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「學生化」是地方發展的門票？－我國18個新設大學地區之發展變遷分析，2000-2015

為了解決桃園市蘆竹區鄰里查詢的問題，作者陳智豪 這樣論述：

　　本論文利用史密斯（Darren Smith 2002）所提出之「學生化」概念，探討大學對於其周遭社區的經濟（economic）、社會（social）、文化（cultural）、環境景觀（physical）的衝擊與改變。本研究選定18個具新設大專校院之鄉鎮市區，依據學生化四大面向訂定8項指標進行一地發展變遷情況的觀測。根據研究結果，發現臺灣不同地區發展變遷情況受大專校院設立的影響不一，且發展多集中在大專校院周邊既有城鎮地區，對於鄉村地區的發展較無明顯影響。從經濟、社會、文化面向，屬「軟體」方面的觀測結果，發現不同地區在此方面的發展情況較不明顯；另一方面，從環境景觀面向來看，則發現這些不同的

地區，大都屬「硬體導向」的發展模式。　　最後，在我國特殊的國情下，比較臺灣與Smith根據英國本地經驗的學生化概念，發現英國與臺灣對於大學本身所賦予的使命與責任有所不同。亦因我國社會賦予大專校院具帶動地方發展的想像與期待，使我國呈現有別於英國、國外的臺灣學生化現象。

北臺灣地區移動污染源細懸浮微粒空間濃度與族群健康風險評估

為了解決桃園市蘆竹區鄰里查詢的問題，作者游雅婷 這樣論述：

北臺灣移動污染源佔人為PM2.5濃度貢獻度的40%，本研究使用American Meteorology Society/Environmental Protection Agency Regulatory Model (AERMOD)大氣污染擴散模式模擬2010年臺北、新北及桃園市的線源細懸浮微粒排放擴散分布，透過空間分析以及地理加權迴歸(Geographically Weighted Regression,GWR)找出濃度高低與各疾病死亡率及就醫率之正相關地區。將臺灣排放量資料庫(Taiwan Emission Data System, TEDS)線排放源中的汽機車PM2.5排放作為主要污

染源，氣象資料用中央氣象局之板橋站(46688)氣象測站資料，以及運用地理資訊系統(Geographic Information System, GIS)轉換後之地表特性參數，運行Aermod Meteorological Preprocessor (AERMET)後得到地表特性檔及大氣垂直剖面檔，輸入北臺灣地區高程檔(Digital Elevation Model, DEM)，再運行AERMOD後得到濃度分布圖，並透過空間分析做空氣污染與各疾病死亡率及就醫率的相關性分析，死亡率分析包含全癌症、心臟疾病(高血壓性疾病除外)、肺炎、高血壓性疾病、結核病、腎炎腎病症候群及腎病變、慢性下呼吸道疾病、

慢性肝病及肝硬化、肝和肝內膽管癌、氣管支氣管和肺癌、腎臟癌、鼻咽癌、全死因、急性支氣管炎及急性細支氣管炎、流行性感冒與動脈粥樣硬化，共計十六項；就醫率分析包含惡性腫瘤(全癌症)、心臟疾病(高血壓性疾病除外)、肺炎、高血壓性疾病、結核病、腎炎腎病症候群及腎病變、慢性下呼吸道疾病、慢性肝病及肝硬化，共計八項。以AERMOD模擬結果來看發現臺北市的PM2.5濃度模擬值以大同區(34.8 μg/m3)、中山區(31.2μg/m3)及中正區(28.3μg/m3)為最高，與排放源分布有關。在AERMOD模擬值與監測站實測值的比值以夏、秋兩季較準確，由於PM2.5的來源及成因眾多且難以量化，沒有單純監測線源

的濃度值(不受外來PM2.5濃度影響)可以驗證，故在驗證上產生很多不確定性。以本研究之線源排放濃度值去作空間分析發現各疾病與濃度正相關之地區，臺北市需注意之區域包含：中正、萬華、大同、中山、士林、北投區；新北市需注意之地區包含：新莊、林口、五股、蘆洲、三重、泰山、烏來、板橋、鶯歌、樹林、中和、土城、貢寮、金山、淡水、三芝、石門、八里、永和區；桃園市需注意之地區包含：桃園、中壢、楊梅、蘆竹、大園、龜山、八德、龍潭、平鎮、新屋、觀音及復興區，其中，正相關地區死亡率以心臟疾病及高血壓性疾病為最多；就醫率以高血壓性疾病及腎炎腎病症候群及腎病變為最多。本研究藉由地理加權迴歸分析PM2.5濃度值上升所造成

每十萬人口死亡率及每十萬人口就醫率的影響，有別於簡單線性迴歸結果的全區域負相關，地理加權迴歸分析幫助本研究瞭解PM2.5濃度在空間上的影響，以空間上地區的相關性提供本研究探討正相關影響之各區。