空氣品質模式簡介與操作 - 概說

空氣污染物

乾淨的大氣中，原本就有很多的物質，並不是只有 O2 與 N2 而已啦！包括 CO2, CO, VOC, NOx, NH3 等等，原本就會存在於大氣中！ 你說，我們知道大氣中的本來就有氧氣 (O2) 與氮氣 (N2)，那其他的東西是哪裡來的？動植物呼吸自然就會有 CO2 的產生， 大自然的森林火災、火山、地殼地熱揮發等等，原本就會產生一氧化氮 (CO), 氮氧化物 (NOx), 與硫化物 (SOx) 等， 另外，動物的排泄物本來就會產生氨氣 (NH3)。此外，植物會揮發所謂的芬多精，也會產生很多的揮發性有機物 (VOC)， 所以，大氣裡面原本就有很多的物質～

雖然如此，但是這些物質基本上都是存在一種平衡的，除非有什麼特別的重大事件 (例如科學家發現地球曾經被冰河包圍，除了地球繞日軌跡之外， 很可能是由於某些元素的大量揮發，導致地球冷卻而變成冰封地球)，否則這些空氣物質不會在短時間內 (所謂的短時間，可能是以千年為單位喔！) 發生重大的變動。

人類在工業革命以後，大量的使用到化石燃料 (石油、天然氣、煤炭等)，這些燃料裡面主要有硫成份與碳成份，在燃燒過程加入空氣，則會產生氮氧化物 (NOx)， 硫成份產生硫氧化物 (SOx)，碳成份產生 CO2 或 CO 等。因為人類大量廣泛的使用，結果在短短幾百年之內，就讓這些成份產生很大的比例變化。 例如 CO2 的比例就有很大幅度的增加等等。

這些大氣原本就有的氣態成份，因為比例增加了，導致這些成份可能會開始影響到動植物的健康，這就被稱為是空氣污染物了！ 同時根據流行病學的研究，某些成份可能對人體有更大的危害，因而將這些成份慢慢的歸類與定義，同時根據這些成份濃度與健康之間的相關性， 因此定義了很多的空氣品質指標，好方便讓大家了解各常見成份的濃度與人體間的相關性。

• 氣態、固態

大氣中的成份並不是只有氣態的成份。前面談到的大多數都是氣態分子，而這些成份之間可能會發生反應，包括 NO2 可能因為被陽光照射， 給予能量之後，產生 NO + O. 的模樣，然後這個氧原子又跟 O2 反應而生成 O3，就是所謂的臭氧～這個臭氧是原本就會存在大氣的！ 因為大氣裡面原本就會有一定濃度的 NO2 啊，所以大氣裡面原本就會自然產生 O3 的。

只是這個 O3 如果產生在 20 公里以上高空，會是好的臭氧，因為她是在臭氧層，此時 O3 可以幫我們吃掉紫外線～ 但是在地表生成的 O3 就不是這麼回事了！因為地表的 O3 是具有高氧化反應的物質，它很容易氧化人為的物品， 如果濃度高到一個地步，也可能會讓人體產生不舒服！所以，高空的 O3 是好的，地表的 O3 則可能會對人體、對藝術品、對動植物有害！

前面談到的 NO2 被陽光照射產生一些化學反應，那如果沒有陽光呢？當然就不會有這些反應了。因為陽光是一個很重要的能量來源， 所以我們也稱這種藉由陽光反應的現象為光化學反應，簡稱光化反應。

光化反應藉由陽光提供了不少能量，藉由這些能量讓很多的氣態物質開始進行一些反應行為，這些反應行為最終總是有產物， 這些產物很可能是硫酸與硝酸，因為硫成份的最終產物通常是硫酸 (SO4)，氮成份的最終產物通常是硝煙 (NO3)。 而這些最終產物又很常遇到某些現象，最終變成固態物質，例如硫酸銨與硝酸銨，然後漸漸的，這些大氣中的氣態分子，就會轉化成為固態粒子， 而這些固態粒子的顆粒粒徑 (你可以先想像是球狀的直徑) 又太小了，小到它不會自然的沈降到地面，而是長時間的漂浮在空中， 這就變成我們現在經常聽到的 PM10, PM2.5 之類的物質～

但是跟臭氧 (O3) 不一樣的地方，臭氧幾乎完全是化學反應的生成，而 PM2.5 這種小微粒的固態物質，則可能是來自氣態物質的反應， 也可能是直接排放的結果！從氣態物質反應過來的 PM2.5，就被稱為衍生性成份，而直接排放的則是原生性排放成份。 原生性排放來源是什麼呢？舉例來說，你開車或騎車，車輛騎經路面，將路面的灰塵捲起來，這也是一種 PM2.5 的來源， 你的汽機車引擎排放的尾氣，也會有細微粒 PM2.5 的排放，大風吹過河谷或者是有砂石的地表，也會捲揚起 PM2.5， 在工廠進行裁切、燃燒、各種製程過程都會產生這種微粒，當然啦，營建工地或者是自然界的地殼活動、風化活動等，都會產生 PM2.5。

所以說，大氣裡面的成份有氣態與固態，而固態的成份比較複雜，因此在測量上比較不容易。目前常見的方法， 是透過光學的透光度去猜測 PM2.5 的濃度，比較準的則是透過以濾紙過濾一定量的空氣，再去稱重，藉以了解單位空氣體積內的 PM2.5 重量， 推算出 PM2.5 的濃度。如果想要知道這種 PM2.5 裡面主要的成份為何，就得要將這些成份進行分析！ 才能知道含有多少硫氧化物、氮氧化物、有機碳化合物或者是其他的重金屬與地殼元素等等。

• 落塵, TSP, PM10, PM2.5

那什麼 PM2.5 與 PM10 呢？前面提到空氣裡面的固態微粒可以想成是球狀，其實根本不是啊～是不規則形狀的～ 既然是不規則形狀，那麼自然就很難去判斷微粒的粒徑 (直徑)。此時，科學家就以氣動粒徑(ps5)來進行分析， 以具有相同運動狀態的圓球粒子粒徑來作為對應。那麼 2.5 與 10 是啥？那就是 2.5 微米 (micrometer, µm) 與 10 微米的意思， 那什麼是微米 (µm) 呢？其實就是 10^-6 米的意思～有夠有夠小的微粒，這個微粒小到會被氣體分子碰撞而漂浮在大氣中！ 因此可以漂浮非常久的時間～導致具有跨界傳輸的特質！因此很難掌握 PM2.5 是從哪邊飄過來的！因為大氣運動太複雜了！

