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國立中興大學 生命科學院碩士在職專班 林幸助所指導 周孟群的 紅樹林細根生物量對碳收支之貢獻 （2020），提出Mazda Level 2關鍵因素是什麼，來自於水筆仔(Kandelia obovata)、海茄苳(Avicennia marina)、細根、碳匯。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 色彩與照明科技研究所 歐立成所指導 古純嫣的 圖案之視覺意象 - 以壁紙為例 （2020），提出因為有 意象、壁紙、花紋的重點而找出了 Mazda Level 2的解答。
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紅樹林細根生物量對碳收支之貢獻
為了解決Mazda Level 2 的問題，作者周孟群 這樣論述：
沿岸濕地中的紅樹林底土中的有機碳存量在全球碳循環中佔了14%，紅樹林地下部生物量作為主要碳累積和支撐地上部的功能，在以往常忽略地下部細根生物量(直徑＜2 mm)及細根生產量的貢獻。本研究目的即是要探討紅樹林細根在樹種與樣點間差異，並補足細根生物量及生產量的資料，以及調整地下部生產量計算，並探討細根對紅樹林碳收支的貢獻。本研究選擇新豐、竹南的水筆仔(Kandelia obovata)及布袋、北門海茄苳(Avicennia marrina)紅樹林，於2019年冬季至2020年冬季，使用異速生長方程式代入樹高及樹徑估算地下部生物量，並分層採集地表下60 cm底土，藉由二氧化矽溶液分離活、死根，計算
各層細根生物量和碳含量、生產量及碳存量，並探討環境、深度及樹種對細根生物量的影響。複迴歸結果顯示水筆仔細根受樹木密度影響，且隨著鹽度增加有下降趨勢，新豐細根生物量(30.94±8.12 Mg ha-1)顯著高於竹南(14.03±0.33 Mg ha-1)；海茄苳細根同樣較受樹木密度影響，北門(31.82±13.51 Mg ha-1)細根生物量高於布袋 (25.73±11.27 Mg ha-1)。比較異速生長方程式所估的地下部生產量與實際細根生產量，結果顯示新豐較低(＜22.15 Mg ha-1 yr-1)，而竹南則較高(> 6.34 Mg ha-1 yr-1)；布袋、北門所推算之地下部生物量並
無細根。推算新豐、竹南、布袋及北門之紅樹林地下部生長量佔其淨初級生產量的38.42%、20.61%、54.20%及54.21%，表示海茄苳地下部佔比對碳匯影響大，而細根淨生產量分別佔各採樣地點紅樹林地下部淨生產量則高達83.95%、77.57%、81.33%、82.46%，表示細根對碳匯的重要性。因此未來在研究紅樹林碳收支時，應考慮細根的貢獻。
圖案之視覺意象 - 以壁紙為例
為了解決Mazda Level 2 的問題，作者古純嫣 這樣論述：
摘要本研究欲探討意象，並把主題聚焦在灰階壁紙的花紋變化，透過研究者於市面上窗飾店型錄找尋樣本(崴勝、安利及敦品等台灣商家)並依照研究者自行分類壁紙風格，如木紋、金屬紋、動物花紋及水墨山水畫等各種風格中，挑選20~34張壁紙，根據所挑選之壁紙，以10種意象形容詞及34位受試者並設計四種問卷，分實驗一至實驗四來進行測驗。第一階段本實驗試圖找出受試者對10種意象形容詞的主觀意象，並依據回答利用類別判斷法(categorical judgement method)找出分數區間及利用主成分分析（principal component analysis），分析意象形容詞群集；實驗二則採用壁紙互相搭配形式
，利用實驗一已知資訊為前測，實驗二為後測，進行相關性分析；實驗三則是從實驗二分析結果中選出最具代表性的三張壁紙作為延續再加上三十一張新的壁紙樣本，進行兩種不同群集的意象形容詞測驗；最後在實驗四中利用研究者手繪花紋供受試者測驗，並依照最後結果設計一套公式，去計算兩種意象形容詞分數，依此結果與實驗三進行相關性分析，最後得出結果及預測方程式。關鍵字：意象、壁紙、花紋