• Wang, C. Y.. & Hsu, P. C.* (2025) Integrated Geospatial Evaluation of Wind and Photovoltaic Resources Based on Multi-Satellite and Ground-Validated Datasets. International Journal of Sustainable Energy. 44(1). https://doi.org/10.1080/14786451.2025.2565330

• Tsai, F., Chien, Y. C., Chen, W. N., Notaro, M., Chen, H. Y., Lin, N. H., Hsu, P. C., and Lin, Y, C. (2025) Source and Transport of Dust to the North Pacific: Observations and Analysis from a High Mountain. Journal of Geophysical Research - Atmospheres. 130(6), e2024JD042415 https://doi.org/10.1029/2024JD042415  

• Putra, D. P. & Hsu, P. C.* (2024) Leveraging Transfer Learning and U-Nets Method for Improved Gap Filling in Himawari Sea Surface Temperature Data Adjacent to Taiwan. ISPRS International Journal of Geo-Information. 13(5), 162. https://doi.org/10.3390/ijgi13050162 

• Hsu, P. C.*  (2022). Evaluation of wind and solar insolation influence on ocean near-surface temperature from in situ observations and the geostationary Himawari-8 satellite. Remote Sensing, 14(19), 4975. https://doi.org/10.3390/rs14194975  

• Cheng, K. H., Lin, C. C., Hsu, P. C., & Huang, S. J. (2016). Reconstruction and analysis of surface velocity from drifters in the Kuroshio region east of Taiwan. Journal of Marine Science and Technology, 24(6), 1217-1225. https://doi.org/10.6119/JMST-016-1026-10 

我們提出一個整合性的地理空間框架，結合多源衛星觀測、Copernicus 再分析資料集，以及地面氣象觀測站，用以評估風能與太陽能光伏（PV）資源的潛力。離岸風能分析結果顯示，台灣海峽北部澎湖外海為最適合的開發區域，平均風速超過 13 公尺/秒，且水深較淺，適合建置固定式基礎風機。浮標驗證結果也確認了衛星估算的可靠性。在太陽能資源方面，Himawari-8/9 的短波輻射資料顯示台灣西南部接收到的輻射量最高，月平均為 192.2 W/m²，而光伏發電潛力則達 20.1 W/m²。台灣電力結構的演變顯示，風能在東北季風季節（10 月至 2 月）達到高峰，而太陽能則在夏季（6 月至 9 月）達到最大值。整體而言，此一可重現的框架為台灣能源轉型提供了有力的支撐，並可作為其他受季風氣候影響的島嶼在優化風能與太陽能發展時的參考模型。 

運輸至北太平洋的沙塵不僅來自東亞地區，還包括非東亞來源，這些沙塵為大洋水域提供了重要的海洋營養物質。本研究分析了2010 年在北太平洋發生的 13 次沙塵事件，並利用位於西北太平洋邊緣的鹿林山觀測站進行監測。除了氣膠測量數據外，還結合了地表天氣數據、空間雷達觀測、MERRA-2 再分析數據與軌跡模擬來研究沙塵的來源、傳輸路徑及濃度變化。研究結果顯示，來自北非與中東的沙塵在傳輸至太平洋前，會先向東北方向移動至中亞（30–55°N），並上升至 200–400 hPa，然後越過東亞地區。相比之下，來自東亞塔克拉瑪干沙漠的沙塵則在上升至 300–400 hPa 後向東輸送。當這些沙塵進入東亞地區時，通常會與戈壁沙漠的沙塵混合。印度的沙塵則以600–800 hPa 的高度沿著東南亞向東傳輸，且不與其他沙塵混合。在西北太平洋地區，再分析數據顯示，儘管沙塵主要集中在近地表，但由於強勁的西風帶影響，最大輸出至太平洋的沙塵主要發生在中緯度 400 hPa 高度。軌跡分析與觀測結果進一步表明，來自撒哈拉、阿拉伯及塔克拉瑪干沙漠的沙塵是高空傳輸的主要來源。在東亞副熱帶沿岸的鹿林山，測得的沙塵事件期間濃度範圍為 15–39 μg m⁻³，而年均濃度約為 5 μg m⁻³，佔該高山地區氣膠總濃度的 42%。

衛星海面溫度（SST）影像對於各種海洋應用非常有價值，包括氣候監測、海洋模型和海洋生態學。然而，雲層經常遮蔽 SST 信號，導致數據出現空白，這會降低解析度並妨礙時空分析，特別是在臺灣附近的水域。因此，填補空白的方法對於重建缺失的 SST 值以提供連續和一致的數據至關重要。本研究介紹了一種使用 Double U-Net 的填補方法，這是一種在多樣化的 Level-4 SST 影像數據集上預訓練的深度神經網絡模型。這些無間隙產品是通過將衛星觀測數據與數值模型和現場測量數據融合生成的。Double U-Net 模型在捕捉 SST 動態和詳細的空間模式方面表現出色，提供的海洋流場引起的 SST 模式比使用經驗正交函數資料插值（DINEOFs）的輸出更清晰。與浮標觀測的比較分析顯示，Double U-Net 模型在大部分研究區域具有更高的準確性，相關結果更佳，誤差值更低。通過分析臺灣附近五個重要位置的 SST，研究突顯了 Double U-Net 在高解析度 SST 重建方面的潛力，從而增強了我們對海洋溫度動態的理解。基於此方法，未來我們可以結合更多高解析度的衛星數據來改進數據填補模型，並將其應用於海洋科學。