相關研究工具

　　上節提到處理研究對象的資料來源需要工具，本節則進一步說明這些工具的 應用方式。範圍從簡單常見的試算表軟體 Microsoft EXCEL®（用於實作軟體機器 人自動上網抓資料），到跨領域並結合新科技的地理資訊系統 ESRI ArcGIS®（用 於承受圖資數位化的枯燥、感受研究新發現的喜悅），以及用於彙整所有研究成 果並寫成論文的專業排版軟體 Adobe Indesign®。本節先從最簡單的 EXCEL 開始。

壹、軟體機器人：自動化作業的資料擷取與整理

　　首先要說明的是，本研究使用的「軟體機器人」並非結合 AI 的智慧機器人，

而是以 EXCEL VBA® 撰寫、用於重複執行瑣碎與單調無聊工作的程式，亦毋須動 用 Python 等級的全自動化。只要在 EXCEL® 啟動「開發人員」選項再點擊「Visual Basic®」圖示，即可撰寫這些 VBA 程式碼（原始碼請參考附錄第伍項）。至於執 行效能，本研究的軟體機器人在 Intel Sandy Bridge Core i5® 電腦搭配 2M/1M bps 網路頻寬的環境，只花費 153,731 秒即讀完中國鐵路總公司電子商務平台 7,099 個車站的「營業站服務資訊查詢．鐵路貨場辦理限制」，並整理出 10,273 筆專用線辦理規定（一個車站可承接多個企業的專用線）、5,076 筆危險物品辦 理規定，以及 3,635 筆集裝箱（貨櫃）辦理規定等車站資料。其中「集裝箱辦理 規定」為本研究所需資料，經軟體機器人自動整理後的 EXCEL® 檔案，部分擷圖 如下（原始檔案請參閱附錄第陸項）：

圖 2-2　軟體機器人自動整理的 EXCEL 檔擷圖 圖 2-2　軟體機器人自動整理的 EXCEL 檔擷圖

資料來源：筆者擷圖自 EXCEL 檔。

資料來源：筆者擷圖自 EXCEL 檔。

　　一旦取得上述 EXCEL® 檔資料，再依照上一章文獻探討而得的資料處理需求

（第 27 頁），選擇直接使用同套軟體的樞鈕分析功能，或匯至資料庫管理工具 如 Microsoft SQL Server® 或 Access® 改採 SQL 語法進行數據整合，從 660 個貨 櫃站資料篩選出標準貨櫃站如下：

表 2-4　20 與 40/45 英尺通用標準箱的車站數及平均起重力

集裝箱（貨櫃）種類 車站數 百分比 平均起重能力（噸）

通用標準箱 20 英尺 518 78.48 % 39.13

通用標準箱 40/45 英尺 503 76.21 % 39.10 註：百分比計算方式 = 辦理標準貨櫃運輸的車站數 ÷ 收送各類貨櫃的車站總數 660

資料來源：筆者自行整理。

　　由前表可知，運送集裝箱的 660 個車站有高達 518 個車站（78.48%）收送 20 英尺通用標準箱，而收送 40/45 英尺通用標準箱的車站有 503 個（76.21%），二 者數量僅 15 個車站之差。

　　再將資料整理為上章第三節提到的屬性表格式（第 16 頁），使用下節將介 紹的 GIS 核密度工具分析，結果如下（Population 參數為『車站起重能力（噸）』，

顏色越深站點越密集、貨櫃起重能力越強）：

天津

淄博、青州、濱州

連雲港 青島

上海、杭州、蘇州 洛陽

廈門

廣州、黃浦、佛山 綿陽

西寧

成都

昆明

烏魯木齊 吉林、常春

天津

淄博、青州、濱州

連雲港 青島

上海、杭州、蘇州 洛陽

廈門

廣州、黃浦、佛山 綿陽

西寧

成都

昆明

烏魯木齊 吉林、常春

　　上二圖顯示，20 與 40/45 英尺標準貨櫃站的數量與核密度分析結果相近，

因此其地理分布和起重能力分配在本研究裡，可視為同樣的分析結果。

資料來源：筆者以 ArcGIS 彙整。

資料來源：筆者以 ArcGIS 彙整。

圖 2-3　收送 20 英尺通用標準箱之貨櫃站核密度

圖 2-4　收送 40/45 英尺通用標準箱之貨櫃站核密度

資料來源：筆者以 ArcGIS 彙整。

資料來源：筆者以 ArcGIS 彙整。

第 32 頁

貳、地理資訊系統 ESRI ArcGIS®

　　從上一章回顧文獻內容並整理成 GIS 圖資進行探討，到本章研究設計階段 介紹 GIS 相關分析工具先補充探討文獻未完成的部分¹，皆仰賴 ESRI 公司發行的 ArcGIS® 地理資訊系統，才得奠定後續章節的研究基礎。換言之，本研究的文字 表格唯有搭配 ArcGIS® 的數位圖資，才能形成血肉再填入 Adobe Indesign® 專業 排版軟體所建置的骨架²，最終組成一篇論文。

