(million tonnes)
MSWF
(%)
DOC (%)
Unit (kg/tonne
waste)
Total (tonne/yr)
Unit (kg/tonne
waste)
Total (tonne/yr)
1992 800.12 90.44 1.67E+01 8.73E+01 6.31E+05 2.40E+02 1.74E+06 1993 821.73 91.76 1.79E+01 9.75E+01 7.35E+05 2.68E+02 2.02E+06 1994 849.28 89.88 1.90E+01 1.03E+02 7.84E+05 2.82E+02 2.16E+06 1995 870.77 79.24 1.96E+01 1.03E+02 7.08E+05 2.82E+02 1.95E+06 1996 873.64 79.15 1.90E+01 1.03E+02 7.10E+05 2.82E+02 1.95E+06 1997 888.08 75.06 1.89E+01 1.03E+02 6.84E+05 2.82E+02 1.88E+06 1998 888.05 74.38 1.95E+01 1.03E+02 6.78E+05 2.82E+02 1.86E+06 1999 867.32 68.28 2.09E+01 1.08E+02 6.38E+05 2.96E+02 1.76E+06 2000 835.85 54.07 1.78E+01 9.24E+01 4.18E+05 2.54E+02 1.15E+06
2. 焚化處理之 CO2及N2O 排放量估算
Table 4.2 Emissions of CO2 and N2O for waste incineration
CO2 emissions
Year IW (million
tonne) (kg/tonne
waste)
Total
(tonne/yr) (kg/to was
60
1992 1994 1996 1998 2000
Time (year)
kg CH4/tonne waste
0.0E+00
tonne CH4/year
Unit Total
Figure 4-1. Total and unit emissions of CH4 from landfill of year 1992-2000
200
1992 1994 1996 1998 2000
Time (year)
kg CO2/tonne waste
1.0E+05
tonne CO2/year
Unit Total
Figure 4-2. Total and unit emissions of CO2 from incineration of year 1992-2000
3. 廢紙回收之溫室氣體排放量減量
廢紙為台灣一般廢棄物組成份最大者（約佔26.37﹪），回收 空間很大，且廢紙為造紙業之最大原料來源。以西元2000年回收 資源物質為例，回收資源物質約佔垃圾量之 5.72％，而廢紙回收 即佔回收物質之 52.24﹪，即廢紙回收約佔廢棄物總量之 3﹪。
廢紙在造紙工業普遍被視為原料，世界主要國家廢紙用於造 紙數量約為總產量之 48.5﹪，國內廢紙利用率更高達 73﹪，其中 經由一般廢棄物資源回收廢紙約佔70﹪（社區收購70﹪，垃圾回 收 30﹪），因此，垃圾回收部分尚有擴大之空間。且目前國內回 收廢紙數量（約佔 70﹪）尚無法滿造紙工業需求，尚需由國外進 口（約佔30﹪），因此，廢紙回收除可廢棄物減量、CH4 及 CO2
減量外，亦可減少國外進口廢紙。
若考慮造紙纖維是由樹木而來，歐洲部分國家，因砍伐每單 位材積必須種植同等材積數木，考慮新植樹木之固碳作用，將廢 紙回收之 CO2排放量視為負值。本研究則將廢紙回收視為成為造 紙原料，因此其處理之溫室氣體排放可視為零排放。
4.1.2 生命週期衝擊評估
根據前述計算，西元 1992-2000年台灣廢棄物掩埋、焚化處理 之溫室氣體排放量（單位廢棄物排放量）盤查結果如表 4-3。一般 廢棄物之掩埋、焚化處理單元之溫暖化潛勢由於 CH4、N2O 之直 接或間接輻射效果相當於11、270 倍的CO2溫室效應潛能（IPCC, 1996），因此以式(3-8) 計算單位排放量之 CO2當量如表4-3。
Table 4-3. Global warming potential from waste treatment of year 2000 Emissions of alternative waste
treatment, a kg gas/tonne waste Greenhouse
gas Inventory Landfill Incineration
Relative GWP coefficient, kg
CO2
equivalents/kg gas
CO2 217 736 1
CH4 96.6 0 11
N2O 0 0.12 270
Impact assessment
GWP of alternative waste treatment, kg CO2 equivalents/tonne waste
Total 1279.6 768.4
a Results are mathematically calculated using IPCC method.
