綠屋頂成本效益分析

推廣綠屋頂之前，宜分析成本效益，在新加坡，為了推廣綠屋頂之建 置，Wang et al. (2010)曾分析綠屋頂的 Life Cycle Cost(LCC)，雖然綠屋頂 初設成本較一般屋頂來的高，但整個生命周期的花費卻較低，唯該研究綠 屋頂只考量節能部份，並未納入其他綠屋頂效益，故有低估之可能；另外 Porsche and Kohler (2003)曾分析比較德國、美國及巴西綠屋頂的 LCC，並 比較這三個國家的綠屋頂效益，美國雖然沒有像德國政府的政策補助，但 在成本的控制上來的好，至於巴西，因為民眾對於綠屋頂景觀之愛好，也 成為該地區綠屋頂接受度頗高的原因。

要進行成本效益分析之前，有必要針對一般與綠屋頂的成本進行估 算，表 2.1 為本研究所蒐集文獻中一般屋頂成本的估算方法，目前大多以 屋頂防水層的成本作為一般屋頂之成本，從表上亦可看出，一般屋頂的種 類不盡相同，故有些數據不能直接比較。

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表 2.1 一般屋頂成本估算

文獻 價格 資料來源或取得方法 考量

Carter and Keeler.

(2008)

$83.78/m² Means Construction Coast Data (2005)

考量混凝土上方(防 elastomerolefin and single-ply system 兩種 屋頂為代表

prestressed concrete planks and structure concrete 來估算，但不 其效益轉換為經濟效益，在美國 Athens, GA，Carter and Keeler (2008)考量 薄層式綠屋頂的建築維護成本、截水、降溫節能及空污減量，分析大眾及 個人的各別效益；此外，Clark et al. (2008)亦曾採用相同方法，比較一般屋 頂與綠屋頂的成本效益，唯該研究是針對單一建築物作分析，並不適用於 城市範疇的分析；在華盛頓地區，Niu et al. (2010)評估該城市綠屋頂成本 效益分析，唯其只考量降溫及截水為綠屋頂主要之效益，且空污減量部份

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只利用電廠的空污排放係數評估 NO2及 SO2的減量效益，且因所轉換之經 濟係數並無一確定值，使其評估結果不確定性頗高。

本研究參考上述文獻針對綠屋頂降溫節能、減碳、空污減量、及截水 等四項重要效益建立適當的方法估算之，並依照台灣本土特徵發展適當模 式方法，評估城市綠屋頂成本效益，以作為台灣城市綠屋頂規劃與決策分 析之用。

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第三章 研究方法

本研究重點主要期望建立適當方法推估城市推廣綠屋頂之成本效 益，以作為國內各城市綠屋頂推廣決策分析之用，本章首先針對本研究流 程作概要介紹，接著針對綠屋頂面積估算、效益評估、成本概估等方法作 詳細說明，之後說明城市綠屋頂成本效益分析方法，以下各節一一說明之。

3.1 研究流程

本研究之流程如圖 3.1 所示，主要分為資料收集及整理、綠屋頂面積 估算、綠屋頂效益評估、綠屋頂成本概估、城市綠屋頂成本效益分析及案 例研討等工作項目，以下概要說明之：

1. 資料收集及整理：主要收集國內外綠屋頂發展及綠屋頂效益估算方法，

包括綠屋頂降溫節能、減碳、空污減量、及截水等效益之相關文獻，並 收集案例研討所需資料，包含案例區所在地面及探空氣象資料、案例區 建築物圖層及分類資料等。

2. 綠屋頂面積估算：主要是估算可能設置綠屋頂的面積大小，並以城巿的 建築區圖層來估算綠屋頂可設置面積。

3. 綠屋頂效益評估：主要可分為降溫節能、減碳、空污減量、及截水等四 項效益，目前國外文獻雖已有一些估算方法，唯國內相關研究甚少，本 研究參考相關文獻及國內的特性建立推估此四效益方法。

4. 綠屋頂成本概估：雖然國外已有許多綠屋頂成本資料，唯地點及型式不 同，成本價格亦有所不同，故本研究收集台灣現有薄層式綠屋頂建置案 例實際資料估算綠屋頂所需成本。

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5. 城市綠屋頂成本效益分析：本研究首先比較成本及所估算之四項效益，

成本與各效益間的關係。然後依照台灣本土特徵，分別將四項效益轉換 成經濟效益及外部效益，經濟效益以節能及節能與減碳為主，主要評估 綠屋頂對設置者可產生的經濟效益;外部效益則主要以減碳、空污減量 與截水為主，主要評估城巿綠屋頂推廣政策可衍生的外部效益。

6. 案例研討：本研究以新竹市為案例區，依前述流程進行研究，推估該巿 若推廣綠屋頂之成本效益，以供該巿及其他城巿推廣綠屋頂決策分析之 參考依據。

圖 3.1 研究流程

17 據 Casey Trees Endowment Fund and Limno-Tech Incorporation (2005)的報 告中，採用 80%的屋頂面積作為綠屋頂可設置之最大面積，最後利用推估

