以學生所居住的新北市三重區為研究地點，探討秋冬季節大屯山區對東北季風造成地形遮蔽，形成背風面降雨偏少的 雨影現象（龜神效應）。首先蒐集並分析2023年10~12月大屯山區的迎風面與背風面影像及氣象資料，再進一步探究長時間五年氣象參數特性，最後以模型實驗模擬東北季風受地形屏障形成的降雨差異現象。結果發現：迎風面與背風面四個研究地區中，五年數據分析顯示降雨量最少是背風面三重區，表示地形遮蔽的雨影現象在三重地區確實存在。東北季風帶來的氣溫越低、溼度越高、風速越強、風向偏東北方向時，迎風面的降雨越多，且迎風面與背風面降雨有明顯差異。水氣通過山區模型實驗，可以呈現東北季風通過大屯山區地形遮蔽作用所造成的降雨差異。

本研究主要為調查新竹所有的野溪溫泉，含清泉、秀巒、泰崗與小錦屏四地野溪溫泉，探討溫泉露頭的泉況、溫泉水質與溫泉功效。我們以溫泉的溫度、酸鹼值、固體溶解量作為露頭泉況調查項目，以溫度、酸鹼值、固體溶解量、導電率、鹽度、腐蝕性與元素含量作為溫泉水質檢測項目，以白皙度、彈性、含油量與含水量檢測手部在浸泡溫泉水與自來水後，將皮膚所測得的數值。 透過數據與圖表的整理，我們發現溫泉露頭的泉況與中央地質調查所所公告之數值有差異；隨著溫度的改變，溫泉水質也會有不同的數值變化；四地溫泉皆具輕微腐蝕性，且清泉與泰崗的氰尿酸含量高於安全標準；溫泉對於皮膚含油量的影響較明顯，在白皙度、彈性與含水量則與自來水無太大差異。

地震這項話題一直是我們在注意的，尤其更身處於板塊交界帶上，地震成為重要的課題，近年來有許多研究在對地震進行更地研究深入。本研究的目的在探討阻尼球置於不同的樓層高度後，施以人為震度後對建築物的減震及影響，我們自行製作地震台、建築物、阻尼球，並用Tracker拍攝搖晃的情況、用Phyphox APP紀錄加速度，將數據匯出程式並做出分析。 實驗結果顯示，對應對壓換算最小地震級數為3級，最大為5強。而每個地震級數都有對應較佳放置阻尼球的樓層。且將阻尼球放置在房屋模型6分之3處帶來的減震效果最佳，而其他情況仍有加裝阻尼球造成加速度增加的情況出現，而在能量轉移的過程中多為高層樓轉向低層樓居多。

萬丹泥火山泥塊被當成棄土堆放，造成鄉公所及農民困擾，本研究添加廢渣及醋，來改善土壤性質，使廢土變成可耕種土壤。結果如下： 一、泥火山土壤pH值約為9.5，土壤顆粒細小、孔隙小，水不易滲透，乾燥後變成硬塊，植物無法扎根。 二、泥火山土壤添加咖啡渣和茶葉渣後，產生團粒結構，水入滲率提高。以泥渣比8：2種植紅豆，生長平均高度最高。添加蛋殼種植，紅豆均無發芽。 三、泥火山土壤加醋調配，可改善土壤酸鹼性質。以醋水比1:9搭配泥茶比7:3混合土壤，最適合紅豆生長，且添加茶葉渣紅豆生長情形比咖啡渣好。 四、羅勒以泥渣比8:2搭配醋水比0:10泥火山土壤種植，葉子枯黃率最低且葉數增生率最佳，且添加咖啡渣葉數增生率比茶葉渣高。

本研究發現：一、阿里山來吉附近溪流的野外地質調查發現，此地為沉積岩地層有很多順向坡容易造成滑落。坡面堆積和坡腳崖錐，到處可見。在調查中發現四個小斷層，證明此地變動劇烈地質條件不佳。二、所謂「來急」，是指本地在颱風或豪雨季節因坡陡、岩層破碎、崩塌等特性，加上河水湍急沖刷侵蝕劇烈氾濫潰堤，無數邊坡堆積的砂石碎屑被帶出來，土石流穿過村子，釀成災難。也就是風大「雨急」、土石「告急」、 岌岌可危令人「心急」的總稱 。三、為了「來吉」的安全，建議遷村，政府也於觸口建造「逐鹿社區」永久屋供村民居住。考量留在部落的村民，應該居安思危，平常要做好崩塌地的處理、砌駁崁擋土牆、建造防砂壩等水土保持的工作。

