第五章 成果與分析
第四節 都會區變數因子對應變數之影響強度分析
在都會區中以相對濕度、風速、都市計畫區面積比率、住商用地比率、工業用 地比率、公共設施用地比率、低密度開發之綠地、人口密度、全區道路長度比率與 汙水處理率為共同之變數因子。其各變數因子影響溫度變化程度如下表。
在帄均溫度模式下，其影響排序為 1.人口密度 2.住商用地比率、公共設施用 地比率 3.工業用地比率、低密度開發之綠地 4.全區道路長度比率 5.汙水處理率 6.
相對溼度 7.風速 8.都市計畫區面積比率。
在最高溫度模式下，其影響排序為 1.住商用地比率、公共設施用地比率 2.人 口密度 3.工業用地比率、低密度開發之綠地 4.風速 5.汙水處理率 6.全區道路長度 比率 6.相對溼度 7.都市計畫區面積比率。
在最低溫度模式下，其影響排序為 1.住商用地比率、公共設施用地比率、人 口密度 2.相對溼度 3.工業用地比率、低密度開發之綠地 4.汙水處理率 5.全區道路 長度比率 6.風速 7.都市計畫區面積比率。
在最大溫差模式下，其影響排序為 1.每人享有公園綠地面積 2.公共設施用地 比率 3.工業用地比率 4.機車持有率 5.道路密度 6.懸浮微粒。
表 5-4-1 都會區共同變數因子影響程度排序整理
變數因子 影響程度(%)
帄均溫度 最高溫度 最低溫度 最大溫差
相對溼度 91.83 90.85 99.71 98.71
風速 89.38 98.34 90.22 92.32
都市計畫區面積比率 85.31 66.14 60.72 64.49
住商用地比率 99.90 99.91 99.99 99.98
工業用地比率 99.16 99.76 99.29 99.63
公共設施用地比率 99.90 99.91 99.99 99.98
低密度開發之綠地 99.16 99.76 99.29 99.64
人口密度 99.99 99.77 99.99 99.97
全區道路長度比率 96.90 91.28 95.29 96.98
汙水處理率 96.25 94.74 96.79 96.00
資料來源：本研究整理
二、影響帄均溫度之變數因子
在都會區中影響帄均溫度之變數因子，其影響排序為 1.人口密度 2.住商用地 比率、公共設施用地比率 3.每人每日用電量 4.機車持有率 5.工業用地比率、低密 度開發之綠地 6.汙水處理率 7.相對溼度 8.風速 9.每人享有公園綠地面積 10.都市 計畫區面積比率 11.住商樓地板面積比率。
表 5-4-2 都會區帄均溫度(模式一)變數因子影響程度排序整理
變數因子 影響程度(%) 排序 變動關係 迴歸關係
相對濕度 91.83 7 - 線性
風速 89.38 8 + 線性
都市計畫區面積比率 85.31 10 - 線性
住商用地比率 99.90 2 - 曲線估計
工業用地比率 99.16 5 - 線性
國立高雄大學碩士論文 |都市發展與氣溫變化關聯性之研究 145
2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年
台北縣 新竹市 台中縣 嘉義市 屏東縣
146 都市發展與氣溫變化關聯性之研究| 國立高雄大學碩士論文
為些許的浮動，維持在 0.001%以下的變動。
圖 5-4-2 都會區住商用地比率 2003 年至 2008 年折線圖
資料來源：本研究繪製
由下圖都會區住商用地比率的曲線估計圖中可發現，造成曲線之原因是 為地區性特性皆不同，台北縣、新竹市、台中縣與屏東縣都為 0.15%以下，
其增加會造成都會區帄均溫度之下降，而嘉義市為 0.2%以上者，其增加造 成都會區帄均溫度之上升。
圖 5-4-3 都會區住商用地比率曲線估計圖
資料來源：本研究繪製
(二)增加作用之變數因子
對於都會區帄均溫度有增加作用之變數因子共有 4 項，本研究將針對為影 響最多的機車持有率。以下針對其變數因子之特性分析。
1.機車持有率
其帄均值於 623.3133‰，為線性迴歸，其 t 值為 5.714，達相關顯著 ( )，而在迴歸中機車持有率對於帄均溫度有 53.8%的解釋度。其迴 歸式如下。
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25
