環保專案成果報告查詢系統

專案計畫編號	EPA-96-FA11-03-D016
經費年度	096
計畫經費	2,100 千元
專案開始日期	2007/01/15
專案結束日期	2007/12/31
專案主持人	林文印
主辦單位	監資處
承辦人	孫意惇
執行單位	國立台北科技大學
專案分類	環境資訊系統
中文關鍵字	臭氧,監測站網,空氣品質
英文關鍵字	ozone,monitoring network,air quality
協同主持人	張艮輝
共同主持人
計畫聯絡人
計畫聯絡電話
計畫聯絡信箱	wylin@ntut.edu.tw

中文摘要	完整的空氣品質現況及變化趨勢是環保主管機關研擬管制計畫及評估管制成效的重要依據，而空氣品質監測為具體且最直接獲得周界空氣品質現況的方法。本計畫之主旨為目前監測站站址的臭氧監測值，在人為活動及時空條件改變推移之下，相較於區域空氣品質是否有高估或低估的傾向，藉由臭氧模式對區域性空氣品質的模擬研究，解析目前的監測資料與區域性的空氣品質所存在之關聯性。　　本計畫目標為建立北部、竹苗、宜蘭空品區臭氧一小時及八小時平均濃度之區域差異特性及評估該三空品區空氣臭氧濃度分佈與污染排放量之關聯性。臭氧模式結果則將分別以臭氧１小時平均及八小時平均濃度之區域性差異特性、臭氧濃度區間分佈之探討、站址與熱點空間之對應關係、各監測站接受臭氧來源比例之分析等方式作解析。　　研究團隊針對本期計畫工作成果共作出六項結論。　　一、由模擬期程之選定工作成果，特別針對臭氧高污染狀況所發展之模擬期程篩選流程應可提供日後相關研究工作之用，尤其北台灣空品區，發生臭氧時間短，各空品區並非大範圍有高濃度值，故選取個案時，宜提高標準。建議使用大於110 ppb之站數至少兩站為篩選基準，或八小時大於80 ppb亦為兩站為選則期程基準。所選定之為期程一2003年05月07日至2003年05月14日，期程二為2003年08月27日至2003年09月03日，期程三為2003年10月20日至2003年10月27日，期程三為2003年11月05日至2003年11月12日。　　二、由氣象場模擬及結果解析工作成果，在高壓籠罩或鋒面暖區、低風速、低雲蓋量、日照強烈時，容易有區域臭氧高污染日的產生。　　三、北部地區臭氧發生區域較小，通常不會傳輸跨空品區，若有傳輸跨空品區，大多只發生在空品區交界處。時間大多發生在14點，且在三小時即下降或遠離監測站。　　四、由臭氧濃度區間分佈之探討工作成果，四個模擬期程監測站模擬平均濃度均較空品區平均濃度高，監測站標準偏差大多較小，區域平均濃度多介於最高三站與最低三站之間，宜蘭測站較少，無法計算最高與最低三站。　　五、由站址與熱點空間之對應關係工作成果，模擬期程一、二之熱點均發生於台北縣市內陸，期程三、四則發生在竹苗附近；期程一、二熱點發生於14時，期程三為13時，期程四為15時；模擬期程一、二熱點發生日天氣型態為副熱帶太平洋高壓區，期程三為大陸高壓出海，期程四為鋒前暖區。　　六、由臭氧濃度與區內外排放量之關聯性工作成果，以空品區為單位進行排放量削減，以台北縣市為單位排放量削減對當地臭氧為負面影響，但對鄰近空品區卻有改善效果。