現在你大概知道 PM2.5 的成份來源非常複雜，有衍生性產生的，也有原生性排放的～那，為什麼 PM2.5 是在這幾年才會這麼熱門？ 是原本沒有？最近才發現的嘛？其實 PM2.5 一直以來都有存在的～只是，過去的採樣分析技術沒有這麼好，所以無法分析到這麼小微粒的質量， 因此以前就沒有這方面的數值而已。事實上， PM2.5 是一直存在的。

早期研究固體微粒，先是由落塵 (dust) 開始的。因為發現大氣中有很多的酸性物質，為了理解這些酸性物質的沈降作用， 而放置雨水採樣器與落塵採樣器，就是放置落塵桶，讓大氣中自然沈降的灰塵降落在桶中，藉以分析的一種方式。 不過，我們知道，一顆大石頭的重量比起一把沙子的重量還要重，但是灑在空氣中時，沙子產生的粉塵情況要比一顆石頭嚴重！ 因此，這種方式很難拿來說明大氣中懸浮粒子的問題。

後來使用了所謂的大饅頭採樣器，透過固定馬達抽氣設備，讓空氣透過流動的方式流進採樣器，藉以讓小顆粒流進採樣器而大顆粒因為重力的問題， 無法流進採樣器內，達到收集懸浮微粒的效果。這種方式所採樣到的固態物質，我們稱為總懸浮微粒 (TSP, Total Suspended Particulate)， TSP 大致的氣動粒徑是在 100µm 以下！大概 30 年前，空氣污染採樣，大致上都是採用 TSP 的設備。你可以在 google 上面輸入『TSP 採樣器』， 同時搜尋圖片，就能發現很多 TSP 採樣器的實際圖片囉！

後來分析技術越來越高竿，透過氣流的碰撞與流動，有分為旋風集塵與衝擊板的技術，將高於 10µm 或 2.5µm 以上的粒子移除， 然後小於 10µm 或 2.5µm 的粒子透過乾淨濾紙收集，等到固定時間後將這個濾紙稱重，就可以得到 10 或 2.5µm 的重量！ 於是就有 PM10 與 PM2.5 的名稱了。未來，如果技術再加強，很可能會有 PM1 的濃度值～

你可能會問，那麼到底為什麼要分析 PM2.5 或 PM1 呢？這是因為大顆粒的物質在通過人體的呼吸道時，會自然被人體的過濾方式過濾掉， 並不會進入肺部。但是小於 1µm 以下的微粒，則很容易隨著氣體直接進入到肺部～而因為不同的成份 (尤其是酸性成份) 對人體會誘發不同的問題， 所以大家就開始研究這些小粒子的影響了！要注意喔，PM2.5 或 PM1 影響人體主要有兩種情況，除了『顆粒數量』本身 (因為微粒本身就會影響肺泡) 之外， 『裡面的化學成份』也是會影響身體的一項因素喔。

因為粒徑越小，越容易進入肺部，所以，大家當然就會比較在意小顆粒的粒子比重，於是漸漸的科學家分析的重點，就會開始放在 PM2.5 或 PM1 上頭。

• 濃度單位

我們知道大氣裡面的成份有氣態與固態，氣態成份的『量』，我們通常以固定氣體體積裡面，該成份佔有多少比例來當作他的『量』。 舉例來說，我們知道大氣裡面大概含有 20% 的 O2 與 80% 的 N2，這個 20% 就是一個比例數值。但是大氣中的其他成份比例實在太低了， 例如臭氧，背景濃度 (原本大氣裡面可能的含量之意) 大概佔有 0.00000005 左右的比例，以百分比來說，也需要寫成 0.000005%， 這也實在太過傷腦筋～因此，後來就有個表示的方法，稱為 ppb (parts per billion, ppb)，意即是十億分之一的意思。 因此，上述的濃度單位就可以轉成 50ppb 這樣的解釋！基本上， ppb 就是：

• ppb: 10^-9

不過，某些人為排放的濃度比 ppb 還要高一些，例如 CO2 濃度大概佔有 0.04% 左右的含量，不過小數點底下不是很容易評估， 因此也被稱為 400ppm (parts per million, 百萬分之一) 這樣的單位！所謂的 ppm 就是：

• ppm: 10^-6

再次強調， ppb 與 ppm 跟百分比 (%) 很類似，它就是一個物質比例的單位，% 為 10^-2 這樣的數值，而 ppm 與 ppb 則分別是 10^-6 與 10^-9 這樣！一般來說，大氣裡面的氣態污染物成份，大多就是使用 ppm 與 ppb 的單位喔！

那麼固態物質呢？例如 PM2.5 與 PM10 呢？如前所說，因為 PM2.5 與 PM10 的顆粒太小，小到眼睛都看不到啊～所以， 只能透過以收集氣體的方式，先讓氣體通過旋風分離器或者是衝擊板，讓大顆粒物質去除，然後將小於 2.5µm 的顆粒， 經過一個事先經過稱重的濾紙，加以過濾收集。等大約 6 小時或 12 小時，有時甚至需要 24 小時之後，再收集起來， 然後經過同樣的稱重程序處理，將兩次稱重的結果相減，再除以抽氣的氣體量，就會得到單位氣體內的 2.5µm 質量濃度， 通常是 microgram per cubic meter (µg/m³) 這樣的單位，也就是『 10^-6 克 / 立方公尺氣體』的意思。

排放量分析

前面說到，大氣中原本就有一些空氣污染物，但是，真的會危害人體的，恐怕都是人類自己排放的氣態污染物～ 這些污染物來源非常多～不過，為了簡化，我們將它分為底下幾大類：

• 固定污染源 (point sources)：例如電廠、鋼鐵廠、工業區廠房、橡膠製造業等等，具有固定廠房，大部分還有煙囪排放的場區， 就被稱為點源，也就是固定污染源。
• 移動性污染源 (mobile sources)：基本上，就是機動車輛。不過，根據燃料與道路的差異，又分為汽油車、柴油車、油電車等車種， 以及國道、省道、線道等路線。以地圖上的資料來說，馬路就是一條一條的線 (line)，所以移動性污染源也稱為線源。
• 面源 (Area sources)：包括住宅區、商業區、裸露地表面、畜牧區、森林區等等，以大範圍區域的類型作為排放依據的，稱為面源。