2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年
台北縣 新竹市 台中縣 嘉義市 屏東縣
國立高雄大學碩士論文 |都市發展與氣溫變化關聯性之研究 147
2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年
台北縣 新竹市 台中縣 嘉義市 屏東縣
148 都市發展與氣溫變化關聯性之研究| 國立高雄大學碩士論文
2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年
台北縣
2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年
台北縣 新竹市 台中縣 嘉義市 屏東縣
國立高雄大學碩士論文 |都市發展與氣溫變化關聯性之研究 149
由下圖都會區河川面積比率的曲線估計圖中可發現，造成曲線之原因是 為地區性特性皆不同，台北縣、台中縣、嘉義市與屏東縣都為 0.04%以下，
其增加會造成都會區最高溫度之下降，而新竹市為 0.06%以上者，其增加造 成都會區最高溫度之上升。
圖 5-4-7 都會區河川面積比率曲線估計圖
資料來源：本研究繪製
(二)增加作用之變數因子
對於都會區最高溫度有增加作用之變數因子共有 11 項，本研究將針對為 影響最多的為住商用地比率與公共設施用地比率探討。以下針對其變數因子之 特性分析。
1.住商用地比率
其帄均值於 0.0879%，為線性迴歸，其 t 值為 2.322，達相關顯著 ( )，而在迴歸中住商用地比率對於最高溫度有 16.1%的解釋度。其 迴歸式如下。
由下圖都會區 2003 年至 2008 年住商用地比率的折線圖可以發現，皆為 些許的浮動，維持在 0.001%以下的變動，最低為 0.0130%。因此，本研究 推估在 0.0130%以上之住商用地比率於都會區中皆會造成最高溫度增加的 現象。
150 都市發展與氣溫變化關聯性之研究| 國立高雄大學碩士論文
2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年
台北縣
2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年
台北縣 新竹市 台中縣 嘉義市 屏東縣
國立高雄大學碩士論文 |都市發展與氣溫變化關聯性之研究 151 些許的浮動，維持在 0.001%以下的變動，最低為 0.0130%。因此，本研究 推估在 0.0130%以上之住商用地比率於都會區中皆會造成最低溫度減低的
2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年
台北縣 新竹市 台中縣 嘉義市 屏東縣
152 都市發展與氣溫變化關聯性之研究| 國立高雄大學碩士論文
2.公共設施用地比率
其帄均值於 0.0994%，為線性迴歸，其 t 值為-2.485，達相關顯著 ( )，而在迴歸中公共設施用地比率對於最低溫度有 18.1%的解釋度。
其迴歸式如下。
由下圖都會區 2003 年至 2008 年公共設施用地比率的折線圖可以發現，
台北縣與台中縣都有些許之貣伒但都維持在一定值，而新竹市、嘉義市與 屏東縣都有上升之現象，由其以嘉義市於 2004 年上升幅最大。整體言之，
都為上升之趨勢。因此，本研究推估公共設施用地比率之增加將會對都會 區之最低溫度有減緩之作用。
圖 5-4-11 都會區公共設施用地比率 2003 年至 2008 年折線圖
資料來源：本研究繪製
3.人口密度
其帄均值於 2241.0333 人/帄方公里，為線性迴歸，其 t 值為-4.328，
達相關顯著( )，而在迴歸中人口密度對於最低溫度有 53.9%的解釋 度。其迴歸式如下。
由下圖都會區 2003 年至 2008 年人口密度的折線圖可以發現，都呈現小 幅度之成長，僅有新竹市的成長幅度較為明顯。在 6 年期間成長率都在 214 人/帄方公里以下，在迴歸式中可看出估計係數值為 0.000，可以解讀成都 會區中人口密度成長率在 214 人/帄方公里以下，對於最低溫度造成的影響 並不明顯。
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3
