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1、,應用克利金法於懸浮微粒之研究,學生:陳詠鈞(7100042018),國立中興大學,1,指導教授:錢滄海 老師,授課教授:林俐玲 老師,一、前言,二、前人研究,三、研究方法,內容大綱,2,一、前言,3,台灣早期是以農業為主，1970年台灣進行了一系列的國家基礎建設，自此逐漸從農業社會轉型以工業發展為主。,一、前言,4,因此，台灣中、南部工廠林立，加上近幾年發生許多的天然災害，都直接或間接的影響空氣中懸浮微粒的濃度，進而影響到民眾的居住品質及健康。,一、前言,5,台灣也發現這件事情的嚴重性，所以環保署於2006年修正懸浮微粒之標準，並特別注重PM10和PM2.5資料的蒐集，進而可以了解與預防空氣
2、中懸浮微粒對人體健康所造成的影響。,二、前人研究,6,經過前人的研究指出，空氣中的微粒PM10(直徑10m)與PM2.5(直徑10m)容易堆積於人體的肺部，造成呼吸與支氣管疾病。,懸浮微粒的成因和威脅,二、前人研究,7,懸浮微粒與顆粒直徑尺度對照表,二、前人研究,8,揚塵與氣候條件,國內外學者研究指出，懸浮微粒與大氣中溫度、相對濕度、風速、壓力、風向等各種氣象因子有密切的關係。,二、前人研究,9,詹俊南(1996)分析台灣66個環保署空氣品質監測站，指出PM10濃度較高時，溫度較高、風速較小、降雨較少等相關特性。,二、前人研究,10,蔡春進等(1998、1999)進行風洞試驗發現揚塵之風速起始
3、值約為5m/s，若風速超過6m/s，風速與揚塵會呈正相關，且為指數增加，可是當風速超過某一上限，則反而呈負相關。,氣象因子影響空氣懸浮微粒之探討,-風速,二、前人研究,11,程萬里等(2000)分析中部地區空品站之資料，發現秋季之PM10 與相對溼度呈正相關，但冬季則呈負相關。,氣象因子影響空氣懸浮微粒之探討,-相對濕度,二、前人研究,12,Jorquera(2002)於聖地牙哥分析SO2與懸浮微粒之影響，說明1990年後由於SO2的增加，造成懸浮微粒PM10與PM2.5大約各提高50%與22%。,化學物質影響空氣懸浮微粒之探討,-二氧化硫,二、前人研究,13,Dallarosa(2004)於
4、巴西中部區域量測CO，並與懸浮微粒作比較，於農作物燃燒地區CO與PM10兩者濃度都偏高。,化學物質影響空氣懸浮微粒之探討,-一氧化碳,二、前人研究,14,Brunelli et al.(2006)於義大利巴勒莫市研究化學物質O3與懸浮微粒PM10之關係，說明O3因與日照有關，故與空氣懸浮微粒之濃度呈正相關。,化學物質影響空氣懸浮微粒之探討,-臭氧,三、研究方法,15,是一種推測內插技術，通常用於使用已知點的高程來取得表面高程的推測值，然而此技術可應用於任一現象自點資料產生一個表面。,克利金法,三、研究方法,16,xyz=203376.941 2662408.537 61.81092631 21
5、7232.726 2666092.476 67.56992925 203604.184 2623186.325 64.38572425 189901.734 2646862.074 57.18247569 183615.418 2628324.595 69.13486688 217960.887 2645423.844 62.3822026 168718.009 2623968.769 55.09575588 196036.015 2669707.797 63.0501935 183185.194 2605876.73 72.84366925 211073.3 2673039.461 59.7
6、1492951;x=xyz(:,1);y=xyz(:,2);z=xyz(:,3);idx=10,8,2,1,4,6,7,5,3,9%scalingx=x/1000;y=y/10000;x=x(idx);y=y(idx);z=z(idx);x_ma=165,225;y_ma=258,270;npoints=41;xi=linspace(x_ma(1),x_ma(2),npoints);yi=linspace(y_ma(1),y_ma(2),npoints);X,Y=meshgrid(xi,yi);v=variogram(x y,z,plotit,false,maxdist,40);vv=v;,M
7、ATLAB,三、研究方法,17,%and fit a spherical variogramdum,dum,dum,vstruct=variogramfit(v.distance,v.val,model,stable);%now use the sampled locations in a krigingZhat,Zvar=kriging(vstruct,x,y,z,X,Y);figure(1);imagesc(X(1,:),Y(:,1),Zhat);axis image;axis xy figure(2);%contour(X,Y,Zvar);axis image%contour(X,Y,Z
8、var,10);%z_ma=min(min(Zhat),max(max(Zhat)%v=linspace(z_ma(1),z_ma(2),11);v=40:1:100;c,h=contour(X,Y,Zhat,v v);clabel(c,h),colorbar hold on;plot(x,y,r+);figure(3);surfc(X,Y,Zhat),MATLAB,三、研究方法,18,100年 PM10年平均,三、研究方法,19,100年 PM10年平均,三、研究方法,20,95年 PM10年平均,三、研究方法,21,月平均-PM10,三、研究方法,22,三、研究方法,23,謝謝大家!,24,
