第三章 研究流程與方法
3.6 公車路線移污潛勢指標建立
3.6.2 基於風險
由於移污即便濃度相同但於不同地理條件所造成之危害程度不一，尤 其是對人口較多的地區影響會較大，因此本研究將參考 Bennett et al. (2006) 所使用之 Intake Fraction (IF)法。IF 法之定義為個體吸入污染物量之總和除 上污染物之總排放量，依據此原則，本研究將以下式計算 IF 值: (Intake Sum REL,ISR)指標，計算方式如下列:
* * /
i j ij Ai
j
ISR
P C BR REL (3.18a)35
36
式 3.21b 也可又可再分為以住址點計算居民之指標 ISRMa和以面寬計算得 到居民之指標 ISRMw。
最後再以空氣品質標準(請參見 3.5.1)建立 ISSa、ISSw、ISSMa、ISSMw， 計算方式同式 3.18 和 3.19，但以空氣品質標準取代 RELA。
3.6 路線優先性分析方法
由於汰換路線長但經過人口少的公車為低污染公車並不一定最具環 境效益，因此本研究在上一節建立以改善公車路線兩旁居民之風險為基準 制定污染長度及吸入總量與風險等指標，並據以進行優先性分析。
由於不同指標所代表的意義不太相同，各指標的不同點主要在於計算 方法及所考量的因子，並不是針對不同因子分析，例如 ISRi和 ISR 差異在 於前者為依據單一污染物的當量值大小比較，可比較不同污染物的影響程 度，而後者是綜合指標，主要將各污染物 RELA當量值相加，考慮的是污 染物綜合影響；ISR 與 ISRM 的差異主要是前者採平均濃度，後者採用最 大濃度；CLR 與 ISR 間的差異是前者只考量濃度，而後者進一步考量對沿 線人口的影響。故不同指標不太適合設定權重共同使用。本研究因而比較 每一個指標的前 n 名，分析其排序的相似度與差異性，且參考路線的基本 資料，作為決定補助路線優先順序的依據。
37 Taipei3D Buildings，為 3D 建築物資料，包括所在位置、高度、寬度等 資料，將據以建立 OSPM 模擬所需的資料。
38
理資訊資料及用於路線初選。
4.2 公車路線初選
依據 3.3 節所述之初選原則，本研究首先刪除觀光區接駁車共 55 條、
工業區接駁車 20 條。而所剩餘之路線再以每年總行駛里程做排序，選出 年行駛里程前一百名之公車路線(如附錄 A)，此 100 條路線再由取得之公 車站牌點座標(台北市交工處，99 年)，配合路網數值圖(交通部，97 年) 以及台北市 3D 建築物圖層(台北市都發局，99 年)繪出公車路線圖，如圖 4.1 所示，為路線 A(詳見附錄 A)和全台北市所有建築物圖，圖 4.2 顯示路 線 A 和所經路段於道路中心線左右各 100m 內之建築物，其中灰色部分為 建築物。初選後所選的 100 條路線將以 OSPM(Hertel and Berkowicz, 1989) 模擬沿線移污污染分佈。
圖 4.1 公車路線 630 之路線圖及台北市建築物
39
圖 4.2 公車路線 630 之路線圖及 200m 內之台北市建築物 4.3 OSPM 模擬移污分佈
本研究將依據前一節所建立起之案例區資料及前處理所得資料以 OSPM 模擬移污之分佈，並與實測值比對。
4.3.1 模式前處理
依 3.2.1 節參照陳(94)提出之車流量推估模式算出各路口車流量及 3.2.2 節參照許(96)提出之巨觀車流模式所算出之車流密度並進一步得到平 均車流速度後，依照 OSPM 之 traffic file 之格式製作，範例如圖 4.3(a)所示；
依 3.2.3 所計算得到之街道資料範例則如圖 4.3(b)所示。
40
(a)街道交通資料
(b)街道資料
圖 4.3 OSPM 資料範例(以公車路線 630 例)(a) 街道交通資料(b)街道資料
41
4.3.2 OSPM 模擬
本研究以 OSPM 模擬公車路線中各移污的濃度，包含 CO、NO、NO2、 O3、PM10及 PM2.5。圖 4.4 為 OSPM 模擬路線 A(詳見附錄 A)於上午 7 時至 9 時以及 17 時至 19 時四小時之平均濃度，該四小時為交通尖峰時段，故 模擬濃度會較高，代表街道兩旁民眾於一天之中所遭受到之最大影響。
OSPM 模擬結果舉例 CO，表 4.1 表示路線 R1 部分路段污染物 CO 模 擬結果，其中 StreetLength 表示路線長，Width 表示路段寬，flow 表示上午 E7 時至 9 時以及 17 時至 19 時四小時車流量。由路段 R1A 和 R1B 發現，
道路長度對 CO 濃度影響並不大；由路段 R1C、R1E 得知，當四小時車流 量由 1537 上升到 4569 輛時，CO 濃度由 1.12ppm 上升到 1.66ppm；由 R1G 和 R1H 發現，當寬到由 28m 下降到 19m 時，CO 濃度由 1.11ppm 上升到 1.21ppm；觀察 R1I 和 R1J 發現，當 General Height 由 21m 上升到 27m，