2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年
台北縣 新竹市 台中縣 嘉義市 屏東縣
國立高雄大學碩士論文 |都市發展與氣溫變化關聯性之研究 153
2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年
台北縣
2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年
台北縣 新竹市 台中縣 嘉義市 屏東縣
154 都市發展與氣溫變化關聯性之研究| 國立高雄大學碩士論文
圖 5-4-14 都會區河川面積比率曲線估計圖
資料來源：本研究繪製
(二)增加作用之變數因子
對於都會區最低溫度有增加作用之變數因子共有 3 項，本研究將針對為影 響最多的為低密度開發之率地探討。以下針對其變數因子之特性分析。
1.低密度開發之綠地
其帄均值於 0.3023%，為線性迴歸，其 t 值為 2.735，達相關顯著 ( )，而在迴歸中低密度開發之綠地對於最低溫度有 21.1%的解釋度。
其迴歸式如下。
由下圖都會區 2003 年至 2008 年低密度開發之綠地的折線圖可以發現，
台北縣、新竹縣與台中縣都呈現較小的幅度，而屏東縣則是有增多的現象，
嘉義市則有減小的趨勢。但這些變動整體上都造成最高溫度減緩之現象，
因此，本研究推估 0.0905%以上之低密度開發之綠地都會造成最低溫度之增 加作用。
圖 5-4-15 都會區低密度開發之綠地 2003 年至 2008 年折線圖
資料來源：本研究繪製
五、影響最大溫差之變數因子
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6
2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年
台北縣 新竹市 台中縣 嘉義市 屏東縣
國立高雄大學碩士論文 |都市發展與氣溫變化關聯性之研究 155
在都會區中影響最大溫差之變數因子，其影響排序為 1.住商用地比率、公共 設施用地比率 2.人口密度 3.道路密度 4.低密度開發之綠地 5.工業用地比率 6.每人 每日用電量 7.相對溼度 8.機車持有率 9.河川面積比率 10.全區道路長度比率 11.汙 水處理率 12.風速 13.都市計畫區面積比率 14.每人每日垃圾產生量。
表 5-4-5 都會區最大溫差(模式四)變數因子影響程度排序整理
變數因子 影響程度(%) 排序 變動關係 迴歸關係
相對濕度 98.71 7 - 線性
風速 92.32 12 - 線性
都市計畫區面積比率 64.49 13 + 線性
住商用地比率 99.98 1 + 線性
工業用地比率 99.63 5 + 線性
公共設施用地比率 99.98 1 + 線性
河川面積比率 98.19 9 - 曲線估計
低密度開發之綠地 99.64 4 - 線性
人口密度 99.97 2 + 線性
全區道路長度比率 96.98 10 + 線性
道路密度 99.69 3 + 曲線估計
機車持有率 98.23 8 - 線性
汙水處理率 96.00 11 + 線性
每人每日用電量 98.83 6 + 線性
每人每日垃圾產生量 61.33 14 + 線性
資料來源：本研究整理
(一)減緩作用之變數因子
對於都會區最大溫差有減緩作用之變數因子共有 5 項，本研究將針對為影 響最多的為低密度開發之綠地與呈現曲線估計之河川面積比率探討。以下針對 其變數因子之特性分析。
1.低密度開發之綠地
其帄均值於 0.3023%，為線性迴歸，其 t 值為-2.975，達相關顯著 ( )，而在迴歸中低密度開發之綠地對於最大溫差有 24.0%的解釋度。
其迴歸式如下。
由下圖都會區 2003 年至 2008 年低密度開發之綠地的折線圖可以發現，
台北縣、新竹縣與台中縣都呈現較小的幅度，而屏東縣則是有增多的現象，
嘉義市則有減小的趨勢。但這些變動整體上都造成最高溫度減緩之現象，
因此，本研究推估 0.0905%以上之低密度開發之綠地都會造成最大溫度之減
因此，本研究推估 0.0905%以上之低密度開發之綠地都會造成最大溫度之減