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  1. NTU Theses and Dissertations Repository
  2. 理學院
  3. 地理環境資源學系
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DC 欄位值語言
dc.contributor.advisor賴進貴(Jinn-Guey Lay)
dc.contributor.authorLing-Hsiang Chouen
dc.contributor.author周羚翔zh_TW
dc.date.accessioned2021-06-16T05:09:23Z-
dc.date.available2019-08-26
dc.date.copyright2014-08-26
dc.date.issued2014
dc.date.submitted2014-08-19
dc.identifier.citation行政院環境保護署 1994。「公害糾紛處理白皮書(八十二年版)」。台北:行政院環境保護署。
行政院環境保護署 2011。100年度「各級環保報案中心公害陳情系統功能提昇暨維護管理專案工作(第3年)計畫」專案工作計畫。台北:行政院環境保護署。
行政院環境保護署 2013。102年度「各級環保報案中心公害陳情系統功能提昇暨維護管理專案工作(第2年)計畫」專案工作計畫。台北:行政院環境保護署。
李永展 2003。「永續發展-大地反撲的省思」。台北:巨流出版社。
林麗娟 1988。「環境問題及其保護運動之研究」。私立東吳大學社會學研究所碩士論文。
林明弘 2011。「GIS時空模型應用於環保稽查決策過程─以公害陳情業務為例」。淡江大學全球華商經營管理數位學習碩士在職專班碩士論文。
林玉芬 2003。「工業區鄰近地區居民環境污染識覺及調適行為之研究--以中壢工業區為例」。國立臺灣大學地理環境資源學研究所碩士論文。
吳國雄 1975。「公害問題研究」。台北:文景出版社。
邱聰智 1984。「公害立法之理論與檢討」。法學叢刊,29(3) : 75-93。
陳家慧 2009。「公害陳情處理滿意度與處理情況分析-以中南部某縣為例」。雲林科技大學碩士論文。
莊進源 1995。「公害防治概論」,台北:淑馨出版社。
謝志武 2003。「環境公害入罪化之研究-以水污染為中心」,國立中正大學法律學研究所碩士論文。
Anselin, L., & Bao, S. (1997). Exploratory spatial data analysis linking SpaceStat and ArcView Recent developments in spatial analysis (pp. 35-59): Springer.
Arcury, T. A., & Christianson, E. H. (1990). Environmental worldview in response to environmental problems Kentucky 1984 and 1988 compared. Environment and behavior, 22(3), 387-407.
Catton Jr, W. R., & Dunlap, R. E. (1978). Environmental sociology: a new paradigm. American sociologist, 13(1).
Coppock, J. T., & Wilson, C. B. (1974). Environmental quality: Scottish Academic Press.
Cotgrove, S. F. (1982). Catastrophe Or Cornucopia: The Environment, Politics, and the Future: Wiley.
Cottrell, S. P. (2003). Influence of sociodemographics and environmental attitudes on general responsible environmental behavior among recreational boaters. Environment and behavior, 35(3), 347-375.
Demin, C., & Zhengai, D. (2008). Environmental Rights: on the Perspective of Harmonious Development between Human Beings and Nature. China Population, Resources and Environment, 18(1), 189-192.
Diggle, P. J., Chetwynd, A. G., Häggkvist, R., & Morris, S. E. (1995). Second-order analysis of space-time clustering. Statistical methods in medical research, 4(2), 124-136.
Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., & Charlton, M. (2000). Quantitative geography: perspectives on spatial data analysis: Sage.
Hägerstraand, T. (1970). What about people in regional science? Papers in regional science, 24(1), 7-24.
Jacquez, G. M. (1996). A k nearest neighbour test for space–time interaction. Statistics in medicine, 15(18), 1935-1949.
Kaklauskas, A., & Zavadskas, E. K. (2007). Decision support system for innovation with a special emphasis on pollution. International Journal of Environment and Pollution, 30(3-4), 518-528. doi: 10.1504/ijep.2007.014826
Kind, M. (1994). Umweltschutz Durch Verfassungsrecht: Aspekte Des Österreichischen Umweltverfassungsrechts Mit Anmerkungen Zur Deutschen Rechtslage: Springer-Verlag Kg.
