第五章 討論
第一節 稻作蒸發散量推估模型之投入變數
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第五章 討論
本研究所擬之應用 MODIS 資料估算稻作綠水足跡之流程，實際於兩個 MOD16 資料條件不同之試驗區操作過後，無論是在建立逐步迴歸模型、估 算稻作綠水足跡等，皆有值得探討之處，故分為以下三節進行相關討論。
第一節 稻作蒸發散量推估模型之投入變數
本研究採用複迴歸分析以探討稻作蒸發散量和多個自變數的函數關係，
除可了解與蒸發散量相關之變數的關係、影響方向與影響程度外，並可利 用這些變數以嘗試推估出高精度的稻作蒸發散量。而投入迴歸模型的自變 數之選擇，有主要兩種考量，首先是以相關文獻所指出的蒸發散量的影響 因子、作為選擇自變數的範圍；進一步考慮可能與稻作相關且相對容易取 得者，作為最後選擇自變數的依據。故，綜合上述考量，於本研究中放入複 迴歸分析的自變數有氣溫、降水量、風速、日照時數、相對溼度及常態化差 異植生指標（NDVI），總共六個變數。
回顧本研究採用複迴歸分析之主要目的是透過迴歸模型推估出更接近 真值的稻作蒸發散量，換言之，即透過迴歸分析的應用以建立最佳方程式、
進行依變數的預測為主，在不對全體自變數相互比較與複雜關係深究的前 提下，實務上即多採用逐步迴歸法（邱政皓、林碧芳，2014）。此外，尚須 探討到前人文獻提及之影響蒸發散量的因子，多為氣象或自然環境的變數，
然而此些變數皆具有強烈的區域性，即使是在面積不大的臺灣也有東、北、
西、南等各地區明顯的氣候差異，在氣溫、降水量、風速、日照時數等都有 各區域的趨勢而不盡相同。故，使用逐步迴歸法將可使各地的稻作蒸發散 量推估模型納入最具預測能力的預測變項，使得模型將隨各地的氣候與環 境特色的影響而產生差異，進而在模型推估能力提高之餘亦能因應區域性 之差別。
於試驗區一及試驗區二同樣進行稻作蒸發散量的逐步迴歸分析結果亦 顯示，進入兩期逐步迴歸方程式的顯著變數有所不同：試驗區一顯著的變
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數有「溫度」及「NDVI」，兩者對於蒸發散皆為正面影響，透過標準化係數 可知兩期迴歸方程式中，溫度影響皆大於 NDVI；試驗區二顯著的變數則有
「溫度」、「NDVI」及「降水量」，三者對於蒸發散亦皆為正面影響，透過標 準化係數可知溫度影響大於 NDVI、NDVI 影響又大於降水量。雖如預期的，
蒸發散量影響因子隨區域不同而有影響程度、顯著性的差異，但無論是顯 著抑或不顯著的變數，皆為參考文獻後所加入複迴歸分析中，則是否應將 特定幾項重要變數固定、列為「控制變數」？即該變數非研究主要探討之變 數、但其經證實將對依變數產生影響、故必須控制者，若不控制則將導致分 析結果被挑戰。
則以兩試驗區產生差別之變數─「降水量」為例，進行是否列為控制變 數之探討。降水量為文獻中指出影響蒸發散量的重要影響因子（Chow et al., 1988；王如意等人，1999；林永禎等人，2010）；且對於作物的蒸發散而言，
「水分供給」更是尤其影響作物的生長狀態、造成植物蒸散作用的變動（陳 令錫，2011）；則是否應該在逐步迴歸分析中將「降水量」作為固定的控制 變數？故嘗試在試驗區一的迴歸分析中、將「降水量」固定為控制變數，則 在顯著水準 5%時，迴歸結果如表 5-1、表 5-2 所示，，兩期迴歸方程式如 下二式：
𝐸𝑇t1 = −25.355 + 4.930 × 𝑋1+ 22.782 × 𝑋2− 0.002 × 𝑋3 (5.1) 𝐸𝑇t2 = −55.528 + 5.670 × 𝑋1+ 29.575 × 𝑋2+ 0.001 × 𝑋3 (5. 2) 式中，𝐸𝑇𝑡1：一期稻作蒸發散量、𝐸𝑇𝑡2：二期稻作蒸發散量、𝑋1：溫度、𝑋2： NDVI、𝑋3：降水量。根據兩期模型之調整複決定係數可見兩模型解釋能力 仍為 0.65、0.64，並且皆達顯著水準（p = .000 < .05）。但從表 5-2 中可見，
其實降水量在兩期均未顯著，且在一期模型中、降水量將對一變數產生負 面影響。
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微共線性（共線性診斷中，降水量之特徵值為 0.009、條件指數為 19.627；特徵值很小或接近於 0 及條件指數愈大，即表示嚴重共線性），故原研究成 果才透過逐步迴歸法將降水量排除、盡可能消除共線性的問題。
綜上所述，為尋求更貼近稻作蒸發散量實際值、且能因應各區域自然
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環境不同的迴歸模型，擬維持原研究方法：在建立稻作蒸發散量推估模型 的過程中，仍放入可能相關蒸發散量的多項氣象因子及 NDVI 等作為自變 數，而不假定任一變數為固定的控制變數，透過逐步迴歸法進行變數篩選、
確保各項篩選之變數皆為顯著、避免變數存在共線性，影響迴歸分析結果 難以解釋。
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2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
兩期逐年準確率