2016/02/01 | 最新消息 | Peter 謝啓賢

空間推估(Spatial Interpolation)是一種常用的地理資訊分析工具，它是利用空間中已知點的數值，推估出空間中其他地方的數值，常用的空間推估方法包括反距離權重法(Inverse Distance Weighted)、克利金法(Kringing)、趨勢面法(Trend surface analysis)、徐昇多邊形法(Thiessen Polygon)等。通常資料具備連續性與可傳播的性質時，較適合使用此種方法製圖，例如利用雨量測站的資料，推估出全台降雨的等值線。

本文主要是利用現有空氣品質監測網站的監測數據，透過地理資訊系統空間分析功能，以空間推估方法分析二氧化硫在空間上的分布。在應用上是使用反距離權重法，這種方法是根據空氣品質監測測站數值與採樣點的距離遠近關係而給予相反的權重大小，也就是距離越近權重越大，距離越遠權重越小，其權重大小可透過一次、二次甚至多項式方程式求得。

經過資料處理與分析過後，我們發現台灣地區二氧化硫以桃園和高屏地區較高。如進一步觀察這兩個地區在逐時的變化情形，可發現桃園地區濃度較高的時間集中在早上和夜晚交通較為尖峰的時段；高雄則以中午以前數值較高，推測可能與產業活動有一些關聯性。

▲ 2013年桃園地區二氧化硫逐時濃度推估

▲ 2013年高屏地區二氧化硫逐時濃度推估

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資料來源：環保署環境品質監測網-資料查詢與服務-歷年監測數據下載頁面(http://goo.gl/ApAVho)


Peter

任職於應用系統事業部，秉持著有圖有真相的真理，習慣將繁瑣的數據整理成易懂的地圖資訊。