4.2 生命週期評估之蒙地卡羅模擬
4.2.1 參數之事前機率分布
生命週期評估之溫暖化潛勢指標，計算之溫室氣體包括 CO2、 CH4、N2O等3 種，事前機率之不確定參數值，平均數及分布根據 參數性質從 IPCC建議範圍選取適當值，參數如表 4-4；其中可分
解有機碳(DOC)、碳含量(CCW)並設定為常態分布，其標準偏差設
定為20﹪。N2O排放因子(EFi)之平均值，因為變異超過30﹪高達 100﹪，因此設定為對數常態分布，標準偏差設定為 100﹪。至於 甲烷相關因子（MCF）、可分解有機碳實際分解成沼氣因子 (DOCF)、沼氣中CH4分率(F)等，假設參數為均勻分布。
這些參數可用於估計生命週期衝擊評估模式之總不確定性，
模式輸出值作為估計溫室氣體排放量之不確定性。
4.2.2 蒙地卡羅模擬結果
表4-3 為傳統生命週期評估結果，例如，垃圾焚化處理之溫暖 化潛勢平均為768.4 kg CO2 equivalents/tonne。由於參數輸入之數 值為平均值，因此，計算結果無法顯示結果之不確定性特徵。若 考慮生命週期評估之參數不確定性，並利用蒙地卡羅模擬，將生 命週期衝擊評估模式由決定性模式轉換成機率性模式，再利用機 率特性，反映生命周期衝擊評估之參數及模式不確定性，以改善 傳統生命週期評估無法顯示不確定性之特徵之缺點。
1. 模擬結果
將表4-4 生命週期盤查之不確定參數，以蒙地卡羅模擬，機率 分布輸入表 4-3 設定之值，及 1000 次隨機模擬，如表 4-5 顯示在 考慮參數不確定性下之廢棄物處理之溫暖化潛勢，模式輸出值之
Table 4-4. Summary of prior parameters mean and uncertainty distributions for life cycle assessment
Model parameters of inventory Mean a Uncertainty distributions
b
Methane correction factor (MCF), % 0.95 Uniform (0.9, 1.0) Degradable organic carbon (DOC), % 0.18 Normal (0.18, 0.036 2) Fraction DOC dissimilated (DOCF), % 0.77 Uniform (0.69,085) Fraction by volume of CH4 in landfill
gas (F), %
0.55 Uniform (0.5, 0.6) Fraction C content of waste (CCW), % 0.21 Normal (0.21, 0.042 2) Efficiency of combustion (EF), % 0.95 Uniform (0.91, 0.99) Aggregate N2O emission factor (EFi,)
ppm
120 Lognormal (0.18, 0.18
2)
Inputs of relative GWP coefficient Mean c Uncertainty distributions CO2 (E CO2), % 1 Uniform (0.9, 1.1) CH4 (E CH4), % 11 Uniform (9.9, 1.21) N2O (E N2O), % 270 Uniform (243, 297)
a The value are selected from the IPCC Guideline (IPCC, 1996).
b The range are adopted and modified from the judgment of IPCC expert group (IPCC, 1996).
c Based on 100-year basis.
