進行污染溯源追蹤,結果發現 108 年 7 月至 9 月 PM2.5 逐時平均濃度於上午(06 至 09 時)及下午(18至 22 時)呈現濃度高

峰,推測受交通源上下班車流量影響;TVOC 濃度則於夜間 19時至隔日早上 6 時約為 350 ppb 至 487 ppb,而早上 7 時至 18 時平均濃度為 425 ppb至 489 ppb,可以看出微型感測器 TVOC 夜間濃度多高於日間濃度,而結合具有異常濃度之微型感測器、上風與下風處微型感測器濃度,以及固定污染源空污費申報量,推測使觀音 106-21 微型感測器具有異常濃度之相關行業別為紡織業及其他化學製品製造業;導致觀音 106-25 監測到異常濃度相關行業別為紡織業及電子零組件製造業。此外,本研究藉由短期突發事件進行溯源追蹤,結果與空間分布溯源相同,推測觀音-106-21 於 1

08 年 7 月 19 日之異常濃度受極 O 化學、日 OO 興業及合 O 電線等工廠污染源排放影響,7 月 22 日之污染則可能源自臺灣 OO 化學工廠之影響。綜整追蹤溯源之分析結果,本研究發現上風處微型感測器之濃度分佈較為聚集,多為大氣背景濃度;下風處之微型感測器濃度約高出 4-5 倍,推斷可能受鄰近製程逸散或排放所影響。本研究證實利用微型感測器監測濃度進行追蹤溯源之可行性,建議可將此概念應用於智慧稽查。