　　本研究採用的 ArcGIS® 工具有兩大類：即「數位化 GIS 向量資料的基本編 輯工具」以及 ArcToolbox® 下的「Analysis Tools、Data Management Tools、

Spatial Analyst Tools」等進階工具。以下說明相關應用：

一、數位化 GIS 向量資料的基本編輯工具

　　本研究除了世界各國邊界與海岸線的圖資從網路下載³之外，其餘 GIS 圖資均 為筆者一人獨力製作、校閱。本研究採用 ArcGIS® 數位化 GIS 向量資料基本編輯 工具，進行枯燥乏味、無法以軟體機器人程式代勞，只能人工逐步操作向量編輯 工具的最低階工作。其步驟為：

（一）新增向量圖層、繪製 GIS 圖資

　　本步驟牽涉的基本編輯工具應用方式，主要是在 GIS 新增並設定 shapefile 檔案的投影座標系統，再 參考並比對 Google Map® 的車站名稱、鐵路的名稱、

地圖再輔以 ESIR 公司提供的清楚衛星圖（如左圖的 許昌車站），反覆編修 GIS 向量圖資。本研究使用的 投影座標系統主要為 GCS_GWS_1984，偶爾視需求切 換至 Beijing 1954 3 Degree GK CM 120E 或 Asia_

Lambert_Conformal_Conic。

　　在反覆校對補正的冗長數位化作業過程中，比較 值得一提的是本研究在衛星圖裡識別鐵道車站的經驗 法則：「只要鐵路路線彙集為枋錘狀並接近市鎮中 心，則該處的中心或附近，通常設有車站、調車站或 鐵路貨場。」如果衛星圖又顯示月台或車站的藍色屋 頂（有時是紅色），就更能定位車站或其貨場的位置；

左圖的許昌站即為箇中典型。一般而言，越繁榮的鐵 路車站，其枋錘狀鐵路網越粗胖、越多分支。

1　例如前一頁的核密度分析，已滿足第 18 頁探討標準貨櫃站地理分布和起重能力分布的資料處 理需求；下一頁的線密度分析，則補完第 25 頁確認兩岸合作維安維穩最適海域之需求。

2　捨 Microsoft Word® 而改用 Adobe Indsign® 的原因，將於第 35 頁說明。

3　網路搜尋關鍵字為「countries shapefile」。雖然檔案作者不詳，但是製圖品質尚在接受範圍內。

資料來源：ArcGIS 內建衛星圖 資料來源：ArcGIS 內建衛星圖 圖 2-5　鐵路車站的枋錘狀特微

（二）設定屬性表，聯結非空間資料 　　 在 前 章 曾 經 提 到 的 屬 性 表 或 屬 性 資 料（Attribute Data）， 是 內 建 在 shapefile 檔案中每筆圖徵（Feature）

關於其空間現況文數字敘述的資料表，

其檔案格式為 DBF。為了檢驗屬性表的資 料 正 確 性， 可 使 用 Microsoft Access®

讀入 DBF 檔，再以 SQL 查詢語法作交叉 比對。又本研究最重要的屬性資料為陸 方 3,554 個鐵路貨運站的屬性表。其圖 徵 為 點（Point）， 屬 性 欄 位 有 中 國 鐵 路總公司指定的車站名稱與車站代碼。

其 中 車 站 代 碼 為 關 鍵 欄 位， 用 於 聯 結

（JOIN）GIS 車站的點（即空間資料）

與該站的非空間資料（如標準 20 英尺貨 櫃的平均起重能力），俾便後續的空間 分析運算。聯結對話框如右圖所示。

二、ArcToolbox® 工具箱

　　本文所用 ArcGIS® 內建的 ArcToolbox® 空間分析工具，說明如下表：

表 2-5　本文所用 ArcToolbox 的內建工具

分類 群組 本研究的應用範圍

Analysis Tools Overlay Proximity

一、以 Intersect、Union 等工具，參考 S.B.Cohen 的歐亞地緣特徵繪製陸方鄰國的地緣經濟區。

二、以 Buffer（Distance 設定 Linear unit 參數為 290 公里）、Intersect 等工具，搭配中共陸疆 鄰國邊界，編修陸方公路口岸 290 公里邊境貿 易輻射範圍。