Knox, E., & Bartlett, M. (1964). The detection of space-time interactions. Applied Statistics, 25-30.
Kulldorff, M. (2005). Scan statistics for geographical disease surveillance: an overview. Spatial and syndromic surveillance for public health, 115-131.
Kulldorff, M. (2011). SaTScan user guide for version 9.0.
Kulldorff, M., Athas, W. F., Feurer, E., Miller, B. A., & Key, C. R. (1998). Evaluating cluster alarms: a space-time scan statistic and brain cancer in Los Alamos, New Mexico. American journal of public health, 88(9), 1377-1380.
Kulldorff, M., Feuer, E. J., Miller, B. A., & Freedma, L. S. (1997). Breast cancer clusters in the northeast United States: a geographic analysis. American Journal of Epidemiology, 146(2), 161-170.
Kulldorff, M., Heffernan, R., Hartman, J., Assunçao, R., & Mostashari, F. (2005). A space–time permutation scan statistic for disease outbreak detection. PLoS medicine, 2(3), e59.
Liere, K. D., & Dunlap, R. E. (1983). Cognitive Integration of Social and Environmental Beliefs*. Sociological Inquiry, 53(2‐3), 333-341.
Mantel, N. (1967). The detection of disease clustering and a generalized regression approach. Cancer research, 27(2 Part 1), 209-220.
Milbrath, L. W. (1984). Environmentalists: Vanguard for a new society: SUNY Press.
Miller, H. J. (2005). Necessary space-time conditions for human interaction. Environment and Planning B: Planning and Design, 32(3), 381-401.
Nakaya, T., & Yano, K. (2010). Visualising Crime Clusters in a Space‐time Cube: An Exploratory Data‐analysis Approach Using Space‐time Kernel Density Estimation and Scan Statistics. Transactions in GIS, 14(3), 223-239.
Openshaw, S. (1984). The Modifiable Areal Unit Problem: Geo Books.
Pickle, L. W. (2002). Spatial analysis of disease Biostatistical applications in cancer research (pp. 113-150): Springer.
Portney, L., & Watkins, M. (2000). Foundations of clinical research: applications to practice (2nd ed.). Appleton & Lange.
Schinzinger, R., & Martin, M. (1996). Ethics in engineering: New York: McGraw Hill.
Simeone, C. (2006). The Necessity and Possibilities of Constitutional Environmental Rights. Master of Environmental Studies Capstone Projects, 7.
Tuia, D., Ratle, F., Lasaponara, R., Telesca, L., & Kanevski, M. (2008). Scan statistics analysis of forest fire clusters. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 13(8), 1689-1694.
Waller, L. A., & Gotway, C. A. (2004). Applied spatial statistics for public health data (Vol. 368): John Wiley & Sons.
Wong, D. (1996). Aggregation effects in geo-referenced data. Practical handbook of spatial statistics, 83-106.
Wong, D. W.-S., & Lee, J. (2005). Statistical analysis of geographic information with ArcView GIS and ArcGIS: John Wiley & Sons Hoboken, NJ, USA.
Wortley, R., & Mazerolle, L. (2008). Environmental criminology and crime analysis: situating the theory, analytic approach and application. Environmental criminology and crime analysis, 1-18.