不確定性特徵以平均值、90 ﹪信賴區間(5th ﹪及 95th ﹪)、標 準偏差、變異係數等參數表示，其結果顯示混合機率分布（Mixture distributions）之總不確定性分別為 0.22 及 0.21。圖 4.3 及顯示單 位廢棄物掩埋及焚化處理之溫暖化潛勢之累積機率函數（CDFs） 及機率分布函數（PDFs）圖，從結果可看出兩機率分布有部分重 疊，但由於具有標準偏差之資訊，便可容易判斷兩方案之結果明 顯區分。
Table 4-5. Comparison of LCA results between with or without uncertainty for alternative waste treatment method
GWP of alternative waste treatment (kg CO2 equivalents/tonne waste)
Model outputs Landfill Incineration
LCA results without uncertainty 1.28E+03 7.68E+02 LCA results with uncertainty
5th ﹪ 8.10E+02 5.13E+02
50th ﹪（Median） 1.25E+03 7.53E+02
Mean 1.26E+03 7.65E+02
95th ﹪ 1.70E+03 1.05E+03
Standard deviation 2.77E+02 1.62E+02
Coefficient of variability（CV） 0.22 0.21
GWP (kg CO2 equivalent/tonne waste)
.000 .250 .500 .750 1.000
2.50E+2 8.13E+2 1.38E+3 1.94E+3 2.50E+3
Landfill
Incineration
Overlay Chart
(a) CDFs (Mean=765 of incineration; 1260 of landfill)
GWP (kg CO2 equivalent/tonne waste)
.000 .020 .040 .059 .079
2.50E+2 8.13E+2 1.38E+3 1.94E+3 2.50E+3
Landfill
Incineration
Overlay Chart
(b) PDFs (Standad deviation=277 of landfill; 162 of incineration)
Fig. 4-3. Comparison of global warming potential between waste landfill and incineration using Monte Carlo simulation.
4.2.3 敏感度分析
經敏感度分析發現：掩埋處理之單位廢棄物GWP 評估結果，
個別參數之不確定性，以DOC參數之敏感度最高，參數變異性貢 獻不確定性最高，約佔83.7 %，與總不確定性之關聯最強；其次 依序為DOCF 7.4 %，ECH4 5.0 %，F 1.9 %，MCF 1.3 %，ECO2 0.6 %。
焚化處理之單位廢棄物GWP評估結果，個別參數之不確定性，
以CCW參數之敏感度最高，參數變異性變異性貢獻最高，約佔
81.4 %，與總不確定性之關聯最強；N2O 排放因子之影響不大。
蒙地卡羅模擬為一具有簡單、彈性及允許替代方法之不確定 性分析。然而經由蒙地卡羅模擬產生之不確定性的量化特徵，因 機率分布主觀判斷，容易造成不確定性特徵高度依賴所採用之不 確定性分布。
4.3 生命週期評估之貝氏更新模擬結果 4.3.1 貝氏法程式測試
為了解貝氏蒙地卡羅模擬如何降低不確定性，及測試以蒙地 卡 羅 模 擬 軟 體(Crystal Ball program)連 結 貝 氏 更 新 副 程 式 (Microsoft Excel macro program)而成之貝氏蒙地卡羅模擬程式，
本研究以單一不確定參數作測試，假設事前機率分布分別為常態 分布、對數常態分布及均勻分布三種，概似函數則為常態分布，
探討在事前機率在結合貝氏方法運後，事後分布不確定之增減情 況。
表4-6為事前機率常態分布之平均值 1，標準偏差分別為0.1, 0.2, 0.3，概似函數之平均值1，標準偏差分別為0.1, 0.2, 0.3之事 後分布不確定之增減比較表。表 4-7為事前機率在對數常態分布 下之不確定之增減比較。其中，事前常態分布及對數常態分布，
因概似函數之分布特性強，因此事後機率受概似函數影響大。
表4-8為為事前機率在均勻分布之不確定之增減比較表，因 事前均勻分布因機率分布特性較強，因此事後機率受概似函數影 響不大。
Table 4-6. Summary of Bayesian update for prior normal distribution combine with Likelihood normal distribution Posterior
Prior
（Normal distribution） Likelihood（Mean=1, Standard deviation=0.1）
Likelihood（Mean=1, Standard deviation=0.2）
Likelihood（Mean=1, Standard deviation=0.3）
Mean Standard deviation