CO 濃度由 4.65ppm 提升到 6.24ppm。由此可看出街道中移污濃度之改變受 到建築物高度以及車流量的影響較大，受模擬長度的影響較小。
由 OSPM 模擬結果發現，街道的封閉性亦會影響濃度。路段 R1K 和 R1L 於道路長度、道路寬度、車流量條件相似且 R1L 之 General Height 高 於 R1K 之條件下，兩者 CO 濃度卻相似。但若看圖 4.5 可以發現，R1K 之 街道封閉性大於 R1L。但另一方面，於車流量相似的條件下，雖然建築物 高度增加時會加深街谷並增加封閉性，不利於污染物的擴散，但若街道也 同時變寬，則會改善擴散，案例如路段 R1M 及 R1N。雖然兩者之車流量 以及街道長度相似，且 R1M 之 General Height 大於 R1N，但 R1M 之寬度 也比 R1N 寬，因而改善了擴散情形。
42
(a)O3 (b)CO
(c)NO (d)NO2
(h)PM2.5 (g)PM10
圖 4.4 OSPM 模擬公車路線(以路線 R1 為例)移污濃度結果範例 (a)O3;
(b)CO; (c)NO;(d)NO2;(ePM10;及(f)M2.5。
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表 4.1 路線 A 之 CO 模擬結果
路段編號 CO General Height Street Length width flow R1A 0.97 12 169 12.5 15 R1B 0.97 12 54 12.5 15 R1C 1.66 3 55 14 4569 R1D 2.93 21 67 13 6490 R1E 0.974 6 109 14 1537 R1F 1.22 3 121 19 1537 R1G 1.12 3 171.0 28 1537 R1H 1.22 3 121.0 19 1537 R1I 4.65 21 43 35 15628 R1J 6.24 27 75 35 15628 R1K 0.97 3 44.0 23 90 R1L 0.97 30 50.0 23 90 R1M 0.97 36 94.0 32 90 R1N 0.97 6 83.0 24 90
CO 單位為 ppm；General height 單位為 m；StreetLength 單位為 m；
widht 單位為 m；flow 單位為 vehicles/4hrs。
44
(a) 路段 A1K
(b)路段 R1L
圖 4.5OSPM 街道圖(以路線 R 為範例)(a)路段 R1K (b)路段 R1L
45
46
R28 20.435 69.386 1.579 3.465 5.615 5.681
R31 19.111 63.870 1.525 3.465 5.312 5.389
R79 16.433 53.799 1.126 2.215 4.411 4.417
R94 16.225 52.184 1.071 2.115 4.343 4.341
R41 12.554 34.031 1.079 3.603 3.402 3.542
R42 11.713 44.931 1.224 3.026 3.380 3.486
R60 10.428 63.974 1.401 1.528 3.463 3.522
R20 9.941 29.821 0.933 2.864 2.730 2.837
R1 7.911 26.792 2.896 13.107 2.849 3.767
R25 7.376 59.015 1.604 3.107 2.660 2.850
R2 6.791 18.785 2.738 13.554 2.549 3.480
R48 6.393 57.080 1.429 2.036 2.415 2.549
R79 6.245 38.910 1.929 6.575 2.409 2.867
R32 6.103 65.463 1.579 1.912 2.544 2.695
R4 5.208 25.188 2.201 8.196 2.099 2.744
R10 5.097 47.332 1.677 4.909 2.254 2.588
R8 4.944 41.249 1.771 5.321 2.225 2.621
R11 4.664 12.515 1.344 6.169 1.604 2.027
R3 4.371 12.139 1.929 9.666 1.731 2.399
R13 3.927 77.646 1.965 5.297 2.846 3.182
R6 3.749 29.790 1.946 7.222 1.997 2.551
R5 3.653 48.468 2.239 6.416 2.522 3.071
R18 3.380 69.025 1.401 2.253 2.165 2.308
R33 2.961 64.332 1.563 2.773 2.221 2.448
R9 2.938 7.227 1.187 6.124 1.180 1.598
R22 2.426 7.191 1.078 5.590 0.968 1.342
47
48
