3.1. 前言
在工業區環境大氣的空氣中，可能存在具有威脅性的化學污染物，有些會讓 人感受到特殊的味道而不適、有些會進入體內而造成立即性或者慢性累積的傷害，
有些氣體本身具有腐蝕或燃燒爆炸的性質，如果沒有妥善處理，可能會造成生命 財產的損失。如果這些氣體逸散流動，將會影響鄰近居民的生活。當工業區出現 化學氣體污染物時，並不是只在發生嚴重意外時才會造成損失。平時如果製程設 備、管線或儲槽損壞而發生洩漏時，原料或產品不分日夜的大量逸散流失，無形 中也會導致重大的成本損失。透過氣體污染的監測可以早期發現污染排放異常，
甚至於推測污染來源，提早解決問題以避免意外發生。
本章提出不同於傳統計算污染逸散源位置的方法，利用兩組污染玫瑰圖計算 區域內的污染源機率分布圖，並藉著分布圖上的機率高點標示污染逸散源。驗證 本方法所使用的數據是在一工廠陽台上兩個不同的位置分別架設 OP-FTIR 同 步進行為期一周連續量測所得，在量測污染物濃度同時也收集風速與風向的數據。
兩部 FTIR 都有分析到 CF4、C2F6、CH3OH、NH3、NO2 以及 SF6 等物種。選擇 各污染物 Top 20% 高濃度的資料建立污染玫瑰圖，然後計算各物種在指定區域 內的污染源機率分布圖。結果顯示 SF6、CF4、NO2 及 C2F6 等污染物在兩條側 線之間都有污染機率高點，其位置與工廠的煙道區域相同，而工廠的煙囪也會排 放這些物種。CH3OH 和 NH3 並沒有在同樣的位置出現高點，符合該工廠沒有 排放此二物種的現象。推測在東北方有一個 CH3OH 污染的排放源，但是在該 方向有一建築物的遮蔽，阻隔污染物質直接傳遞到監測線的路徑，因此在分布圖 上可以發現污染機率高點分裂成兩部分。
本研究所揭示的污染源預測方法主要的目的在於標示區域內各位置發生污 染源的機率，沒有計算空間污染物濃度分布的效果，並不適合應用在暴露評估或 環境衝擊程度的推估。然而在許多工業區或製程廠區的實務中，搜尋污染源位置，
即時處理避免持續洩漏是更有實質意義的應用。
3.1.1. 污染源濃度資訊之維度探討
將濃度資訊的分為低、中、高三種維度 (圖 3-1)。進行單一點濃度的採樣分 析或即時監測是屬於低維度的「點偵測」濃度資訊，不鏽鋼採樣筒就是最典型的 例子。使用開放光徑遙測技術所獲得的濃度資訊是濃度光徑積分值的「線偵測」，
是中維度濃度資訊的代表，例如 OP-FTIR 量測。高維度的濃度資訊則為「濃度 平面分布」，可以在此資訊中獲得濃度分布等高線圖 (contour) 或污染物濃度高 點 (hot spot)。
圖 3-1. 濃度資訊維度示意圖
高維度濃度資訊可顯示污染物濃度在空間中的二維分布 (如圖 3-2)，所以可 視為空氣污染濃度分布等高線圖 (contour)，可以輕易的確定污染源的區域或位 置 (如圖 3-2 中塗色較深處)，具實用價值。
點 (低維度)
線 (中維度)
面 (高維度)
圖 3-2. 由污染物濃度分布等高線圖標定污染源
現行環境污染量測方法所得到的結果多為低維度或中維度資訊，高維度的濃 度資訊 (污染分布圖) 並不容易由實際量測過程取得，必須利用演算法將數據進 行重構計算 (reconstruction) 求得。一般「點」量測數據可用內插補值方法 (interpolation)，而「線」量測數據則可透過電腦斷層 (computed tomography，CT) 計算方法獲得，圖 3-3 說明獲得平面資訊的方法。如果要提高數據結果的精準
濃度「線」量測 Computed Tomography (電腦斷層)
Interpolation (內插補值)
Reconstruction (重構計算)
3.1.2. 常用的污染源搜尋策略
