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您在天下雜誌獨立評論的投書〈敬覆莊秉潔教授:我們需要政治、媒體、群眾推疊的科學假說嗎?〉弟回覆如下:

模擬結果之解釋

弟認為,既然我們的模擬結果可能會作為空氣汙染防治的主要依據,就應更謹慎的將研究的限制及發現,清楚的在報告中敘述。如您提到弟的第一個錯誤是對於模式性能評估量化指標「分數偏差」(MFB)的誤解。相信您很清楚,分數偏差(MFB)與偏差(Bias)都是評估模式低估或高估的指標,只是其分母不一樣。前者以觀測及模擬的平均作為分母,後者以觀測作為分母。當觀測接近模擬時,兩者是一樣的;如果觀測為1,模擬為 0,這時這兩者差兩倍。建議您是否就好好計算出偏差,再根據弟之假說,重新依弟之方法校正PM 2.5的汙染源佔比,以提供給民眾參考;或者將低估的部份亦明列出來,寫來源未知,才不會讓民眾誤以為没有船舶等潛在汙染來源。如果模式高估,就讓其加總大於100%,好讓民眾清楚我們之評估,一定有些來源是高估了。

弟認為我們受政府委託之研究產出,本就應提供給公民自由使用,其可以作各種分析比較。您在投書中所述「莊教授在投書中以圖3最右側之圖……事實上筆者不曾做過這張圖,這張圖的濃度分布明顯經過內差,筆者使用的網格模式可以模擬所有的網格點,不需經過內差,此圖或許是莊教授所做,卻指為筆者之模擬結果,此乃非常缺乏學術倫理之行為,這是莊教授的第三個錯誤。」

這圖的確為弟所繪,但這比較是公平的。因為三圖中使用一致的測站,將1.測站的觀測資料、2.弟在這些測站的模擬結果,及3.您提供測站所在的模擬結果,用一致的內差方法畫出來的。如您仔細去看左圖中的風標所在,就是您提供測站所在的位置。任何公民都可以使用您受政府委託之資料作分析比較,真不應該說出「缺乏學術倫理之行為」的字眼。除非這公民在分析時,將您之原始資料造假,或用不一致的方法來分析,或故意曲解分析的結果。

政策的連結

從圖中您原始資料的測站所在,的確可以看出您的模擬在紫爆時的竹山、斗六及嘉義市等地,低估這些測站的濃度。這些區域也是台灣PM 2.5濃度最高的區域之一。如果無法從結構上模擬出這區域的高值,從模式中推論因應紫爆的防制策略,就會需要更斟酌考量。而根據您的敏感度測試,這區域似乎受柴油車輛的排放影響最大。環保署可能因此預支未來10年的預算,編了137億試著淘汰老舊柴油車,但因補助淘汰的費用只有這老舊柴油車現值的一半,而引起非常大的抗爭。但不確定,您在報告中是否清楚呈現您在雲嘉內陸地區模擬偏低,可能還有重要的汙染來源未掌握?

而同樣的弟提供給雲林縣環保局的資料如圖1,圖中清楚顯示模擬與觀測的比較,已可正確模擬出大部份時間斗六站的濃度。但在2017年11月29日斗六紅爆時,模擬仍偏低。而偏低的原因,可能是當天有農廢燃燒,或六輕等之排放低估,或還有其它排放源未掌握,這不確定應該讓民眾清楚,並告知雲林縣環保局。根據弟之模擬結果,無論平時或紅爆時,中小型鍋爐影響斗六約30%的PM 2.5質量濃度。而目前這些中小鍋爐多使用重油,其改天然氣成本已有經濟誘因。縣府也的確參考弟之建議,目前正推動雲林科技工業區改燃氣,明年將推動斗六工業區改燃氣。而從今年斗六空氣品質變化,也的確顯示斗六的PM 2.5濃度已顯著的降低。