此計畫為兩期計畫，簡單歸納兩期計畫共同及差異，所得結論如下：此計畫為兩期計畫，簡單歸納兩期計畫共同及差異，所得結論如下：　　整體而言，中南部臭氧發生較為嚴重，時間也較長，發生時間也較北部晚，範圍也較北部廣。台灣北部地區空品區，發生臭氧事件，較集中在當地空品區，除了在空品區交界發生高臭氧事件，一般跨空品區情形較少，尤其宜蘭地區，受西半部影響似乎不大，竹苗雖常受中部或北部影響，但高臭氧發生時，以八小時超標情形較多。若台北縣市氮氧化物減量，反而有助於竹苗的臭氧降低，但並非完全是北部空品區影響，因為敏感度測試，北部空品NOx或VOC減半效果似乎對竹苗空品區都是有利，可做為新的議題。　　另北部與南部發生臭氧事件共通性，主要為在高壓出海，在台灣南、北地區都有高臭氧發生，第一期程如5月12~13日，且越近傍晚，越往內陸山區移動。低風速、低雲蓋量、日照強烈，是主要行成高臭氧有利之條件。以下整理出六點結論：　　一、由模擬期程之選定工作成果，特別針對臭氧高污染狀況所發展之模擬期程篩選流程應可提供日後相關研究工作之用，南部建議使用法規值，北部建議提高門檻，設定臭氧值為大於110 ppb，較易篩選事件日。　　二、由氣象場模擬及結果解析工作成果，在高壓籠罩、低風速、低雲蓋量、日照強烈，容易有區域臭氧高污染日的產生。　　三、由臭氧日最大小時及八小時平均濃度之區域差異特性工作成果，南部模擬之監測站值，不論在日最大小時濃度或者八小時平均濃度，監測站模擬值均與鄰近區域之模擬值呈高度相關。北部模擬之監測站不論在日最大小時濃度或者八小時平均濃度，監測站模擬值均與鄰近區域之模擬值相關性低，故改採熱點位置與周圍的相關性，熱點與周邊在9×9公里相關性，在期程一只有77.52%，可見北部高臭氧範圍區域不大。　　四、由臭氧濃度區間分佈之探討工作成果，在中南部空品區四個模擬期程監測站模擬平均濃度均較空品區平均濃度高，監測站標準偏差大多較小，最低三站平均濃度與區域平均濃度較為接近。　　五、南部地區由站址與熱點空間之對應關係工作成果，模擬期程一、二、四之熱點均發生於屏東縣內陸，期程三發生於台中縣與南投縣交界附近；期程二、三、四熱點發生於15時，期程一為16時；模擬期程一、四熱點發生日天氣型態為鋒前暖區，期程二為颱風外圍環流，期程三為高壓出海。北部地區由站址與熱點空間之對應關係工作成果，模擬期程一、二之熱點均發生於台北縣市內陸，期程三、四則發生在竹苗附近；期程一、二熱點發生於14時，期程三為13時，期程四為15時；模擬期程一、二熱點發生日天氣型態為副熱帶太平洋高壓區，期程三為大陸高壓出海，期程四為鋒前暖區。　　六、由臭氧濃度與區內外排放量之關聯性工作成果，南部以空品區為單位進行排放量削減，較以縣市為單位排放量削減對降低臭氧更為有效。北部以台北縣市為重點區域，排放量削減，對北部空品區為負貢獻，對竹苗空品區則是有利的。　　本研究團隊共提出三項建議：一、未來若台灣排放量清冊（ＴＥＤＳ）有所更新，可考慮使用更新版排放量資料進行模擬。二、未來可考慮整合全國模式模擬結果之解析成果，更全面性的探討區域外排放量對監測站之影響。三、未來可考慮進行空品監測站網其他主要污染物（如氣膠）分佈解析之工作，更完整探討監測站監測資料與區域空氣品質之差異性。
中文關鍵字	臭氧,監測站網,空氣品質

