空氣品質預報的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

戰勝PM2.5!：越來越多的疾病可能與空污有關【彩色圖解】

為了解決空氣品質預報的問題，作者黃郁揚,黃麗煌 這樣論述：

世界衛生組織宣布：空氣污染會致癌！ 　　1952年的倫敦大煙霧，僅僅4天便奪走超過4,000條人命，並導致10萬以上的民眾呼吸道受到影響。事實上，自18世紀的工業革命開始燃燒煤炭作為燃料以來，空氣污染便時時刻刻伴隨著人類文明的發展，過去空氣污染問題可能還有地域侷限，但現在的髒空氣不分工業城市或住宅社區，統統都會面臨。 　　以前人們出門前習慣先看氣象新聞，決定出門要不要帶傘、穿件外套；但現在，偶爾發生的化學工廠氣體外漏或沙塵爆、霾害等空氣品質預報，悄悄加入氣象新聞的行列。漸漸的，「以前出門看天氣，現在出門看空氣」成為現代人不可或缺的一件事。 　　但是，你知道嗎？空氣污染物除了會讓人呼吸

不順、咳嗽、噴嚏不停外，有些危害較重的污染物，像是二氧化硫（SOX）、二氧化氮（NO2）及臭氧（O3）會直接刺激呼吸道；揮發性有機物（VOCS）、戴奧辛、懸浮微粒（PM）會對肺部造成傷害。其中人們最常接觸到的細懸浮微粒（PM2.5），是影響並增加肺腺癌的首要風險因子，甚至還會造成皮膚疾病、心血管疾病、胎兒發展遲緩。因此，世界衛生組織已在2013年，將空氣污染列為一級確定致癌物，而且是世界上最廣泛分布的致癌物質！ 　　你我都可能是PM2.5的始作俑者！ 　　根據世界衛生組織2000年的報告指出，PM2.5濃度增加，支氣管炎發生率及死亡率也會升高。然而，日益嚴重的PM2.5污染問題，已經成為各

國都關注的環境議題，以台灣的地理位置、氣候特性，以及國內產業排放和人們的生活習慣，都牽動著PM2.5污染程度。 　　你可能不知道，只要有人開火煮飯、駕車出門、抽菸、焚香、放鞭炮等等行為，大氣中的PM2.5就不可能降到零。即使人類停止一切活動，自然界中風吹揚起的沙塵、海浪飛沫、森林大火，也會產生PM2.5。既然如此，我們該如何避免PM2.5的危害呢？ 　　有鑑於此，本書將龐雜而專業的空氣污染成因、影響等內容，透過文字搭配彩色圖解有系統的介紹，並將艱深難懂的內容，化做淺顯易讀的科普素材，幫助你快速理解PM2.5污染的問題根源與污染來源，同時藉由食、衣、住、行與健康等各種生活化的議題切入，並提供

日常中具體可行的減污行動，例如： 　　•    烹調時，以蒸煮取代煎炒炸的方式； 　　•    減少燒香的數量及使用天然香； 　　•    改採用鮮花素果禮佛或祭拜； 　　•    打掃時，以吸塵器取代掃把； 　　•    使用空氣清淨機時，要擺在門口或窗戶的位置； 　　•    出門戴口罩，回家勤洗手口鼻 　　……等等。 　　更特別的是，本書還教你快速判斷空氣品質的方法，像是：從氣象局、環保局的APP，查詢空氣品質資訊；練就一雙火眼金睛，看出髒空氣；從路燈判斷是否有PM2.5；如何從空氣中濕氣來判斷，是霧還是霾……等撇步，是一本兼具建立正確PM2.5知識，與自我防護的最佳指南！ 本書特

色 　　(一) 工衛V.S.環保專家聯手審定，知識內容掛保證！ 　　本書邀請台灣大學職業醫學與工業衛生研究所鄭尊仁教授，與交通大學環境工程研究所蔡春進教授，參與全書審訂。 　　(二) 豐富的全彩圖解，讓空氣品質知識不再艱澀難懂！ 　　透過生活化的插畫+化繁為簡的資訊圖表，將專業精闢的化學知識變得淺顯易懂，讓讀者迅速建立正確觀念，而非與日常無關的艱澀知識。 　　(三) 從食衣住行議題切入，提供具體可行的減污行動！ 　　本書藉由食衣住行與健康等各種生活化的議題切入，例如：沒有3C工具，如何收集空污情報？如何練就火眼金睛金，看出髒空氣？怎麼做才能讓室內空氣比戶外乾淨？空氣清淨機究竟要擺哪裡才對

