• 沒有找到結果。

關鍵詞: PM 2.5 、MODIS、氣膠光學厚度、空氣汙染

3. 成果分析

MODIS AOD (MOD04_L2)0.55μm 的有效範 圍是-0.05~5.0,本研究 AOD 的值域區間為(-0.5, 1.0)。臺灣西部地處平坦,多為平原地形,人口分 佈密集,再加上政策發展因素,大多數的經濟活動 也都集中於此,如:工業區、科學園區或是加工廠

等都位於西半部。又基於氣候考量,二月屬臺灣冬 季,典型多風及潮溼,此時盛行風來自東北或西北,

因此透過季風挾帶來自中國大陸的物質必然會影 響臺灣的空氣品質。圖 7 中,臺灣西南部的 AOD 值高於其他地區,AOD 值高的地區可能是來自於 人為空氣汙染。

圖 7 MODIS AOD 分佈(自 2013 年 2 月 1 日至 28 日)

(A)每日 MODIS AOD 值 (B) 每日 EPA PM2.5濃度

圖 8 (A) 自環保署空氣品質測站位置萃取出的 AOD 值(2013 年 2 月) (B) 空氣品質測站位置 PM2.5濃度 (2013 年 2 月),兩張圖皆代表了扣除無資料、未達 QAC 標準或涵蓋範圍低於臺灣面積 10%的天數 外,餘皆為逐日每測站的成果資料

配合 MODIS AOD 分佈圖,圖 8(A)為測站位 置 MOD04 萃取的 AOD 值,圖 8(B)則為逐日環保 署空氣品質測站的 PM2.5濃度資料。圖 8(A)、(B) 兩張圖中的高峰值類似。AOD 高峰值是發生在 2013 年 2 月 14 日、19 日、21 日及 24 日,而 PM2.5

濃度高峰值是發生在 2013 年 2 月 7 日、14 日及 25 日。2013 年 2 月 14 日為發生工安意外的當天,分 別在 AOD 值與 PM2.5濃度也都呈現高峰,PM2.5濃 度於 2 月 24 日雖非為峰值,但其濃度仍偏高。兩 者成果不一致甚至呈現相反狀況的,則是發生在 2 月 25 日,其可能的成因為 AOD 涵蓋臺灣的範圍 不足,導致內插方法無法呈現真實分佈狀況。整體 而言,兩者間的 R2值約為 0.51,可見圖 9。

圖 9 AOD 及 PM2.5二月平均值之線型迴歸分析圖

距六輕半徑 30 公里範圍內,共有 6 個環保署 空氣品質監測站,分別為彰化二林、雲林麥寮、斗 六、台西、崙背及嘉義新港,其中崙背測站在工安 意外發生時無觀測資料而加以剔除,故不列入分析,

其餘六輕附近測站的分析成果見圖 10。圖 10(A) 中 AOD 與 PM2.5在事件發生前後相比,兩者的值 在 2013 年 2 月 14 日確實相對於前後來得高,故可 得知其與工安事件確有關聯。除此之外,其影響範 圍涵蓋了彰化、雲林、嘉義及臺南,見圖 10(B)大 致與六輕半徑 30 公里範圍相符,且事件發生後第 2 日仍受影響但範圍縮小至彰化、雲林、嘉義。依 據環保署所公布空氣品質標準 PM2.5之 24 小時值 標準值為 35μm/m3及年平均值為 15μm/m3,而 5

個測站於在工安意外發生當日及次日,可明顯看出 其 PM2.5濃度皆高於 35μm/m3,另依據環保署細懸 浮微粒(PM2.5)指標對照表與活動建議,見圖 11,

尤其是 2013 年 2 月 14 日此 5 個測站 PM2.5濃度皆 已超過指標 7 以上即濃度達 54μm/m3以上,對於一 般民眾活動的建議為「任何人如果有不適,如眼痛,

