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國立雲林科技大學 環境與安全衛生工程系 洪肇嘉、謝祝欽所指導 徐筱雯的 VOCs 之受體模式優化－以忠明測站為例 （2021），提出Ix35 汽油版關鍵因素是什麼，來自於來源解析、因子貢獻、正矩陣因子法、多線性引擎。
而第二篇論文國立雲林科技大學 電機工程系 王耀諄所指導 邱光逸的 電動機車與燃油機車初期購置及後期保養成本之比較與分析 （2021），提出因為有 電動機車、成本分析、敏感度分析、能源轉換效率的重點而找出了 Ix35 汽油版的解答。
VOCs 之受體模式優化－以忠明測站為例
為了解決Ix35 汽油版 的問題，作者徐筱雯 這樣論述：
臺中市為人口密集的都會區，污染源較為複雜，因此為能瞭解臺中市揮發性有機化合物 (Volatile Organic Compounds, VOCs) 對其區域之影響，藉由科學工具解析 VOCs 污染來源與貢獻量。本研究針對 2015－2019 年台中忠明光化測站VOCs 逐時數據進行污染來源解析，透過正矩陣因子法 (Positive Matrix Factorization, PMF) 之最小二乘法及 Source Finder (SoFi) 置入 (Multilinear Engine 2, ME-2) 之共軛梯度法，兩者不同的計算方式進行 VOCs 來源及貢獻解析並比較其差異性，最後結合各
年之氣象條件以條件機率函數 (Conditional Probability Function, CPF) 推估 VOCs 污染來源方位並判斷其合理性。研究結果顯示，2015－2019 年台中忠明光化測站 VOCs 平均濃度有逐年略微下降之趨勢，在烷、烯、炔及芳香烴四大類物種，佔比以烷類為主，以芳香烴下降幅度最為明顯。透過 PMF 與 Source Finder (SoFi) 置入 ME-2 皆解析六種主要來源，包括溶劑使用、汽油蒸發、老化氣團、工業源、車輛尾氣及其他，其中溶劑使用為主要貢獻，其次為汽油蒸發及老化氣團。綜合 PMF 與 ME-2 兩種計算方法結果可獲得相似趨勢和貢獻量。五年各因
子來源濃度相關係數由高至低 R2=0.63－0.99，多呈現高度相關，其中溶劑使用五年相關係數皆為 0.99 且來源貢獻範圍以 31－35 (%) 佔最大宗，進一步確定溶劑使用為當地主要污染來源之一。根據 CPF 推估污染來源方位，溶劑使用來自除西南向以外的所有方向，推測與鄰近工業區的金屬製品製造業、化學製品製造業、汽車及其零件製造業、塑膠製品製造及印刷業有關；汽油蒸發來自南方，可能因該測站以南人口密度高於其他方位，汽機車輛較多，因此與加油站分布、公車轉運站及捷運站等多處停車場位置有關；老化氣團主要源於北方至東北方，氣團由后里台地與東勢丘陵構成之缺口進入，受三面環山之影響造成氣團囤積；工業源主
要源於北北東到南方，以潭子加工出口區、太平工業區、大里工業區、及仁化工業區影響較為顯著；車輛排放受鄰近區域道路呈蜘蛛網狀分佈密集且又有南北向主要道路國道 1 號及往彰化的快速道路台 74 縣圍繞之影響。其他因子為混合來源，受各污染源影響並沒有明顯的方向性。
電動機車與燃油機車初期購置及後期保養成本之比較與分析
為了解決Ix35 汽油版 的問題，作者邱光逸 這樣論述：
近年來台灣電動機車產業已經蓬勃發展，研發技術也都能與燃油機車相抗衡，而台灣地狹車稠，應該減少使用燃油之交通工具，才能減少空氣汙染，創造出乾淨的環境。本論文以電動機車和燃油機車做比較分析，探討購置成本、油電能源費用、車輛維修保養費與其他各項支出費用，再以動力計測試機車在定速行駛之消耗數據，最後以工程經濟學為基礎，分析各項可能因素對成本之影響，加上敏感度分析繪製油、電機車的淨現值曲線圖，了解油、電機車的能源轉換效率，以及考慮燃油機車之負面影響之下，探討電動機車的未來發展趨勢。