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中國大陸閩浙滬三地氣候與空氣品質對房價之影響及其價值評估

為了解決時雨量1mm的問題，作者林瀅灩 這樣論述：

本研究運用來自華人家庭動態資料庫（Panel Study of Family Dynamics, PSFD）、統計年鑒、政府工作報告與國民經濟和社會發展統計公報之中國大陸閩浙滬2017年與2019年之地級與縣級行政區的橫截面數據，將房屋交易市場區隔為福建省、浙江省、上海市三大市場，應用特徵價格法（Hedonic Price Method, HPM）就氣候與空氣品質對房屋年租金的影響問題進行普通最小平方法迴歸分析，進而估計出氣候之邊際願付價值。迴歸模型以房屋年租金為應變數，以氣候、空氣品質與房屋其他特徵變數為自變數，其中氣候指標為一七兩月月均溫與月均雨量，以及年均雨量，空氣品質指標為細顆粒物（

PM2.5）之歷史平均空氣品質指數。透過本研究實證結果可知，上海市家戶喜愛居住於冬季溫暖七月少雨之地區，在閩浙兩省，夏季涼爽全年少雨的氣候更受家戶喜愛；在邊際願付價值(marginal willingness to pay, MWTP)評估方面，當一月月均溫上升1℃，每個上海市家戶願付4.666萬元人民幣，相反的，較少的七月月均雨量被視為良好環境品質特徵，七月月均雨量減少1mm，每個上海市家戶願付1.159萬元人民幣；當七月月均溫下降1℃，居住於浙江省與福建省之每個家戶分別願付1.461與0.473萬元人民幣，年均雨量減少1mm，分別願付0.0195與0.0302萬元人民幣；值得注意的是，空氣

品質與房屋年租金之間無論在何地皆無顯著之負相關關係，本研究認為其原因是為當時上海市與浙江省的平均空氣品質指數約為100，福建省更是只有約80，都為普通的空氣品質，相比空氣品質不好的北方地區，在閩浙滬空氣品質尚未成為民眾選擇住址時的考慮因素。

利用不同高程GPS訊號延遲量反演的可降水量探討其與降雨量之關係－以花蓮地區為例

為了解決時雨量1mm的問題，作者潘威諭 這樣論述：

　　近年來利用GPS計算大氣中的可降水量（Precipitable Water, PW）之技術趨於成熟，GPS訊號延遲反演計算的可降水量資料與水氣微波輻射儀（Water Vapor Radiometer, WVR）和探空氣球（Radiosonde）資料有極高相關性也是很好的替代資料，部分文獻中提到降雨量與可降水量之相關性佳；但另一部份文獻中則指出無明顯相關性，顯示降雨量可能因降雨機制不同而異；GPS觀測PW之平均值也受GPS測站位置的高程影響，一般研究中高程愈高所計算之PW愈低，常呈現反比關係，顯示PW在不同高程可能有特定之分布這些現象在前人研究中較少探究其原因。台灣因GPS連續站密集，地勢

起伏大，且有豐富的降雨事件正好可供驗證。　　本研究使用MIT（Massachusetts Institute of Technology）GAMIT/Globk 10.60版本，與中央氣象局提供之GPS連續站資料，比較在不加入溫度、大氣壓力的條件下，進行GPS-PW計算，與利用地面氣象資訊計算之理論值做比較，並探討其與降雨量之間關係。 研究結果顯示，(1)不加入地面氣象資訊（溫度、壓力）條件下解算的PW值，在花蓮站（高程46.6m）解算成果誤差約1 mm(1)，但在玉山站（高程3876.6m）誤差約5.4 mm(1)，其原因是GAMIT軟體使用全球大氣壓力數值過高（高度修正不足）所導

致。(2)花蓮站周邊六個GPS連續站PW解算成果，所有平地站得到的GPS-PW有很好的重複性，誤差約1.7mm(1)，而影響PW值高低最大的因素是GPS高程。(3)在長期觀測上，梅雨季鋒面對PW平均值的影響比颱風大，但颱風行經時對PW短暫影響可達20-30mm左右的幅度變化。(4) 不同高程之GPS-PW，如果未進行乾延遲修正，GPS-PW只會反應實際天頂總延遲量而非濕延遲量，所以因相鄰站天頂總延遲量相似相關性良好，約在0.79-0.98間，未修正之PW平均值隨著GPS高程愈高而愈低(R2=0.97)，代表GPS高程愈高天頂總延遲量愈小。(5) 不同時間長度之平均降雨量與PW之相關性，顯示拉

長平均時間由1小時至數十小時，PW與降雨量之間可能存在著一定的趨勢或相關性。