概述

排序組合採樣法（Ranked Set Sampling，以下簡稱 RSS）是簡 單隨機採樣法搭配現場專家經驗判定或現場檢測結果所混合而成之 採樣方法（McIntyre, 1952）。由於 RSS 是求得所有樣區的低、中及 高數值之範圍，會增加取得具代表性樣品的機會，因此所得出樣品 母體之平均值也較其他方法準確，對於環境風險（或背景）調查頗 具參考價值。而且此法採樣及檢測之樣品數量相對較少，所以比簡 單隨機採樣更符合成本效益。

RSS 選擇採樣位置過程中，使用專家經驗判定是主觀瞭解現場 不同可能採樣位置的一些特徵，並利用這些特徵去判斷該採樣位置 相對的污染狀況。例如：可以利用表土或次表土被染色、變色或植 物落葉情形，來評估污染物之相對濃度，並依濃度之高低加以排序。

除了專家經驗判定外，在某些情況下亦可利用便宜之現場檢測 儀器來評估污染物之相對濃度。事實上，現場檢測儀器近年來其靈 敏度及精準度已提高許多，以下是一些應用於現場量測之實例：

一、 利用 UV 螢光光譜儀現場檢測土壤中 BTEX（benzene, toluene, ethyl benzene and xylene ）及 PAHs（polyaromatic hydrocarbons）

二、 利用 X 射線螢光光譜儀（X-ray fluorescence）現場檢測土壤中 鉛及其他重金屬。

三、 利用檢測土壤中總有機鹵化合物（total organic halide）作為篩 選揮發性有機溶劑之方法。

四、 利用衛星定位系統（global positing system）去確認調查樣區之 位置。

五、 利用遙測方法去辨認污染樣區（例如，離污染源愈遠，相對污 染愈低）。

RSS 法有些複雜，並涉及較多之統計理論。為助於瞭解，先舉 兩個例子簡單說明其觀念如下：假設某樹林中總數有 40 顆樹木，為 進行環境生態調查，如欲評估其平均體積，則 RSS 之做法為：

各取一大一小作記號量體積，並編為一組

一、 首先隨意選擇兩棵樹，並以肉眼判定大小，仔細量測較小那一 棵樹之體積並做記號，而另一棵則不計。

二、 再任選其他的兩棵樹，同樣判定其大小，並量測較大那一棵樹 之體積且做記號，而另一棵則不計。

三、 重複上述之動作，直到進行 10 個循環後，將總數 40 棵數目全 部區分完畢，此時一半（20 顆）有作記號，另一半則未作記 號。

四、 最後取有作記號之 20 顆樹木（其中 10 棵屬較小組，另 10 科 屬較大組）的量測值予以加總平均後，此平均值即為樹林中所 有樹木平均體積之估算值。

上述例子，將作記號之（一大,一小）樹木編為一組，每組有 2 個值（即組內數 m = 2）；重複同樣動作 10 個循環（即重複數 r =10）。

另一個例子，某處未來將規劃成住宅區之用地，其表土之鉛含 量高於背景值。為了瞭解此區域平均之土壤鉛含量，經事先以手提 式定點檢測器之 X 射線螢光光譜，檢測出鉛之測值與實驗室測值相 近，同時也確定現場檢測鉛之費用較實驗室檢測便宜很多，因此才 選定 RSS 來代替簡單隨機採樣法。假設經估算得知只要收集 12 個 土壤樣品（採樣數 n = 12）即符合統計學之標準，可據以評估該地

一、 以隨機採樣法選擇 3 組，分別標示為第一組、第二組及第三 組。每組又分別分成大中小 3 個值（即m = 3），如圖 6.1 所示。

因此，每個循環必須執行九次現場鉛之檢測（m² = 9）。 二、 第一個循環：分別選出每一組之代表性樣品。

（一） 以 XRF 測定第一組中三個樣品之大小，並標明為最小值

（A）、中間值（B）及最大值（C），取最小值之土壤樣品

（A）為第一組代表。

（二） 以 XRF 測定第二組中三個樣品之大小，並標明為最小值

（L）、中間值（M）及最大值（N），取中間值之土壤樣品

（M）為第二組代表。

（三） 以 XRF 測定第三組中三個樣品之大小，並標明為最小值

（X）、中間值（Y）及最大值（Z），取最大值之土壤樣品

（Z）為第三組代表。

三、 經上述第一個循環之現場初步檢測結果判定，應進一步採樣送 實驗室分析之樣品位置為（A, M, Z）。由於本案例已先估算出 採樣數為 12，因此必須再在其他區域重複三個循環，也就是 說，總計必須重複 4 次，才能將所需之樣品數採集完成（即 n

= 12 = m × r = 3 × r，得出 r = 4）。

L X

A M B

Y Z

N

C

第一組 第二組 第三組

圖 6.1 平衡式排序組合採樣之案例示意圖

一般利用專家經驗判定於 RSS 時，其組內數應在 2 至 5 間。如 組內數過多，會造成排序困擾。但如利用儀器現場檢測篩選時，並 無排序困擾，因此組內數可以大於 5，而得到較準確之平均值。

上述二案例係假設已知樣品母體或採樣數之情況，來說明 RSS 之執行觀念。至於實務應用中 m 應該取多少，重複作幾次（r = ?），

來決定採樣數，將於本章 6.6 節詳細說明之。