隨著環境生態保護受到重視，近年國內陸陸續續進行許多濕地之復育及人工濕地之建置工作，藉此達到水體水質改善、處理污水、滯洪及生態保育等目標。為瞭解濕地處理水質之效益及對周遭生態環境的影響，需要藉由定期的水質監測及搭配相關現場調查，獲得濕地水質變化趨勢作為濕地管理單位操作維護之依據，由於多樣的監測數據往往過於龐大，不易彙整有效資訊供管理者使用，因此本研究藉由污染效益評估及多變量統計分析進行監測數據之評析，再以時間序列方法試預測指標性污染物濃度變化趨勢，藉由整合各種分析結果建置一套人工濕地管理之統計分析模式，作為管理單位未來決策之參考依據。
多變量統計分析方法可有效且簡潔明確地說明原始資料龐大複雜的現況，並將其簡化成具代表性的少數因子，或依資料間的相似性予以分群並鑑定分群成效。本研究以高屏溪舊鐵橋人工濕地為研究對象，藉由套裝統計軟體SPSS 12.0進行多變量統計方法中之盒鬚圖分析、平均數檢定、相關性分析、因子分析、集群分析及判別分析來探討水質特性。
本研究以污染處理效益評估濕地水質，其中大腸桿菌群去除效益最佳約為98%，其餘指標性污染物之去除率分別為生化需氧量為55%、化學需氧量為53%、氨氮為55%、總氮為39%，而總磷在B系統為39%，在A系統無去除成效，此外，懸浮固體物在A、B系統皆無去除成效。在盒鬚圖分析部分結果顯示濕地進流水質變異大且不穩定，但隨著濕地系統至出流水池趨於穩定，由各池歷年水質平均值可看出，各項指標污染物濃度除懸浮固體物外，均呈現遞減的趨勢。經成對樣本t檢定分析可看出除了A系統的總磷、B系統的硝酸鹽氮及葉綠素a外，其餘項目之顯著性皆小於0.05，表示進出流水質有顯著差異性，比對盒鬚圖結果確認進出流水質有顯著差異，表示濕地對水質有顯著的處理成效。由相關分析結果中各項水質參數之相關係數值，發現各參數間大多有中度以上相關性，其中TN、NOx、NO3-N及NO2-N等4個項目之相關係數皆大於0.7，為顯著的高度相關。而因子分析能將研究場址17項水質項目簡化為4至6個主因子，可分為氮營養鹽因子、磷營養鹽因子、優養化因子、有機物因子及環境背景因子等，由因子分析結果可看出影響濕地之主要因子為氮磷營養鹽因子及優養化因子。以集群分析發現本研究場址測站可分為2至3個集群，主要是以進出流測站分屬不同集群，此外，將各測站歷年監測數據進行分析，發現各池檢測項目之分群結果與各測站以因子分析之主因子組成成分相近。最後透過時間序列分析(ARIMA)建立濕地A、B系統出流水中指標污染物濃度趨勢模式，以B7池整體結果較佳。
本研究由濕地水質處理效益目標擬定操作管理維護的模式，將定期監測結果透過多變量分析進行剖析，獲得各項水質特性、處理效率及時空變異等資訊，藉以評估人工濕地目前操作維護條件是否達成設定的水質處理目標。若無法符合預期目標，亦可藉由各項分析結果及目前操作條件，歸納推測出可能之因素或機制，並參考過去操作之經驗與相關文獻提出改善策略方案，藉由不斷修正改善策略之執行以達到水質處理目標。最後，以ARIMA模式模擬未來水質變動趨勢，作為預先管理及操作維護之參考。

In recent years, many construct wetlands in Taiwan have been built for the purposes of wastewater treatment, river water purification, and ecology conservation. To evaluate the effectiveness of constructed wetlands on water purification, frequent water quality monitoring is needed. In this study, the multivariate statistical analysis was applied to evaluate the contaminant removal efficiency in a constructed wetland, and the time series method was then used to predict the trend of the indicative pollutant concentration in the wetland.
Multivariate statistical analysis simplifies the original data into representative factors, or hive off the similarity between data to cluster, and then identify clustering outcomes. In this study, an artificial wetlands at the site around an old bridge locates at the Kaoping River Basin was used as the study site. The statistical software SPSS 12.0 was used to perform the multivariate statistical analysis to evaluate water quality characteristics of its. Results from this study show that the removal efficiency for the total coliforms (TC) of System A and B was 98%, 55% for biochemical oxygen demand (BOD), 53% for chemical Oxygen demand (COD), 55% for ammonia nitrogen (NH3-N), and 39% for total nitrogen (TN). Moreover, suspended solids (SS) couldn’t be removed in both A and B systems. The box-and-whisker plot indicates that the water quality of inflow was unstable and variable; however, outflow was turning stable with its flow direction. The major pollutant indicators, except SS, were all in a decreasing tendency. The paired t-test shows p value of each item were lower than 0.05, except total phosphorus (TP) in System A, nitrate nitrogen (NO3-N) and Chlorophyll a (Chl-a) in System B. The correlation parameters from TN, nitrogen oxides (NOx), NO3-N and nitrite nitrogen (NO2-N) and so on were all higher than 0.7.
The factor analysis of SPSS shows that 17 water-quality items of the study site could obtain four to six principal components, including nitrate nutrition factor, phosphorus nutrition factor, eutrophication factor, organic factor, and environmental background factor, the major influencing components are nutrition factor and eutrophication factor. The ponds of the study site were classified into two or three clusters depend on in-and-out flow location. This study attempted to establish a forecasting model of wetland pollutants concentration through the time series (ARIMA), results show that the outcome of the B7 pond was better than others. Results indicate that the ARIMA model can be used to simulate the trend of treatment efficiency using the wetland system. Experience and results obtained from this study would provide solutions for water quality control.