事實上，每種排放都有其特別的參數，包括排放量的日夜變化、周變化、月變化等，都不一樣。同時，排放的空氣污染物也不相同。 舉例來說，火力電廠燃煤，所以還挺有可能排放出比較多的 SOx 與 NOx，而加油站附近，則可能排放比較大量的揮發性有機物 (VOC) 等等。 但這些排放，都應該經過普查來探索與了解整個排放量 (每年排放總重量)、排放強度與 (每個小時排放的比例)、排放位置 (經緯度座標與高度) 等等。

台灣地區因為有空污費的關係，有設廠的固定污染源大多需要繳交空污費，空污費的計算原則有一定的機制在，因此，我們常常戲稱， 固定污染源的資料相對是準確的。此外，一般有設煙囪的工廠，由於其排放量可能比較高，因此也需要加設連續偵測設備 (Continuous Emission Monitoring Systems, CEMS)， 且此設備常須與縣市環保局連線，因此資料比較不容易造假！

至於移動性污染源的分析，主要是針對汽機車的引擎排放進行分析，這些分析通常是在研究室內部進行。因為引擎出廠之後， 在外頭風吹日曬的關係，因此，排放量通常要比實驗室內部的測量高出許多！同時，越老的車引擎效率通常也越不好， 因此，也要加上車齡劣化的問題，將這些數據資料帶入台灣移動源模式就可以得到大致的排放量資料。然後再針對實際的車流量， 就可以推算出排放量的小時變化，再加上馬路的座標，就可以將移動源做個排放量的粗估。

面源的推估就比較複雜～必須要分門別類去處理～詳細的各種排放量參考，可以前往環保署的『台灣排放量資料庫 (Taiwan Emission Data System, TEDS) 』(ps6) 查詢！

• 排放物種的細部分類

由於我們對於空氣污染勿主要還是著重在影響到人體健康的物種上，因此，大部分的排放量普查，大概都是針對 SOx, NOx, PM10, PM2.5, CO, NH3, VOC 等。 但是，就如同前面談到的，事實上粒狀物與揮發性有機物 (PM10, PM2.5, VOC) 的內含成份，可能會根據不同的產業而改變！ 當然也有地域方面的差異的！

需要注意的是，每種空氣污染物的比例不同時，可能會產生不一樣的結果～最著名的就是 O3 的生成！臭氧的生成基本上就是底下的反應式：

• NO2 + VOC + O2 + 陽光 --> NO + O3 + OH.

但是，如果 NO 的濃度過高的時候，又可能會將 O3 給削減掉，就是 NO + O3 --> NO2 + O2 ，這個情況在高流量的道路旁最容易發現！ 所以，高速公路經過的地方，臭氧的濃度有可能在某些時刻會特別低，因為被汽機車大量排放的 NO 給削減掉了！此外， VOC 的成份裡面，甲烷 (CH4) 的反應性相對比較低，而植物揮發的成份對於光化學反應來說，又是反應性非常高的物種！ 因此，不同的 VOC 成份，對於光化學反應的貢獻情況也不太一樣啊！

最可怕的是，光化學反應與一般的數學式不一樣，因為，大氣光化學反應通常都是『非線性』的！也就是說， 不是你排放大量的 SOx 就會產生固定量的硫氧化物成份，因為可能透過競爭效應，或者是酸性成份過量，反而會造成化學反應的不利反應！ 當然！整體來說，排放大量的 SOx 肯定是不好的，不過，就『排放當地』的效益來看，大量排放不見得會是糟糕的！ 總之，排放量與空氣品質之間的關係，不是用簡單的線性迴歸就能搞定的問題！它是相當麻煩的啦！

台灣地區雖然有本地自己監測的各種製程的 VOC 與 PM 的成份含量百分比，不過，通常國際間還是喜歡使用美國環保署公告釋出的 SPECIATE (ps7) 這套軟體所提供的各項數據！這種分類的動作，我們稱為排放源剖面數據 (emission source profile) 。 舉例來說，假設火力電廠燃煤機組產生的粒狀物為 100% 的比例，我們可以透過 SPECIATE 找到燃煤電廠的 PM 組成， 每種組成份相加，最終就要達到 100% 的量！那未來要使用這種類型的煙囪時，就可以透過這樣的解析，將粒狀物拆解成為各種可能的成份。

這麼做有什麼幫助呢？前面提到，不論是 VOC 還是粒狀物裡面的成份組成，都會影響到光化學反應或者是其他的氣態、固態、氣固態反應的機制， 因此，如果能夠取得更詳細的物種分類 (其實，主要就是揮發性有機物與粒狀物而已啦！)，我們就可以得到更準確的評估方式！ 透過後續介紹的模式，就可能可以了解到在某些情境下，這樣的排放，會對空氣品質造成什麼樣的影響啊！

• 排放量與空氣污染物之間

為什麼要調查排放量呢？因為我們得要知道目前的空氣品質如果發生問題，到底是誰造成的？因此，當然要知道誰排放了多少的空氣污染物！ 但是，排放了之後呢？有什麼方案可以知道排放出來的污染物與空氣品質間的關係？前面不是提到如果有反應式的話， 反應式很常見的都是非線性的！那調查排放量有什麼用呢？還是測不準啊？

我們也知道污染物有很多種，而污染物要發生反應，也是需要時間的！所以，一般來說，除非是高反應性的 VOC 物種， 或者是高氧化性的物種 (例如 HO2, O3...)，否則，例如 SO2, NO2, CO, PM 等等，在 20~50km 的傳輸之間， 可能反應行為還不至於太嚴重，因此，此時可以使用單純的擴散模式來解析！那我們就可以透過這些擴散模式來了解， 到底一隻煙囪排放污染物之後，到煙囪的下風處時，在某種大氣的條件下，它可能會造成多少程度的空品影響。這就是環境影響評估裡面經常要進行的工作。

但是，如果要調查衍生性的物種，就是反應生成的物種，例如 O3, PM 等等，就得要透過詳細的排放量分析調查， 並且帶入更為複雜的網格模式 (後面會介紹) 之後，才有可能分析出排放量的可能影響情況喔！

總之，排放量調查是模式模擬的第一步啦！

空氣品質的定義

再來談談空氣品質～不過開始之前，先來說說各種有毒物質的『致死劑量』

• 致死劑量 (ps8, ps9)

