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這兩本書分別來自商周出版 和希伯崙所出版 。
嘉南藥理大學 環境工程與科學系 蔡瀛逸所指導 許偉綸的 行道樹修枝落葉燃燒及民生祭祀燃燒之細微粒污染 （2021），提出台灣酸雨時間關鍵因素是什麼，來自於生質燃燒、木麻黃、樟木、小葉欖仁、金紙、排放係數、脫水葡萄糖、細懸浮微粒。
而第二篇論文國立臺灣海洋大學 海洋環境資訊系 魏志強所指導 黃蓉的 以機器學習模型推估濕沉降酸鹼值之研究:臺北和桃園地區為個案 （2021），提出因為有 雨水酸鹼值、濕沉降、預測、神經網路、氣團軌跡回推模型的重點而找出了 台灣酸雨時間的解答。
丈量人類世：從宇宙大霹靂到人類文明的科學世界觀
為了解決台灣酸雨時間 的問題，作者陳竹亭 這樣論述：
第一本講述人類世主題的本土科普創作 認識當代最重要環境議題的最佳入門讀本！ 人類世，是地球的危機還是轉機？ 立足本土，放眼宇宙 思考人類存亡的終極挑戰 「人類世」是一個地質年代上的時間尺度，最初由諾貝爾獎得主克魯琛提出，地質年代大多是由自然事件所決定，然而近代科技發展卻造成全球暖化、生物滅絕、臭氧破洞等全球性的環境巨變。「人類世」指的就是人類以單一物種之姿，開始有能力來撼動、干擾大自然過程的時期。 本書是提供國內中學及中學程度以上，從自然史觀點介紹「人類世」的本土科普讀本。首先從宇宙、太陽系到地球，宏觀地認識我們的自然環境。接著談生命和人類的演化，回顧人類遍布全球、發
展文明的歷史。也從台灣觀點出發，介紹南島語族的大遷徙，勾勒出台灣在人類發展史上的重要意義。最後詳述人類世概念的來龍去脈，並檢討科學和科技在近代的演化進程。 對於誤用科技縱容物質文明的氾濫，我們必須及時產生自覺，建立合理且良善的世界觀。人類需要認識對周遭環境的影響，節制物質欲望，提升精神文明，設法與自然永續並存，這也是未來教育的關鍵方向。 專文推薦 王寶貫｜中研院院士、成功大學航空太空工程學系客座特聘講座教授 「本書的行文流暢，風格平易，涵蓋學門也非常廣，不僅足以作為環境教育的教科書，也很適合高中以上、關懷地球環境的社會大眾閱讀。」 聯合推薦（依姓氏筆畫排序） 李家維｜國立
清華大學生命科學院侯金堆講座教授 林俊良｜前國家太空中心主任、國立中興大學電機系講座教授 林士超｜國立興大附中教師、2020年全國科展地科及環境科學第一名指導老師 周芳妃｜教育部師鐸獎、北一女中化學科教師 孫維新｜國立台灣大學物理系及天文所教授 曾耀寰｜中研院天文及天文物理研究所研究副技師 黃貞祥｜國立清華大學生命科學系助理教授 蔣竹山｜國立中央大學歷史所副教授 「科學，其實源自人文主義，產生了對世界最無與倫比的理解。只是很可惜地，在我們的社會中，科學似乎只是淪為工具，而非世界觀。這本深具科學世界觀的好書，帶領我們探索在這個人類世中，我們該如何上下而求其索。」 ——黃貞祥｜國立清華大學生命科
學系助理教授 「轉變人類文明的四次工業革命首先由水力及蒸汽作為動力源，突破人力與獸力的限制，至第四次工業革命導入智能聯網技術，大幅提升生產效率及智慧。近年商業太空的快速發展即將促成下一波工業革命，人類文明不再侷限於過度開發的地球，邁向浩瀚無垠的宇宙，將解封無可拘泥的夢想。」 ——林俊良｜前國家太空中心主任、國立中興大學電機系講座教授 「你困惑文明證據如何定義人類世嗎？你懷疑科學方法如何丈量人類世嗎？你了解哲學理念如何發展人類世嗎？這本書就如同燈塔指引年輕人思想，讀完這本書，你將深刻省思人生價值，也把握學習機會找出未來你在人類世的定位。」 ——周芳妃｜教育部師鐸獎、北一女中化學科教師
台灣酸雨時間進入發燒排行的影片
「孫在陽」直播-大數據分析之臺灣酸雨與自來水智慧-03.預測.智慧
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。
孫在陽老師主講，[email protected]
範例、講義下載：https://goo.gl/ytzRxT
行道樹修枝落葉燃燒及民生祭祀燃燒之細微粒污染