Kosareo and Ries, 2007) 分析綠屋頂的節能效益，此兩種方法皆依據屋頂之 熱通量來估算綠屋頂之降溫節能效益，以下分別說明二方法。

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其中ΔQ 為通過一般及綠屋頂熱通量的差值(W)，A 為屋頂面積(m²)，ΔT 為建築物內部和周邊之溫度差值(℃)，(U_concrete-U_total)為一般和綠屋頂熱傳 係數的差值(W/ m² °K)，(T-26℃)部份，因本研究假設全年冷氣啟動的溫度

U_concrete=1.490

3.3.1.2 eQuest 法

eQUEST(Hirsch, 2003)是目前常用於模擬建築物耗能的軟體之一，主 要核心為 DOE-2 模式(Hirsch, 2003)，並加上較友善的使用與圖形介面，依 據氣象資料(TMY2)估算建築物全年逐時能耗資料。較詳細介紹介請參見附 錄 A.1。

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由於後續估算綠屋頂的效益時，不同類型建築的效益並不相同，目前 國內外用於建築物耗能模擬中有三種建築分類方法：依建築物用途別 (Kneifel, 2010; 黃，91 年)、屋頂面積 (Niu et al., 2010)及樓層(內政部營建 署)三種。唯建築物用途資料不易取得，建築物基地圖層亦不易用以判識建 築物類型，故本研究分為兩個步驟進行分類，首先依內政部營建署核發建 物使用執照按用途別分類之資料將建物分為兩類：辦公類及住宅建築，並 估算新竹市的住辦比例，再依核發建物使用執照按樓層別資料將建物分成 三類樓層：1 樓、2 樓及 3 樓以上，3 樓以上建物部分則因綠屋頂節能效益 大多集中在靠近屋頂的三層樓之內，依 Saiz et al.(2006)的研究結果，最上 方樓層的節能效益約占總節能的 97%，可知綠屋頂節能效益幾乎集中在最 上方三層樓，且 eQUEST 在模擬 3 層樓以上的建築物時，會利用 Floor Multiplies 簡化中間樓層的模擬過程，故本研究主要考量最上方 3 層樓的節 能效益為代表，並估算各類建築的屋頂面積，作為效益估算依據。

本研究依照上述所說明的建築分類模擬辦公類及住宅在不同樓層代 表性建築的節能效益，最後換算為單位屋頂面積以便與 1D-HF 所得結果比 較；在進行 eQUEST 建築物耗能模擬系統分析之前，需先進行標準建築物 樣本之基本假設與模擬因子之選定，本研究將其分為四項：建築物樣本基 本假設、屋頂構造、室內發散熱及空調系統，以下擇要說明之，較詳細模 擬因子介紹及室內發散熱與空調系統請參見附錄 A.2。

1. 建築物樣本之基本假設：本研究參考換氣與空氣調節設備技術規範(75 年)，選用國內市面上最常見 U 值為 3.500[W/ m² °K]的 20cm 鋼筋混凝 土外牆(編號 W002)。

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2. 屋頂構造：建築物一般屋頂部分主要參考換氣與空氣調節設備技術規範 (75 年)，U 值同前一方法，亦採用表 3.1 所列的值，而綠屋頂和一般屋 頂除了 U 值不同，吸收度亦不同，如表 3.1 所列。

3.3.2 減碳

綠屋頂減碳效益主要分二部分：降溫節能及綠屋頂植物和基質吸收兩 種(本研究暫不考量植物的固碳作用)，第一部分可依前述的節能量乘以電 力的排放係數推估之，各年電力排放係數如表 3.2 所列，本研究採用 99 年 度電力轉換係數推估之；第二部份，本研究採用 Getter et al. (2009)的實驗 結果，以 10cm 土壤基質種植景天科植物，其吸附碳的能力為 375 g-C m^-2， 並與城市綠屋頂之總面積相乘，推估此部份之效益，最後將兩部分之減碳 效益加總，推估城市綠屋頂減碳效益。

表 3.2 電力排放係數

年度 轉換係數 (kg eCO₂/度)

94 0.626

95 0.637

96 0.632

97 0.631

98 0.616

99 0.612

資料來源: 台灣電力公司(99 年)

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3.3.3 空污減量

本研究採用 Big-leaf resistance (BLR) model (Yang et al., 2008)推估綠屋 頂減少各空氣污染物(包括 NO2, SO₂, O₃, PM₁₀)的量，根據 Nowak (1994a)，

在一段時間及一定綠屋頂面積，針對不同空氣污染物之減量，可以下列公 式估算:

T L F

Q_x = _x× × (3.4) 其中 Q_x 是代表在一定時間內，不同污染物 x (e.g., NO₂, SO₂, O₃, PM₁₀)，能 夠被植物所移除的數量多寡(g)，F 代表污染物的質通量(g m^-2 s^-1)，L 為植 物面積 (m²)，T 則代表時段 (s)

1. 污染物之質通量, (Nowak, 1994a):

x x

x VD C

F = × (3.5) 其中 VDx為污染物 x 的乾沉降速率 (dry deposition velocity) (cm/ s); Cx

為空氣中污染物 x 的濃度(µg/ m³).

