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特殊地景資源對澎湖觀光的影響

為了解決立軒天頤實價登錄的問題，作者蘇筱婷 這樣論述：

本研究旨在探討澎湖特殊地景的參與者對於特殊地景資源、地理位置優越與體驗滿意度及再遊意願之關係。本研究工具採用封閉式問卷，經由文獻收集以製作而成。問卷共分成特殊地景資源、地理位置優越、體驗滿意度以及再遊意願等4個變項。研究地點為澎湖縣群島，研究對象為活動參與者。問卷發放方式係利用參與澎湖特殊地景現場活動執行問卷調查。採便利性取樣，總計發放600份問卷，有效回收數為523份，有效回收率90%。以描述性統計、項目分析、信度分析、單因子變異數分析及結構方程模式等統計方式進行資料分析。本研究結果發現：1.樣本基本資料對各構面有顯著差異；2.參與者的特殊地景資源對地理位置優越有正向影響；3.參與

者的特殊地景資源對體驗滿意度有正向影響；4.參與者的地理位置優越性對再遊意願有正向的影響；5.參與者的體驗滿意度對再遊意願度有正向的影響；6.參與者的地理位置優越性對體驗滿意度有正向的影響；7.體驗滿意度對於地理位置優越與再遊意願具有中介效果。顯示澎湖特殊地景活動參與者，覺得「澎湖特殊地景資源」具有吸引力以及有助提升澎湖觀光產業，澎湖特殊地景資源是地方重要觀光資源，帶領地方經濟，將能提供相關產業與增強當地居民對景觀情感連結。

以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型

為了解決立軒天頤實價登錄的問題，作者徐韻如 這樣論述：

聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛，氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用，在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面，雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施，但突如其來的天災降臨時，造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失，即能提早做好災前的應變，減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念，利用ML軟體，如：SPSS，做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數，再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練，並使用特徵曲線(

ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值，再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式，做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大，但單一事件的預測結果卻很精準，水害可使用模式一；寒害可使用模式三；病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分：第一部分(2020)結果得知，預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優，表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知，預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差

15%，代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的（短期、長期預測）進行本論文模式一至四之選擇。短期（月預測）可依災害類別如：水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二；而長期（年預測）預測亦可使用模式一。