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公職考試講重點【空氣污染防制及噪音管制(含空氣污染與噪音控制技術)】[適用高考、普考、特考、技師、台電、中油、台水、台糖環工類考試](二版)

為了解決空氣品質監測網的問題，作者何明 這樣論述：

　　本書編著內容及範圍，適用於準備環境類科之相關國家考試，包括高考、普考、特考、技師考，同時也適用於經濟部所屬國營事業機構（台電、中油、台水、台糖）新進人員聯合招考之環工類別考試。由於前述國家考試中「空氣污染控制」及「噪音管制」兩項科目係合併為一個應考科目，且歷年該兩項科目之出題佔分比重均約為70~80%：20~30%，故本書內容亦依據其各別出題佔分比例分配著作篇幅，並於每章最後隨附對應之代表性歷屆考題及完整解答，以利讀者掌握應考方向及快速練習答題方式與技巧，縮短複習所需時間並且建立日後應考信心。 　　本書內容於「空氣污染控制」部分共分為11章，第1~4章為基礎篇章，旨在

建立讀者對於空氣污染之成因、種類及影響等基本認知；第5~8章為應用技術篇章，旨在瞭解及學習各種空氣污染控制技術之原理及設計應用；第9~11章為行政管制篇章，旨在瞭解空氣污染物採樣檢測之重點及代表性，以及溫室效應、室內外空氣污染等大氣環境議題之相關政策方向與立法管制重點。 　　「噪音管制」部分共分為6章，第1~2章為基礎篇章，旨在建立讀者對於噪音之成因、定義及來源與對人體影響等基本認知；第3~4章為行政管制篇章，旨在瞭解各類噪音採樣檢測之方式及代表性，以及噪音管制相關法規標準內容重點；第5~6章為應用技術篇章，旨在瞭解及學習各種噪音問題改善原理及控制技術。 本書特色 　　1.概念釐清：以清

晰架構搭配詳盡圖表輔助觀念說明，協助同學迅速了解教學內容。 　　2.編排架構：各章節臚列重點單元架構，利於同學掌握應考方向。 　　3.精選試題：每章末附上代表性試題及詳盡解答，引導考生自我演練，強化學習效果。 　　4.品質保證：綜合名師20年來教學心得及輔考經驗，協助學生於最短時間內榮登金榜。  

空氣品質監測網進入發燒排行的影片

神經網路模型於金門空氣品質PM2.5 預測

為了解決空氣品質監測網的問題，作者黃靖涵 這樣論述：

鑒於近年來全球工業產業蓬勃發展，各產業在環境保護及永續發展等意識越來越重視，並且政府在針對造成空氣品質污染的管控也相對要求，在這全球化的現今，不論身在這世界的哪一個地方，都希望能夠維持良好空氣品質的生活環境。金門地區造成空氣品質不良的原因，主要為風面強大、氣候乾燥等因素引起的揚塵所致，因為地理位置與氣候的之間的關係，空氣品質的因素也受中國大陸南下空氣影響，其針對空氣流動、氣流穩定度與氣候間的變化，都足以影響到空氣品質的好壞。所以，本研究中蒐集金門地區監測站自2011年1月到2020年12月每天的氣象偵測平均數據，做為本論文的研究資料，其中蒐集的氣象資料內容，包含了相對濕度（%）、溫度（℃）、

風速（m/sec）、降雨強度（mm）與氣壓（hPa）等，並將歷年的觀測數據，彙整的資料做適當整理後，先透過大數據分析，證明上述的氣象資料是會影響空氣污染物擴散的因素，再將相對濕度（%）、溫度（℃）、風速（m/sec）、降雨強度（mm）與氣壓（hPa）等5項影響因素，透過倒傳遞類神經模型（Back-Propagation Neural Network，BPN），來實驗多組的模擬訓練與進行空氣污染物擴散的預測。本研究將空氣污染物細懸浮微粒PM2.5分成50μg/m3以下和51μg/m3以上的二個級距，並依據不同的影響因子組合，進行每天空氣污染物的擴散預測，準確率最低為86.7%，最高可達88.5%

。依據實驗的測試結果，可證明使用倒傳遞神經模型進行金門當地空氣污染物擴散的模擬與預測是可行性的；但是天氣變化多端，金門島嶼型的氣候更是千變萬化、變幻莫測，因此可以再增加更多會影響空氣品質擴散預測的因素，並且結合其他不同預測方法與演算法，以取得更精準的預測結果，以提供金門當地氣象預測之參考，同時也能提供當地民眾外出時的防範作為。

