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一個『再發現』的探究歷程 ：2019自然科學探究式網路競賽得獎作品科學探究經驗分享





文/黃嘉郁


 前言 

臺北市政府教育局自2006年起至2019年止，每年舉辦國民中小學自然科學探究式網路競賽，目的在於藉由學習夥伴（學生）在指導教練（教師或家長）引導之下，共同針對環境與氣象相關議題進行學習觀察、分析現象、爬梳(即整理)問題、分析數據資料，最終提升學生探究學習的能力。參加者在選定主題後，針對主題找尋資料進行探究，並完成四階段的探究學習紀錄，最後於成果發表會中發表作品。以下就以筆者於2019年指導學生參與自然科學探究式網路競賽得獎作品為例，說明探究活動進行的歷程。

 探究歷程 

一、探究的原點－只想知道飛機何時會往西飛而已……

這件以飛機起降方位為主題的作品，是來自於臺北市新興國中八年級學生的探究結果。由於新興國中是個位處松山機場班機起降航道附近的學校，學生往往坐在教室內就可欣賞到各式民航機起降的身影；特別是當飛機朝西方起飛時，恰好的爬升高度，伴隨起飛時引擎的聲浪，真讓人忍不住要分心往窗外看個過癮（圖1），然而這種美好的事情並非每天都會發生，因此激發了學生想一探究竟的動機。

圖1. 松山機場班機利用28跑道起飛的身影

松山機場的跑道有兩個方向，一個是朝向東方的10跑道、一個是朝向西方的28跑道。若要看到如圖1的起飛景象，飛機必須要使用28跑道起飛才有機會。然而究竟在那個時節最容易遇到飛機利用28跑道起飛呢？對於所觀察現象存在著的小小疑問，促成了這件2019年探究競賽得獎作品的誕生。

二、探究的開始—假設確立與的資料彙集

一個完整的探究歷程，必須經過「各提觀點」、「彙成假設」、「形成策略」、「揀選變數」、「轉化資料」、「驗證假設」等六大階段；整個歷程可用陳斐卿等（2001）所提出的Z圖模式來表示（圖2）。究竟那些因素會影響飛機跑道的使用方向？在學生提出各自觀點後，指導教練要協助引導學生釐清自我觀點、引導資訊找尋方向與建立研究假設。

圖2. 探究歷程的Z圖模式

學生們在聚焦想要探究的主題後進行了文獻探討與資訊爬梳，結果發現飛機起降使用的跑道方向，和起降時的地面風向、風速有關；為了要有足夠的爬升力量，飛機起降必須要逆風而行。以松山機場為例，若地面風吹西風超過10Kt（浬/時），管制員就須使用28跑道讓飛機起降（交通部民用航空局，2012）。

文獻探討至此，看似只要能夠收集到機場的風向、風速資料，搭配航班起降資料，就可以歸納班機不同季節起降使用跑道與風速、風向的關係。航班起降資料還算好取得，學生們請指導教練透過行政單位協助，發文取得2017～2018兩年份班機起降時間、使用跑道等資訊，然而回溯過去風速、風向資料就遇到了麻煩。學生們發現「航空氣象服務網」雖可查詢到，但僅提供松山機場的即時氣象資料而已，對於探究並沒有幫助。看似走入死胡同的狀況下，指導教練提醒其實可以善加利用臺北市獨有、測站最密、跨距最長的大數據資料庫—「臺北市校園數位氣象網」（http://weather.tp.edu.tw）來回溯資料，如此解決了氣象資料取得的困境。

臺北市校園數位氣象網共有65個測站，分布在國中小校園中。到底那些測站的資料可以運用在本次探究呢？指導教練提醒學生可將臺北市所有校園氣象站位置輸入至google map，然後將距離松山機場太遠的測站刪除；透過這個過程，最後留下永安、三民、民權、五常、大佳等五個測站，作為收集資料的來源（圖3）。而資料使用方面，由於所有測站位置並非在機場內，因此測得的風速資料勢必與實際狀況有所落差，因此後續資料分析方面，將以各季節與各時段之風玫瑰圖為趨勢判斷依據，風速資料僅做為輔助判斷之用。

