空間資料挖掘方法應用於農地土壤鎘污染潛勢場址研究－以彰化地區為例

Applying A Spatial Data Mining Method in Potential Agricultural Soil Cadmium-Pollution Cd Sites－Using the Changhua Area, As an Example

陳依婕(Yi-Chieh Chen)

指導教授 ： 朱子豪

國立臺灣大學/理學院/地理環境資源學研究所/碩士(2012年)

https://doi.org/10.6342/NTU.2012.10592

摘要

農地土讓重金屬調查歷時20餘年，歷經衛生署、農委會、環保署及各縣市環保局等不同單位進行調查，又依據不同的採樣網格進行調查，因此耗費龐大經費及人力。為了有效率地管理土壤及地下水污染場址，環保署先後完成台灣地區土壤重金屬含量概況及部分可能遭受污染地之後續調查，雖可了解遭受重金屬污染的概況，但疑受污染面積約5萬公頃，必須進行小樣區之細密調查才能確定污染範圍、面積及種類。
空間資料挖掘(Spatial Data Mining)，其意義在於：發掘隱藏在大量資料中的知識。有關資料挖掘的各種技術與應用近年來蓬勃發展，同時也被廣泛地使用在發現大量空間資料中潛在的知識。而台灣地區自民國89年起每年皆有全國性定期監測及調查，並追查污染源，其空間分布與其他空間資料可能隱含一些資訊，有助於增進土壤及地下水污染場址調查之效率。
本研究計畫利用空間資料挖掘的方法中的監督式分類法，結合已調查之污染場址與空間資料圖層(河川、灌溉渠道、道路、工業區資料等)，挖掘污染發生地點與物件之空間關係中所隱藏的知識。研究結果共產生14條潛勢規則，訓練樣區整體精度達97.34%；V-折交叉驗證整體精度達96.74%，後續並分析污染潛勢規則的分布及土壤屬性(如排水等級、土壤PH值)，進一步歸納污染潛勢地區。
研究結果發現污染潛勢地區又土壤排水不良的地區位於彰化市及秀水鄉；而污染潛勢規則通過並且土壤PH酸性介於1至3的地區位於彰化斷層地區，但此處較無農業用地；另外污染潛勢規則通過並且土壤PH酸性4至5的地區位於和美鎮及線西鄉，上述彰化市、秀水鄉和美鎮及線西鄉仍有未採樣的地區，因此建議可優先加密採樣。

關鍵字

空間資料挖掘、知識發現、土壤污染

並列摘要

無資料

並列關鍵字

spatial data mining, knowledge discovery, soil pollution

參考文獻

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