理學院

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學院概況

理學院設有數學系、物理學系、化學系、生命科學系、地球科學系、資訊工程學系6個系(均含學士、碩士及博士課程),及科學教育研究所、環境教育研究所、光電科技研究所及海洋環境科技就所4個獨立研究所,另設有生物多樣性國際研究生博士學位學程。全學院專任教師約180人,陣容十分堅強,無論師資、學術長現、社會貢獻與影響力均居全國之首。

特色

理學院位在國立臺灣師範大學分部校區內,座落於臺北市公館,佔地約10公頃,是個小而美的校園,內含國際會議廳、圖書館、實驗室、天文臺等完善設施。

理學院創院已逾六十年,在此堅固基礎上,理學院不僅在基礎科學上有豐碩的表現,更在臺灣許多研究中獨占鰲頭,曾孕育出五位中研院院士。近年來,更致力於跨領域研究,並在應用科技上加強與業界合作,院內教師每年均取得多項專利,所開發之商品廣泛應用於醫、藥、化妝品、食品加工業、農業、環保、資訊、教育產業及日常生活中。

在科學教育研究上,臺灣師大理學院之排名更高居世界第一,此外更有獨步全臺的科學教育中心,該中心就中學科學課程、科學教與學等方面從事研究與推廣服務;是全國人力最充足,設備最完善,具有良好服務品質的中心。