同樣由圖1中也可以看出在紅爆時,盛行風弱、海風強,斗六就會受台中電廠、中龍鋼鐵及六輕的影響,合計之PM 2.5佔比亦達13%。因此為因應紅爆,弟的確倡議空汙應變,老舊燃煤機組降載由燃氣機組取代,而前20大汙染源也應減排。環保署接受了弟之建議,去年修改了空氣品質預警應變辦法,並開始實施。事後之分析,也的確顯示去年台灣之紅爆日數,已比預期提早兩年達到減半的目標。弟實在看不出根據弟模擬之結果所建議的措施,有那一項事後證明是不合理的結果。

而由圖1中還可以看出,2017年11月29日柴油大貨車在弟之分析中佔比為4%,亦屬重要汙染源。但因淘汰的成本很高,如我們補助的經費可以負擔老舊柴油車主的損失,弟亦贊成淘汰,但目前之補助經費只有其損失的一半。除非有更好的技術或更高的補助以來彌補老舊柴油車主的損失,弟真不能建議要強制淘汰。除此之外,政院也一定參考了您之分析,認為車輛之排放影響空氣品質很大,而訂出燃油車輛的禁售時程。

圖1。筆者使用GTx模式模擬雲林斗六的汙染來源,圖中紅實線為觀測資料。同時顯示模擬與觀測值及汙染源佔觀測比,讓讀者清楚模擬結果之不確定性。

不確定的降低

另您提弟中的第二個錯誤,有關空氣品質模擬的誤差,認為弟「只簡單的全部歸因於工廠二氧化硫(SO2)排放量的低估」。其實弟並不是歸因於工廠二氧化硫排放量的低估,而是認為您模擬系統中氣象的處理有問題,這容後持續說明。同時您提出另一假說是目前船舶的排放應顯著低估:

「由於台灣周遭海域繁忙的船舶運輸,航行船舶數平均每日達3千多艘,這些船舶大部分是使用高硫份的油,且幾乎沒有使用任何汙染控制設備,因此排放了相當多的原生PM 2.5、二氧化硫(SO2)及氮氧化物(NOx)。根據成功大學吳義林教授的研究,船舶運輸二氧化硫(SO2)排放量是台灣整體排放量的5.8到7.1倍,氮氧化物(NOx)排放量則是台灣整體排放量的2.6到2.9倍,這些因素都是造成PM 2.5、二氧化硫(SO2)及氮氧化物(NOx)模擬結果低估的可能原因。由於是在海域排放,過去並未納入2010年版的台灣空氣汙染排放清冊(TEDS)中,2016年版的TEDS應會納入。」

這假說當然可能成立。如這假說成立,也可以解釋弟之模擬系統,目前低估2017年11月29日斗六紅爆之PM 2.5濃度。因為這天海風強,弟之模擬顯示,的確這天依TEDs2013之排放資料庫,船舶對斗六站之影響亦有9%。如船舶之實際排放更高,這佔比影響就會愈大。其實雲林縣府也同樣參考弟之模擬結果,加速推動進出麥寮港改用低硫油的工作。

但這船舶排放量的更新,是否可以改善您目前模擬中雲嘉靠山地區PM 2.5低估的現象,就值得懷疑了。主要是前文中,弟研判您模擬系統的問題,是氣象場出問題,盛行風過大,海陸風、山谷風過弱,因此海邊之大型汙染源之煙流,帶不到中雲嘉靠山地區,才使得這些區域的PM 2.5模擬過低。船舶排放是在海上,如上述氣象場仍有同樣錯誤,同樣無法將船舶排放的汙染,帶到中雲嘉靠山地區。這些區域的PM 2.5模擬仍然會是低估的。這推論可以根據您所有電廠之模擬,看出所有電廠所產生的PM 2.5,其主要影響的還是台灣靠海的區域,大部份煙流進不了中雲嘉靠山地區。而這些大型電廠多位於海邊,更何況船舶的汙染排放在海上,更不可能進入中雲嘉靠山的地區,而修正您在這地區低估的問題。

