環境工程篇

空氣品質模式簡介與操作 - 概說

稍微簡單的聊聊環境工程方面的模式應用,並不是要介紹什麼了不起的資料喔!主要著重於 AERMOD 與 CMAQ 囉!

最近更新時間: 2019/07/18

為了瞭解空氣污染物排放量與空氣品質間的關係,國際間使用了很多的數值模式來解析這兩者的相關性。 這些數值模式從簡單的擴散模式 (ISC, AERMOD) 到複雜的三維網格模式 (Models3/CMAQ, CAMx...),無論何種模式, 主要的目的都是想要了解污染物的來源,或者是透過減量、增量之後,會如何影響到環境的空氣品質。

但是,這些模式都有其應用的極限,模式這個工具主要是提供我們一個參考的依據,因為大氣變化實在很大, 模式無法提供一個『絕對值』,主要是提供一個『相對參考值』。各位環境工程的夥伴們,在應用模式的數據時, 這一點要先理解!否則光是聽專家隨便說,總是容易吵架的!

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。

排放量
空氣污染物的排放 (圖片來源 ps1)

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~

光化反應與氣態、固態物質產生 光化反應與氣態、固態物質產生
光化反應與氣態、固態物質產生 (圖片來源 ps2)
左側圖示:陽光讓 NO2 解離產生 O3 之後,因為 VOC 的關係,會持續產生很多的離子成份
右側圖示:這些解離的 HO. 成份,會跟硫成份或氮成份生成硝酸鹽 (NO3-)或硫酸鹽 (SO4=)

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~

PM 的分離與收集
懸浮微粒的分離與收集 (圖片來源 ps3)
上圖:衝擊板示意圖,讓定速氣流衝擊,讓大顆粒黏著在衝擊板上,細微粒則隨風離開,因此收集離開氣體即可
下圖:旋風分離器,氣流從左側進入,隨著圓形旋風旋轉,大顆粒撞擊到牆面而留下,細微粒則從中間出口離開,收集出口處的氣流即可。

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。
污染物的排放源頭
污染物的排放源頭 (圖片來源 ps4)

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是內部進行。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』

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:

高斯擴散模式
大氣擴散模式示意圖 (圖片來源 ps12)

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 0.1 °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:

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:

地表風場變化情況與軌跡推估示意 (圖示取自台大張能復老師的研究計畫, ps14)

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 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!

ozone exposure chamber
美國北卡大學的屋外測試腔 (The University of North Carolina (UNC) outdoor chamber, ps15)

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:

box model box model
box model 的示意圖 (圖片 ps16, ps17)

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:

EKMA 圖示
EKAM: 臭氧-NOx-VOC 的關係式

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:

三維網格模式
三維網格模式的示意圖 (美國 EPA 簡報資料, ps18)

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:

以模擬台灣地區為例,通常多層次網格的設計示意圖 (鳥哥個人模擬資料)

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!
網格模式與相關模組
網格模式與相關模組資料 (美國 EPA 簡報資料, ps18)

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

伺服器篇文件
各版本彙整說明
CentOS 6.x