目錄
謝誌 I
摘要 III
Abstract V
目錄 VII
表目錄 XI
圖目錄 XIII

第一章 前言 1-1
1.1 研究緣起 1-1
1.2 研究目的 1-2

第二章 文獻回顧 2-1
2.1 濕地概論 2-1
2.1.1 濕地的定義 2-1
2.1.2 濕地水文 2-3
2.1.3 濕地土壤 2-4
2.1.4 濕地植物 2-5
2.1.5 濕地的類型 2-5
2.2 人工濕地 2-6
2.2.1 人工濕地的分類及功能 2-6
2.2.2 人工濕地水質淨化的處理機制 2-8
2.2.3 人工濕地植物的功能 2-11
2.2.4 水生植物的去除機制 2-12
2.2.5 人工濕地的應用 2-13
2.3 多變量統計分析 2-14
2.3.1 應用於環境科學領域之研究回顧 2-15
2.3.2 應用於濕地之研究回顧 2-18
2.4 時間序列方法 2-20

第三章 研究內容與方法 3-1
3.1 研究架構 3-1
3.2 研究場址 3-2
3.2.1 場址背景 3-2
3.2.2 場址水文 3-3
3.2.3 場址植物 3-4
3.3 濕地採樣分析 3-5
3.4 背景及數據資料整理 3-7
3.4.1 水文量測調查 3-7
3.4.2 污染物效益評估 3-8
3.5 多變量統計分析方法 3-11
3.5.1 盒鬚圖示法 3-11
3.5.2 成對樣本t檢定分析 3-12
3.5.3 相關分析 3-15
3.5.4 因子分析 3-17
3.5.5 群集分析 3-24
3.6 時間序列分析方法 3-33
3.6.1 時間序列型態與特性 3-33
3.6.2 時間序列模式之ARIMA與ARMA 3-35

第四章 結果與討論 4-1
4.1 濕地監測結果 4-1
4.1.1 濕地水文監測結果 4-1
4.1.2 濕地水質監測結果 4-2
4.2 濕地水質差異分析 4-8
4.2.1 淨化效益評估 4-8
4.2.2 盒鬚圖分析 4-11
4.2.3 成對樣本t檢定 4-17
4.2.4 相關分析 4-19
4.3 因子分析 4-22
4.3.1 因子分析輸出結果說明 4-22
4.3.2 因子分析成果說明 4-26
4.4 集群分析 4-34
4.4.1 階層集群分析法輸出結果說明 4-34
4.4.2 K平均數集群法輸出結果說明 4-37
4.4.3 判別法輸出結果說明 4-40
4.4.4 集群分析成果說明 4-45
4.5 時間序列分析 4-58
4.5.1 時間序列分析輸出結果說明 4-58
4.5.2 時間序列分析成果說明 4-63
4.6 人工濕地管理策略之研擬 4-70