模擬系統的持續改進

弟以您整理CMAQ 與GTx二種模式差異表為基礎,補充並修正部分錯誤,列出其差異如下表,讓您可以能更深入了解GTx。您提到弟似有先射箭再畫靶的問題,我的回答是没有,請詳閱表中之排放量校正說明。而模式中無論地表粗糙度、PM的粒徑分佈、硫酸銨及硝酸銨的細粗粒比及二次氣膠的形成速率等,都是根據台灣本地的觀測資料而來,也經過嚴謹的校正及驗正程序。因為使用本地的資料校正及驗正,其結果可能不輸美國所發展的通用模式。且GTx絕對是一個非常好的模式,因為其建立了PM 2.5源與受體的解析解,是理論上的突破。尤其是我們觀測出台灣農地常有混合建物,而都市中建物高低差又非常大;這類地貌粗糙度常是美國模式預設值的數倍,進而導致空氣汙染物之沉降量大許多;許多車輛排出之汙染,很快沉降到地面,而不會傳輸太遠。這也可能是我模擬系統之交通源影響比您的小的原因之一。

而弟模擬系統中風場的處理,是能模擬出中雲嘉內陸高PM 2.5的關鍵。GTx的確是三維的軌跡模式。其首先根據台灣所有可以收集到的觀測風場資料及可獲得的氣象模式資料,內插出軌跡點之u, v。除此之外,同時計算其下一軌跡點,如發現其會撞山,再根據混合層高及Fr數決定是否繞山還是跨山。如需繞山再調整風向,使其繞山。再內插出軌跡點鄰近±dx, ±dy等四點的風速,再根據連續方程計算出w(Tsuang, 2003, Atmospheric Environment)。有了正確的u, v, w 就可以再計算出下一個軌跡點。因為台灣之觀測氣象站非常多。包括氣象局人工站、自動站、環保署空品站、台電空品站等合計有數百站。而氣象機制中的盛行風、海陸風、山谷風、甚至街谷效應等風,都會為這些測站所觀測到。因此能善用這些觀測資料於軌跡場計算,更能精準掌握許多3-km 解晰度氣象模式所計算不出的風場。

希望從弟之二文中,您可以看出,弟對您模式之評價並没有惡意,反而是竭盡所能,協助您診斷問題,提供給您可能的解方,也期待能互相學習,相信透過這方式,我們的結論會愈來愈接近。就如同IPCC氣候變遷的報告,是由國際間多模式,透過模式平行比對(Model Intercomparison)的方式互相學習,最後共同撰寫因應氣候變遷影響的科學報告。希望我們亦可以透過模式平行比對的方式,讓台灣空品模擬這領域的科學家,可以一起站上國際的舞台;並提供給民眾了解,每日吸入空氣中其汙染的來源,促請其支持施政者空汙防治的作為。

燃煤重汙染的關鍵

而弟認為燃煤電廠絕對是重汙染的論述,除了紅爆所在地多是這些大汙染源煙流幅合所在外。而目前煤電中硫及重金屬流佈平衡,仍有超過9成的物質不知去向,這隱含目前排放量低估許多的可能。更重要的是PM 2.5成份中一級致癌物重金屬及戴奧辛的佔比。根據環保署之委託硏究,這些重金屬絕大部份是燃煤產生的。以砷為例,燃煤電廠排放佔比則高達49.5%,燃煤汽電共生鍋爐佔8.5%;也就是PM 2.5成份中最毒的重金屬砷,約5成是林口、台中丶麥寮、興達、大林及和平等6座燃煤電廠所排放的。而根據中山醫藥大學廖勇柏教授彙整之癌症地圖(圖2)可發現,這些燃煤電廠排放重金屬影響的鄉鎮,其男性的呼吸道疾病及肺癌標準化死亡率,當電廠運轉後,都成為台灣相對高或顯著高的鄉鎮所推得的。期待您所提的這兩位教授可以釐清這爭議。

圖2)男性氣管,支氣管和肺癌(Trachea, bronchus & lung)等標準化死亡率與燃煤電廠之關係。由圖可以看出林口、台中丶麥寮、興達、大林及和平等六座燃煤電廠所在之主要下風處,其男性的呼吸道疾病及肺癌標準化死亡率,當電廠運轉後,都成為台灣相對高或顯著高的鄉鎮。圖片來源:Taiwan Cancer Map

3-km WRF/CMAQ及GTx二種模式之差異比較。作者提供。

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