圖 4.6 CLCO、CLPM10、CLPM2.5各路線指標值除以最大值
表 4.4 所列為 CLMi指標前十名路線之聯集，該組指標類似 CL 指標，
但採用各污染物的最大小時濃度值，表 4.5 為依指標值的排序。由表 4.4 可看出 CLMCO、CLPM10、CLPM2.5間的相關性較 CL 指標組低，這可能是因 為最大值屬較極端值，變異因而較平均值大，亦因而指標間的差異較明 顯。
由於 CLi和 CLMi指標組為污染濃度和該路段長度相乘，主要考量污染 濃度，唯各污染物的危害程度不盡相同，無法單以各污染物的濃度值作比 較，故有必要探討可供比較不同污染物的基準。
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2
28 31 79 94 41 42 60 20 1 25 2 48 7 32 4 10 8 11 3 13 6 5 18 33 9 22
Index value/Max
Route number
CL CL CL
49
表 4.4 CLMi指標之污染物值
單位:mμg/m3。
Route CLMCO(1010) CLMNO(109) CLMNO2(109) CLMO3(108) CLMPM10(109) CLMPM25(109)
R5 4.313 26.213 2.473 2.706 8.605 7.096
R9 4.503 2.720 0.524 2.229 2.596 1.009
R6 5.079 7.913 1.025 2.808 4.049 2.168
R3 7.448 5.015 0.887 3.522 3.565 0.981
R33 10.016 50.514 4.249 1.288 11.950 10.834
R4 11.834 12.145 1.412 3.256 4.637 2.299
R11 13.638 5.792 0.768 2.357 4.422 2.773
R13 14.952 74.172 6.229 2.283 17.716 16.047
R2 14.956 8.351 1.306 5.021 5.477 2.168
R10 18.515 33.792 2.989 1.995 9.351 7.759
R7 22.149 19.396 1.923 2.554 6.994 4.892
R1 22.769 14.691 1.808 4.972 6.574 3.315
R18 25.007 60.244 5.012 0.989 14.142 12.615
R32 36.081 35.379 3.020 0.942 10.004 8.594
R20 36.277 12.735 1.174 1.162 10.272 9.219
R41 37.475 11.154 1.090 1.374 11.453 10.219
R48 39.753 36.544 3.095 1.017 10.273 8.943
R25 41.888 41.649 3.568 1.383 11.890 10.134
R60 45.069 30.815 2.611 0.821 13.057 12.022
R94 54.594 21.743 1.882 0.881 15.934 14.821
R42 57.820 24.885 2.166 1.287 14.387 12.941
R79 59.948 23.380 2.017 0.946 16.358 15.118
R31 65.658 26.019 2.299 1.447 19.794 18.293
R28 67.415 30.510 2.669 1.441 20.623 18.973
50
表 4.5 CLMi指標之污染物排序
為建立可綜合考量不同污染物的指標，本研究因而以各污染物的 RELA值為基準，以污染濃度值除以 RELA為污染物當量，並作為指標值。
再依所得的 CLRi以及 CLRMi相加，進而得到綜合指標 CLR 和 CLRM。
RELA(OEEHA ,2008)為會對人體健康產生危害之最小濃度，不同污染 物依其危害程度而有不同的 RELA，因此 RELA適合作為為基準，故本研究 以所模擬的各污染物濃度除以其 RELA，並以 1 做為基準，小於 1 表示尚 未對人體造成顯著危害，而值愈高則代表危害性愈大。觀察表 4.2 路線 R2
Route CLMCO CLMNO CLMNO2 CLMO3 CLMPM10 CLMPM25
R28 1 9 8 31 1 1
51
之 CLCO、CLNO2和 CLO3以及表 4.6 路線 R2 之 CLRCO、CLRNO2和 CLRO3， 發現 CLCO之污染濃度值大於 CLNO2和 CLO3，但若考量 RELA後可以發現，
CLRCO之污染當量值較 CLNO2和 CLO3小；再看表 4.2 路線 R2 之 CLNO2和 CLO3，CLNO2污染濃度大於 CLO3，但考量 RELA後，如表 4.5 所列，CLNO2 之污染當量值小於 CLO3。
由於採用各污染物的 RELA，CLRi和 CLRMi以為污染當量值為指標，