圖3. 本探究活動選擇測站位置分布圖

探究至此，整個所需的氣象資料與飛機起降資料均已蒐集完畢。若以探究歷程Z圖模式分析學生到此的歷程，已經完成了第1～4階段，即完成了數據資料的收集。接著便是開始將資料轉化、驗證假設的時候了。

三、數據的驗證—確認蒐集的資料均是合理可用的

在完成數據資料收集之後，學生與指導教練都才驚覺本次蒐集的數據量真是龐大，這也是當時進行探究之初所始料未及的。若僅看松山機場航班起降資料，兩年累計筆數就共有131,929架次之多（如表1），而氣象資料方面，由於飛機起降方向是依據當時的風向與風速來決定，因此必需以校園氣象站每5分鐘的數據為準來蒐集。幸好松山機場是有宵禁管制的機場，因此每日氣象數據蒐集的範圍僅需由每日的上午6點至晚上11點即可。這個部分的數據量有682,550筆（5個測站×365天×17個小時×每小時11筆×2年）。然而是否所有的數據資料都是正確無誤呢？

表1. 松山機場2017～2018各月份班機起降架次統計表


首先在飛機起降資料部分，由於是由航空站所直接提供，它是作為航空站每日航班起降與跑道使用情形紀錄，除非記錄狀況有誤，否則就邏輯上應該沒有太大問題。因此這部分的資料便全然接受。

其次是臺北市校園數位氣象網的資料部分，是否五個測站資料都是正確？會不會因為測站設置不佳而導致紀錄到的風向、風速有誤？經過師生們的共同討論，回顧所找尋的文獻後，決定根據王崑洲（2009）的報告（表2），先將五個測站不同月份、不同方位角的風向比例資料，轉化成直方圖來進行資料交叉驗證；就理論上而言，五個測站的風向資料應該能夠呈現出一致性來。

表2. 松山機場地面風向、風速特徵 


五個測站轉化後的資料如圖4所示。出乎意料的是，除了民權、三民兩個測站的風向分佈頻度較為一致以外，其他三個測站的風向分佈頻度明顯呈現差異。經過五個測站現勘之後發現，民權、三民兩個測站均設置在頂樓空曠之處，較無外界因素影響風向，然而因為設置位置離開地面約10～15公尺，風速應與地面空曠之處有所落差。而五常、永安、大佳三個測站的設置位置受到附近建築物影響，所測風向較易產生偏誤（表3），因此最後決定以民權、三民這兩個測站的資料為基準，與松山機場航班起降資料進行比對。

表3. 五常、永安、大佳測站設置位置與風向資料偏誤原因




圖4. 各測站2017～2018年各月份不同方位角風向出現比例直方圖

四、數據的解析—將驗證後的可信數據資料轉化為可用的資訊

刪去了不合用的測站資料後，學生們參酌王崑洲（2009）、童茂祥（2016）的報告，開始將三民、民權兩測站的風速與風向資料，依據季節、以時間為單位，將之轉化成風玫瑰圖來分析。結果如下：

(一)不同季節風向分析

依據季節所繪製的風玫瑰圖如圖5所示。若依據不同季節風向來看，可以發現在春季與夏季有較多機會出現西風，且夏季出現的機會大於春季，在秋季與冬季幾乎沒有吹西風的機會，且比例上與王崑洲（2009）之報告內容（表2）相吻合。比對表4松山機場班機起降使用28跑道比例，亦有同樣之結果發現，顯示春夏兩季於民權、三民測站測得風向具有代表性。


圖5. 2017～2018年不同季節之風玫瑰圖

表4. 2017～2018年不同月份松山機場使用28跑道的比例 


(二)不同時段風向分析

依據自6點至23點不同時段，以每小時為單位所繪製的風玫瑰圖如圖6所示。雖然吹東風的機會大於吹西風的機會，但是由圖中可以發現，吹西風的機會自7點起開始增加，10點之後至16點之間會有較明顯的西風出現，16點之後至23點之間則無明顯的西風出現。比對表5松山機場班機起降使用28跑道比例，亦有同樣之結果發現，顯示不同時間於民權、三民測站測得風向具有代表性。

