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地圖會說話【10週年增訂版】：從GPS衛星定位到智慧手機地圖，不可不知的地理資訊應用(二版)

為了解決臭氧機車用的問題，作者李文堯,林心雅 這樣論述：

★榮獲107年度「好書大家讀」最佳少年兒童讀物獎-知識性讀物★ ★榮獲107年好書大家讀第75梯次知識性讀物組-好書推薦★ 內容全面增訂，資訊新穎即時，探討主題更多元完整！ 　　你一定用過Google Maps找路，玩過手遊Pokémon GO抓寶， 　　上APP尋找Ubike或WeMo Scooter電動機車租借點， 　　甚至查過「PM2.5全台即時概況」了解戶外空氣品質， 　　以及住家是否位於土壤液化潛勢地區？！ 　　你可知道，拜地理資訊系統GIS及個人電腦普及之賜， 　　21世紀的我們正經歷一段史無前例的地圖大革命？ 　　作者精心繪製、視野全面新穎的GIS地圖， 　　讓你從

一張張會說話的地圖，不出門得知天下事！ 　　視角全面、觀念新穎的GIS地圖書，打破你對地圖的刻板印象！ 　　◆新版新增內容達三分之一，收錄200餘幅地圖，內容更新更完整！ 　　◆除了將具有時效性的主題（全球暖化與巴黎氣候協定、退縮的北極冰帽、臭氧耗蝕現況、近年加州大火等）加以更新之外，新增內容包括視線分析、網路地震圖、環境績效指數、消失的雨林、都市成長、考古地理學等，涵蓋的主題更加豐富多元！ 　　◆另增兩篇台灣實地長期研究：〈台灣的黑熊保育〉，介紹屏科大野保所黃美秀教授與指導研究生林宛青的多年第一手研究資料，讓大家對瀕危的台灣黑熊有更進一步認識與了解；〈全球PM2.5與台灣的空污〉，呈現

中山醫學大學廖勇柏教授研究台灣過去40年（1972-2011）的癌症地圖，以及中興大學環工所莊秉潔教授提供的電廠污染源，具體說明空氣污染與癌症死亡率的關係。 　　◆本書詳盡介紹GIS地理資訊系統這門科技，運用衛星、雷達、攝影、GPS全球定位系統等先進技術提供的大量資訊，再藉由地理資訊系統或電腦製圖軟體所繪製成3D影像。 　　◆作者結合自己所學（地理碩士）及專業（從事GIS地理資訊系統應用與軟體研發工作），用一張張地圖來說故事，深入淺出介紹近幾年來全世界地圖發展應用的實況與趨勢，讓大家知道原來當今地圖的應用竟已如此廣泛，舉凡土地利用、交通運輸、疾病擴散、災害防治、生態保育規畫、氣候變遷與全球

暖化，甚至救火送貨搬家找房子等，與我們的生活息息相關。 　　◆以地球村的宏觀視野，揭露人類在地球舞台上諸多活動面貌，隨著精采清晰的地圖與淺顯易懂的解說，穿插生動有趣的圖片，帶領讀者展開跨越國界超越時空的寰宇之旅，讓讀者了解，善用地圖與地理資訊不僅能讓我們監測並改善生活品質，也能讓我們更了解自身所處環境及世界各地發生的現象及未來趨勢，開拓個人的國際視野。 　　 　　邁進21世紀之際，地圖繪製與運用正歷經史無前例的革命性轉變。過去需由探險隊先實地踏勘才能手工繪製地圖，現在經由衛星、雷達、攝影、全球定位系統等先進技術所提供的大量資訊，地圖繪製者目光不但不再侷限於肉眼所見，且能利用電腦龐大儲存能力，

將各種地理資訊整合做出更精確而豐富多樣的地圖形式，並藉由地圖做出與生活息息相關的各種分析應用，譬如流行病擴散、棲地保育、全球暖化、聖嬰現象、海底地形、地震機率評估等。本書便是順應地圖大革命潮流，用「地圖會說話」方式，介紹近年來全世界地圖發展應用的實況與趨勢。 　　在增訂新版中，收錄了一些台灣GIS應用實例，而諸如氣候變遷等具有時效性的議題，內容也一併更新修訂。希望用淺顯易懂、深入淺出的方式，藉由各式各樣引人注目的、不同主題的地圖，打破一般大眾對地圖的制式刻板印象，讓大家知道原來數位地圖應用已如此廣泛，可以「很生活化」，舉凡土地利用、交通運輸、疾病擴散、自然災害防治、醫療公共衛生、生態保育規畫