每種有毒物質都有其致死劑量～～所謂的致死劑量，就是多少量的這種有毒物質，可能就會造成 70 公斤 (舉例的) 的人體死亡的劑量， 這就是致死劑量的簡單定義。目前還有所謂的半數致死量 (Lethal Dose, 50%, 在多少劑量底下，會有 50% 的機率死亡。或者是說， 能殺死一半試驗總體之有害物質、有毒物質或游離輻射的劑量)，不過其基本的原則都一樣，就是這個劑量...就很容易致死～

舉例來說，我們知道有所謂的工業用酒精，就是甲醇，這種東西的致死劑量多高呢？根據維基百科的說明，很可能在 5~10 毫升左右， 就可能會致死～那成人常喝的乙醇 (就是酒精) 呢？喝下純酒精大約 250~500 毫升，就有很高的致死機率！雖然每個人的酒精分解情況有差， 不過，大部分的人類，可能就在這個範圍內，就會導致昏迷了吧！

我們常說多喝水吧？多喝水沒事吧！沒事多喝水吧？你猜，水這個東西有沒有致死劑量？上網查一查，肯定是有的！ 大部分的情況下，如果你一口氣 (是一口氣喔！不是一天慢慢喝) 喝下 6 公升以上的水，就有可能有 50% 的機率會死掉！ 這就是水的 LD50 致死劑量～問題是，可能你還沒有喝完，就先撐死了～因此，平時你不可能會『一口氣』喝下這麼多的水啦！

• PSI 空氣污染指標 (ps10)

前面提到致死劑量，每種物種所需要的劑量都不相同！同樣的，在大氣環境的情況下，不同的空氣污染物，對人體產生的影響也不同啊！ 為了保障大眾的健康，於是有所謂的空氣污染指標 (pollutants standard index, PSI) 的產生。根據 PSI 的定義，PSI 的數值對應的情況如下：

PSI數值	說明	健康影響
0 ~ 50	良好	-
51 ~ 100	普通	-
101 ~ 200	不良	對敏感族群有不良反應
201 ~ 300	非常不良	對所有族群有不良反應
301 ~	有害	對健康有強烈影響

這個 PSI 並沒有針對所有的污染物，而是針對比較嚴重，且在大氣中比例比較高的物種來訂定的。早期 (2016 年以前) 使用的 PSI 定義如下：

污染物 測量間隔 單位	PM10 日平均 µg/m3	SO2 日平均 ppm	CO 8小時 ppm	O3 1小時 ppb	NO2 1小時 ppm
50	50	0.03	4.5	60	-
100	150	0.14	9	120	-
200	350	0.30	15	200	0.6
300	420	0.60	30	400	1.2

早期的法規最喜歡討論的就是『空氣品質不良日』與『空氣品質副指標污染物』這些東西。基本上，空氣品質不良日就是指 PSI 超過 100 的那一天的意思。 而上述規範的 5 種空氣品質污染物中，最容易造成空氣品質不良的物種為 PM10 與 O3 這兩個物種。只是，我們想要瞭解當日的空品不良是誰造成的？ 所以，主要造成空氣品質不良的物種，就被稱為副指標污染物。

• AQI 空氣品質指標 (ps11)

不過查了上述的資料之後，我們會發現，咦！怎麼沒有近年來大家很在乎的 PM2.5 呢？此外，臭氧是種高氧化性的污染物，小時平均濃度高達 120ppb 時， 就會讓人體不舒服。但是，在 8 小時平均下，如果達到 80ppb 時，同樣對人體也有不良的影響！為了將近年來的研究帶入空氣品質指標當中，因此，台灣環保署特別定義了 AQI (Air Quality Index, AQI) 的指標～基本上，AQI 指標的數值意義大致如下：

AQI數值	說明
0 ~ 50	良好
51 ~ 100	普通
101 ~ 150	對敏感族群有不良反應
151 ~ 200	對所有族群有不良反應
200 ~ 300	非常不健康
301 ~ 400	危害
401 ~ 500	危害

環保署的 AQI 針對的物種有 O3, PM2.5, PM10, CO, SO2, NO2 等，相關數據請前往環保署網站查詢。這裡提到比較常見的 O3 以及 PM 相關的數據， 大致上是這樣的：

污染物 測量間隔 單位	O3 8小時 ppm	O3 1小時 ppm	PM2.5 24小時 µg/m3	PM10 24小時 µg/m3
0~50	0.000 - 0.054	-	0.0 - 15.4	0 - 54
51~100	0.055 - 0.070	-	15.5 - 34.5	55 - 125
101~150	0.071 - 0.085	0.125 - 0.164	35.5 - 54.4	126 - 254
151~200	0.086 - 0.105	0.165 - 0.204	54.5 - 105.4	255 - 354

這個指標的意義，除了非線性之外，加入了 PM2.5 以及 O3 的八小時移動平均值，對於環保署的健康風險評估，會有比較大的幫助。此外， 造成 AQI 超過 100 時，也還是稱為空氣品質不良日！至於造成空氣品質不良的原因，就變成了 PM2.5 以及 O3 八小時平均最容易發生囉！ 這樣的機制也會讓環保署改變不同的改善措施！因為，除了 PM2.5 之外，有可能也要來管理臭氧 8 小時移動平均這個可能的空氣污染物～

擴散模式 - 非化學反應

既然我們得要知道污染物從排放源排出來之後，到底對於受體點 (就是接觸到空氣污染物的那個位置，因為是『接受』的座標，因此就被稱為『受體點』) 影響有多大， 那麼就得要理解一下到底污染物是怎麼到達受體點的？在短距離 (20 公里到 50 公里內) 的範圍內，假設空氣污染物沒有反應時， 我們可以透過簡單的大氣擴散模式來瞭解傳輸與擴散的效應！先來看一下底下的圖示：

