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新北生態廊道再增1處 新店平廣路涵管防路殺兼排水
ETtoday新聞雲 記者郭世賢／新北報導 2023年02月03日
民眾於山區道路行駛，常見動物穿梭而緊急剎車，新北市政府農業局為避免人車及小動物們過馬路時產生意外，辦理路殺生態觀察並設置5處生態廊道，近期更於新店平廣路新增1處，以過路排水箱涵讓小動物安全行走，同時兼具農路排水功能，維持農業生產。
根據路殺社（台灣動物路死觀察網）模擬分析結果，全台陸生脊椎動物及陸蟹2018至2020年路死總量約為1450萬至2000萬隻，新北市農業局為保護動物安全通過道路，透過辦理生態調查、紀錄路殺發生、與路殺社合作建立熱點資料等方式，結合現地實況建置不同形式生態廊道。
像是誘導式斜坡、地下廊道及天空廊道等盼以減少動物被路殺的情況，過去於三峽區紅龜面路建置地下廊道、土城區承天路分別建置誘導式斜坡、2處地下廊道及天空廊道，共計5處生態廊道，其中，土城區於綠意盎然的森林環境中，設置供樹棲動物的空中廊道，讓松鼠等動物可以利用空中廊道穿梭林間。
在新店區平廣路為天然樣貌濃厚，生物資源豐富且多樣性，在一個月的生態調查結果中，路殺事件發生59次，其中包含兩棲類、爬蟲類等動物。為防止路殺情況持續發生農業局將原有涵管調整為凹字型中間排水，涵洞兩側可供小動物們行走的生態廊道。
公民科學家林德恩老師表示，兼具排水及動物通行的生態廊道，透過監測系統發現動物前來使用，小動物們親身驗收排水箱涵動物廊道可以悠閒過馬路。更拍攝到白鼻心帶著大大的肚子走過排水箱涵，更是令人興奮。
農業局長李玟表示，未來也持續監測新店區、五股區及汐止區等農路周遭環境的生態與路殺狀況，再搭配農路改善工程相輔相乘，打造對於路殺主要動物「客製化」的生態廊道，建構生態友善道路，讓用路的市民朋友與野生動物都能共好。
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03/29 00:00
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野趣大同-芃芃部落-宜蘭縣大同鄉英士社區發展協會
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iNaturalist教案應用參考
iNaturalist教案/應用參考
《小學》
[教案]農委會特有生物研究保育中心-百所生態中小學募集計畫 / 無蛾不作(國小高年級及國中生) / 特生覓鏡ON LINE-INAT尋奇(國小高年級及國中生) https://reurl.cc/x19m5e
[紀錄]台南市立人國小 https://schoolweb.tn.edu.tw/~lines_www/modules/tadnews/index.php?nsn=293
- 2019濕地捉迷藏 ＜生態速查大賽＞-黑面琵鷺生態展示館 https://sites.google.com/view/chikurcbioblitz/
《國中》
[教案]>農委會特有生物研究保育中心-百所生態中小學募集計畫 / 無蛾不作(國小高年級及國中生) / 特生覓鏡ON LINE-INAT尋奇(國小高年級及國中生) https://reurl.cc/x19m5e
《高中》
[教案]台北市陽明高中-公民科學養成計畫 https://sapntnu.tw/UploadFiles/download/6a2d5aa4-c09b-45f1-9c4c-7cc6a5fec714.pdf
《其他》
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太平區永平社區發展協會
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為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形？如何解決資訊不流通
數據孤島（Data Silos）是指在組織內部，不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立，影響企業的運營效率和決策能力。
【數據孤島的特點】
- 隔離性：數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問，其他部門無法獲取或使用這些數據，造成訊息流通不暢。
- 重複性：不同部門可能會儲存相同的數據，導致資源浪費和數據不一致的問題。
- 決策困難：由於數據分散，企業難以進行全面的數據分析，影響決策的準確性和及時性。
【數據孤島的成因】
1. 技術障礙：不同部門使用的系統和平台可能不兼容，缺乏統一的數據標準和接口，導致數據無法共享。
2. 組織結構：各部門之間缺乏協作機制，可能出於自身利益考量而不願意共享數據，形成部門壁壘。
3. 數據治理不足：缺乏系統的數據治理策略，導致數據管理混亂，影響數據的質量和可靠性。
【數據孤島的影響】
✔ 降低效率：數據孤島會導致業務流程繁瑣，無法實現高效的跨部門協同，增加工作負擔。
✔ 影響決策：由於無法獲取全面的數據支持，管理層在做出決策時可能面臨困難，增加決策風險。
✔ 資源浪費：重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源，還可能導致數據的過時和不準確。
解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法：
【解決數據孤島的技術手段】
1. 數據集成平台
數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發，實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL（提取、轉換、加載）工具來整合數據，從而消除數據孤島。
2. 數據倉庫和數據湖
數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據，提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據，而數據湖則能處理結構化和非結構化數據，支持更靈活的數據分析。
3. 統一的數據治理框架
建立明確的數據治理策略，包括數據分類、質量標準和安全規範，能夠提高數據的質量和一致性，並促進數據的共享和利用。
4. 雲ERP系統
雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊，實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據，提升決策效率和準確性，並減少IT成本。
5. API和微服務架構
功能：使用API（應用程式介面）和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互，實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘，促進數據的流通。
6. 數據虛擬化技術
功能：數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖，使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據，而不需要知道數據實際存儲的位置，從而提升數據訪問效率。
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