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應用雷達降雨於台二線落石災害機率模型之分析

為了解決瑞芳即時天氣的問題，作者陳冠宏 這樣論述：

臺灣於1885年開始進行有系統之氣象觀測，隨著時代更迭以及科技的進步，雨量站的精度也越來越高。雨量站資料不僅在網路上開放供民眾參考，國內也有許多防災研究係利用雨量站資料作為雨量來源，但是雨量計、風速計等等實地觀測儀器的設置，容易受到當地的電力、通訊、成本等因素受到限制，因此站與站之間普遍有相當的距離。而利用遙測技術，藉由全台雷達測站之雷達回波，進行氣象水文整合，提供即時性天氣監測資訊的QPESUMS，即可讓沒有雨量站的地區做累積雨量的參考。本研究以台灣東北角之台二線為研究區域，而鄰近本路段之雨量站僅有瑞芳及鼻頭角雨量站，若僅以此二雨量站所蒐集之雨量資料對應整個區域，則略有稍嫌不足，比起雨量站

的一對大範圍區域，QPESUMS在空間上一對一的優勢更能針對災害區域反饋較為準確的雨量資料。本研究蒐集108筆災害事件紀錄，針對災害發生地點進行分群，最終分得WEST、MIDDLE、EAST三個區域，後找出致災區域之中心點，並以中心點向外取7 x 7個網格範圍作為與量控制區塊，針對這49個網格之雨量資料分析雨量對災害發生之影響，觀察災害發生前後降雨情形可以發現：(1)多數QPESUMS網格於海面上多數雨量觀測值為0，故後續進行分析時僅取陸地上網格雨量觀測值為主，並且因雨量值為多筆，故選擇三種雨量計算指標進行後續研究，(2)所有災害事件發生前都有降雨的情形，判斷災害發生原因與長時間的降雨有關。接

著以三天累積降雨量以及一週累積降雨設立降雨門檻值，並計算雨量紀錄年份內超過降雨門檻值的降雨事件次數，再使用Poisson分布推估未來再次發生同樣規模降雨事件的機率，並計算發生超過門檻值降雨事件時可能發生災害事件的機率，將兩個機率相乘即可得到未來發生超過降雨門檻值降雨事件同時也發生災害事件的機率。成果顯示，在相同降雨門檻值下，WEST區域以及MIDDLE區域發生超過降雨門檻值的降雨事件次數明顯高於EAST區域，但是EAST區域發生災害事件的機率卻遠高於兩區，故應於EAST區域加強災前防治，另外在參考災害事件發生機率的同時加入平均超過降雨門檻雨量事件的次數，利用計算災害風險值找出在門檻值改變時風險

最高的雨量值，並以其作為雨量警戒值的設定依據，最後，根據降雨型態的不同，可以使用不同降雨延時作為雨量因子進行災害發生機率的推估。

不同天氣型態下固定污染源對台中地區PM2.5的影響

為了解決瑞芳即時天氣的問題，作者張騰瑋 這樣論述：

大氣中的懸浮微粒是近期空氣污染防制的目標污染物之一，其對環境與人體的呼吸系統與心血管疾病有很大的影響，在長期暴露在高濃度的環境將使致癌風險和死亡率提高，由於懸浮微粒的粒徑越小越容易吸入人體器官，其造成的危害遠比大粒徑的懸浮微粒高，因此PM2.5的毒性和威脅不可小覷。台中盆地的固定污染源排放量的多寡是直接影響中部地區PM2.5濃度的主要來源之一，然而在排放量固定的情況下，污染傳輸情形會被氣象條件所主導，在受到盆地地形的影響下，當大氣擴散條件較差時，這些固定污染源將會對台中地區造成污染物的不斷累積，使得空氣品質劣化影響人民的健康。為了掌握不同天氣型態下固定污染源對台中地區PM2.5的影響，本研究

選定台中地區較具規模的固定污染源，並根據容易出現不良大氣擴散條件以及出現頻率較高的天氣型態作為事件日，使用空氣污染模式(The Air Pollution Model, TAPM)進行模擬，以期得到較貼近真實的污染物的污染流佈現況，找出各個污染源的污染熱區，接著利用地理資訊系統將台中地區的行政區進行網格化並且編號，計算出各個污染源對台中地區各個受體點的污染貢獻量。研究結果顯示對台中盆地來說影響PM2.5的主因為風速、風向和地形，天氣型態以盛行西風下的太平洋高壓西伸型態(A12)和偏南氣流型態(A21)對台中盆地全境的污染貢獻量較高，易造成空氣品質不佳的高污染事件日。