為了解決台灣酸雨時間 的問題，作者許偉綸 這樣論述：
生質燃燒所產生的微粒是大氣微粒的主要貢獻來源之一，本研究選擇五類非稻梗農業廢棄物(non-rice straw agricultural waste, NRSAW)生質燃燒進行其微粒及氣體的排放係數與化學組成探討，其中三類型為行道樹葉及其修剪廢物燃燒，即小葉欖仁、樟樹與木麻黃，另兩類型為金紙燃燒，分別為家庭/商業用紙和宮廟用金紙。在半開放式燃燒室中進行燃燒，並收集生質燃燒後可過濾性懸浮微粒(filterable particulate matter, FPM2.5)及可凝結姓懸浮微粒(condensable particulate matter, CPM2.5)，合算為總PM2.5(tota
l PM2.5, TPM2.5)，蒐集TPM2.5及產生之氣體，可取得TPM2.5的排放係數(emission factor, EF)，並確定其碳含量、金屬元素、水溶性離子、醣類和羧酸等化學成分，藉此得到生質燃燒的指標物種。樟木燃燒後產生的TPM2.5排放係數為最高，其值為2523±1673 mg/kg-NRSAW，而宮廟金紙燃燒後產生的TPM2.5排放係數最低，為1407±158 mg/kg-NRSAW。除了有機碳(organic carbon, OC)作為木麻黃燃燒後排放的TPM2.5主要的碳物種外，其餘四種生質燃燒以發現元素碳(elemental carbon, EC)為TPM2.5的主
要碳物種。五種生質燃燒後排放的TPM2.5之水溶性離子，Cl-和〖"SO" 〗_"4" ^"2-" 為主要的陰離子物種。木麻黃燃燒排放的微粒以Cl-排放係數為最高，其值為484.5±8.0 mg/kg-NRSAW，居商金紙燃燒排放的微粒以〖"SO" 〗_"4" ^"2-" 排放係數為最高，其值為113.1±7.5 mg/kg-NRSAW。K+和Na+為主要陽離子物種，樟木和小葉欖仁燃燒後排放的微粒以K+為主要排放，其排放係數分別為264.92±169.15 mg/kg-NRSAW和81.95±47.21 mg/kg-NRSAW，而木麻黃、宮廟金紙及居商金紙燃燒後排放的微粒以Na+為主要排放，其
排放係數分別為343.32±349.17 mg/kg-NRSAW、38.84±2.16 mg/kg-NRSAW及54.28±23.27 mg/kg-NRSAW。五種生質燃燒後排放的TPM2.5中總醣的主要物種為levoglucosan，以小葉欖仁燃燒後的微粒排放係數為最高，其值為264.54±125.25 mg/kg-NRSAW，樟樹燃燒後的微粒排放係數為最低12.27±4.83 mg/kg-NRSAW。三種行道樹葉及其修剪廢棄物生質燃燒後排放的TPM2.5，levolgucosan/mannosan的比值以木麻黃燃燒後排放的微粒為最高，其值為33.44±3.93，樟樹燃燒後的微粒為最低，其值
為17.49±7.83，表示本研究三種行道樹枝落葉皆為硬木，且其中纖維素含量較高。宮廟金紙燃燒後的微粒之levolgucosan/mannosan的比值較低，其值為16.08±12.07，而居商金紙燃燒後的微粒之levolgucosan/mannosan的比值則高達45.89±0.272，表示金紙材料的來源更加多樣化。在此研究的基礎上，TPM2.5的排放係數及其化學成分從行道樹葉及其修剪廢料和金紙的燃燒排放得到的顯著不同，因此它們可用於周圍環境PM的來源識別和貢獻。生質燃燒後灰燼殘餘量以小葉欖仁燃燒的灰分為最高，其值為102.70±28.46 g/kg-ash，金紙方面以宮廟金紙燃燒後的灰分較
高，其排放係數為58.52±4.00 g/kg-ash。在所有生質燃燒的灰分中，EC皆高於OC，由此推測OC在燃燒過程中容易被燃燒至大氣中。總金屬元素在生質燃燒後產生的灰分中佔比為最高，總金屬元素中的TPM2.5在生質燃燒後排放佔比為第二高。與樟木和小葉欖仁相比，木麻黃燃燒後排放的灰分所存在的Na與K較高，推測木麻黃長期在海岸邊鹽類吸收的影響。由於levoglucosan是透過燃燒纖維素所產生，因此原物料的樣品皆無檢測到levoglucosan，但生質燃燒後的灰分則有檢測到微量levoglucosan。