，甚至搬家租房或找餐廳美食等，一張地圖與我們日常生活密切相關，而不只是找路時才用得到的密密麻麻紙圖。善用地圖與地理資訊，不僅能讓我們監測改善生活環境，並能借助現代衛星科技的長期觀察與宏觀角度，開拓個人的視野，讓人更了解世界各地發生的現象及趨勢，胸中自有乾坤。期待地理資訊系統的應用更趨完善，引領我們走向更美好的未來！ 名家推薦 　　◆高英勛│台灣環境資訊協會理事長 　　◆陸傳傑│前《大地地理雜誌》總編輯 　　◆黃美秀│屏東科技大學野生動物保育研究所副教授 　　◆彭啟明│天氣風險管理開發公司總經理 　　◆鄭明典│中央氣象局局長 　　◆王鑫│台灣大學地理環境資源學系教授 　　文堯和心雅曾經發表

過許多文章，他們使用最近發展的地圖學科技，呈現地圖的各種應用案例。不僅介紹了新興的地圖學科技，也應用新科技彰顯了地圖的功能。學習地圖，正是豐富生命的必要手段。 　　◆呂石明│前《大地地理雜誌》總編輯 　　我們期待地理資訊系統成為決策者、資源管理者、教師，甚至普羅大眾能隨時上網查詢利用的資訊平臺，其影響之深遠將不遜於歷史上那些劃時代革命。毫無疑問的，這本書是現代地球公民必讀的一本通識讀物。 　 　　◆周學政│台灣師範大學地理系副教授 　　文堯和心雅在本書展現了廣泛的興趣與製作地圖的深厚功力，藉由一幅幅地圖與活潑文字，生動說出各種地理故事。在敍述這些精采故事的同時，他們也解釋地理資訊技術的強大能

力，揭露地圖設計的內在歷程。 　　◆楊照│作家 　　地圖其實也是一種語言。地圖用其特殊的語彙和文法，記錄訴說了極其豐富的訊息。精確進入地圖的語言邏輯，鋪陳出地圖裡的高度時間意識，是本書最迷人的成就，也是讓我懷舊地辨識出四十年前老同學性格，最明白最感人的印記。 　　◆潘翰聲│樹黨發起人 　　環保行動想要減碳避災，政治創業想要以小博大，透過這本書，就可以——多隻空間之眼，看穿萬物相連的繁複生態。增添歷史層次的觸感，直指社會地景的穴道。綜覽大數據輿圖，擘畫治理戰略。 　　◆賴進貴│台灣大學地理環境資源學系教授，中華民國地圖學會理事長 　　透過一篇篇的文章，作者不僅介紹了地圖繪製過程，並且引領讀

者了解如何閱讀和欣賞地圖。整個過程有如酒莊園主，引領客人參觀釀酒過程，解說品酒之道，並提供不同年份的美酒讓客人品嘗與體會。透過本書，讀者將領略到地圖說話的能力，並發現地圖不只說真話，也會說謊話。而如何聽出地圖的弦外之音、辨識繪圖者的意圖，是閱讀地圖的另一種境界。本書多元的主題一則反映地圖內容的多樣性，一則反映兩位作者的廣泛興趣及關懷。不只介紹地理資訊系統，也提供許多具體的應用範例，非常適合作為認識地圖和地理資訊系統的入門讀物。

臭氧機車用進入發燒排行的影片

以火焰離子偵測器分析 VOCs 差異之比較 – 使用感應因子概念解析

為了解決臭氧機車用的問題，作者劉佩玲 這樣論述：

揮發性有機物 (Volatile Organic Compounds, VOCs) 與氮氧化物 (NOx) 為臭氧前驅物，VOCs 更因其惡臭及對人體的危害，成為大家關心的焦點，要量化大氣中低濃度 VOCs 常以火焰離子偵測 (Flame Ionization Detector, FID) 為偵測器，若要區分物質種類，則會搭配氣相層析儀 (Gas Chromatography, GC) 執行定性分析。 FID 常用於碳氫化合物的分析，對具碳氫鍵結之化合物靈敏度佳，本研究使用 Agilent HP 6890 Series GC System–FID (GC-FID 6890)、Therm

o Model 55C Methane-NMHC Analyzer (Model 55C) 及 Thermo Toxic Vapor Analyzer 2020 (TVA2020) 進行標準品分析，計算 GC-FID 6890 之校正因子值 (Calibration Factor, CF) 及 Model 55C、TVA2020 之感應因子值 (Response Factor, RF)。 本研究以石化製程常見之環氧丙烷、甲醇、丙烯酸甲酯、二甲基甲醯胺、異辛醇及乙二醇為 6 目標物種，配製不同濃度之標準品使用三種 FID 偵測型式之儀器進行峰面積 (GC-FID 6890) 或濃度分析 (

Model 55C及TVA2020)，算得其校正因子 CFGC 或感應因子 RF55C、RFTVA，進而探討以非甲烷碳氫化合物 (NonMethane HydroCarbon, NMHC) 或TVOC (Total Volatile organic compounds) 濃度進行空污排放量計算之適合性。 以 GC-FID 6890 分析獲得 6 物種之 CFGC 值，可發現 CFGC 值皆隨進樣體.積增加而增加，但不因進樣濃度增加而有所差異，且越小的進樣體積其 CFGC 越接近，因此，推論分析時使用較小的進樣體積可降低誤差。 Model 55C 則不適用於 6 目標物種中醇類的分析