Mean Standard deviation
Mean Standard deviation
Mean Standard deviation
1 0.1 1.00 0.07 1.04 0.19 1.08 0.26
1 0.2 1.00 0.09 1.02 0.20 1.08 0.27
1 0.3 1.00 0.09 1.02 0.19 1.08 0.29
2 0.2 0.99 0.09 1.03 0.20 1.05 0.29 2 0.4 0.99 0.09 1.02 0.21 1.03 0.29 2 0.6 1.01 1.01 1.01 0.21 1.03 0.29
Table 4-7. Summary of Bayesian update for prior lognormal distribution combine with Likelihood normal distribution Posterior
Prior
（Lognormal distribution） Likelihood（Mean=1, Standard deviation=0.1）
Likelihood（Mean=1, Standard deviation=0.2）
Likelihood（Mean=1, Standard deviation=0.3）
Mean Standard deviation
Mean Standard deviation
Mean Standard deviation
Mean Standard deviation
1 1.1 0.99 0.10 0.95 0.20 0.89 0.28
1 1.5 0.99 0.09 0.94 0.19 0.85 0.30
1 2.0 0.98 0.09 0.95 0.20 0.88 0.31
2 2.2 0.99 0.10 0.98 0.19 0.96 0.28 2 3.0 0.98 0.09 0.95 0.21 0.92 0.28 2 4.0 0.98 0.10 0.94 0.20 0.92 0.31
Table 4-8. Summary of Bayesian update for prior uniform distribution combine with Likelihood normal distribution Posterior
Prior
（Uniform distribution） Likelihood（Mean=1, Standard deviation=0.1）
Likelihood（Mean=1, Standard deviation=0.2）
Likelihood（Mean=1, Standard deviation=0.3）
Mean Min-max Mean Standard deviation
Mean Standard deviation
Mean Standard deviation
1 0.9-1.1 0.99 0.05 0.99 0.05 1.00 0.05
1 0.8-1.2 0.99 0.10 1.00 0.11 0.99 0.11
1 0.7-1.3 0.99 0.09 1.00 0.15 1.00 0.15
2 1.8-2.2 1.81 0.01 1.84 0.04 1.89 0.08 2 1.6-2.4 1.61 0.01 1.65 0.05 1.71 0.10 2 1.4-2.6 1.42 0.02 1.46 0.06 1.54 0.12
4.3.2 結合統計數據之更新結果
事前機率之數據以表 4.4 台灣西元 2000 年生命週期評估盤查 數據；概似機率之數據選擇西元1992-2000年之9 年統計數據，經 收集具有長時間觀測數據：例如，可分解有機碳(DOC)參數之9 年 平均數為0.188，標準差為6.4﹪；碳含量(CCW) 參數之 9年平均
數為 0.188，標準差為 7.7﹪。依國內焚化爐燃燒濕垃圾特性之選
取文獻值，平均值取西元 2000年之統計數據，
1. 可分解有機碳 (DOC) 參數貝氏更新
經貝氏蒙地卡羅法 1000次隨機模擬後，其事後最大機率值與 事前機率值之平均值出現 2 倍的差異，且不確定性（以標準差計 算）減少 69﹪，事後邊際機率分布模擬結果及與事前機率分布之 比較如圖4-5(a)。
2. 碳含量 (CCW) 參數貝氏更新
經貝氏蒙地卡羅法 1000 次隨機模擬後，其變化情形 DOC 與 參數相似，其事後最大機率值與事前機率值之平均值出現 2 倍的 差異，且不確定性（以標準差計算）減少 69﹪，事後邊際機率分 布模擬結果及與事前機率分布之比較如圖4-5(b)。
Frequency Comparison
.000 .023 .047 .070 .093
0.05 0.11 0.18 0.24 0.30
Posterior
Prior
Overlay Chart
(a) DOC
Frequency Comparison
.000 .022 .043 .065 .086
0.07 0.14 0.21 0.28 0.35
Prior
Posterior
Overlay Chart
(b) CCW
Figure 4-5. Comparison between prior and posterior distribution of DOC and CCW parameter（Lifeblood emission data from Taiwan EPA
in 1992-2000）.