幾個觀念先來談談：

• 有效煙囪高度：首先，污染源排放出空氣污染物，這個污染源如果是煙囪的話，那麼煙囪內的氣體通常是比外界空氣還要熱的氣團。 這個氣團因為比周圍的大氣溫度還要高，因此，這個氣團會先往上衝，等到溫度達到與周圍大氣溫度差不多之後，才不會持續上升。 這個原本的煙囪高度 (H)，加上煙流因為出口風速與溫度所造成的煙流上升高度 (δh)，兩者相加 (H+δh) 就被稱為有效煙囪高度！
• 氣團的傳輸與擴散：這個氣團之後就會被大氣吹著跑～這就是傳輸！而除了與風向相同方向的傳輸之外，因為氣體會擴散的緣故，因此， 污染物會朝向四面八方開始擴散出去！所以你看看上圖，越往下風處 (wind) 傳輸，氣團的範圍會擴大，這就是擴散的緣故。
• 受體點與地表高度：再來，氣團開始擴散之後，如果擴散到地面，該地面就是一個受體點～我們就可以透過公式找到該地點的污染物濃度大概是多少。 而如果地表並不是水平面，例如丘陵地，那麼氣團就會提早碰到地面，此時，丘陵地的地表濃度相對水平面的濃度，基本上就會高一些。 因此，計算擴散模式時，模擬範圍的地面高層分佈與受體高度，是很重要的一個參數。

• 逆溫層、混合層高度 (ps13)

上面是基礎的擴散模式的概念，事實上，還有很多參數是需要考量的。舉例來說，你可能會有聽過混合層高度 (mixing height) 這個東西！ 這是啥？基本上，學過基礎地球科學，我們都知道，在對流層中，在乾空氣的環境下，平均每上升 100 公尺，溫度會下降 1 °C。 這就是氣溫垂直遞減率的由來。而熱空氣會浮在冷空氣上，這好像也挺合理～因此，當煙囪排放出較熱的空氣時，基本上，污染物都會上升的！ 直到氣團溫度被同化為止。

不過，由於某些大氣現象，例如輻射逆溫、山地逆溫、沈降逆溫等，會造成某一高度的氣體溫度比下層溫度還要高！與一般高度越高溫度越低的情況不同， 這種情況就被稱為逆溫。空氣的對流大部分都在逆溫層那個高度以下，而這個逆溫層的高度在不同的地區、氣候與季節的情況下， 會有不一樣的高度！甚至白天與夜晚的逆溫層高度也不同～

當你的有效煙囪高度高於逆溫層，這個氣團可能就不太容易擴散到地面，但是煙囪高度在逆溫層底下，則污染物就很容易累積在地表， 而不容易擴散出去！所以，逆溫層的計算，對於擴散模式來說，影響也非常大！

• 風場資料與模擬範圍

從前面的說明，我們會知道擴散模式的模擬中，針對氣象資料方面，除了需要水平方向的風速、風向、溫度等重要資料之外， 也需要從垂直高度的壓力、溫度風場變化等，去分析類似混合層高度這種重要的計算參數！因此，氣象資料的取得我們就需要兩種來源：

• 一種是地面的風場資料，可以從氣象局購買而得；
• 一種是探空資料，全世界每天會同步放掉兩個探空氣球，台灣探空氣球好像只剩下北部地區在 8, 20 點的時候施放。

地面資料是中央氣象局的地面測站直接量測，可以得到該區域的逐時風場資料。但探空資料卻每天只有兩筆～另外，時間好像還不是最佳的時刻！ 因此，探空資料很多情況下，也只能用模式計算推估而已～這部份可能有許多的不確定性。

此外，你看擴散圖～怎麼會風向只有一個方向？台灣地區的地形這麼複雜，很多時候都有小區域的紊流發生，所以空氣不可能持續朝同一個方向吧？ 沒辦法，一般擴散模式就是只有能一組氣象資料，在這個模擬的過程中，整個模擬範圍都使用同一組氣象場的資料。 因此，如果你模擬的範圍太過寬廣，就很可能會失真！畢竟風場是很複雜的，用同一組風場，範圍就不能太離譜！ 一般擴散模式建議，模擬範圍盡量不要超過 50 公里！想想看，50 公里都可以從台南市區到高雄的小港機場了！ 這期間的風場資料會完全相同？應該不盡然吧？所以囉，模擬範圍不能太離譜啦！通常以模擬目標中心點，向四個方向延伸 20 公里， 就已經是個很大範圍的模擬區間了！

• 應用場景

擴散模式很常使用在工廠擴建時，想要知道增加排放量時，會導致周圍受體點濃度變化的情況。舉例來說，假如台商回流，因此電力不足， 導致台電要在興達電廠再加一個機組。假設這個機組每年會導致多排放 100 噸的 SOx，那麼，請問這種排放會導致周界的空氣品質中， SO2 的濃度增加多少的量？這種情況就可以使用這類的擴散模式來分析，然後分析的結果會有 (1)全年平均增量 (2)最大日增量 (3)最大小時增量， 因為 SO2 的數值比較少作為空氣品質指標 (AQI) 的副指標污染物，因此可能看全年平均會更有意思。

另外，煙囪也會排放 PM2.5 啊！同樣的擴散模式作法也能應用在 PM2.5 上面！同樣透過增量的模擬，可以找到最大日平均增量， 如果這個最大日平均增量加上背景濃度 (就是原本還沒有加上這個排放前，由環保署自動監測站原本就測量到的 PM2.5 濃度值)， 竟然超過 AQI 所規定的 100 數值以上時，那就代表....很有問題～如果沒有超過，也需要經由專家分析，到底影響程度有多大！ 經過這些分析後，才能夠判定新增排放後，有沒有什麼更為嚴重的環境影響的問題。

因為火力電廠排放的污染物當中，還有很多的 NOx 排放，相同的作法可以分析出 NO 的濃度增量。但是，我們知道 NOx 與臭氧有關啊！ 那麼這個新增的排放，會導致多少臭氧的產生或削減呢？呵呵！請注意，O3 的形成都是從反應式來的，因此，NOx 需要帶入反應式， 才能夠求得 O3 的量。但是，擴散模式並沒有加入任何的化學反應機制，因此，只要提到 "單純" 的擴散模式， 那就不可能模擬衍生性污染物！這個大前提大大家要先留意！因為很多的研究都會說，他們的『擴散模式有加入反應式』， 這種說法很有問題～因為一般來說，這種方式大多只會應用在某些特定的情況下，而且大多數都只能用在小範圍的科學研究上， 很難具有代表性！大家在看數據的分析時，也千萬要問一下數據的成因～隨便相信數據，而不問數據來源，可能會有很大的問題！