三、以 Buffer 工具，兩岸各自定義的領海基線，再 依次產生 12 浬領海外界、24 浬鄰接外界線。

Distance 設定 Linear unit 參數為 12 和 24 浬。

Spatial Analyst Tools Density

一、使用 Kernel Density 計算標準貨櫃站的核密度。

Population 參數設定為車站（平均）起重能力，

單位為噸。

二、使用 Line Density 計算兩岸往返式水運航線的 線密度。

資料來源：筆者自行整理。

資料來源：ArcGIS 內建衛星圖 資料來源：ArcGIS 內建衛星圖 圖 2-6　ArcGIS 圖徵聯結非空間資料

第 34 頁

　　在上表中需要加以解釋的，是空間分析工具（Spatial Analyst Tools）的 核密度（Kernel Density）與線密度（Line Density）兩種密度評估，說明如下：

（一）核密度（Kenel Density）

　　依據 ESRI 的官方解釋，核密度為：「使用核函數，根據點或折線要素，計 算每單位面積的量值，再將各個點或折線模擬為滑錐狀表面。」¹

　　解釋中提到「每單位面積的量值」，以本研究為例解釋之，可想像每個收送 國際標準貨櫃的陸方鐵路貨運站（簡稱為標準貨櫃站，圖徵為點 Point），均有 一個代表該車站的經緯座標點。把一個碗倒扣在這些站點上，形成一個又一個的 半球體。這些半球體（碗）的體積，即為「每單位面積的量值」，其權重參數

（Population，在本研究裡是該標準貨櫃站的貨櫃平均起重能力，以噸為單位）

越大，則半球體的體積越大。其量值（OutRas）計算函式整理如下：

OutRas = KernelDensity( 陸方標準貨櫃站的點圖資 , 各站平均貨櫃起重能力 ) 　　因此，當這個標準貨櫃站的平均貨櫃起重能力越高時，該站點上的半球體

（碗）的體積越大，而半球體的體積越大，就代表該碗越「深」，在 GIS 電子地 圖上表示的顏色越「深」。換言之，在標準貨櫃站的核密度分析結果中，顏色 越深的地區，表示該區的標準貨櫃站越密集、起重能力越高，愈適合託運 20 或 40/45 英尺國際標準貨櫃。

（二）線密度（Line Density）

　　線密度適於分析兩岸往返式水運航線這類線狀要素，

其 ESRI 官方說明為「根據每一分析單元一定半徑範圍內的 折線要素，計算每單位面積的量級」²。一般用於了解道路 密度對野生動物棲息地的影響，或城鎮中公用設

施管線的密度。在本研究中，則用於分析兩岸往 返式水運航線的密度，再搭配兩岸的領海基線找 出兩岸分工或合作的最適海域。其量值（OutRas）

的計算函式整理如下：

OutRas = LineDensity( 兩岸往返式水運航線圖資 ,None) 　　特別強調的是，目前尚無兩岸往返式水運航線費率文獻 可參考，故權重參數（Population）設為 None。分析結果 如右圖，航線愈密集的海域，顏色愈深，量值越

高。

1　ArcGIS 官網 http://desktop.arcgis.com/zh-cn/arcmap/10.3/tools/spatial-analyst-toolbox/kernel-density.htm 2　ArcGIS 官網 http://desktop.arcgis.com/zh-cn/arcmap/10.3/tools/spatial-analyst-toolbox/line-density.htm

資料來源：筆者以 ArcGIS 分析。

資料來源：筆者以 ArcGIS 分析。

圖 2-7　兩岸往返式水路的線密度分析 圖 2-7　兩岸往返式水路的線密度分析

參、專業排版軟體 Adobe Indesign®

　　無庸置疑的，撰寫論文最常用的文書處理軟體以 Microsoft Word® 為主，甚 至學術研究機構提供的體例、範本也多為 Word 格式。然而，Word 對圖片格式、

　　無庸置疑的，撰寫論文最常用的文書處理軟體以 Microsoft Word® 為主，甚 至學術研究機構提供的體例、範本也多為 Word 格式。然而，Word 對圖片格式、