1.1 相關背景介紹
空氣中的污染物有許多種，例如、懸浮粒子、二氧化硫、臭氧等
等。其中懸浮粒子(又稱氣膠)會對大自然環境跟人類造成很大的影 響，包括能見度的降低、酸沉降的增加、以及對人類健康危害的風險 增加等等[1,2]。粒徑在 10 微米以下的粒子，由於粒徑較小，能深入 人體肺部深處造成呼吸系統之危害，其主要來源包括道路揚塵、汽機 車排放廢氣、工地營建等[3]。台灣地區的交通與工業逐漸發展至今，
空氣品質的維護與空氣污染的防制也越來越受到重視。約民國 70 年，環保署著手於空氣品質監測站的架設，於民國 83 年趨於完整。
一般來說，觀察環境中空氣懸浮粒子的時空分佈，可將其視為隨 著空間與時間位置而改變的一種連續隨機過程。相較於以往定數的模 擬方式，隨機過程引入了機率的概念，使用機率統計的方式去描述變 數的時空分佈。對資料做不確定性的描述也更符合現實生活中我們所 碰到的情況。而此隨機過程可以拆解成低頻與高頻的二個部份，低頻 的部份，稱為趨勢(Trend)函數。類似於平均值的概念，指的是此隨機 過程的分佈趨勢，這部份仍屬於定數的。高頻的部份，稱為時空自相 關的殘差項(Residual)，也就是扣除高頻之後的部份[8]。此部份即是
引入機率描述的部份，屬於一種隨機的過程。 的實作。常見的軟體有 ArcGIS、GRASS、MapInfo、Quantum GIS 等 等，這些軟體都包含基本的地理資訊系統的圖形處理功能，其之間也 有些許的不同。ArcGIS 可以說是目前國內最常使用的地理資訊系統 軟體，內含非常豐富的內建函式與插件，但需要付費才能使用 ArcGIS 所提供的功能。GRASS 是一套功能強大且免費的軟體，可處理網格 式、向量式資料和影像處理，非常好用。MapInfo 的優點則是在於使
用方便而且價格低廉。支援多種資料輸入與投影系統。Quantum GIS
具，配合其原有的強大資料展示與其簡便快速的掌握空間資訊方式，
來研究與時空相關的環境特性。
本研究將以行政院環保署所提供 2004 至 2008 年的懸浮粒子監測 資料，運用貝氏最大熵法來觀察台灣地區空氣懸浮粒子時空分佈的趨 勢與結構特性。
1.3 本文架構
本研究共分為六個章節，第一章為相關背景介紹、研究的動機與 目的以及本研究的架構。第二章是相關理論的介紹，包含貝氏最大熵 法、粒子群最佳化演算法等等。第三章是 QtBME 軟體開發與使用的 相關介紹，舉出為何選擇 Python 程式語言作為主要開發程式以及 QtBME 詳細的使用說明。第四章是 QtBME 運用的實例，以台灣地區 2004 至 2008 年的空氣懸浮粒子濃度的時空分佈為例子。包含資料處 理與處理的流程。第五章是探討整個推估過程的細節成果，探討其中 分離低頻與高頻是否成功、巢狀共變異數是否最具代表性，也探討出 圖結果的特性與模式的交叉驗證。第六章則是提出結論與建議，作為 本研究的總結與提供未來可繼續發展的方向。