結論就是，擴散模式就只是用在小範圍的非反應性物種的擴散分析，如果分析範圍超過 50 公里以上，或者是分析的物種包含反應性成份， 那你就得要開始質疑數據的可信度！比較特別的是 PM2.5，擴散模式可以模擬『原生性排放的 PM2.5』濃度，但是無法分析到『由反應性生成的 PM2.5 濃度』。 總之，擴散模式就是讓你很直覺的發現，"附近"的污染物，可能對你家附近的"受體點"影響的程度。

• 台灣常見的擴散模式

在台灣，常見的擴散模式都是從美國環保署引進的～主要包括：

• ISC3: https://www.epa.gov/scram/air-quality-dispersion-modeling-alternative-models#isc3
• AERMOD: https://www.epa.gov/scram/air-quality-dispersion-modeling-preferred-and-recommended-models#aermod

主程式碼的部份大概都沒改過，只是將 (1)地表高層資料 (2)地面風場與探空資料 (3)排放量資料 帶入上述的模式中，就可以大致分析出我們所需要的增量可能性。 只是，美國環保署預設釋出的執行檔都是針對 windows 系統，如果你是使用 Linux 系統的話，就得要重新編譯程式了。

軌跡模式 - 非化學反應

擴散模式主要是從排放源去找到與受體相關的污染影響情況。反過來，如果我想要知道，目前的空氣好像有點糟糕，那目前這個氣團是從哪裡來的呢？ 這就得要以逆軌跡模式 (back trajectory) 去反向找出來氣團的來源了！

假設氣團就是一個從地表到上空的氣體柱，這個氣體柱會被水平方向的風吹著跑～當然需要考慮到地形因素導致的風場變化。 那麼，我們先將需要模擬的區域的風場，全部抓出來，做個解析。舉例來說，全台灣共有 70 個以上的環保署監測站資料，裡面都有風速風向的資料。 此外，比較具有代表性的，還有中央氣象局的監測站資料，將這些資料全部取得，並且每個資料加上經緯度座標，就可以知道同一時間每個位置的風場變化。 再經過時間內插，取得每分鐘的風場變化狀態。最終可以取得有點像底下的風場圖示顯示：

上圖的左邊圖示就是每個位置的風場，然後將你需要推算軌跡線的 (1)座標與 (2)時間 帶入到軌跡模式中，軌跡模式就會透過你給的地點與時間， 去找到該點的座標位置與附近的風場，然後藉由逐時的風場計算每一分鐘或數分鐘，該氣團的行進路線，最終就可以取得氣團行進的路線， 而推算出軌跡線！

如果軌跡線是往以前的時間推算，亦即推算該氣團的來源，就稱為逆軌跡；如果軌跡線是往未來的時間推算，亦即推算該氣團的走向， 就稱為前軌跡。無論如何，最終取得氣團在不同時間的座標，將座標連結起來，就成為軌跡線。如同上圖的右側圖示，那就是軌跡線的推估了。

目前比較著名的軌跡模式使用的是 HYSPLIT，該模式是由 NOAA 單位所開發的，官網如下：

• HYSPLIT 模式：https://ready.arl.noaa.gov/HYSPLIT.php

HYSPLIT 甚至有網頁板，可以直接從 WEB 上面操作軌跡線的推估，相當有趣！而且 HYSPLIT 也寫了不少的引導， 大家可以前往該官網查詢。

箱模式 - 簡單化學模式

前面也曾經提過，臭氧主要是由 NOx 搭配 VOC 再經由陽光照射之後，就會生成 O3 ！那反應速率呢？這就得要經過實驗而來。 那實驗怎麼做？以前曾經看過文章裡面的照片 (現在突然找不到...)，主要是透過惰性材質製造到透明塑膠袋，這個袋子大概有好幾公尺的長寬， 然後將定量的 NOx 與 VOC 成份注入該測試腔內，放在戶外經過陽光的照射，經過一段時間，再將氣體抽出來進行分析， 就能大概瞭解各種成份相關性了！美國北卡大學也蓋過大型的測試腔建築物，同樣用來分析上述的臭氧與光化學反應的物種關係喔！

但是大氣的成份總是會變化的，因為有排放量、有反應生成，有化學反應削減，還有傳輸導致的輸入與輸出！所以，上述的方式測得反應速率之後， 接下來，就可以透過簡單的箱模式 (box model) 來處理相關的反應式！箱模式的思考，有點像底下這張圖：

上圖左側是整個具有化學反應的箱模式中，需要考慮的參數！包括箱子中的排放源、水平傳輸、垂直傳輸等等。 右側圖示當中的 X 則是代表某個化學物質，舉例來說，臭氧，根據排放、沈降、化學反應增量、化學反應遺失等， 再透過風速傳輸，最終在箱子內會剩下多少量等等，就可以瞭解該反應物種的濃度了。這種簡單的箱模式，最常應用的例如臭氧的 EKMA 模式！ 透過該模式可以找到 NOx 與 VOC 的相關性！如下所示：

這個 EKMA 關係式相當重要！你可以看到圖中有 A 點與 B 點，當你所在的環境為 A 點時，無論你削減 NOx 或 VOC，臭氧的濃度都會由 0.28ppm 網 0.24ppm 的方向移動，亦即臭氧濃度都可以降低。但是如果你的環境是 B 點時，降低 VOC 會導致臭氧由 0.12ppm 朝向 0.08ppm 降低， 但是降低 NOx 時，卻會讓臭氧從 0.12ppm 朝向 0.16ppm 緩慢前進，這就是有名的『臭氧敏感性分析』的一個重要特色！ 也就是說，在不同的情境下，你的污染物減量如果方向錯誤，反而可能造成削減了某一種物質，卻導致另一種物質的濃度提昇喔！

只是這種模式假設整個箱子內部是均勻混合的，而且氣象條件、排放參數條件、邊界條件都比較簡單，因此，雖然可以簡易的推估反應式， 不過，對於大範圍的模擬區域來說，還是有其極限。而且，邊界條件 (就是箱模式圖示中的風向傳輸方向) 可能會有很大的影響！

網格模式 - 複雜化學模式

因為箱模式只有一個箱子而已，現在，我們將整個模擬的區域劃分出好幾個獨立的箱子，如此一來，每個箱子就具有獨立的化學反應， 然後在透過 box - box 之間的傳輸，不就能夠將整個區域細分了嘛？這就是三維 (X, Y, Z) 網格模式的思考角度！底下是網格模式的示意圖：