中文摘要

完整的空氣品質現況及變化趨勢是環保主管機關研擬管制計畫及評估管制成效的重要依據，而空氣品質監測為具體且最直接獲得周界空氣品質現況的方法。本計畫之主旨為目前監測站站址的臭氧監測值，在人為活動及時空條件改變推移之下，相較於區域空氣品質是否有高估或低估的傾向，藉由臭氧模式對區域性空氣品質的模擬研究，解析目前的監測資料與區域性的空氣品質所存在之關聯性。　　本計畫目標為建立北部、竹苗、宜蘭空品區臭氧一小時及八小時平均濃度之區域差異特性及評估該三空品區空氣臭氧濃度分佈與污染排放量之關聯性。臭氧模式結果則將分別以臭氧１小時平均及八小時平均濃度之區域性差異特性、臭氧濃度區間分佈之探討、站址與熱點空間之對應關係、各監測站接受臭氧來源比例之分析等方式作解析。　　研究團隊針對本期計畫工作成果共作出六項結論。　　一、由模擬期程之選定工作成果，特別針對臭氧高污染狀況所發展之模擬期程篩選流程應可提供日後相關研究工作之用，尤其北台灣空品區，發生臭氧時間短，各空品區並非大範圍有高濃度值，故選取個案時，宜提高標準。建議使用大於110 ppb之站數至少兩站為篩選基準，或八小時大於80 ppb亦為兩站為選則期程基準。所選定之為期程一2003年05月07日至2003年05月14日，期程二為2003年08月27日至2003年09月03日，期程三為2003年10月20日至2003年10月27日，期程三為2003年11月05日至2003年11月12日。　　二、由氣象場模擬及結果解析工作成果，在高壓籠罩或鋒面暖區、低風速、低雲蓋量、日照強烈時，容易有區域臭氧高污染日的產生。　　三、北部地區臭氧發生區域較小，通常不會傳輸跨空品區，若有傳輸跨空品區，大多只發生在空品區交界處。時間大多發生在14點，且在三小時即下降或遠離監測站。　　四、由臭氧濃度區間分佈之探討工作成果，四個模擬期程監測站模擬平均濃度均較空品區平均濃度高，監測站標準偏差大多較小，區域平均濃度多介於最高三站與最低三站之間，宜蘭測站較少，無法計算最高與最低三站。　　五、由站址與熱點空間之對應關係工作成果，模擬期程一、二之熱點均發生於台北縣市內陸，期程三、四則發生在竹苗附近；期程一、二熱點發生於14時，期程三為13時，期程四為15時；模擬期程一、二熱點發生日天氣型態為副熱帶太平洋高壓區，期程三為大陸高壓出海，期程四為鋒前暖區。　　六、由臭氧濃度與區內外排放量之關聯性工作成果，以空品區為單位進行排放量削減，以台北縣市為單位排放量削減對當地臭氧為負面影響，但對鄰近空品區卻有改善效果。此計畫為兩期計畫，簡單歸納兩期計畫共同及差異，所得結論如下：此計畫為兩期計畫，簡單歸納兩期計畫共同及差異，所得結論如下：　　整體而言，中南部臭氧發生較為嚴重，時間也較長，發生時間也較北部晚，範圍也較北部廣。台灣北部地區空品區，發生臭氧事件，較集中在當地空品區，除了在空品區交界發生高臭氧事件，一般跨空品區情形較少，尤其宜蘭地區，受西半部影響似乎不大，竹苗雖常受中部或北部影響，但高臭氧發生時，以八小時超標情形較多。若台北縣市氮氧化物減量，反而有助於竹苗的臭氧降低，但並非完全是北部空品區影響，因為敏感度測試，北部空品NOx或VOC減半效果似乎對竹苗空品區都是有利，可做為新的議題。　　另北部與南部發生臭氧事件共通性，主要為在高壓出海，在台灣南、北地區都有高臭氧發生，第一期程如5月12~13日，且越近傍晚，越往內陸山區移動。低風速、低雲蓋量、日照強烈，是主要行成高臭氧有利之條件。以下整理出六點結論：　　一、由模擬期程之選定工作成果，特別針對臭氧高污染狀況所發展之模擬期程篩選流程應可提供日後相關研究工作之用，南部建議使用法規值，北部建議提高門檻，設定臭氧值為大於110 ppb，較易篩選事件日。　　二、由氣象場模擬及結果解析工作成果，在高壓籠罩、低風速、低雲蓋量、日照強烈，容易有區域臭氧高污染日的產生。　　三、由臭氧日最大小時及八小時平均濃度之區域差異特性工作成果，南部模擬之監測站值，不論在日最大小時濃度或者八小時平均濃度，監測站模擬值均與鄰近區域之模擬值呈高度相關。北部模擬之監測站不論在日最大小時濃度或者八小時平均濃度，監測站模擬值均與鄰近區域之模擬值相關性低，故改採熱點位置與周圍的相關性，熱點與周邊在9×9公里相關性，在期程一只有77.52%，可見北部高臭氧範圍區域不大。　　四、由臭氧濃度區間分佈之探討工作成果，在中南部空品區四個模擬期程監測站模擬平均濃度均較空品區平均濃度高，監測站標準偏差大多較小，最低三站平均濃度與區域平均濃度較為接近。　　五、南部地區由站址與熱點空間之對應關係工作成果，模擬期程一、二、四之熱點均發生於屏東縣內陸，期程三發生於台中縣與南投縣交界附近；期程二、三、四熱點發生於15時，期程一為16時；模擬期程一、四熱點發生日天氣型態為鋒前暖區，期程二為颱風外圍環流，期程三為高壓出海。北部地區由站址與熱點空間之對應關係工作成果，模擬期程一、二之熱點均發生於台北縣市內陸，期程三、四則發生在竹苗附近；期程一、二熱點發生於14時，期程三為13時，期程四為15時；模擬期程一、二熱點發生日天氣型態為副熱帶太平洋高壓區，期程三為大陸高壓出海，期程四為鋒前暖區。　　六、由臭氧濃度與區內外排放量之關聯性工作成果，南部以空品區為單位進行排放量削減，較以縣市為單位排放量削減對降低臭氧更為有效。北部以台北縣市為重點區域，排放量削減，對北部空品區為負貢獻，對竹苗空品區則是有利的。　　本研究團隊共提出三項建議：一、未來若台灣排放量清冊（ＴＥＤＳ）有所更新，可考慮使用更新版排放量資料進行模擬。二、未來可考慮整合全國模式模擬結果之解析成果，更全面性的探討區域外排放量對監測站之影響。三、未來可考慮進行空品監測站網其他主要污染物（如氣膠）分佈解析之工作，更完整探討監測站監測資料與區域空氣品質之差異性。

