整合多元環境資訊與智慧空品感測物聯網數據建構高時空解析度AQI空間分布推估模式

本計畫採用環保署近年剛建設完成的「智慧空品感測物聯網」數據進行研究，有別於以往使用的國家空品監測站，感測資料更具有空間分布範圍廣泛、時間解析度高的優勢，為國內首次運用最新發展的地理與時間加權回歸克利金法，整合多面向環境影響因子，建構AQI推估模型，並與當前盛行的深度學習演算法進行比較，評估由空間計量科學所發展出的統計方法，以及由數據驅動(Data driven)的建模技術，兩大不同研究途徑下所產生的AQI推估模式效能差異。最終提出具有高時空解析度的空品推估模型，補足目前環境空品監測研究中所欠缺的關鍵區塊—連續時空分佈推估。