；TVA2020對乙二醇無法得到良好分析結果，依本研究之 RFTVA 值判斷，以目前檢測方式評估空污排放量，6 目標物種中僅環氧丙烷及丙烯酸甲酯較為合理，甲醇及二甲基甲醯胺會低估其排放量，異辛醇則會高估其排放量。

實用英語字彙閱讀大全【博客來獨家套書】

為了解決臭氧機車用的問題，作者檸檬樹英語教學團隊 這樣論述：

　　【字彙用法】＋【多元閱讀】 　　全面擴張英語能力， 　　從「單字」到「短句」到「文章」的超值經典組合！ 　　「字彙」是基本，「句子」是運用字彙的成效，「文章」是有足夠能力掌握英語的檢驗。 　 　　本套書正是這樣的完備組合！ 　　包含「背單字、用單字、完成句子」的基本功，並以「文型、文法」為鋼骨，搭配「單字、句子」構成內容紮實的英語篇章。真實體驗「活用英語不受限」，累積實力從容應對「隨時面臨的英語」。 　　雙書內容廣大齊全，主題分類清楚，學習功能完備，查詢自學都便利！ 　　【實用英語字彙大全】 　　● 全書字彙區分為三個PART：「形容詞、動詞、名詞」，明白各字彙的文法角色。 　

　● 再詳細界定字彙功能，歸納500種用法指南。 　　● 「各單元名稱」就是清楚的「字彙用法」，具體說明字彙「適用時機、如何使用」。 　　● 學習一個單元，等於有系統地掌握數個「具有相同用法、適用相同情境」的單字群組。 　　● 一頁一用法，一字一實例；兼顧單字「靈活運用」及「精確使用」！ 　　● 從字彙的使用方法，釐清「近義字」、「類似字」、「易混淆字」的具體差異。 　　【實用英語閱讀大全】（附1MP3） 　　● 以廣泛涉獵英語字詞為目標，收錄「6大領域」的「300篇短文」。 　　● 各篇文章包含：（1）「50～80字數」短文（2）輔助閱讀的相關字詞。 　　● 文長適中，可完整論述主題，並避

免文長放棄閱讀。兼顧「閱讀內容」和「自學耐力」。 　　● 各文章詳列「輔助閱讀的相關字詞」，可於「閱讀前瀏覽」或於「閱讀後確實記憶」。 　　●「單字＋短文」雙重學習，收穫踏實，紮實感受到「閱讀力」和「單字力」都明顯進步。 　　● 字詞作為輔助，揣摩句型及文法要素，兩者同步自然提升文章理解力。 　　● 專業美籍播音員錄製「短文全文朗讀MP3」同步提升英語聽力！  

以多層感知器及徑向基底函數模式於臺灣地區空氣污染物濃度預測之研究

為了解決臭氧機車用的問題，作者温修培 這樣論述：

因應世界的快速發展，導致污染物大量的產生，而空氣污染物更是傷害人體健康的主要因素之一，其中空氣污染物容易受到天氣條件而所改變，故應用類神經網路預測空氣污染物濃度更是我們需注重的議題。本研究於臺灣選取7個地區測站(萬華、沙鹿、線西、台南、小港、台東及馬公)之2014~2019年空氣污染物(CO、NOX、O3、PM2.5及PM10)，且輸入變數為12項天氣條件進行模擬，以2014~2018年資料作為模擬組，2019年資料作為測試組，其中馬公測站NOX及O3污染物資料由於2019年數據量不足，故此測站此兩種污染物研究年分改為2014~2018。使用3種類神經網路模式分別為多重線性回歸模式(mult

iple linear regression, MLR)、多層感知器(multilayer perceptron, MLP)及徑向基底函數(radial basis function, RBF)模式進行5種污染物濃度預測，並以2種評估指標分別為決定係數(coefficient of determination, R2)及均方根誤差(root mean square erroe, RMSE)以判別3種模式之優劣。針對本研究結果，以模式而言測試組R2得知3種模式於南部測站(台南及小港測站)模擬結果明顯比較其餘測站較佳，模擬結果最差則為台東測站，其中O3污染物明顯相較於其他污染物模擬結果為最差，其原

因本研究並無把前驅物(NOX及HC)納入輸入變數，故導致此污染物結果為最差。最終經評估指標RMSE比較結果顯示，於模擬組最佳模式大多顯示RBF模式為最佳，測試組則為MLP模式，而模擬組及測試組均顯示MLR模式模擬結果為最差，其原因為空氣污染物及天氣條件均為非線性關係，故用MLR模式為線性關係模式導致模擬效果為最差，但MLP及RBF模式均使用非線性關係進行模擬，故有較佳之模擬結果，其中MLP模式比RBF模式更合適模擬臺灣地區空氣污染物濃度。