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第五章 結論與建議

5.1 結論

本研究主要研究成果含公車路線初選、以 OSPM 模擬沿線移污分佈、

路線移污潛勢指標及路線優先性評估等,以下就重點成果一一說明之。

1. 公車路線初選:由於案例區公車路線多,一一模擬與分析所有路線不太 有效率且時間及成本均較高,故為加快評估速度以及提高效率,故本 研究建立初選原則用以先行排除對影響較小之公車路線。初選原則首 先淘汰明顯經過人口較少的路線及班次較少或較短的觀光以及工業區 接駁車,依這二項原則共刪除觀光區接駁車共 55 條、工業區接駁車 20 條。再依據日總行駛里程選出年行駛里程前一百名之公車路線進行後 續分析。雖然路線的車流量亦是一個可考量的篩選因子,唯因本研究 並沒有每一路段的實際車流,故未納入作為初選原則。

2. 以 OSPM 模擬沿線移污分佈:為了評估公車路線補助之優先性,需要評 估各路線路段污染排放量,但由於實地測量各路口移污排放量的成本 頗高,因此本研究採用 OSPM 模式(Berkowicz et al., 1997)模擬之。首 先收集台北市 3D Google Earth 建築物圖層及公車站牌點(台北市交通 局,99 年)和路網數值圖(交通部,97 年),並撰寫程式取得道路向兩側 延伸 100m 內之建築物資料。以及依照 OSPM 模式所建議之長度以及

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99 動人口的影響,故此組指標採用 Bennett et al. (2006)所說明之 Intake Fraction (IF)法計算影響人口的吸入總量,並據以計算指

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影響性不同,不易單以指標值比較,故本研究亦以 RELA轉換 成當量後評估之。

(b) 在以 RELA為基準的當量型指標,無論是 ISRwi或 ISRai來看,

並沒有單一污染子指標值於多數情況均大於其餘子指標的情 形,亦即難以用單一子指標做為優先性分析之依據,且各指標 排序結果歧異性頗高,故本研究進一步建立綜合指標。

(c) 基於 RELA之污染風險綜合指標主要反映出各子指標之綜合 影響。如 ISRw指標排序第二名之路線 R94,雖 ISRwNO2和 ISRwO3 指標值低,但因為同時考量 ISRwCO後使得綜合影響上升。

4. 路線優先性評估:由於評估時亦有必要考量人口,故本研究建議採用吸 入風險組的指標;而為了可以同時考量不同污染物的綜合危害,因而 本研究建議採用依據空氣品質標準及其 PM10虛擬的小時平均值標準所 建立之綜合指標。若擬只採用單一污染物作為排序指標,由台北市之 交通測站所得之實測值中可發現 PSI 之指標污染物多為懸浮微粒,又 因本研究所建立之指標中 CO 和懸浮微粒相關性頗高且 CO 之主要來源 為移污,因此建議可採用懸浮微粒或是 CO 子指標作為排序依據。而 基於空氣品質標準建立之綜合指標因為懸浮微粒標準選擇不佳,故暫 不考量。此外,由於本研究尚未找到適當方法評估何種居住人口之計 算方式較為合理,因此排序優先性則將 ISRw及 ISRa並列之。

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