研究背景
我們都聽過空氣污染，空氣污染的危害也是一個需要關注的議題。根據世界衛生組織的統計，每年有700萬人死於空氣污染，其中PM2.5與癌症的相關性最高。
因此，對空氣污染的評估和預防是不容忽視的。台中市是台灣發展良好的城市之一，然而，由於火力發電廠和高密度的交通，台中市每年產生大量的污染物。從1994年到2020年，PM2.5濃度都超過了台灣空氣污染標準(每立方公尺15微克)。然而，全台中市只有5個標準國家空氣品質監測站，對於人口250萬的大城市來說，相當稀少，使得對於距離監測站非常遠的地方，這些站點的數據無法反映真實情況。
因此，由於站點的限制，近年來，空間分析（GIS）、土地利用回歸（LUR）和機器學習等方法被應用來彌補上述缺憾。這些方法能夠利用有限的站點數據，進行空間分布分析、預測和模擬，以更準確地評估城市中的空氣污染情況。透過這些技術的應用，我們可以獲得更全面、精確的空氣污染資訊，有助於制定更有效的防治措施，保護人民的健康和環境的可持續發展。
研究目的
本研究的目的是進行空間長期趨勢分析。我們將結合多年的土地利用回歸（LUR）估計結果，將這些層合併在一起，開發一種方法來計算每個格點中的係數和P值。其中係數反映了濃度與時間之間的關係，而P值則表示了其統計顯著性。通過這種方式，我們可以觀察不同區域濃度的變化趨勢，並進一步了解空氣污染的演變情況。這將有助於我們更好地瞭解污染物的分布模式，並提供指導城市空氣品質管理和防治措施的依據。
研究成果
根據研究成果，我們可以得出以下結論: 在變數選擇方面，農田、SO2、寺廟、溫度和工業住宅對PM2.5濃度有正向影響，而海拔和NDVI則對其有負向影響。在機器學習方面，經過Adjusted R2和RMSE（均方根誤差）的比較後，我們確定隨機森林（RF）是最好的建模方法，因此我們選擇使用它進行模型建立。在訓練、測試、10折交叉驗證和使用2021年數據的外部驗證中，調整的R2值均超過0.8，而RMSE值均較低，這表明模型沒有過度擬合或錯誤估計。空間趨勢分析的最終結果顯示，台中西南地區的係數遠低於其他地區，表明該地區的空氣質量改善得最為顯著。p值分析顯示，大部分地區的p值都低於0.05，表明台中各地區的空氣污染情況發生了顯著改善。從趨勢分析結果與地標的關聯性中可以觀察到，寺廟、餐廳、熱電廠、工廠和交通道路等設施與係數較高的地區較為匹配，意味著諸如這些政策的實施對於空氣淨化產生了重大影響。
我們都聽過空氣污染，空氣污染的危害也是一個需要關注的議題。根據世界衛生組織的統計，每年有700萬人死於空氣污染，其中PM2.5與癌症的相關性最高。
因此，對空氣污染的評估和預防是不容忽視的。台中市是台灣發展良好的城市之一，然而，由於火力發電廠和高密度的交通，台中市每年產生大量的污染物。從1994年到2020年，PM2.5濃度都超過了台灣空氣污染標準(每立方公尺15微克)。然而，全台中市只有5個標準國家空氣品質監測站，對於人口250萬的大城市來說，相當稀少，使得對於距離監測站非常遠的地方，這些站點的數據無法反映真實情況。
因此，由於站點的限制，近年來，空間分析（GIS）、土地利用回歸（LUR）和機器學習等方法被應用來彌補上述缺憾。這些方法能夠利用有限的站點數據，進行空間分布分析、預測和模擬，以更準確地評估城市中的空氣污染情況。透過這些技術的應用，我們可以獲得更全面、精確的空氣污染資訊，有助於制定更有效的防治措施，保護人民的健康和環境的可持續發展。
研究目的
本研究的目的是進行空間長期趨勢分析。我們將結合多年的土地利用回歸（LUR）估計結果，將這些層合併在一起，開發一種方法來計算每個格點中的係數和P值。其中係數反映了濃度與時間之間的關係，而P值則表示了其統計顯著性。通過這種方式，我們可以觀察不同區域濃度的變化趨勢，並進一步了解空氣污染的演變情況。這將有助於我們更好地瞭解污染物的分布模式，並提供指導城市空氣品質管理和防治措施的依據。
研究成果
根據研究成果，我們可以得出以下結論: 在變數選擇方面，農田、SO2、寺廟、溫度和工業住宅對PM2.5濃度有正向影響，而海拔和NDVI則對其有負向影響。在機器學習方面，經過Adjusted R2和RMSE（均方根誤差）的比較後，我們確定隨機森林（RF）是最好的建模方法，因此我們選擇使用它進行模型建立。在訓練、測試、10折交叉驗證和使用2021年數據的外部驗證中，調整的R2值均超過0.8，而RMSE值均較低，這表明模型沒有過度擬合或錯誤估計。空間趨勢分析的最終結果顯示，台中西南地區的係數遠低於其他地區，表明該地區的空氣質量改善得最為顯著。p值分析顯示，大部分地區的p值都低於0.05，表明台中各地區的空氣污染情況發生了顯著改善。從趨勢分析結果與地標的關聯性中可以觀察到，寺廟、餐廳、熱電廠、工廠和交通道路等設施與係數較高的地區較為匹配，意味著諸如這些政策的實施對於空氣淨化產生了重大影響。
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