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國立臺灣大學 地質科學研究所 劉雅瑄所指導 蔡秉諺的 應用多變量統計技術歸納蘭陽平原地下水中砷釋出機制 （2020），提出南崁 食品 材料行關鍵因素是什麼，來自於蘭陽平原、地下水、砷、主成份分析(Principal Component Analysis、PCA)、集群分析(Cluster Analysis、CA)。
而第二篇論文國立臺灣大學 環境與職業健康科學研究所 吳章甫所指導 陳虹希的 利用受體模式解析南崁溪之污染來源與臺灣地區事業廢水指紋圖譜辨識 （2019），提出因為有 受體模式、污染源分配、事業廢水資料庫、相似性指標、指紋圖譜比對的重點而找出了 南崁 食品 材料行的解答。
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圖解創業：一看就懂商業經營
為了解決南崁 食品 材料行 的問題，作者原來 這樣論述：
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應用多變量統計技術歸納蘭陽平原地下水中砷釋出機制
為了解決南崁 食品 材料行 的問題，作者蔡秉諺 這樣論述：
臺灣自早期便因烏腳病的出現而使地下水中砷的議題廣受討論，在蘭陽平原同樣也多有地下水砷濃度超標的問題。為釐清蘭陽平原各個地下水文條件不一之地區何以具有較高砷濃度，本研究自行政院環保署全國環境水質監測資訊網提取西元1993-2020年共28年的蘭陽平原地下水水質監測紀錄，以期透過長時間且穩定的監測資料觀察區域的水質特性，並發掘其與砷釋出機制之關係。 本研究以常年監測記錄為基礎，利用比例法進行資料前處理，轉化數據分佈並優化多變量分析之分析效益。而後使用多變量統計方法的主成份分析(Principal Component Analysis, PCA)及聚類分析(Clustering Analys
is, CA)進行資訊統整，以歸納並解釋蘭陽平原各區域的水質特性及變化。根據分析結果，蘭陽平原之地下水井可分為五群：A群受鹽化影響而有高濃度氯離子；B群位於平原東部的還原性環境及人類活動影響區域；C群水質與B群同樣有還原性條件及人類活動影響，但強度較弱；D群為受農作肥料影響的扇頂農盛區；E群分佈於山麓帶及蘭陽溪岸，接收新鮮水源而呈氧化性環境。 在蘭陽平原各類地下水水質中，A群及B群的井位與高砷地下水關係最大，C群次之。A群有氯離子與砷競爭吸附而導致砷被釋出，以受古海水殘留影響的冬山國小舊井為代表性井位，古亭國小井也曾因現生海水之影響而相同結果。B群井位分布於蘭陽平原東部，地層因泥層阻礙通氣及
人類活動污染而有強烈的還原性環境，宜蘭高商井、竹林國小井及古亭國小井皆因此而有砷之還原性溶解機制。同屬B群之冬山國小新井則位於山麓帶，但因鄰近工廠清倒重油等廢棄物後累積於泥質沉積層所致之還原性環境而同樣有砷的還原性溶解機制。員山國小井數據多屬於C群，受人類污染影響較小而以源自四稜砂岩之矽酸鹽競爭吸附為砷釋出的主要機制。由此可見，蘭陽平原地下水中砷富集機制在各處不盡相同，包含還原性溶解機制及競爭吸附機制，而無氧化性溶解機制。
利用受體模式解析南崁溪之污染來源與臺灣地區事業廢水指紋圖譜辨識
為了解決南崁 食品 材料行 的問題，作者陳虹希 這樣論述：
河川水質與國民健康息息相關，然而，由於廢水污染之流動特性及環保機關人力、物力之限制，追查污染來源實屬不易，有鑑於此，本研究旨在以質量守恆為基礎概念並透過受體模式發展水污染源鑑識方法。研究中以桃園市南崁溪為目標河川，規劃河川水體為受體點，流域周邊事業廢水為污染源進行兩梯次採樣，在第二梯次採樣中，將安排一河川污染熱區—大檜溪橋進行30天之連續監測。本研究除了檢測該地區水質表現外，亦由52項元素之分析結果進行化學質量平衡模式 (EV-CMB) 與正矩陣因子模式 (PMF) 之解析，而針對PMF解析結果，需進一步透過相似性指標與指紋圖譜資料庫進行比對，辨識可能之污染事業別。在兩梯次河川水樣分析結果中
，全流域之「河川污染指標 (River Pollution Index, RPI)」皆屬於中度至嚴重污染，而屬嚴重污染之採樣點中，上游樂善寺主要受林口工業區之事業廢水影響，下游則由於生活污水及事業廢水雙重影響導致污染，另外，由於，該流域過去曾有Cu濃度超標之事件，桃園市政府亦於該流域進行Cu之總量管制，因此，特別針對Cu元素之污染情形與來源進行探討。在兩梯次河川水樣分析結果中，下游採樣點之Cu濃度皆高於環保署訂定之保護人體健康相關環境基準值0.03 mg/L，此外，在污染熱區之30天連續監測中，Cu之金屬指標值 (Metal Index, MI) 亦多數大於1，顯示可能造成健康之危害。在EV-
CMB解析結果中，第一梯次於河川中、下游點位皆解析出晶圓製造及半導體製造業較高之貢獻量，第二梯次則於大檜溪橋解析出未納管污水之明顯貢獻，兩梯次解析結果存在時間變異之影響。而針對下游地區之Cu污染來源，主要以印刷電路板製造業有較高之濃度占比，在大檜溪橋則以未納管污水之影響最大。在連續監測資料部分，於較多元素出現異常值之08/30、09/16及09/17三日中亦主要解析出未納管污水。在相似性指標測試結果中，指標COD (coefficient of divergence) 與各事業別之比對正確率相較 SID (standardised identity distance) 與PD (Pearson
distance) 為佳，因此，後續由COD指標輔以SID和PD進行比對。針對污染熱區，以60筆連續監測資料進行正矩陣因子模式 (Positive Matrix Factorization, PMF) 分析，推估可能污染源為6個，此一結果與資料庫中各事業指紋資料進行比對，並且與高污染事件日中EV-CMB之解析結果交互探討後，推測6個可能之污染源分別為食品製造業 (Factor 1、5)、光電材料及元件製造業 (Factor 2)、污水處理業 (Factor 3)、未納管污水 (Factor 4) 以及電鍍業 (Factor6)，其中，Factor 4為高污染事件日之主要貢獻者，另外，在Cu之
各來源貢獻比例部分，PMF與EV-CMB有相似之解析結果。綜合上述探討，南崁溪流域之污染型態以生活污水為主，此結果與過去研究相符，而兩受體模式之解析中，較大貢獻者皆指向相同之污染源。在受體模式運用上，EV-CMB之優點在於對環境資料筆數要求不高，但若無法完整掌握該地區污染來源將影響解析之品質，亦較無法有效考量時間變異之影響。此時，透過PMF模式將有助於鑑識時序上之突發污染事件， 然而PMF需一定資料筆數才能進行解析，因此，若能於連續監測技術上有所突破，將有利於突發污染源之掌握，此一優勢也需透過事業廢水指紋資料庫之不斷擴充，方能使污染源辨識更加準確。