圖6. 2017～2018年不同時間之風玫瑰圖
 
表5. 2017～2018年不同時間松山機場使用28跑道的比例

(三)松山機場不同季節不同時段28跑道使用比例最大/最小值之測站測量結果

由討論(一)與(二)的風玫瑰圖可知，民權與三民測站不同季節與不同時段之西風出現趨勢，與松山機場使用28跑道使用比例相接近。但若找出不同季節松山機場使用28跑地起降的最高時段與最低時段，是否在測站數據所繪風玫瑰圖上看到相同的趨勢？據此方向所分析的結果如圖7所示。由圖中可以發現，松山機場28跑道於夏季使用比例最高的是14～15點這個區間，占30.7%，在風玫瑰圖上呈現有較高比例的西風；冬季使用比例最高的是16～17點這個區間，占5.8%，因此風玫瑰圖上西風呈現較不明顯。而使用比例最低的部份，可看到28跑道使用比例為0%的時段（春季的22～23點、冬季的20～23點），在風玫瑰圖上沒有看到西風的出現。夏季東風比例較低、西風比較較高，雖於夏日22～23點看到有較高比例的西風，然而可能夜間風速較弱，因此使用28跑道機會較低。

圖7. 松山機場2017～2018年不同季節不同時段使用28跑道比例最大/最小值之測站風玫瑰圖分析

五、探究的終點

透過三個多月的研討、假設、分析、試誤歷程，整個探究歷程總算邁向了終點。學生們不僅發現原來夏季中午到下午時段比較容易遇到飛機使用28跑道起降，更發現臺北市校園數位氣象網的測站資料裡，民權與三民兩測站的資料能夠大致反映飛機使用28跑道的情形；若發現民權與三民測站吹西風，則使用28跑道起降的機會將會提高。以Z圖模式分析到此的歷程，學生藉由不同季節與不同時段風玫瑰圖的繪製、機場28跑道使用比例比對等過程，完成「轉化資料」、「驗證假設」之第5～6個階段。

 結語 

對於專業的科學研究者而言，整個探究的過程也許說來是個相當粗糙的科學研究歷程，而且發現的東西也許是前人已經完成的研究（想想，松山機場要設置10/28跑道的之前，是不是也得進行多年的風場研究才能完成），但是學生們透過探究的歷程，再次發現了事實的真相、享受了真相揭露後喜悅。而對於指導教練而言，探究就像是在學生心中種下科學研究的種子後，那個細心照料直到它萌芽的歷程。

14年來，臺北市舉辦了「國民中小學自然科學探究式網路競賽」，累積許多有趣的氣象探究主題，也活絡了「臺北市校園數位氣象網」所累積為數龐大的氣象數據應用；過去也有參與此一競賽活動的學生，持續在此領域專精學習，於2017年的國際地球科學奧林匹亞競賽獲得佳績，但其實更為重要的是，更多的學生透過競賽的參與，萌發了許多科學探究的種子。也許並非人人日後都走科學研究的路線，但是那種探索的態度與精神，不就是現代公民於現代社會應該具有的素養嗎？

 參考文獻 

交通部民用航空局（2012）。航空運輸專論。交通部民用航空局。

王崑洲（2009）。臺北松山機場航空氣候特徵。載於「第四屆海峽兩岸航空氣象與飛行安全研討會」。2009年11月23日，大連。

陳斐卿、江火明、王宏仁、林惠倫（2001）：探究式專題學習的Z圖設計−促進驗證的鷹架模式。載於中華民國電腦學會主辦「全國計算機會議」，2001 年12月20-21 日，臺北：中國文化大學。

童茂祥（2016）。臺北松山機場的氣候統計與變化。飛行安全季刊。86：65～93。





 
黃嘉郁
臺北市立新興國民中學教師