在理學院紮實、多元的研究基礎下,學生可依其性向、興趣做出寬廣之選擇,無論對其未來進入學術研究領域、教育界或工業界工作,均是絕佳選擇。

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    空氣汙染對於台灣北部午後對流影響之分析與模擬研究
    (2022) 楊謹瑜; Yang, Jin-Yu
    人為活動產生的污染可能是造成極端天氣現象加劇的因子之一,而風向、洋流和降雨量的變動都會導致全球各地天氣型態的改變,其中又以人為排放的溫室效應氣體與懸浮微粒為最主要因子,因此懸浮微粒不僅會對人類健康造成危害,也會對環境產生影響。其中空氣中的懸浮微粒(如空氣汙染物:PM2.5 以及 PM10)會透過輻射作用以及雲微物理效應來改變雲的生命週期抑或是降水分布的變化,但迄今為止對於空氣汙染物增加會導致降水如何改變的估計仍有非常大的不確定性。因此本研究藉由中央氣象局的地面觀測資料與衛星資料來挑選出 2016 年至 2019 年台灣雨季:6 月到 9 月的午後對流個案與無降雨個案,接著再整合行政院環保署的空氣品質監測數據來計算個案期間降水量與空氣汙染物的相關性分析。深入研究不同時間段、不同濃度對於日累積降水量、降水強度與降水總時長的相關係數。最後使用日本名古屋大學所發展的雲解析風暴模式(Cloud-Resolving Storm simulator,以下簡稱為 CReSS)來進行不同粒子濃度的模擬。 分析結果顯示,PM2.5 在午後對流個案的空污粒子當日逐時之分布較為收斂,且粒子濃度的最大值落在當地時間中午 12 點到 13 點之間,整體分布為鐘形曲線,降水前會累積到最大值,降水後則有快速下降的趨勢,而 PM10 因為粒子粒徑尺寸大,被雨水沖刷的程度也更大,因此有更顯著的下降趨勢;無降雨個案除了分布較為發散之外,粒子濃度的最大值落在當地時間下午13 點到 14點之間,達到最大值濃度的時間較午後對流個案晚 1 個小時,其不同個案之間在凌晨與夜晚兩個極端值會有更大的差異性,顯示出午後對流個案比起無降雨個案,懸浮微粒的變化更有規律性。PM2.5 以及 PM10 對於降水量的相關性檢定統計結果有三個重要發現:(一)上午 0000-1000 LST 空污粒子濃度最小值,會影響午後對流的降水強度,兩者的相關係數為 0.48。(二)1100-1500 LST 空污粒子濃度最大值,則會影響午後對流當日降水總時長,兩者的相關係數為 0.473。(三)最小值與最大值之間的升幅變化,會影響午後對流的降水總時長,兩者的相關係數為 0.564。 最後 CReSS 模擬結果與上述統計結果的第一點及第二點相符,整體而言,本研究能夠透過統計與模擬的方式來知悉兩個空氣汙染物與雲微物理作用的重要機制:當雲凝結顆粒數愈少時,微粒能夠抑制毛毛雨現象的程度愈明顯;當顆粒數愈多時,微粒能夠使雲的生命週期愈持久。
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    結合群眾外包的微型PM2.5感測器效能評估研究
    (2020) 翁瑞恩; Weng, Jui-En
    空氣品質逐漸為人們所重視,相較體積大且昂貴的專業儀器,更多人選擇購買便宜的微型感測器,然而也因為低成本的設計,在對抗環境因素干擾的能力可能不如專業儀器來得好,所以各廠商所製作的微型感測器準確度各有差異。工研院也為了因應日漸增加的感測器需求而研發第一款國產PM2.5感測器,目前已經過環保署的實地場域測試,但尚未有大量佈建的實測資料。本研究以群眾外包的方式將大量的微型感測器佈設於全國各地,以取得大量的實測資料,並對這些資料加以分析,分析內容包括:感測器良率、模組內變異性及變異係數。同時提供感測器使用者的使用經驗回饋,以提供未來感測器研發改善方向。採用群眾外包進行感測器效能評估能夠以數量的優勢同時收集不同地點的資料,達到縮短實驗時間的效果,更能有效減少實驗所需的場地成本。
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    環境議題展覽影響參觀者的環境知識、態度與行為之研究
    (2020) 蘇珮婷; Su, Pei-Ting
    工業革命後的資本主義興起與擴張,經濟發展伴隨著大規模工廠生產、環境開發、資源利用與消耗,因而衍生各種發展所產生的環境污染,尤其空氣污染更是最直接影響健康。每日的每口呼吸中幾乎都含有PM2.5,這些有害物質會隨著呼吸道進入了身體,逐漸形成傷害。當空氣污染問題已嚴重危害環境公共衛生、人類生活與生存權利,研究者身為具有行動能力的公民並且同時身為博物館教育工作者,試圖嘗試藉由調查研究為博物館找到透過展覽作為環境教育推展的可行性。 因此本研究透過「島嶼浮塵:PM2.5視界特展」進行量化研究問卷調查,有效問卷410份,回收率87.9%,以SPSS 23.0統計分析。平均以20歲至30歲的女性為主,學歷則是大學居多。研究結果發現,受試者在參觀展覽後的知識有高度成長,而環境知識與態度、知識與主觀規範、態度與行為,亦呈現顯著相關。其中最能產生行為影響的是參觀者的環境態度(標準迴歸係數為0.521)。另外透過訪談紀錄發現,參觀者在日常生活中會有的改變是態度與行為上的變化,空氣污染攸關自身健康,因此觀眾在接收展覽知識後,皆持正向反應並表達願意產生實際行動。
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    使用非侵入式檢測方法進行微型PM2.5感測器健康評估之研究
    (2020) 王韻捷; Wang, Yun-Chieh
    本研究的主要目的,便是希望研究微型PM2.5感測器的性能老化進程,來建立標準的評估方法,檢測微型PM2.5感測器的效能,進而能預先提出預警,藉以汰換老化嚴重的感測器。 在我們標準化的評估方法中,我們設計簡易的檢測裝置,量測感測器帶動氣流的風扇之各項效能,透過分析其轉速、頻率等性質,參考其運轉時間與外在變因,透過實地訪查大量不同時間地點佈建的機器,建立感測器的健康指標,並進而針對不同時期於不同地點安裝的機器,提出汰換時程的具體建議。 本項研究成果,除了提供簡易的微型PM2.5感測器自我檢測方式外,也提供未來大型空品物聯網在規劃、佈建與維運的參考依據,同時也有機會延伸本研究所提出的非侵入式檢測方式,發展其他環境物聯網感測器的標準檢測方法,促進未來大型環境物聯網的發展。
