酸雨侵襲：土地污染的隱形危機
張O玲
酸雨已是全球性的環境問題，其成因來自人類活動所排放的硫氧化物與氮氧化物，經大氣中的化學反應後，隨降水以酸雨形式沉降地表。酸雨不僅對水體與森林生態造成嚴重損害，也導致土壤酸化與土地污染，進一步影響農業生產與生態平衡。然而，酸雨對土地污染的影響多為隱性且長期的，難以透過短期觀察全面掌握。是以，本專題以「酸雨侵襲：土地污染的隱形危機」為主題，致力於針對台灣地區的酸雨與土地污染問題進行數據分析與影響預測。
我們透過蒐集台灣近年來的酸雨數據（例如pH值、降雨量）以及土地污染面積相關資料，運用RapidMiner等數據分析與人工智慧技術，探索酸雨與土地污染之間的關聯性，並且基於歷史數據訓練模型，嘗試預測未來酸雨對土地污染的影響趨勢，進一步提供可能的應對策略與決策支持。
本專題的核心目標為結合人工智慧與可視化技術，實現科學性預測與政策建議，期望能提高大眾對酸雨與土地污染議題的重視，並促進相關單位採取具體的減緩與應對措施。同時，此專題也希望透過實證研究，提供台灣環境保護政策參考，為推動永續發展盡一份力。