英語高頻字彙完全攻略：選字範圍3500字-6000字 3-6級字彙（增修擴編版）【書+朗讀MP3+別冊】
為了解決台灣酸雨時間 的問題，作者LiveABC編輯群 這樣論述：
嚴選近十年學測常考必備字彙 ✔透過閱讀範文認識單字 ✔透過單字理解範文文義 雙管齊下，學好英文一點也不難！ 本書針對升大學考試而設計的字彙書。單字編纂參考大考中心所頒布 111 學年度起適用之「高中英文參考詞彙表」，此參考詞彙表分為六級，而本書選用的是其中第三級至第六級的字彙，並根據單字在學測歷屆考古題中出現的頻率，篩選出用字頻率較高的重要單字。 這些單字不只常考，日常生活更常用！ 這些單字不但常出現在學測中，也是全民英檢、多益考試及日常閱讀等的必備字彙，對於不論是要準備考試或是精進英文能力的讀者，皆能大有助益。 本書特色 本書分為「Basic基礎篇
」、「Advanced進階篇」，總計三十六個單元，每個單元分成三大階段完整學習： ｜Step 1｜文意學習：藉由閱讀範文來認識字彙 36篇範文選材多元，文章長度與主題均符合學測出題模式。 ｜Step 2｜高頻字彙：透過全面性的單字解說熟練用法 詳列相關字詞片語，比較易混淆用法及延伸補充，迅速累積字彙量。 ｜Step 3｜課後練習：從課後練習立即驗收學習成效 提供歷屆試題，並搭配閱讀測驗、詞彙測驗、克漏字、文意選題。 書末更附一回學測模擬試題，有助培養應試感，正式考試時將能更得心應手。按照本書穩紮穩打的學習步驟相信能有效累積大考必備的字彙量，游刃有餘地面對升大
學考試。 MP3音檔線上聆聽學習更方便 使用手機掃瞄QR code 就能線上聆聽文章或單字的音檔。也可至LiveABC官方網站一次下載全書音檔。請至首頁上方之「叢書館」，並從左側分類中點選「國高中英語」，找到本書後點開內容介紹網頁，即可找到本書MP3音檔之下載連結。 隨書贈送學測單字行動學習網 使用LiveABC官網會員登入並輸入序號開卡，即可享受隨時隨地學習英語單字，把握零碎時間，學習更有效率，再也不需要隨身帶著厚厚一本書，或是自己千辛萬苦製作單字小卡，也能即時複習單字。
以機器學習模型推估濕沉降酸鹼值之研究:臺北和桃園地區為個案
為了解決台灣酸雨時間 的問題，作者黃蓉 這樣論述：
由環保署近年酸雨監測調查報告，臺灣北部之有效雨水化學分析結果顯示雨水 ph值長 期於5.6以下，而形成酸雨機率則提高至八成左右，因此雨水酸鹼值之推估極其重要。本文以 推估濕沉降酸鹼度值為目標，透過高效能模式以推斷環境雨水酸化程度，使民眾能提早預防 暴露在高酸性之環境，以做出應對防範，及維護建築物、自然環境因酸雨腐蝕之狀況。本研究建立四種推估雨水酸鹼值之模式，分別為「年度監測站單站模式」、「年度監測 站多站模式」、「監測站分季模式」、「污染物軌跡模式」，並以兩種神經網路，即「多層 感知器(MLP)」、「長短期記憶神經網路(LSTM)」之機器學習模型進行推估研究，比 較各模式下之分析結果以評估最
佳模式，並以當地環境狀況提出「酸雨篩選模式」，提出一 有效推估酸性濕沈降酸性濃度之系統，進而瞭解與水酸化情形。其中「氣團氣候特徵模式」 使用美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)開發之混合單顆粒拉格朗日綜合軌跡模型(HY- SPLIT)用以識別污染物源區。 本研究之研究測站為臺灣山區之陽明測站及桃園沿海之觀音測站。蒐集行政院環保署開放平台之酸雨監測及空氣品質監測資料，其資料包含雨水酸鹼值、氣象資料及污染物資料，作為模式之輸入資料。研究結果顯示，對應不同時間點的模擬情境下，本系統多元的模式組合能夠有效評估雨水酸鹼值之變化範圍，且發現雨水資料對於長短期記憶神經網路之模型適應性高於深度學習網路;研究
中對於各站雨水平均酸鹼值最低之季節進行模擬，並發現需因應各站的地方差異性研發不同的補強方式，而目標測站在五種策略下的交替比對下各有優劣，故建立了混合型推估系統，有效推估未知雨水之酸鹼值。