咳嗽或喉嚨痛等,應該考慮減少戶外活動」。從圖 10(C)中可見 5 個測站 PM2.5與 AOD 的迴歸分析成 果,可以發現其於工安意外發生當日為正相關,其 R2約為 0.27,前後一日皆為負相關,其 R2約為 0.6 左右,可能原因受限於 AOD 資料的取得,其空間 解析度為 10 公里,雖已透過克利金內插以補資料 之不足,但與測站間之相關性,其樣本數仍為不足,

再加上 AOD 之產製實為複雜,本研究未考量氣象、

地形等參數,此模型適用於全臺 AOD 與 PM2.5的 迴歸分析,也說明空氣擴散是無邊界的,而不同的 擴散物質其對 AOD 的反應也會有所不同,因而其 分佈也所差異。

4. 結論與建議

從 PM2.5與 AOD550nm 測站的結果進行分析,

可見於 2013 年 2 月份兩者的趨勢大致相同,PM2.5

大於 50(μg/m3)及 AOD550nm>0.5 者,皆代表濃度 較高者。AOD550nm 值與 PM2.5濃度兩者間的 R2 值為 0.5,顯示出 MODIS AOD 可提供有效及客觀 的方式監測 PM2.5濃度。雖然 MODIS AOD 可提供 大範圍的觀測資料 ,但其仍然受到雲層遮蔽影響。

2013 年 2 月 2 日、3 日、4 日、5 日、8 日、9 日、

13 日、18 日、20 日、26 日及 27 日等,則是無資 料顯示。至於 PM2.5與 AOD 的迴歸分析解釋力相 對較低的原因,可能受限於 AOD 資料的取得,其 空間解析度為 10 公里,雖已透過克利金內插以補 資料之不足,但與測站間之相關性,其樣本數仍為 不足,現已有 3 公里 MODIS AOD 產品出現,若能 取得此產品,提升資料之空間解析度,定能改進分 析成果。再加上 AOD 之產製實為複雜,本研究未 考量氣象(如:溼度、風速、風向等)、地形、使用 地類別等參數,故此模型適用於全臺 AOD 與 PM2.5

的迴歸分析,也說明空氣擴散是無邊界的。

依據環保署細懸浮微粒(PM2.5)指標對照表與 活動建議在工安意外發生當日,其周圍 5 測站之 PM2.5濃度值高達 54μm /m3,遠高於環保署所公布 空氣品質標準 PM2.5之 24 小時值標準值為 35μm /m3,不論對一般民眾或是敏感性族群之活動都已 有所影響及限制。透過衛星產製 AOD 資料則可初

步大範圍直接觀察空氣品質,而本研究發現 AOD 和 PM2.5間確實存在著其相關性,除此之外,本研 究所使用 PM2.5測站資料已涵蓋全臺,其解釋能力 較強,後續若能改善 AOD 之空間解析度外,倘能 結合逐年多時期影像,則可建置資料庫,提供民眾 或是政府另一種空氣品質監控的方法。

(A) 5 測站間的 AOD 及 PM2.5

(B) 工安意外發生前中後之 AOD 分佈圖

(C) 工安意外事件發生前中後之 R2變化(2 月 12 日、14 日及 15 日) 圖 10 AOD 及 PM2.5值之成果圖及 R2

圖 11 細懸浮微粒(PM2.5)指標對照表與活動建議

(資料來源:行政院環境保護署,2017,http://taqm.epa.gov.tw/taqm/tw/fpmi.htm)

參考文獻

行政院環境保護署,2014。空氣品質監測網,

http://taqm.epa.gov.tw/pm25/tw/PM25A.aspx , 引 用 2014/07/28 。 [Environmental Protection Administration, Executive Yuan, R.O.C.