第五章 結論與建議 5-1
5.1 結論 5-1
5.2 建議 5-4

參考文獻 參-1

附錄一、原始數據
附錄二、SPSS 12.0 中文視窗版軟體操作圖解說明

表目錄
表2.1-1、濕地的定義 2-2
表2.1-2、有機土與礦質土特性比較 2-4
表2.2-1、濕地主要之去除機制 2-8
表2.2-2、不同污染物之去除機制 2-8
表2.2-3、人工濕地的應用 2-13
表2.3-1、多變量統計分析應用於環境科學領域之研究 2-15
表2.3-2、多變量統計分析應用於濕地領域之研究 2-18
表2.4-1、時間序列分析應用於環境科學領域之研究 2-20
表3.2-1、濕地各單元之設計規劃 3-4
表3.2-2、濕地A及B系統各池主要優勢植物種類組成 3-5
表3.3-1、水質檢測分析方法 3-6
表3.3-2、現場監測及實驗分析儀器 3-7
表3.4-1、濕地各單元之設計規劃 3-8
表3.5-1、相關係數的強度大小與意義 3-16
表3.5-2、KMO值判斷準則 3-23
表4.1-1、濕地水質彙整表 4-6
表4.2-1、人工濕地水質淨化處理效益之歷年平均值 4-10
表4.2-2、成對樣本檢定(BOD) 4-17
表4.2-3、濕地進出流水質成對樣本檢定分析結果 4-18
表4.2-4、濕地進出流水質成對樣本檢定分析結果(Ain) 4-20
表4.2-5、濕地A系統水質中各檢測項目相關分析結果(∣r∣) 4-21
表4.2-6、濕地B系統水質中各檢測項目相關分析結果(∣r∣) 4-21
表4.3-1、解說總變異量(監測日期：2007年5月25日) 4-23
表4.3-2、成份矩陣(監測日期：2007年5月25日) 4-24
表4.3-3、轉軸後的成份矩陣(監測日期：2007年5月25日) 4-24
表4.3-4、KMO與Bartlett檢定 4-25
表4.3-5、轉軸後的成份矩陣(歷年監測數據) 4-27
表4.3-6、解說總變異量(歷年監測數據) 4-27
表4.3-7、濕地因子分析彙整(依監測日期分組) 4-28
表4.3-8、各季次之因子分析彙整 4-31
表4.3-9、各測站濕地因子分析彙整 4-33
表4.4-1、群數凝聚過程(監測日期：2007年5月25日) 4-35
表4.4-2、各集群組員(監測日期：2007年5月25日) 4-37
表4.4-3、K平均數集群分析後之各集群成員(監測日期：2007年5月25日) 4-38
表4.4-4、初始集群中心點(監測日期：2007年5月25日) 4-38
表4.4-5、K平均數集群分析後之集群成員(監測日期：2007年5月25日) 4-39
表4.4-6、區別函數之特徵值(監測日期：2007年5月25日) 4-40
表4.4-7、Fisher's線性區別函數係數(監測日期：2007年5月25日，2個集群) 4-41
表4.4-8、Fisher's線性區別函數係數(監測日期：2007年5月25日，3個集群) 4-41
表4.4-9、依觀察值計算統計量(監測日期：2007年5月25日，2個集群) 4-43
表4.4-10、分類結果(監測日期：2007年5月25日，2個集群) 4-43
表4.4-11、依觀察值計算統計量(監測日期：2007年5月25日，3個集群) 4-44
表4.4-12、分類結果(監測日期：2007年5月25日，3個集群) 4-44
表4.4-13、歷次監測成果判別分析之分類結果 4-49
表4.4-14、各池水質分析結果比對(A系統) 4-55
表4.4-15、各池水質分析結果比對(B系統) 4-56
表4.5-1、各模式估計之參數係數、AIC及SBC值 4-60
表4.5-2、A6及B7池之時間序列模式、AIC及SBC值 4-64
表4.5-3、ARIMA模式之預測公式 4-64
表4.5-4、A6及B7池ARIMA模式之參數係數 4-65


圖目錄
圖2.2-1、表面流動式人工濕地示意圖 2-7
圖2.2-2、地下流動式人工濕地示意圖 2-7
圖3.1-1、研究架構流程圖 3-1
圖3.2-1、舊鐵橋人工濕地工程設置 3-2
圖3.2-2、高屏溪舊鐵橋人工濕地平面圖 3-3
圖3.3-1、水質採樣點及水文調查點分佈圖 3-5
圖3.5-1、盒鬚圖解說 3-11
圖3.5-2、灣潭人工溼地總磷平時及降雨監測值盒鬚圖 3-11
圖3.5-3、兩個變數強度關係圖 3-15
圖3.5-4、因子分析的因子結構圖 3-17
圖3.5-5、集群間距離比較示意圖 3-27
圖3.5-6、區別分析幾何圖形描述 3-30
圖3.6-1、模式鑑定使用之ACF與PACF範例圖 3-39
圖3.6-2、ARMA模式建構流程圖 3-44
圖4.1-1、人工濕地系統各水池單元進流流量 4-1
圖4.1-2、人工濕地系統各水池單元水力負荷量 4-1
圖4.1-3、人工濕地系統各水池單元水力停留時間 4-2
圖4.2-1、濕地水池歷年水質變化圖 4-13
圖4.3-1、因子萃取陡坡圖(監測日期：2007年5月25日) 4-23
圖4.4-1、樹狀圖(監測日期：2007年5月25日) 4-36
圖4.4-2、垂直冰柱(監測日期：2007年5月25日) 4-36
圖4.4-3、階層集群分析法之樹狀圖(依監測日期) 4-45
圖4.4-4、集群分析之測站時間區域分佈圖 4-51
圖4.4-5、階層集群分析法之樹狀圖(A系統) 4-53
圖4.4-6、階層集群分析法之樹狀圖(B系統) 4-54
圖4.5-1、BOD之時間序列圖(B7池) 4-58
圖4.5-2、BOD之ACF圖(B7池) 4-59
圖4.5-3、BOD之PACF圖(B7池) 4-59
圖4.5-4、殘差之ACF圖(B7池，BOD) 4-61
圖4.5-5、殘差之PACF圖(B7池，BOD) 4-61
圖4.5-6、殘差ACF圖與Box-Ljung檢定統計圖(B7池，BOD) 4-62
圖4.5-7、A6池之時間序列模式模擬圖 4-66
圖4.5-8、B7池之時間序列模式模擬圖 4-68
圖4.6-1、人工濕地結合統計分析之現地管理模式 4-73

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