台灣位於環太平洋地震帶上，全世界每年平均有超過90%的地震都在這裡發生。也因此，台灣常常遭到地震的波及與危害，這激起了我們對地震與防震方式的好奇心。因此，我們開始了一連串的研究，經過大量實驗研究之後，我們發現：對房屋會造成最大影響的是梁柱的粗細以及房屋的面積；對一般房屋最有效防震的方式為阻尼減震。

海邊踏浪發現美石時，如何判定這塊石頭的種類？利用硬度或外觀判斷法則，常會矛盾或無法準確判斷。因此，本研究首次提出藉由物質受敲擊所發出的特色聲頻進行辨識：針對台灣東海岸常見礦石建模並分析，重現《聽音辨玉》的場景。為了要證明同一材質樣品厚度對特色聲頻沒有顯著性差異，利用水泥、環氧樹脂建模；同時利用環氧樹脂包覆玉石來驗證複合材質的特色聲頻偏移量，也在玉髓共生麥飯石的樣本中得到佐證；發現礦石材料中有微小孔隙或氣泡空間，會造成較大的特色聲頻偏移量。在建立標準樣本的特色聲頻數據後，本研究透過統計的資料分析來確認礦石的身分；它讓我們解鎖了珍藏許久一廂情願認為的玉髓得以水落石出，更補足傳統辨石法所需的經驗值。

本研究主要在探討太陽系外行星的天空外觀和適居性。除了光的散射，行星大氣層中的物質大小、密度和溫度、行星的恆星類型、溫度和光度也是影響天空外觀的因素。我們使用Python程式語言從科學資料庫中提取和轉換太陽系外行星的數據，並用GPT-4平台來創造一個人工智慧模型。透過專家訪問和科學論文閱讀，我們把所學到的知識用英文寫出描述影響天空外觀和適居性的因素以訓練這個模型。最後，結合我們輸入的太陽系外行星資料，我們訓練的自定義人工智慧模型成功預測出符合科學數據之天空外觀和適居性的描述，並製作出細節豐富的圖片。我們是第一個使用人工智慧來預測太陽系外行星的天空外觀和適居性的研究，也自創了一個新且容易的恆星光譜類型記憶口訣。

日前，竹北發生天坑事件，讓我們想探討影響地層下陷和土壤液化的變因。於是我們設計了水量、地質、地層分布、震度、地樁長度和不同建物等變因的實驗。研究發現，地質種類是影響地層下陷與土壤液化的最關鍵因素。粗砂層最容易地層下陷與土壤液化上層是細砂的地層也較易液化。水位與震度越高影響越大，但二者也會交互影響，低水位要震度6級以上才會發生下陷；粗砂層則在中水位、震度4級以上就會下陷與液化。礫石層則只在7級以上才會下陷但不會液化。地樁較長者，房屋傾斜角度較小。竹北地質層易受強震而產生地層下陷、掏空及土壤液化，且軟腳蝦大樓在此地層中遇7級震度時，一震就倒故地樁長度與避免形成軟弱層結構是建築安全最重要的考量。

本研究基於Google Earth Engine雲端平台和JavaScript程式語法，透過隨機森林分類器的監督式學習，對臺南市安南區四草區域的紅樹林進行自動分類。利用Sentinel 2衛星影像資料集，結合文獻的函數公式，對紅樹林植物的面積分布、變化進行統計，並估算藍碳儲存量。此外，計算了常態化差值植生指標（NDVI）和常態化差值水體指標（NDWI），並將其標示於地圖上。同時，使用 Modis LST 和 CHIRPS 資料集分析地表溫度和降水量。 研究結果發現，2018年至2023年間紅樹林的總面積相近，2023年比2018年的碳儲存量減少了28.63噸；此外，當地表溫度與降水量都比前一年增加時，紅樹林的總面積和總碳儲存量皆有減少現象；當平均降水量減少時，縱使地表溫度增加，總碳儲存量增加。指標指數、溫度、降水量皆會影響總碳存量。