使得不同污染物可以放在同樣基準來比較。因此可將 CLRi及 CLRMi加總 分別建立綜合性指標 CLR 及 CLRM，以供比較不同路線所產生污染物的 潛在影響。
52
表 4.6 CLR 各污染物指標值
單位:m。
Route CLRCO(105) CLRNO2(105) CLRO3(105)
R1 3.440 6.161 7.282
R2 2.953 5.826 7.530
R28 8.885 3.359 1.925
R31 8.309 3.245 1.925
R4 2.264 4.683 4.553
R3 1.900 4.103 5.370
R79 7.145 2.395 1.231
R94 7.054 2.280 1.175
R7 2.715 4.104 3.653
R5 1.588 4.763 3.565
R41 5.458 2.297 2.002
R42 5.093 2.605 1.681
R60 4.534 2.982 0.849
R20 4.322 1.986 1.591
R25 3.207 3.412 1.726
R48 2.780 3.041 1.131
R10 2.216 3.569 2.727
R8 2.149 3.768 2.956
R11 2.028 2.859 3.427
R13 1.707 4.180 2.943
R6 1.630 4.140 4.012
R9 1.277 2.526 3.402
R22 1.055 2.293 3.105
53
表 4.7 CLR 指標之污染物排序 Route CLRCO CLRNO2 CLRO3
R1 9 1 2
54
表 4.8 CLRMi各污染物指標值
單位:m。
Route CLRMCO(106) CLRMNO2(106) CLRMO3(106)
R28 29.311 5.678 0.800
R31 28.547 4.892 0.804
R79 26.064 4.293 0.525
R42 25.139 4.607 0.715
R94 23.737 4.004 0.489
R60 19.595 5.556 0.456
R25 18.212 7.592 0.769
R48 17.284 6.586 0.565
R41 16.293 2.319 0.763
R20 15.773 2.498 0.646
R32 15.688 6.425 0.523
R18 10.872 10.664 0.550
R1 9.899 3.847 2.762
R7 9.630 4.092 1.419
R10 8.050 6.360 1.108
R2 6.502 2.780 2.789
R13 6.501 13.253 1.268
R11 5.930 1.634 1.309
R4 5.145 3.005 1.809
R33 4.355 9.040 0.715
R3 3.238 1.888 1.956
R60 2.208 2.181 1.560
R9 1.958 1.115 1.238
R5 1.875 5.261 1.503
55
CLR-Route CLRMCO CLRMNO2 CLRMO3
A28 1 8 31
56
NO2和 CLRO3排序都頗高，但 CLRCO之污染當量相對較低，使得排序降低；
路線 R1 雖然並非在所有 CLRi子指標排序皆在第一，但於綜合指標 CLR 之排序則為第一，表示同時綜合考量不同污染物的影響時，結果會不相 同。
若比較綜合指標 CLR 和 CLRM，可以發現兩者之排序上的差異頗明顯。
例如路線 R1 在 CLR 排序為第一，但在 CLRM 卻排到第十七。這顯示採用 最大值與平均值的結果差異有時會頗大；路線 R28 和 R31，無論是在 CLR 或 CLRM，其排名都位於前五名；路線 R79 和 R94 則皆在前十。推測這可 能是因為路線 R1 之街道結構以及車流狀況可能雖然時平均濃度較高，但 不會明顯持續累積而提高最大濃度；而 R28 等路線則可能是公車所經路段 道路較為封閉且狹窄，而車流量也較多的狀況，故平均濃度與最大濃度的 趨勢相近。
若比較 CLR 和 CLRM 之整體排序，可以發現相關性不高。可能是因為 CLRM 顯現的是最大可能產生之危害，屬於較少出現之極端值；而 CLR 是各路線平均濃度，故除了一些路線以外，兩者之間的趨勢並無顯著相關 性。
CLi和 CLMi指標組主要考量只單一污染物的平均或最大濃度值；CLR 和 CLRM 則是依據 REL 所計算的污染物當量表且同時考量多污染物的綜 合指標值，除非某地區單一污染物的影響特別顯著且作為污染管制重點時，
則可考量以單一污染物的指標為篩選基準，否則以綜合指標較能同時考量 不同污染物。
57
表 4.10 CLR 值及 CLRi
單位: m。
Route CLR(105) CLRCO(105) CLRNO2(105) CLRaveO3(105)
R1 16.882 3.440 6.161 7.282
R2 16.308 2.953 5.826 7.530
R28 14.168 8.885 3.359 1.925
