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台灣中部地區細懸浮微粒空氣汙染影響因素之層級研究

為了解決台中火力發電廠 介紹的問題，作者葉庭宏 這樣論述：

根據環保署統計，2016年12月開始到2017年2月間，全台大約有46%的天數是處在空氣汙染嚴重的情況下，由此可見台灣的空氣污染相當嚴重，而到底是那些因素造成空氣汙染日漸加劇呢? 雖有不少研究指出，發電廠距離、地理、季節等因素顯著地影響空氣品質，但對於這些外部因素如何影響各區域汙染源及影響程度則尚未釐清。 而本研究使用多層次分析模型來檢視外部因素對地區污染源的交互影響。利用airq.org.tw的中部監測站數據，檢驗季節、地形以及與發電廠距離等大範圍因素，是否增強各區域監測站的尖峰時段、汽機車密度、工業區距離對PM2.5數值？ 經由研究發現，工業區距離、汽機車密度跟尖峰時段這三種因素，

對於PM2.5並無顯著影響。在經過外部因素影響後，冬季以及位於盆地地形時會顯著影響PM2.5數值，但距離發電廠遠近並無顯著，因此透過分析能了解外部因素是否影響PM2.5。 本研究的結果有助於想更進一步了解其他外部因素對於空氣污染的影響，能有更多的假設及考慮方向。

臺灣大型點源與交通移動源污染排放對PM2.5濃度影響

為了解決台中火力發電廠 介紹的問題，作者林怡成 這樣論述：

臺灣PM2.5高污染事件常發生於秋冬時期，長期暴露於高濃度PM2.5中，人體呼吸系統將受到嚴重破壞，故空氣污染議題備受民眾關注。高污染事件主要受氣象環境與本地排放源的高排放量影響，臺灣氮氧化物(NOX)年排放量以移動源廢氣排放為主、硫氧化物(SOX)年排放量則以工業活動和電力業居多，其中火力發電廠更占全國點源近四成排放量。根據經濟部能源局2018年資料指出，臺灣有近81%的發電量來自化石燃料，53%屬於傳統的燃煤技術，燃燒後的污染物不僅影響周圍環境，亦隨著風場結構帶往下風處。近年來，臺灣政府致力於實現高發電效率和低排放的目標，引進超超臨界（Ultra Super Critical, USC）

燃煤技術應用於林口火力發電廠中，以增加發電量並減少氮氧化物和硫氧化物的排放，此研究的目的是評估USC技術對臺灣空氣污染的影響。林口火力發電廠位於林口台地西側近海處，為了解林口周圍環境污染物特性，參考前人群集分類結果（Hsu and Cheng, 2019）將污染物依天氣型態分類，並使用環保署測站的歷年成份資料與陽明交通大學蔡春進教授提供2020年2月逐時PM2.5資料進行分析與討論。結果顯示，群集3（弱綜觀天氣型態）PM2.5與前驅物質(NOx與SO2)的濃度值最高，其次為群集2（高壓迴流天氣型態）與群集6（副熱帶高壓壟罩天氣型態），PM2.5成份以硫酸鹽與硝酸鹽為主。使用氣象模擬WRF3.8

.1版本與臺灣空氣污染物排放量清冊資訊TEDS10的輸出結果，納入CMAQv5.2進行空氣污染物模擬，個案一時間點為2020年2月12日至13日、個案二為2020年2月24日至25日，此時臺灣氣象環境處於弱綜觀的穩定天氣型態，由於西半部區域位於背風區、空氣擴散條件差，導致該區域空氣品質不佳。為了進一步探討林口發電廠對下風處空氣品質的影響，使用Brute Force Method（BFM）將林口火力發電廠的排放量調整為零（NoLKP組），並與Base組進行比較。林口電廠主要影響雙北、桃園和新竹地區，PM2.5小時平均貢獻量值約0.5~1.5μg/m3。同時，針對USC技術對於周圍環境空氣品質改善

效益，使用2013年林口電廠亞臨界(Subcritical, SC)舊機組排放資料進行空品模擬，計算與Base組之間的差異。結果顯示，北部地區空氣品質改善效益較好，中部地區較差。 當臺灣西部地區高濃度PM2.5事件發生時，其他重工廠與交通移動源的污染排放量高於林口火力電廠許多，欲探討各大型污染源PM2.5貢獻，經由BFM計算各污染源貢獻量，再依照群集結果進行分類。當臺灣處於弱綜觀天氣型態下，各污染源主要影響各自所在的空品區，點源貢獻量占比約1~2%，以台中火力發電廠影響最為顯著；交通移動源貢獻相較於點源PM2.5貢獻量較高，占比約16~23%。