2. O₃, SO₂, 及 NO₂的乾沉降速率 (VD_x) (Nowak, 1994a):

VD_x =

(

R_a +R_b +R_c

)

⁻¹ (3.6) 其中 Ra為 Aerodynamic resistance; Rb為 Quasi-laminar boundary layer resistance;而 R_c為 Canopy resistance。

(a) R_a (Nowak, 1994a)

R_a =u

( )

z u_*² (3.6a)

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其中 u(z)為高度 z 的風速，u*為摩擦風速，且依Ψm動量穩定方程 式估算，如下列:

(

z d

) { [ (

z d

)

z

] [ (

z d

)

L

] [

z L

] }

ku

u_* = − ln − ₀ −Ψ_m − +Ψ_{m 0} (3.6b) 其 中 k 為 Von Karman Constant (0.4); z 為 高 度 (m); d 為 Displacement length (m); z_o 為 Roughness length(m); 而 L 為 Monin-Obukhov stability length (m)，表 3.3 所列為不同植物種類的 z₀及 d；本研究同 Yang et al. (2008)亦採用 Short grass 來代表薄層 式率屋頂; L 是依大氣資料庫地方測站資料，並使用 Turner classes 分類方法判斷每小時之大氣穩定度，附錄 C.1(a)及(b)詳列此分類 方法(Panofsky and Dutton, 1984)，然後再依下式(Zannetti, 1990)估 算 L 值:

z b

L a ⁰

1 = × (3.6c)

其中不同大氣穩定下之係數 a,b 值請參見附錄 C.2 所列。

表 3.3 不同植物之 z0及 d

植物種類 Average height h₀ (m) z₀ = 0.1h₀ (m) d = 0.7h₀ (m) Short grass 0.150 0.015 0.105 Tall herbaceous

plants

1.000 0.100 0.700

Deciduous trees 5.000 0.500 3.500 資料來源：Yang et al. (2008)

23 ν/ D，ν 是 Kinematic viscosity of air，D 是氣體的分子擴散係數，

O₃的 S_c = 1.000，NO₂的 S_c = 0.980，SO₂的 S_c = 1.150;P_r為 Prandtl number，空氣的 P_r常數為 0.720。

(c) R_c (Wesely et al., 1989)

R_c =

[

1r_sm,_x +1r_lu,_x +1

(

r_dc +r_cl,_x

)

+1

(

r_sc +r_gs,_x

) ]

⁻¹ (3.6h) 其中 r_sm,x是由 Minimum leaf stomata and Mesophyll resistance 所組 合而成; rlu,x是 Leaf cuticles resistance; rdc是 Resistance for gas-phase transfer by buoyant convection in canopies; r_cl,x 是 Resistance by leaves, twigs,bark or other exposed surfaces in the lower canopy; r_sc

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是 Transfer resistance，且和植物頂篷之高度和密度有關; rgs,x 是 Ground surface resistance，下標 x 則代表不同污染物 x，S 和 O 分 別為 SO2和 O3，也利用此兩物種代表其路徑。

(1) r_sm,x (Mesophyll resistance) r_sm,x r_sD_HO D_x r_m,x

其中 ri是 Minimum bulk canopy stomatal resistances for water vapor; G 是太陽輻射 (W/m²); T_s是空氣表面溫度且介於 0 到 40 ℃之間。

(2) r_dc (Resistance for gas-phase transfer by buoyant convection in canopies)

^rdc ⁼¹⁰⁰

[

¹⁺¹⁰⁰⁰

(

^G+10

)

⁻¹

] ⁽

^1+1000θ

⁾

⁻¹

(3.6l)

其中 G 是太陽輻射 (W/m²); θ 為與地面的角度; rdc之單位為 s /m。

25 Reactivity factor for oxidation of biological substances。

(4) r_cl,x (Resistance by leaves, twigs, bark or other exposed surfaces in the lower canopy)

[ (

,

)

0 ,

]

¹

(5) r_gs,x (Ground surface resistance)

[ (

,

)

0 ,

]

¹

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C 是 Correction factor for small particles 且計算方法為(Zhang et al., 2001)： Brownian diffusion, impaction 和 interception 的收集效率; R₁是一修 正係數，表示顆粒黏在表面之程度。

27

(1) E_B

E_B =S_c^−γ (3.7e) 其中γ 會隨著土地使用種類之不同而改變，請參見附錄 C.4。

(2) E_IM (Peter and Eiden, 1992)

E_IM =

[

S_t

(

α +S_t

) ]

^β (3.7f) 其中 α 請參見表 3.8; β 則採用 2;Impaction process 主要受由 Stoke number (S_t) 所影響，植物表面上之計算方式為 S_t =

E_IM =

[

S_t

(

α +S_t

) ]

^β (3.7f) 其中 α 請參見表 3.8; β 則採用 2;Impaction process 主要受由 Stoke number (S_t) 所影響，植物表面上之計算方式為 S_t =

在文檔中 城市綠屋頂成本效益分析 (頁 29-0)