圖 3-4 列出在常用污染源搜尋方法，依照監測設備是否來區分為被動式和 主動式兩種。被動式的方法指調查過程中，儀器數量較少並且不移動，固定式 OP-FTIR 測站就是典型的一個例子，在量測期間並不移動位置，配合氣象數據 評估污染來源的位置。主動式方法指儀器會配合計算污染分布的需求適當移動位 置以獲取有效的數據進而推算污染源。或者使用較大量的監測設備置於預定要移 動前往的位置。這類方法包括「重構計算」 (reconstruction)、「單純型」 (simplex) 和「煙流搜尋」 (plume search) 等。
圖 3-4. 污染源搜尋技術分類
3.1.2.1. 重構計算法
目前較常應用在濃度等高線圖的重構計算方法有內插補值和斷層掃描兩種 方式。內插補值使用於點量測數據 (如 PID、FID) 計算，斷層掃描則使用於線 量測數據 (如 OP-FTIR) 計算。內插補值的原理是假設實測點之間的濃度為連續
污染源搜尋技術
被動式預測 主動式搜尋
等高圖 hot spot Simplex search Plume search 分佈機率預測法
Reconstruction(重構計算) a. Point → Interpolation b. Line → CT
c. Line → RPM
搜尋區域內的濃度高點 搜尋路徑上的濃度高點
濃度
梯度變化，然後由少數離散分布實測點的濃度推估其他位置點的濃度。電腦斷層 技術則需要透過電腦輔助才能完成複雜的計算。
應用重構計算的方法，不管是內插補值或是斷層掃描，都有其使用上的實際 限制需要考慮。使用內插補值的方法時，需要的實測點愈多則計算結果愈理想，
然而使用過多的監測點時將發生成本過高以及量測校正不易等問題。以線量測數 據重構也有相同的問題。
3.1.2.2. 單純型法
在二維平面上搜尋污染源可應用單純型 (simplex) 技術，將搜尋濃度高點視 為二變數優化的問題。在搜尋過程中不需要特別注意空間位置與濃度分布的數學 關係式，而只需要透過實際量測污染物濃度，即可尋找最佳條件 (污染物濃度最 高位置)。
3.1.2.3. 煙流搜尋法
USEPA 曾公布 OTM-10 技術，包含 VRPM、HRPM 及 1D-RPM 等三種 方法 (圖 3-5)，後二者是屬於污染源搜尋的技術。RPM 方法可以用線量測形式 的 OP-FTIR 實現，一個主機配合步進馬達和若干組反射鏡，反射鏡在量測區域 內做適當的安排，產生多組長短不一且方向不同的輻射狀測線，收集各測線數據 並分析各成分，然後計算污染物在空間濃度的分布。就其技術內容來了解，HRPM 是屬於重構計算的類型，而 1D-RPM 方法可衍生為污染源搜尋的煙流搜尋法。
在圖 3-5b 中，1D-RPM 在很小的夾角內 (趨近於同一條直線)，利用前後不同 的距離的反射鏡，可將一段測線區分為若干段，計算各測線的濃度並且計算每一 分段的污染，回推污染煙流在測線上的濃度分布。
(a) HRPM
(c) VRPM
(b) 1D-RPM
圖 3-5. 美國環保署 OTM-10 方法
圖 3-6 是污染物煙流搜尋法的示意圖，如果改用可移動式的點監測設備，在 移動過程中監測污染物濃度以及空間位置，可以更清楚的量測到煙流形狀，並且 移動至下一個適當的量測位置，可以兼具準確及快速的優點。
這種方法比建立污染分佈等高線圖之後再標示濃度高點的方式快速便捷，而 且比單純型方式多考慮風向影響，提高準確性。
圖 3-6. 煙流分布與濃度高點位置
3.1.3. 污染源搜尋技術發展
在工業或其他區域 (如垃圾掩埋場、農畜牧場等) 有害氣體的逸散已經對人 體健康以及環境造成深切的衝擊 [31,32]。在廣大的環境區域中如何要尋找飄忽不 定的污染物逸散來源以減少空氣中污染物對環境的衝擊，是一件十分重要的議題，
但是並不容易達到。利用空氣中污染逸散源推估技術 (Ambient air pollutant emission source attributing techniques) 根據工廠配置 (layout)、製程、氣象條件的 數據，可以描述逸散源的特性 [33]。這些技術包括：逸散分析 (emission analyses)、