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    基於時間序列、迴歸和正規化的快速預測PM2.5方法
    (2018) 楊軒; Yang, Hsuan
    隨著城市化和全球化的不斷推進,空氣污染已經成為一個全球性的問題。儘管研究人員一直在試圖找到解決空氣污染的辦法,但空氣汙染中還是有許多問題無法解決,因此透過資料科學進行預測達到預防空氣污染變成了自我保護的重要關鍵。 本研究透過了線性迴歸、正規化、時間序列以及布建在臺灣地區大量的PM2.5感測器預測未來五小時內的PM2.5數值,不同於其他多數預測方法參考了許多參數,我們只參考了PM2.5歷史資料這單一資料。透過上述的觀念我們設計了一項適定性迭代法 (Adaptive Iterative Forecast) 進行預測,能夠根據歷史資料的變化,快速預測出未來數小時PM2.5的數值。 整體研究致力的方向為更快速地建立出準確的預測模型,經由各種比較分析在最後的實驗結果中我們證實已達到了上述成果。我們也將整體研究成果建置成一套預測系統廣泛應用於全臺各地,讓使用者能透過預測出的結果進行個人空氣品質的防護作用。
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    基於 PM2.5微型感測資料之中尺度空品區劃分研究—以臺灣五都為例
    (2018) 李雅君; Lee, Ya-Chun
    空氣污染會提高罹患呼吸道疾病及死亡之風險,是目前全世界都關注的環境議題,其中PM2.5對人體的健康有極大的威脅而被重視,由於PM2.5的來源辨別困難,進而難以做到防治。然而在PM2.5的資料中能夠觀察到,感測器若有相似波動的數值,其背後的影響因素可能相同,因此本論文提出PM2.5的中尺度劃分研究,清楚的劃分空氣品質區能夠瞭解當地空氣品質特徵,也能幫助污染源判斷、PM2.5數值預測等其他研究。本研究使用臺灣PM2.5的開放資料,以哈爾小波轉換之分群策略,並利用動態時間變形技術提高分群準確度,不需要加入其他額外的地理環境資訊,也能夠清楚劃分中尺度空品區,分群結果符合當地環境且能做出合理解釋,能夠與該地區的生活型態、地形氣候有高相關性。
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    以無人機動態搜尋細懸浮微粒排放源方法
    (2019) 林彥程; Lin, Yen-Cheng
    空氣汙染對人體健康造成危害,其細懸浮微粒會堆積在心肺,長期下來造成更高的死亡風險,然而管制空汙的成效受限於稽查、取締的效率,人員的蒐證在時間與空間上皆有所限制,因此,本研究提出了一套以無人機自動搜尋空汙排放源的方法,透過感測器網路的輔助資訊,結合無人機搜尋演算法來一步步接近排放源,並精準的將其定位出來。為了達到蒐證目的,必須能在空汙事件發生時即進行搜索,並在無人機續航力內完成搜尋,定位結果需要足夠的精準度以確定目標。我們使用LASS感測網路觀察即時的PM2.5資訊,在空汙目標區域取得背景濃度與過去一小時最高濃度作為指標,無人機依據指標來調整每一步的飛行距離,以在靠近排放源時增加搜尋密度,完成搜尋時,使用最高濃度的量測地點作為排放源定位結果。我們提出的飛行演算法一共有三種:(一)貪婪飛行法以鋸齒狀的飛行軌跡左右偵測並轉向濃度高的一側;(二)動態飛行法在行進前執行濃度取樣,判斷行進的方向,並依據濃度調整每一步的距離;(三)混和飛行法結合前兩者的優勢,透過門檻值調整兩者的切換時機。研究的實驗結果顯示,無人機能在20分鐘續航力內,完成距離誤差2公尺內的定位精準度。
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    移動臨機感測之可行性研究:以PM2.5感測為例
    (2016) 黃慈郁; Huang, Tzu-Yu
    近幾年微型感測器的崛起,越來越多種微型感測器可以用來測量環境中的狀況,例如:定位感測、空氣感測、水質檢測等等應用,由於我們感測的時間或量測區域通常都是大範圍的,所收集到的數據量會非常龐大,因此我們利用臨機感測應用在必要時進行量測,並且在城市移動力 (Urban Mobility) 結合移動感測增加數據採樣的範圍。 本論文結合臨機感測與移動感測為主要研究目的,利用可攜式微型感測器進行移動感測,稱之為移動臨機感測 (Mobile Opportunistic Sensing)。臨機移動感測為移動感測系統僅於適當的時機在需要時才進行感測,如此便可節省系統耗電量;藉由移動感測則不需部署大量的感測點,即可以降低系統成本;同時僅於適當的時機在需要時才進行感測,除了減少數據採集的數量外同時也提高了數據的可用度。利用感測空氣污染源PM2.5為實例,並將感測裝置裝設於腳踏車上,僅於靜止時進行量測,希望能夠整合出一可行性高的移動臨機感測系統。移動時PM2.5感測器於待機狀態,不感測且不採集任何感測器數值,並於停止移動後才開啟感測器進行量測,如此一來所採集到的數據皆為有效的且解決數據數量龐大的問題。
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    支援城市移動的微型細懸浮微粒感測研究
    (2016) 吳亘卓; Wu, Hsuan-Cho
    隨著科技的進步,越來越多的產業誕生,但是相對的環境汙染也日趨嚴重,當中懸浮微粒(Particulate Matter, PM)是逐漸受到大家重視的一個議題,懸浮微粒對人類的健康有所影響,輕微的影響是引發過敏反應,嚴重的可能會導致肺癌、肺炎,因此在Urban Mobility的情況下透過microsensor能即時、準確地得知目前所在位置的懸浮微粒濃度與否,並判斷目前所在環境是否適合人類活動是一項非常重要的問題。 本論文主旨在Urban mobility 下PM2.5 微型感測器的選取、使用水流量感測器找出與風速之間的影響程度和推測PM2.5濃度與風速之間的關係。利用Arduino UNO、LinkIt One開發板來實作,在有網路的環境下使用MQTT將資料上傳至Database,並將量測裝置安裝於定點位置與機車上,利用本論文在室內實驗找出的相對應關係反推在戶外實地測試的實驗結果,希望藉由分析結果能夠得知汽機車族目前所在位置的PM2.5濃度多寡,便能判斷此地點是否適合逗留或是必須盡快離開以免吸入過多的PM2.5導致身體不適。