好宅聖經

為了解決空氣品質監測網的問題，作者unknow 這樣論述：

　　中華民國建築經營協會推動未來居不遺餘力已十幾載，在各方支持下，建構與產、官、學、研等機關單位間的良好交流，持續提升建築專業素養的成長，長期以來因應國際發展趨勢，以提升生活品質為目標前進。 　　未來的好宅是什麼？你／妳對於未來所生活的「好宅」又有什麼需求？ 　　對於未來的定義不難理解，然而「好宅」的定義卻包羅萬象，希望能透過出版「好宅聖經」一書，喚起大家對於未來居住生存的「家」有著正面積極的思考方向。

空氣污染物暴露對糖尿病急性併發症之相關性

為了解決空氣品質監測網的問題，作者翁子璇 這樣論述：

研究背景與目的：根據衛福部統計台灣109年十大死因，糖尿病排名第五名。糖尿病最常見的急性併發症為高血糖高滲透壓狀態 (HHS)、酮酸中毒(DKA)、低血糖以及糖尿病急性併發症昏迷，如果治療不當，其死亡率達10-20%。許多研究表明，空氣污染對糖尿病影響的可能途徑包括內皮功能障礙以及內質網壓力導致的胰島素敏感性和葡萄糖代謝失調。考慮到暴露於空氣污染物後的發炎症狀和氧化壓力，在糖尿病患者中，糖尿病急性併發症的發生可能與空氣污染物的暴露有關。目前很少有研究評估空氣污染與糖尿病急性併發症之間的關係。因此本研究目的為探討我國空氣污染物暴露與糖尿病急性併發症事件之相關性。研究方法：本研究之設計為病例交叉

研究設計(Case-Crossover study)，研究對象為2016年至2020年北部某醫學中心糖尿病急性併發症患者。使用糖尿病急性併發症病歷資料與環境保護署資料開放平台之空氣汙染物監測資料進行分析。擷取並計算入院當日(Lag 0)為病例日及病例日前 1 日至 3 日(Lag 1-3)為對照日，並以性別、年齡、地區及季節進行分層，以羅吉斯迴歸分析 2016 至 2020 年分析空氣汙染物濃度對糖尿病急性併發症患者風險之影響。研究結果：本研究個案共5,420人，平均年齡為69.86歲，男性占54.3%。在高血糖高滲透壓狀態個案中，CO每上升1 ppm，將顯著增加31.8% (OR=1.318

)的高血糖高滲透壓狀態風險；NO2每上升1 ppb，將顯著增加1.2%( OR=1.012)的高血糖高滲透壓狀態風險(Lag0 VS. Lag1)。在酮酸中毒個案中，SO2每上升 1 ppb，將顯著增加41.1% (OR=1.411)的酮酸中毒風險(Lag0 VS. Lag2)。在低血糖個案中，NO2每上升1 ppb，將顯著增加0.6% (OR=1.006)的低血糖風險(Lag0 VS. Lag3)。在糖尿病急性併發症昏迷個案中，CO每上升 1 ppm，將顯著增加66.9% (OR=1.669)的糖尿病急性併發症昏迷風險；NO2每上升1 ppb，將顯著增加3.5%(OR=1.035)的糖尿病急

性併發症昏迷風險(Lag0 VS. Lag1)； PM2.5每上升 1μg/m3，將顯著增加2.5% (OR=1.025)的糖尿病急性併發症昏迷風險(Lag0 VS. Lag2)。在女性的部分，高血糖高滲透壓狀態個案中，暴露於CO、NO2時將會增加36.8%(OR=1.368)、1.3%(OR=1.013)風險；在酮酸中毒個案中，暴露於SO2時將會增加79%(OR=1.79)風險；在低血糖個案中，暴露於NO2時將會增加3.3%(OR=1.033)風險。65歲以上老人，在高血糖高滲透壓狀態個案中，暴露於CO、NO2時將會增加50.1%(OR=1.501)、1.5%(OR=1.015)風險；在低血

糖個案中，暴露於NO2時將會增加2%(OR=1.02)風險。台北地區春季時，在高血糖高滲透壓狀態個案中，暴露於NO2時將會增加1.1%(OR=1.011)風險；在糖尿病急性併發症個案中，暴露於NO2、PM2.5時將會增加4.5%(OR=1.045)、1.3%(OR=1.013)風險。結論:空氣汙染物中的CO、NO2可能會提高發生高血糖高滲透壓狀態及低血糖風險，而SO2則是可能會提高發生酮酸中毒風險，糖尿病急性併發症昏迷則可能會受到空氣汙染物中的CO、NO2、PM2.5所影響。特别是春季時期居住在台北及新北地區，女性或65歲以上老年人容易受到空氣污染引起糖尿病急性併發症。