如上所示，我們需要將整個模擬的區域分為水平的 X, Y 以及垂直的 Z 的格子，每個格子需要有獨立的氣象條件、污染物濃度條件、傳輸條件等等， 同時，假設一次運算為 5 分鐘，那麼每個模擬的 5 分鐘中間，就得要透過統一的計算來處理彼此的傳輸擴散資料，因此，網格模式的運算會相當龐大！ 所以，通常大型的網格模式會使用較大量的 CPU 資源，否則運算時間會拉長很多時間！

另外，再次看看上圖，如果上圖的範圍將整個台灣包含在裡面，那麼邊界條件 (就是非台灣地區的，也就是最外圍的那一層格子) 該怎麼指定呢？ 如果是固定值，且輸入的污染物濃度資料太低，就可能會有稀釋模擬環境的問題，如果設定的太高，又可能會有額外的外來污染的問題！ 那該如何是好？這時，就有所謂的巢狀網格模式的產生！

• 巢狀網格、多層次網格模式

因為『邊界層』對於模式的影響是相當龐大的！什麼是邊界層呢？舉例來說，以你家的空間為例。如果你要模擬你家裡被屋外空氣品質的影響有多大， 假設你家的空間是可以被隨意移動的。現在，你的空間移動到清淨農場，你會發現，啊！空氣真是好啊！從窗口 (邊界層) 進來的空氣將屋內的髒空氣通通吹走了！ 好舒服！好愉快啊！現在，你的空間移動到林園工業區內，你會發現，哇！窗戶 (邊界層) 吹進來的揮發性有機物，都快要讓你窒息了！ 因此，同一個空間 (box) 在不同的窗口 (邊界層) 旁邊，受到的影響真的會差很多！

那你會說，不然，我們將前面談到的格子數量加大！例如，假設一個格子距離是 3km x 3km 好了，我們使用了 1000 個格子，讓中央距離邊界達到 1500 公里， 如果是這樣，邊界效應的影響應該就會小很多吧！是沒錯啦！但是，總數 1000 * 1000 (X*Y) 的格點運算，可能會讓你的系統累死！跑不完啦！ 因此，就有多層次，或所謂巢狀網格的產生。如下圖所示：

為了避免邊界層的影響，因此，我們需要將模擬中心 (就是上圖的台灣) 跟最遠的邊界 (就是上圖的最北到蒙古以北、東到日本以東、 西到緬甸以西、南到爪哇島以南) 距離拉遠～但是這個距離只是要計算邊界效應而已，因此，最外層網格通常使用格點大小為 81km x 81km 的大小！ 總數如果有 50 格，就有 81*50=4000 公里了！距離真的夠了！然後水平格點也只有 50x50 而已，運算速度也夠快。 之後為了計算更好的效果，學術界通常以 3 的倍數來削減，因此接下來的格點大小則為 27km x 27km，之後是 9km x 9km ， 最後以 3km x 3km 的網格包含全台灣，如此一來，就可以兼顧 (1)邊界層的效應、 (2)模擬的速度、 (3)最內層模擬的準確性！

• 運作模式所需要的資料

要運作這種網格模式，你得要注意到，如箱模式所說，每個格點都需要有各自的氣象資料、排放量資料與當時的污染物濃度資料， 然後透過一段時間 (通常是 180 秒到 300 秒之間，這裡指的秒，是指運算模式的案例時間，而不是電腦花費的時間) 的運算， 之後再以傳輸方式傳輸每個格點資料，然後在進行下一次的模擬。在整點時，就將該時間點的各種空氣污染物濃度記錄下來。 因此，所需要的資料就非常的龐大！基本上，需要的資料有：

• 完整的排放量資料：包括前面提到的點源、線源、面源的資料，不要忘記還有生物源！每個格點 (是 3D 的狀態下喔！) 都需要有排放量資料！ 包括煙囪排放時，帶入煙囪參數所算出來的有效煙囪高度，並將該污染物放入該格點當中累加。所有的排放量都需要放入模式中！ 不可以忽略！
• 氣象資料：所謂的氣象模式，就是將全世界有紀錄的地面風場測站資料，搭配全球同步每日兩次施放的探空資料， 整合起來之後，帶入例如 MM5 或 WRF 等大氣模式當中運作，透過物理化學反應，推算出逐時的風速、風向、溫度、 濕度、陽光照射、雲層資料等等，這個 WRF 模式運作時，與空氣品質的三維模式相同，已經網格化了！所以可以得到每個格點的氣象場喔！

如上圖所示，空品資料通常要兩個重要的模組：

• 大氣模式 (meteorology model)：就是上面提到的 WRF 模式！這個模式透過取得氣象場的觀測資料， 除了地面測站之外，還有探空資料等，再帶入模式中 (上圖的下方圖示流程)，最後就可以推算出模式需要的氣象場資料 (上圖中的 Processed Meteorology)。
• 排放量模式 (emission model)：用途就是在將排放量資料 (點、線、面、生物) 進行逐時化，網格化， 比較需要留意的，是排放量模式 (emission model) 的運作，也是需要用到氣象模式 (meteorology model) 的輸出資料！ 因為例如植物生物源排放，植物行光合作用時，才會有比較大量的 VOC 揮發！此外，煙囪的煙流上升高度， 也需要與氣象場的溫度進行比對計算的！

• 第三代網格模式

早期的網格模式 (或稱為第二代網格模式)，通常是僅能計算某一種化學反應，例如氣態的光化學反應， 就只能計算氣態物質～無法推算固態的 PM 或者是沈降、或者是能見度、或者是酸雨資料等。後來美國環保署開發出一種 one-atmosphere 的機制， 也就是說，光化學反應除了產生 O3 之外，也能透過 O3 氧化的過程，將硫化物、氮化物生成為硫酸鹽與硝酸鹽等固態成份！ 同時，由於產生固態成份，也會影響能見度與酸性沈降等。將這些機制全部放入同一個模式中運作，就成為第三代網格模式。 目前這個模式的代表就是 Models-3/CMAQ ！

models-3/CMAQ 大概是目前國際間使用最廣泛的網格模式，因為這個模式執行過程中，就自然會運算 PM2.5 的成份、 光化學反應的進行。新的模式還主動加入了生物源的日夜排放、雲程序的進行、乾沈降、濕沈降等輸出檔案， 而且輸出的資料統一格式為 NetCDF 格式，這種格式的資料一般來說，讀寫速度快，而且資料的定義很清楚， 不容易因為欄位錯誤而導致資料讀寫的失誤！相當有趣！