(Taiwan), 2014. Taiwan air quality network,

Available at:

http://taqm.epa.gov.tw/pm25/tw/PM25A.aspx, Accessed July 28, 2014. (in Chinese)]

行政院環境保護署,2015。空氣品質改善維護資訊

網 ,

https://air.epa.gov.tw/Public/suspended_particle s.aspx , 引 用 2015/01/05 。 [Environmental Protection Administration, Executive Yuan, R.O.C. (Taiwan), 2015. Air quality improvement and maintenance information network, Available at:

https://air.epa.gov.tw/Public/suspended_particle s.aspx, Accessed January 05, 2015. (in Chinese)]

行政院環境保護署,2015。空氣品質改善維護資訊

網 ,

https://air.epa.gov.tw/Public/suspended_particle s.aspx , 引 用 2015/01/05 。 [Environmental Protection Administration, Executive Yuan, R.O.C. (Taiwan), 2015. Air quality improvement and maintenance information network, Available at:

https://air.epa.gov.tw/Public/suspended_particle s.aspx, Accessed January 05, 2015. (in Chinese)]

行政院環境保護署,2017。細懸浮微粒(PM2.5)指標

對 照 表 與 活 動 建 議 ,

http://taqm.epa.gov.tw/taqm/tw/fpmi.htm,引用 2017/08/28 。 [Environmental Protection Administration, Executive Yuan, R.O.C.

(Taiwan), 2017. PM 2.5 index for recommended actions and health advice, http://taqm.epa.gov.tw/taqm/tw/fpmi.htm, Accessed August 28, 2017. (in Chinese)]

林和駿,林博雄,劉紹臣,2005。臺灣南北城市氣 膠光學厚度的特徵,中華民國國際氣膠科技研 討會,台北:203 -212。[Lin, H.C., Lin, P.H., and Liu, S.C., 2005. The characteristics of urban aerosol optical depth at northern and

southern Taiwan, International Conference on Aerosol Science and Technology, Taipei, pp203-212 (in Chinese)]

林韋彤,2013。AERONET觀測資料在氣膠種類輻 射參數之探討,國立中央大學太空科學研究所 碩士論文。 [Lin, W.T., 2012. The study of discrimination with aerosol type from AERONET observations, Master Thesis, National Central University, Taiwan, ROC. (in Chinese)]

林唐煌,2001。利用衛星資料求取大氣氣溶膠光學 厚度之研究與應用,博士論文,國立中央大學 太 空 科 學 研 究 所 。 [Lin, T.H., 2001.

Investigation of Retrieving Aerosol Optical Depth with Satellite Data and its Application, PhD Thesis, National Central University, Taiwan, R.O.C. (in Chinese)]

國土資訊系統資料倉儲及網路服務平台,2015,

https://tgos.nat.gov.tw/tgos/web/tgos_home.aspx,

引用2015/01/02。Taiwan geospatial one-stop portal, 2015. Available at:

https://tgos.nat.gov.tw/tgos/web/tgos_home.aspx, Accessed January 02, 2015. (in Chinese)]

國家教育研究院,2014。雙語辭彙、學術名詞暨辭

書 資 訊 網 ,

http://terms.naer.edu.tw/detail/1318328/ ,引用 2014/07/29。[National Academy for Educational Research, 2014. Academy terms web site,

Available at:

http://terms.naer.edu.tw/detail/1318328/, Accessed July 29, 2014. (in Chinese)]

詹長權,蔡宛儒,2013。透明的恐懼-從流行病學 調查看六輕對民眾健康的影響,看守臺灣,

15(1):4-15。[Chan, C.C., and Tsai, W.J., 2013.

Invisible fear: the influence on human health nearby the 6th naphtha cracker of Formosa

Plastic Group through epidemiological survey, Taiwan Watch, 15(1): 4-15.(in Chinese)]

維 基 百 科 , 2014 , 第 六 套 輕 油 裂 解 廠 , http://zh.wikipedia.org/wiki/第六套輕油裂解廠,

前次查訪:2014/11/28。[Wikipedia, 2014. the 6th naphtha cracker , Available at:

http://zh.wikipedia.org/wiki/第六套輕油裂解廠, Accessed November 28, 2014. (in Chinese)]

鍾嘉豪,2017。氣膠光學厚度與懸浮微粒濃度關係 之探討及其在衛星觀測之應用,碩士論文,國 立中央大學遙測科技碩士學位學程。 [Chung, C.H., 2017. Investigation of relationship between aerosol optical depth and particulate matter for the application to satellite remote sensing, Master Thesis, National Central University, Taiwan, ROC. (in Chinese)]

ESRI, 2015. ModelBuilder: migration to ArcGIS Pro,

Available at:

http://pro.arcgis.com/en/pro-app/help/analysis/g eoprocessing/modelbuilder/modelbuilder-chang es-in-arcgis-pro.htm, Accessed September 10, 2015.