中文關鍵字

臭氧,監測站網,空氣品質

類型	檔名	檔案大小	說明	最新版公開日期
期末報告	96期末報告.rar	26MB	[期末報告]公開完整版	2008/3/1 上午 12:00:00

摘要	Complete and comprehensive air quality data and trend information are very important for authorities to plan air pollution control strategies and evaluate the effectiveness. Air quality monitoring system is the major method used to understand ambient air quality status. Since Taiwan air quality monitoring network has been setup for years, the characteristics of pollutant emission and meteorological condition are different from before, because human activity and pollution emission pattern have been changed since the deployment of monitoring stations, and therefore the special-temporal ozone concentration distribution may also change. The main objectives of this research are using model simulation to investigate the ozone characteristic relations between air quality monitoring stations and vicinal basin area. This project utilized Taiwan Air Quality Model (TAQM) to simulate ozone concentration distribution of North, Jhu-Miao, and Yilan, air quality basin areas. The objectives of this project are to compare the difference of ozone concentration distribution of air quality monitoring network within related air quality area. Based upon the simulation results and analysis, some conclusions are summarized as following. The first: because the elapsed time of high ozone concentration is short in northern Taiwan, the criteria to select episodes could be different from that in central or southern Taiwan. The second: regional ozone episode could happen when at high pressure/warm front, low wind speed, low cloud cover, and strong solar incidence. The third: area with high ozone concentration is smaller compared with central or southern Taiwan, and it is usually within one air basin. The fourth: the standard deviation of the concentration distribution is small. The fifth: the hot spot of episode I and II is in North air basin, however, that of episode III and IV is in Jhu-Miao air basin. The sixth: reducing NOx emission in greater Taipei area could have negative impact to the ozone problem locally; however it could improve the surrounding air basins. Compared with the results in previous year study, in episode events, the cover area and elapsed time of high concentration ozone in northern Taiwan were smaller and shorter than that in central and southern Taiwan. Since the emission sources and geological characteristics are unlike in different air basins, the control strategies, effectiveness, and impacted areas are also various. Finally, three suggestions were proposed. First, the updated Taiwan Emission Data System (TEDS) can be used to simulate the air quality after they are verified. Second, the whole-Taiwan-wide area and trans-boundary impact can also be simulated. Third, further study extended to other pollutants, such as aerosols, is suggested to estimate the relation between the total air quality and the air quality monitoring network in the future.
英文關鍵字	ozone,monitoring network,air quality

摘要

Complete and comprehensive air quality data and trend information are very important for authorities to plan air pollution control strategies and evaluate the effectiveness. Air quality monitoring system is the major method used to understand ambient air quality status. Since Taiwan air quality monitoring network has been setup for years, the characteristics of pollutant emission and meteorological condition are different from before, because human activity and pollution emission pattern have been changed since the deployment of monitoring stations, and therefore the special-temporal ozone concentration distribution may also change. The main objectives of this research are using model simulation to investigate the ozone characteristic relations between air quality monitoring stations and vicinal basin area. This project utilized Taiwan Air Quality Model (TAQM) to simulate ozone concentration distribution of North, Jhu-Miao, and Yilan, air quality basin areas. The objectives of this project are to compare the difference of ozone concentration distribution of air quality monitoring network within related air quality area. Based upon the simulation results and analysis, some conclusions are summarized as following. The first: because the elapsed time of high ozone concentration is short in northern Taiwan, the criteria to select episodes could be different from that in central or southern Taiwan. The second: regional ozone episode could happen when at high pressure/warm front, low wind speed, low cloud cover, and strong solar incidence. The third: area with high ozone concentration is smaller compared with central or southern Taiwan, and it is usually within one air basin. The fourth: the standard deviation of the concentration distribution is small. The fifth: the hot spot of episode I and II is in North air basin, however, that of episode III and IV is in Jhu-Miao air basin. The sixth: reducing NOx emission in greater Taipei area could have negative impact to the ozone problem locally; however it could improve the surrounding air basins. Compared with the results in previous year study, in episode events, the cover area and elapsed time of high concentration ozone in northern Taiwan were smaller and shorter than that in central and southern Taiwan. Since the emission sources and geological characteristics are unlike in different air basins, the control strategies, effectiveness, and impacted areas are also various. Finally, three suggestions were proposed. First, the updated Taiwan Emission Data System (TEDS) can be used to simulate the air quality after they are verified. Second, the whole-Taiwan-wide area and trans-boundary impact can also be simulated. Third, further study extended to other pollutants, such as aerosols, is suggested to estimate the relation between the total air quality and the air quality monitoring network in the future.

英文關鍵字

ozone,monitoring network,air quality