4.3.3 結合場址特定數據更新結果
N2O 排放因子之事前機率係根據文獻設定。至於不同廠址觀 測數據，國內焚化廠近年大幅增加，但大部分運轉尚未穩定，不 確定性變化較大，概似函數以附錄表1-5之台北市北投焚化爐（平 均數為 102.65ppm，標準差為 10.06 pip，CV=10.33﹪）及木柵焚 化爐（平均數為 116.53ppm，標準差為 22.38 pip，CV=19.20﹪）
數據。
N2O排放因子參數，經貝氏蒙地卡羅法 1000次隨機模擬後，
其事後最大機率值與事前機率值之平均值出現 2 倍的差異，其不 確定性（以標準差計算）減少 81.3﹪，事後邊際機率分布模擬結 果及與事前機率分布之比較如圖4-6(a)(b)。
EFi
.000 .046 .092 .138 .184
0 125 250 375 500
Prior
Posterior
Overlay Chart
(a) Lifeblood emission data from Pei-Tou incinerator
EFi
.000 .024 .048 .071 .095
0 125 250 375 500
Prior
Posterior
Overlay Chart
(b) Lifeblood emissions data from Mu-Cha incinerator
Figure 4-6. Comparison between prior and posterior distribution of N2O parameter.
4.3.4 結合不同機率分布更新結果
甲烷相關因子（MCF）、可分解有機碳實際分解成沼氣因子 (DOCF)、沼氣中 CH4分率(F) 之事前機率，依據 IPCC 建議值設 定，並假設參數為均勻分布。概似函數則選擇常態分布，平均值 與 IPCC建議值相同，標準偏差設定為10%。
甲烷相關因子（MCF）參數經貝氏蒙地卡羅法 1000 次隨機 模擬後，其事後最大機率值與事前機率值之平均值出現 2倍的差 異，其不確定性（以標準差計算）減少 81.3﹪，事後邊際機率分 布模擬結果及與事前機率分布之比較如圖 4-7(a-d)。
MCF
0.80 0.88 0.95 1.03 1.10
Prior
Posterior Overlay Chart
(a) MCF
0.40 0.48 0.55 0.63 0.70
Prior
Posterior
Overlay Chart
(b) F
Frequency Comparison
.000 .010 .020 .030 .040
0.6 0.675 0.75 0.825 0.9
Prior
Posterior
Overlay Chart
(c) DOCF
0.85 0.90 0.95 1.00 1.05
Prior
Posterior
Overlay Chart
(d) EF
Figure 4-7. Comparison between prior and posterior distribution of MCF, F, DOCF and EF parameter.
4.3.4 總不確定性更新結果
1. 貝氏更新之生命週期評估模擬結果
在貝氏蒙地卡羅模擬第一步先決定事後機率分布，然後再計 算模式預測值之總不確定性。前三小節在說明單一參數事前與事 後機率之變化，本節則說明經貝氏更新後生命週期評估果之總不 確定性變化。
以掩埋之溫暖化衝擊潛勢而言，DOC 是生命週期評估最重要 之參數之一，圖4-8(a)(b)為貝氏更新參數 DOC後之溫暖化衝擊潛 勢輸出值及分布。圖4-9(a)(b)為貝氏更新參數CCW後之溫暖化衝 擊潛勢輸出值及分布。
以掩埋之溫暖化衝擊潛勢而言，DOC 是生命週期評估最重要 之參數之一，圖4-8(a)(b)為貝氏更新參數 DOC後之溫暖化衝擊潛 勢輸出值及分布。圖4-9(a)(b)為貝氏更新參數CCW後之溫暖化衝 擊潛勢輸出值及分布。