dc.identifier.urihttp://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/55844-
dc.description.abstract隨著經濟發展及教育水準的提升,國人逐漸提高對於生活環境品質的要求。為了即時處理民眾日常生活中遇到的各種環境問題,環保署於民國80年成立環保報案中心受理公害陳情案件報案。公害陳情案件是一具有空間、時間屬性的資料,環保署目前透過歷史資料的空間與時間查詢、針對個案的空間分析及案件位置的熱區分析等方式整理陳情案件資料,提供輔助資訊以提升稽查效率。本研究嘗試在環保署目前的資料分析基礎上,應用空間分析與時空分析方法,從案件的時空屬性中精進環保署目前的分析結果,並提供更多可能的分析方向。首先藉由檢視環保署預期從案件熱區中得到的資訊與應用這些資訊的方式,確立可以精進分析結果熱區計算方法,透過比較民國99年至102年四年間兩種熱區的單位面積汙染事件數,證實核密度估計(Kernel Density Estimation)較目前的熱區計算方式更能有效偵測汙染事件。第二部分則利用Kulldorff時空掃描統計,分析102年台北都會區案件的時空聚集樣態並進行案例分析,結果顯示時空聚集具有從陳情案件中捕捉汙染事件的能力,而案件屬性中是否為緊急案件與案件是否呈現時空聚集較為相關,值得做為後續精進稽查手段的研究方向。zh_TW
dc.description.abstractWith economic development and the rise of educational level, people gradually impose the requirement of the quality of the living environment. In order to deal with real-life environmental problems that people may encounter in daily life, the Environmental Protection Administration(EPA), Executive Yuan, R.O.C. (Taiwan) established the Environment Protection Complaints Center in 1991 to handle the petition cases about environmental pollution.
Public nuisance petition cases were tagged by EPA with several attributes, including location, time, and more. Currently, the EPA utilizes spatial and temporal querying data, spatial analysis of the cases, and calculating the case hot spots to generate the information for the reference of inspecting efficiently. This study attempted to apply spatial analysis methods to improve the precision and accuracy of the analysis and provide additional method to capture the spatial-temporal information.
First, by comparing the number of pollution incidents per kilometer in two hot spots from 2010 to 2013, we confirmed that kernel density estimation is a more effective way to detect contamination events. Second, Kulldorff’s space-time scan statistics, were used to analyze the spatial-temporal cluster of petition cases and discussed the special cases in Taipei metropolitan area at 2013. The results showed that Kulldorff’s space-time scan statistics could detect pollution incidents from petition cases of spatial-temporal cluster. Besides we found that the use of emergency tag was helpful in deciding the course of spatial-temporal cluster. These results can be used as research approach to improve inspection methods.
en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2021-06-16T05:09:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1
ntu-103-R01228014-1.pdf: 4647989 bytes, checksum: b7208933f21341a51cdbbed6887cfa0e (MD5)
Previous issue date: 2014
en
dc.description.tableofcontents謝 誌 i
摘 要 ii
Abstract iii
目 錄 iv
圖 目 錄 vi
表 目 錄 vii
第一章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機 2
第三節 研究目的與問題 3
第二章 文獻回顧 5
第一節 環境意識與環保運動 5
第二節 環境公害與公害陳情 6
第三節 空間分析 9
第四節 時空分析 11
第五節 小結 12
第三章 研究方法 14
第一節 研究流程 14
第二節 課題界定 15
第三節 資料來源 22
第四節 分析方法 25
1. 公害陳情案件熱區檢驗 25
2. 時空聚集樣態探索 27
第四章 分析與討論 31
第一節 熱區檢驗 31
第二節 案件時空聚集樣態分析 36
第三節 案例分析 54
1. 台北市時空聚集案件分析 54
2. 特定類別汙染案件分析 62
第五章 結論與建議 70
參考文獻 73
附件一 訪談紀錄 77
附件二 月單位時空分析報表 84
附件三 週單位時空分析報表 86
附件四 日單位時空分析報表 88
附件五 月單位噪音案件時空分析報表 91
dc.language.isozh-TW
dc.title應用時空分析方法於環境公害陳情案件之研究zh_TW
dc.titleApplication of Space-Time Methods for Public Nuisance Petition Cases Analysisen
dc.typeThesis
dc.date.schoolyear102-2
dc.description.degree碩士
dc.contributor.oralexamcommittee溫在弘(Tzai-Hung Wen),郭乃文(Nae-Wen Kuo)
dc.subject.keyword公害陳情,空間分析,時空分析,核密度估計,時空掃描統計,zh_TW
dc.subject.keywordPublic nuisance petition,Spatial analysis,Space-time analysis,Kernel density estimation,Space-time scan statistics,en
dc.relation.page91
dc.rights.note有償授權
dc.date.accepted2014-08-19
dc.contributor.author-college理學院zh_TW
dc.contributor.author-dept地理環境資源學研究所zh_TW
顯示於系所單位:地理環境資源學系

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