Kaufman, Y.J., and Tanré, D., 1998. Algorithm for remote sensing of tropospheric aerosol from MODIS, NASA MODIS Algorithm Theoretical Basis Document, Goddard Space Flight Center, 85: pp. 3-68.

Kempler, S., Leptoukh, G.G., Kiang, R.K., Soebiyanto, R.P., Tong, D.Q., Ceccato, P., Maxwell, S., Rommel, R.G., Jacquez, G.M.,.

Benedict, K.K, Morain, S.A., Yang, P., Huang, Q., Golden, M.L., Chen, R.S., Pinzon, J.E., Zaitchik, B., Irwin, D., Estes, S., Luvall, J., Wimberly, M., Xiao, X., Charland, K.M., Stumpf, R.P., Deng, Z., Tiburg, C.E., Liu, Y., McChlure, L., and Huff, A., 2013.

Environmental tracking for public health surveillance (S.A., Morain and Budge, A.M., editors), Taylor & Francis Group, London, UK.

LAADS, 2014. Level 1 and atmosphere archive and distribution system (LAADS), Available at:

https://ladsweb.nascom.nasa.gov/, Accessed October 15, 2104.

Lee, S.J., Serre, M.L., van Donkelaar, A., Martin, R.V., Burnett, R.T., and Jerrett, M., 2012.

Comparison of geostatistical interpolation and remote sensing techniques for estimating long-term exposure to ambient PM2.5

Concentrations across the continental United States, Environmental Health Perspectives, 120(12): 1727-1732.

Liu, C.J., Liu, C.Y., Mong, N.T., and Chou, C.C., 2016. Spatial correlation of satellite-derived PM2.5 with hospital admissions for respiratory diseases, Remote Sensing, 8(11): 914.

Ma, Z., Hu, X., Huang, L., Bi, J., and Liu, Y., 2014.

Estimating ground-level PM2.5 in China using

satellite remote sensing. Environmental science & technology, 48(13): 7436-7444.

NASA, 2014. MODIS Atmosphere. Available at:

http://modis-atmos.gsfc.nasa.gov/MOD04_L2/, Accessed October 15, 2104.

Shi, W.Z., Wong, M.S., Wang, J.Z., and Zhao, Y.L., 2012. Analysis of airborne particulate matter (PM2.5) over Hong Kong using remote sensing and GIS, Sensors (Basel), 12(6):6825-6836.

Tyagi, A., and Singh, P., 2013. Applying kriging approach on pollution data using GIS software, International Journal of Environmental Engineering and Management, 4(3): 185-190.

You, W., Zang, Z.L., Zhang, L.F., Li, Y., Pan, X.B., and Wang, W.Q., 2016. National-scale estimates of ground-level PM2.5 concentration in China using geographically weighted regression based on 3 km resolution MODIS AOD, Remote Sensing, 8(3):184.

1 Ph.D. Student, Department of Civil Engineering, National Chiao Tung University Received Date: Apr. 28, 2017

2 Professor, Disaster Prevention & Water Environment Research Center, Revised Date: Aug. 23, 2017 National Chiao Tung University Accepted Date: Sep. 21, 2017

3 Associate Investigator, Institute of Population Health Sciences,

National Health Research Institutes

* Corresponding Author, Tel: 886-3-571212 ext.54940 , E-mail: [email protected]

Estimating PM

2.5

Concentration with MODIS for 2013