趨勢分析 (trend analyses)、示蹤劑研究 (tracer studies)、逆軌跡分析 (trajectory analyses)、受體模式 (receptor models) 以及擴散模式 (dispersion models)。適當
搜尋路徑上的濃度高點
濃度
由濃度高點處 向上風處延伸
逐步修正 搜尋方向
地引用這些技術，可以得到合理而有效的預測結果 [34]。近年有許多研究利用統 計方法研究多種有害物質逸散污染來源 [35]。就實際應用而言，搜尋污染源的基 本原理，不外乎解析實際量測數據以及應用預測模式計算等方法。現今大氣環境 污染的調查技術仍是以點污染以及線污染監測為主，各自發展以內插補值和斷層 掃描的技術推估污染物在空間中的濃度分布，進而評估污染影響以及污染物逸散 來源。本章研究著重在實際解析量測數據推估可能的污染來源，分析結果不以污 染分布為主，而是以標定污染源位置為宗旨。
3.1.3.1. 內插補值計算
就技術上而言，要使用分析設備或監測器進行污染物濃度偵測以達到搜尋污 染源的目的，最普遍的方法就是使用偵測點污染的設備 (point sampling devices)，
來量測期間內的平均濃度或即時濃度，例如使用直讀式偵檢器在現場偵測或使用 不銹鋼採樣筒 (canister) 採樣配合氣相層析質譜儀 (GC-MS) 分析污染物濃度。
如果要監測污染物的逸散來源，則必須使用多個點監測裝置 (point sampling measurements) 進行量測，然而，基於成本考量，布置的監測點通常有一定的數 量限制，必需利用這些有限的監測點的位置和濃度，進行內插補值 (Interpolation) 的計算，來推測不在量測位置上的污染物濃度。空氣中污染物濃度推測常用內插 方法，包括空間平均 (spatial averaging)、最鄰近方法 (nearest neighbor)、反距離 權重插值法 (inverse distance-weighting method，IDW) 及克里金法 (Kriging method) 等方法 [36]。其中 IDW 和 Kriging 是較常用評估污染物濃度分部的內
插方法 [37]。例如有學者 [38] 在石化工廠內放置多個不銹鋼筒於不同位置進行採
樣，依照 USEPA 的 TO-14 標準方法以氣相層析質譜儀進行分析，利用 Kriging 方法推算採樣點位置之外的污染物濃度，並且完成了濃度等高線圖，藉以推估逸 散源位置。
3.1.3.2. 電腦斷層計算
1937 年 Kaczmarz 提出利用重構數據的計算方法 (Algebraic reconstruction technique, ART) 。 1967 年 Bregman 提 出 MART (Multiplicative algebraic reconstruction technique) 理論 [39]。1970 年 Gordon 等人 [40] 將 ART 應用在 EMS 及 X-Ray 攝影。1976 年 Brooks 等學者 [41] 使用聯合重構技術 (Simultaneous iterative reconstruction technique，SIRT) 應用在 X-Ray 攝影。
1970 年代開始，研究者已經使用數學方法解析 OP-FTIR 得的光徑積分濃 度 (path-integrated concentration) 數據，並以 CT 演算法獲得濃度在空間的分布
[42-51]。OP-FTR 是一種光學遙測 (Optical Remote Sensing，ORS) 技術，如同
DOAS [52] 一樣，都是 ORS 的一種，可以做 CT 演算的應用。
結合光學遙測和斷層掃描技術建構戶外空氣污染物分布的理論是在 1979 年首次被 Byer 和 Shepp 等人 [50] 提出。這項理論由 Wolfe 和 Byer [53] 持續發
結合光學遙測和斷層掃描技術建構戶外空氣污染物分布的理論是在 1979 年首次被 Byer 和 Shepp 等人 [50] 提出。這項理論由 Wolfe 和 Byer [53] 持續發