為了瞭解國內不同河川流域水質汙染的情況及來源，本研究先利用時間序列建立水質之變化之模型。接著採用多變量分析之因素分析，來探討影響水質汙染較重要環境因子，與汙染來源間潛在的共同結構因素，以解釋河川流域水質汙染之主要來源。根據行政院環境保護署所建置的水質監測資料，對淡水河與高屏溪流域進行分析，發現在汙染嚴重區域，其水質監測數據具有顯著序列相關的現象。因此建立向量自我迴歸模型，之後並根據模型先消除數據間的動態相依性，再對殘差進行因素分析。利用上述過程，所得到因素分析模型，更能充分地解釋水質監測變數與該地區環境汙染的潛在關係。

In this study, time series analysis and factor analysis of multivariate analysis were applied to surface water quality monitoring data sets. In order to gain a better understanding on water pollution situations and sources of different river basin, we have done some statistical analysis according to the water quality monitoring data from the database of Environmental Protection Administration Executive Yuan in the years from 2004 to 2008. The statistical analysis is based on the aforementioned contents to find the common latent factors of the water pollution and try to explain the main sources of water pollution of river basins. Specifically the water quality monitoring data of the Tamsui River and the Kao-Ping River basin are analyzed. In seriously polluted areas, from the time series results they reveal that the water quality monitoring data has significant serial correlations. Therefore we firstly use vector autoregression (VAR) model to eliminate the dynamic dependencies of data, and later perform the factor analysis for the residuals. With this analysis procedure, the resulting models and factor variables from the factor analysis, sufficiently explained water quality variables with the potential relationship between environmental pollution in the region.

表目錄iii
圖目錄viii
摘要xiv
Abstract xv
1 動機與目的1
2 資料簡介1
2.1 文獻回顧. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
2.2 資料來源. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
2.3 水質參數介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
3 統計方法4
3.1 平穩過程因素模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
3.2 模型參數估計法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
3.2.1 主成分估計法(Principal component method) . . . . . . . . . . . . . 5
3.2.2 最大概似估計法(The maximum likelihood method ) . . . . . . . . . 6
3.2.3 轉軸之最大變異法(Varimax) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
3.3 多變量時間序列相依性檢定. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
3.4 向量AR(p)模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
4 淡水河之水質汙染分析9
4.1 淡水河流域介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
4.2 淡水河流域時間序列相關檢定. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
4.3 淡水河流域水質汙染因素分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
4.4 淡水河流域水質汙染之時間序列因素分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
4.5 淡水河流域結論. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
5 高屏溪之水質汙染分析25
5.1 高屏溪流域介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
5.2 高屏溪流域時間序列相關檢定. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
5.3 高屏溪水質汙染因素分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
5.4 高屏溪水質汙染之時間序列因素分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
5.5 高屏溪流域結論. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
6 結論與建議40
6.1 結論. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
6.2 建議. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
參考文獻47
參考網站48
附錄49
淡水河流域時間序列圖、自我相關圖、偏自我相關圖. . . . . . . . . . . . . . . . 49
高屏溪流域時間序列圖、自我相關圖、偏自我相關圖. . . . . . . . . . . . . . . . 106
淡水河流域因素分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
高屏溪流域因素分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178
淡水河流域時間序列因素分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
高屏溪流域時間序列因素分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199
淡水河與高屏溪流域模擬VAR(1)之均方根誤差. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205

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