？怎麼避開跨年煙的空氣毒害？通勤族如何避開PM2.5毒氣？降低廚房PM2.5的撇步？……等等，並提供日常中具體可行的減污行動。  

空氣品質預報進入發燒排行的影片

基於深度學習模型的細懸浮微粒濃度預測與分析

為了解決空氣品質預報的問題，作者黃冠維 這樣論述：

隨著經濟發展與對生活品質意識的提升，民眾開始意識到環境品質的問題與嚴重性，其中又以細懸浮微粒對身體的影響最受到關注。對於細懸浮微粒濃度的研究，過去常利用統計迴歸模型，如時間序列(Time Series)、廣義加法模型(GAM)等方法，對其建構模型並預測。但因為資料特性複雜的關係，一般研究的效果並不理想。近年來，深度學習的各種模型蓬勃發展，均見應用在各種領域。深度學習在建模過程中有許多超參數(Hyperparameters)需要設定，過去是利用經驗法則或是窮舉法來設定超參數，但其缺點是須依賴大量的經驗，並且比較耗時。本研究將利用各種深度學習技術，分別為多層感知器模型(MLP)、循環門控單元模型

(GRU)、以循環門控單元模型及卷積神經網路模型(CNN)集成的兩種深度學習模型(集成I模型、集成II模型)，以環保署的各項監測資料為基礎，建立並比較各種預測模型。在模型建立與比較之前，以實驗設計方法針對模型超參數進行調校，分析超參數的影響並得到最佳組合，以建立最佳模型。研究中將利用平均絕對誤差(MAE)作為模型調整依據和預測能力的量化指標。研究結果顯示集成II模型能建立出較好的預測模型，其MAE為9.384。但是MLP模型的運算時間明顯短很多，而且其MAE也未有高出很多。如果運算時間是一個重要考量的話，MLP模型應該可以納入考慮。

HTML5、CSS3、JavaScript、jQuery、Ajax、RWD網頁程式設計(第六版)

為了解決空氣品質預報的問題，作者陳惠貞 這樣論述：

　　有了本書，讓您一次學會網頁程式設計的關鍵技術： 　　*HTML5的元素和各種表單輸入類型，加碼示範表單的後端處理。 　　*CSS3的Box Model、定位方式和常用屬性。 　　*JavaScript的核心語法和瀏覽器端的應用，讓靜態網頁具有動態效果，包括DOM、JavaScript內建物件、事件處理、實用範例等，加碼示範透過JavaScript和Google Maps API將Google地圖整合至自己的網站。 　　*jQuery的核心語法、事件、特效和常用函式，讓網頁設計更便利快速。 　　*jQuery UI的常用元件和佈景主題，讓網頁設計更專業美觀。 　　*Ajax技

術在背景非同步下載更新的資料，加碼示範透過Ajax存取「政府資料開放平台」的資料集 (例如空氣品質預報、氣象預報、就業、觀光等)。 　　*回應式網頁設計 (RWD，Responsive Web Design)，以根據瀏覽器環境自動調整網頁的版面配置，讓網頁完整呈現在PC、平板、手機等裝置。  

屏東地區PM2.5污染成因與時空分佈探討

為了解決空氣品質預報的問題，作者羅國泉 這樣論述：

107年屏東縣空氣品質不良率（AQI>100）為23.5%，創下歷年最佳紀錄，且自103年的30.9%下降至107年的23.5%，改善率達23.9%，其中對所有族群不健康(紅色)等級自103年10.6%下降至107年4.8%，另良好(綠色)等級則從103年41.1%增加至107年46.3%，顯示空氣品質正逐年持續改善。此外，PM2.5濃度（自動測站）年平均值為19.5 µg/m3，日平均值為37.0 µg/m3，亦為歷年最佳，相對於96年長期改善率分別達到43.0、52.3%。另105年PM2.5、SOX及NOX總排放量相對102年分別減少21.8、15.7及14.7%，顯示屏東縣的PM2.

5原生及衍生污染物已有顯著之減量。本研究旨在針對空氣品質不良季節期間，依據環保署空氣品質預報、氣象局風場預報及境外預測等資訊，預報PM2.5事件日之發生，並於屏東測站、潮州測站及鹽洲測站分別佈署PM2.5採樣儀器，採樣天氣類型包括高壓出海、高壓迴流、微弱東北季風及峰前暖區等，並依據境外移入擴散模式判斷有無境外污染。本研究於高污染季節執行9天的PM2.5採樣，共採得27個樣本，從污染氣團逆軌跡來看，高污染季節從臺灣境外先進入中南部（雲林、嘉義、臺南及高雄），再向南傳輸至屏東境內；春季期間屏東地區為迎風面，污染氣團明顯穿越高雄進入屏東縣。受體模式模擬結果顯示，PM2.5的污染來源以衍生性硫酸鹽（S

O42-）的29.74~32.15%及衍生性硝酸鹽（NO3-）的17.02~21.48%最大，其次依序為交通源(16.56~20.98%)、土壤揚塵（4.39~8.23%）、石化工業（2.33~7.48%）及鋼鐵業（2.82~4.67%）。再利用硫氧化率(SOR)及氮氧化率(NOR)計算得知，屏東縣發生高污染事件日時，污染物多數來自較遠距離物種轉化與長程傳輸的影響。