R31 13.479 8.309 3.245 1.925
R4 11.501 2.264 4.683 4.553
R3 11.374 1.900 4.103 5.370
R79 10.771 7.145 2.395 1.231
R94 10.509 7.054 2.280 1.175
R79 10.472 2.715 4.104 3.653
R5 9.916 1.588 4.763 3.565
R41 9.379 5.458 2.297 2.002
R42 9.379 5.093 2.605 1.681
R60 8.365 4.534 2.982 0.849
R20 7.899 4.322 1.986 1.591
R25 8.345 3.207 3.412 1.726
R48 6.951 2.780 3.041 1.131
R10 8.512 2.216 3.569 2.727
R8 8.874 2.149 3.768 2.956
R11 8.314 2.028 2.859 3.427
R13 8.831 1.707 4.180 2.943
R6 9.783 1.630 4.140 4.012
R9 7.206 1.277 2.526 3.402
R22 6.453 1.055 2.293 3.105
58
表 4.11 CLR 及 CLRi排序
Route CLR CLRCO CLRNO2 CLRO3
R1 1 9 1 2
59
表 4.12 CLRM 及 CLRMi
單位:m。
Route CLRM CLRMCO(106) CLRMNO2(106) CLRMO3(106)
R28 35.790 29.311 5.678 0.800
R31 34.243 28.547 4.892 0.804
R79 30.882 26.064 4.293 0.525
R42 30.462 25.139 4.607 0.715
R94 28.229 23.737 4.004 0.489
R25 26.573 18.212 7.592 0.769
R60 25.607 19.595 5.556 0.456
R48 24.435 17.284 6.586 0.565
R32 22.636 15.688 6.425 0.523
R18 22.086 10.872 10.664 0.550
R13 21.022 6.501 13.253 1.268
R41 19.376 16.293 2.319 0.763
R20 18.916 15.773 2.498 0.646
R1 16.508 9.899 3.847 2.762
R10 15.518 8.050 6.360 1.108
R7 15.141 9.630 4.092 1.419
R33 14.110 4.355 9.040 0.715
R2 12.071 6.502 2.780 2.789
R4 9.959 5.145 3.005 1.809
R11 8.873 5.930 1.634 1.309
R5 8.639 1.875 5.261 1.503
R3 7.082 3.238 1.888 1.956
R6 5.949 2.208 2.181 1.560
R9 4.311 1.958 1.115 1.238
60
Route CLRM CLRMCO CLRMNO2 CLRMO3
R28 1 1 8 31
61
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63
口之風險。由於本研究計算人口之方式分為以建築物面對道路寬度和高度 估算此棟建築物之人數，以及依照住址點之方式估算人口兩種方式。因此 ISi、ISMi、ISR、ISRM 四指標組再細分為依道路寬度和高度估算影響人數 的 ISwi、ISMwi、ISRw、ISRMw，和依住址點估算的 ISai、ISMai、ISRa、ISRMa， 以下一一討論所得結果。
表 4.18 及 4.120 分別為依照平均值及最大小時濃度所計算 ISwi 及 ISMwi指標值前十名之聯集，表 4.19 及表 4.21 則為指標值排序。比較表 4.19 和表 4.21，可以發現 ISwCO、ISwPM10、ISwPM2.5以及 ISMwCO、ISMwPM10、
ISMwPM2.5間相關性頗高，若只看前五名，則可以發現排序相同。顯示若同
時考量 CO、PM10、PM2.5，則無論是以平均值或最大值評估，前四名路線 相同。
若再比較 NO、NO2、O3污染物，則會發現皆沒有明顯的關係或趨勢。
顯示此種方式雖然可以顯示出各路線於同污染物危害性之強弱，但若跨污 染物時則無法分辨出先後次序。故本研究以 RELA將 ISwi、ISMwi指標轉換 成污染物當量，再累加產生綜合性指標 ISRw、ISRMw，以利於進行綜合性 評估。
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表 4.18 ISwi 各污染物指標值
單位: ISwi為 person-μg/hr。
單位: ISwi為 person-μg/hr。