• 運作情境 - 很重要！慢慢瞧一瞧！

網格模式的運作應該是大家比較不容易搞清楚的部份～尤其是習慣跑擴散模式或軌跡模式的操作者， 通常搞不清楚網格模式到底是怎麼運作的，怎麼會複雜到目前會跑這種模式的人，還是少之又少？

我們前面講到，化學反應機制很多都是非線性的，也就是，並非 1+1 = 2 結果就會產生 1+2 = 3 的情況！ 在某些特別的情境下，反而有可能會變成 1+2 = 1 的狀態呢！所以，在進行網格模式的模擬時，一定要遵循底下的流程， 才可以對外說，你的模擬是合理的：

1. 排放量資料盡可能整齊：蒐集所有的排放量資料，雖然可能並非 100% 準確，但是至少排放量的資料取得源頭與資料分析的結果 (排放量、排放座標、排放的煙囪參數等等) 必須要有一定程度的可靠性。因為排放量如果沒有帶入完全，很可能就會產生許多的誤差狀態。
2. 氣象場資料需要正確：以台灣地區為例，一年 12 個月的工廠排放應該不會差太多，也就是人為排放量在一年當中，應該不至於差異太大。 至於生物源，雖然夏天排放比較大量的 VOC，不過，基本上，以台灣地區的氣溫來說，差異可能也沒有非常大。但是，想一想， 台南高雄屏東地區，夏天空氣品質好到四處看都是美景，冬天空氣品質爛到晚上回家鼻孔都鼻屎...四季的差異最大的變化大概就是氣象風場變化。 所以，氣象場資料是否正確，會有非常非常大的影響！因此，氣象場資料需要符合環保署規定的模式效能評估才可以！
3. 須通過模式性能評估：將上述兩者資料彙整，並分別交由排放量處理模式、大氣模式處理完畢後，再帶入空品模式。 空品模式運算完畢後，將運算的資料結果，取得與環保署測站相同格點的資料，進行 PM2.5, O3, SO2, NO2 等等物種的觀測值與模擬值比對， 如果比對的結果是合理的，那代表模式的模擬結果應該是可信的。如果模擬的結果不對呢？那你就應該要：
   • 重新查閱氣象資料，再次確認氣象場與觀測值沒有太大的誤差；
   • 重新檢測排放量資料，包括是否有年度的變化、突發行為沒有考慮到，或者是某一類的排放量可能有高估或低估的問題等等。
4. 建立基準案例：上述的行為要進行任何調整，都需要公告在自己模擬的報告書中，以方便當有任何人有疑問時，可以提出佐證。不論是大教授，還是小教授， 不論是大公司，還是小公司，不論是什麼網格模式，都得要對自己的模擬負責！這些資料一定要交待！如果交待不清...那就真的有人品的問題了！ 等到模擬的結果與實測值差異在可接受的誤差之後，該次模擬就可以被稱為『基準案例』 (base case)。
5. 進行案例模擬：今天，假設環保署想要將汽油車通通改成電動車，那麼我們就得要：
   1. 從排放量著手，將汽油車排放量改成電動車排放量，因此 SOx, NOx, VOC 的排放會減少。
   2. 承上，但是電動車主要是由電力提供，因此電廠的電力輸出會增加，此時需要以相對的電力增加情況去考慮何處設廠？以什麼機組發電？ 可能的電力損耗情況，經過評估後，更改電廠的排放。
   3. 將上述的更改帶入排放量模式，處理成為新版的排放量資料，然後再帶入模式模擬。
   4. 將這個案例模擬的結果與基準案例進行比對，就可以知道這樣的更改帶來的效果。

所以，一般習慣跑擴散模式的朋友會不太懂！原因如上啊。通常擴散模式『只針對新增或削減的那個污染排放進行模擬』，就可以知道增量的結果。 但是網格模式的處理是，你要將『原來的所有的排放量』裡面，『抽換你想要更改的那個排放源』之後，再重新模擬。所以，並不是僅針對要更改的那個排放源而已！ 這樣說，理解了嘛？這裡最麻煩！

參考資料

• (ps1)NJWEA 2014 簡報：https://www.slideshare.net/CornerstoneEnvironmental/njwea-2014-air-pollution-101
• (ps2)Yang, Yi. Molecules 2017, 22(10) https://www.mdpi.com/1420-3049/22/10/1684
• (ps3)測量方法：http://fy.chalmers.se/OLDUSERS/molnar/lectures/Measurement%20Methods%20II.htm
• (ps4)大氣沈降文章：https://www.researchgate.net/figure/A-conceptual-model-of-the-transport-and-deposition-of-phosphorus-from-the-atmosphere-The_fig1_6274052
• (ps5)氣動粒徑的說明：http://terms.naer.edu.tw/detail/1318325/
• (ps6)台灣排放量資料庫 (TEDS)https://teds.epa.gov.tw/
• (ps7)美國環保署的 SPECIATE 資料：https://www.epa.gov/air-emissions-modeling/speciate
• (ps8)甲醇致死劑量：http://cht.a-hospital.com/w/甲醇中毒
• (ps9)乙醇致死劑量：http://cht.a-hospital.com/w/酒精中毒
• (ps10)台灣空氣污染指標 PSI：https://zh.wikipedia.org/wiki/台灣空氣污染指標
• (ps11)台灣環保署 AQI 數據的說明：https://taqm.epa.gov.tw/taqm/tw/b0201.aspx
• (ps12)大氣擴散模式：https://en.wikipedia.org/wiki/Atmospheric_dispersion_modeling
• (ps13)逆溫層或混合層高度：https://en.wikipedia.org/wiki/Inversion_(meteorology)
• (ps14)台灣大學環工所，張能復老師研究：http://ntur.lib.ntu.edu.tw/handle/246246/22136#.XS6xj_IzZhE
• (ps15)早期研究大氣成份相關性，如臭氧前驅物的暴露腔回顧：https://www.publish.csiro.au/en/pdf/EN13901
• (ps16)箱模式 (box model) 的解釋：http://www.aqbook.org/read/?page=255
• (ps17)箱模式 (box model) 的解釋：http://acmg.seas.harvard.edu/people/faculty/djj/book/bookchap3.html#pgfId=108713
• (ps18)網格模式的圖解：https://slideplayer.com/slide/8705234/