行政院國家科學委員會專題研究計畫 成果報告
民生物質永續利用—食衣住行--子計畫五：台灣永續廢棄
物管理決策支援系統之建立－物質流、生命週期評估與環
境風險評估之整合研究(II)
研究成果報告(完整版)
計 畫 類 別 ： 整合型 計 畫 編 號 ： NSC 95-2621-Z-002-013- 執 行 期 間 ： 95 年 08 月 01 日至 96 年 07 月 31 日 執 行 單 位 ： 國立臺灣大學環境工程學研究所 計 畫 主 持 人 ： 馬鴻文 共 同 主 持 人 ： 郭乃文 計畫參與人員： 博士班研究生-兼任助理：趙家緯 博士後研究：洪明龍 博士班研究生：蘇俊賓、陳起鳳 碩士班研究生：張宇欣 報 告 附 件 ： 出席國際會議研究心得報告及發表論文 處 理 方 式 ： 本計畫可公開查詢中 華 民 國 96 年 10 月 31 日
行政院國家科學委員會補助專題研究計畫 成果報告
台灣永續廢棄物管理決策支援系統之建立－物
質流、生命週期評估與環境風險評估之整合研究
計畫類別：整合型計畫
計畫編號：95-2621-Z-002-013
執行期間：95 年 08 月 01 日至 96 年 07 月 31 日
計畫主持人：馬鴻文
計畫參與人員：洪明龍、趙家緯、蘇俊賓、陳起鳳、張宇欣
成果報告類型：完整報告
處理方式：本計劃可公開查詢
執行單位：國立臺灣大學環境工程學研究所
中 華 民 國 96 年 10 月 31 日
摘要
隨著生活水準提高，人類圈中所使用的物質成份日趨複雜，廢棄物管理成為一棘 手難題。一方面，廢棄物管理系統中的各處理單元常伴隨污染，如焚化會排放許多有 害物質，直接或間接造成空氣、食物鏈和其他環境介質之污染。另一方面，大量的資 源物質進入不適當的處理單元時，將削減其利用價值。為了能有效管理人類圈的廢棄 物問題，並減少其總體環境衝擊，最大化其資源再利用的效益，亟需一永續廢棄物管 理決策支援系統，協助台灣廢棄物政策的擬定以及循環性社會的促成。而以往國際及 台灣對於物質流分析、生命週期評估及風險評估於廢棄物管理的應用已有所著墨，但 受限於各方法本身的限制，其在廢棄物的決策支援功能上，仍有諸多限制。因此本研 究將整合前述三大環境管理工具，進而結合決策理論建立決策系統。 本年度的研究，著重於整合性環境評估模式的研發，既於廢棄物產量預測與流 佈預測上，結合類神經網路分析、複回歸分析以及物質流分析方法，以模擬不同管理 政策情境的廢棄物量。此外則建立機率型的廢棄物管理系統生命週期盤查資料庫，以 改善以往決定型盤查分析無法執行不確定分析之缺陷。就環境衝擊的詮釋上，除延續 去年度所發展環境風險評估與生命週期衝擊評估的整合方法外，亦針對其他環境衝擊 類別的特徵化模式加以本土化，以建立台灣本土生命週期衝擊評估方法。而永續廢棄 物管理系統的研發，亟需涵蓋社會面的衝擊。本研究蒐集國際上限有社會影響因子， 並發展一政策衝擊潛勢分析，考量媒體對廢棄物政策推動之影響。 決策支援系統建構完成後，針對台灣某縣中長程廢棄物管理策略進行規劃與評 估。評估結果顯示，著重源頭減量較其它中間處理的改善（如興建ＲＤＦ廠）、資源回 收的提昇（興建 MRF 廠），環境衝擊與社會衝擊均較小，應為未來優先推動的政策。 此外就既有廢棄物管理相關法規上，應將焚化爐的砷排放納入管制。 關鍵字：整合性環境評估、物質流分析、生命週期評估、環境風險評估、廢棄物管理系統、 決策支援系統、自組織特徵映射網路、模糊層級分析、政策衝擊潛勢目錄
第一章 緒論 1.1 研究計畫之背景 1 1.2 研究計畫之目的與流程 1 第二章 台灣廢棄物管理系統整合性環境評估模式之建立 2.1 整合性環境評估於廢棄物管理之應用 5 2.2 廢棄物管理政策情境分析 9 2.3 台灣廢棄物生命週期盤查資料庫 10 2.4 發展台灣生命週期衝擊評估方法 20 第三章 社會面、技術影響與政策衝擊評估方法之建立 3.1 現有廢棄物管理系統社會衝擊因子 27 3.2 發展『政策衝擊潛勢分析』方法 34 3.3 篩選經濟影響與技術影響因子 37 第四章 永續廢棄物決策支援系統建立與應用 4.1 永續廢棄物決策支援系統建立 38 4.2 台灣某縣中長程廢棄物管理策略規劃 42 4.3 小結 60 第五章 結論 61 參考文獻 ……… 計畫成果自評………第一章 緒論
1.1 研究計畫之背景 隨著生活水準不斷提高，廢棄物產生量與日俱增，廢棄物處理成為各級政府最棘 手的問題。一方面，廢棄物處理常伴隨污染，如焚化會排放許多有害物質，直接或間 接造成空氣、食物鏈和其他環境介質之污染，而可能對現有生態環境與人體健康造成 衝擊。另一方面，大量的資源物質進入廢棄物系統而削減其利用價值。為及早因應這 兩面的衝擊，台灣如何在廢棄物質與量不斷改變之情形下，規劃出永續的廢棄物管理 政策，真正邁向循環性社會，實為不容忽視的環境決策問題。 國內外已有相關研究針對物質流分析、生命週期評估及風險評估於廢棄物管理的 應用，但對於其間研究方法之整合，進而結合決策理論建立決策系統則並不多見。物 質流分析(Material flow Analysis, MFA)是在一定義系統中評估物質流向與流量之方 法，藉以瞭解某區域中之物質代謝情形，其如何從經濟活動流入環境；生命週期評估 (Life Cycle Assessment, LCA)在廢棄物管理上的應用主要在計算廢棄物經管理方案所 產生之環境衝擊；而(健康)風險評估( (Health) Risk Assessment, (H)RA)應用於廢棄物管 理則著重於廢棄物經由管理方案之污染物釋出對人類健康可能造成之影響以風險衡量 之。三種研究方法皆具有完整之研究架構，亦有應用在廢棄物管理之案例。然而為求 建立完整的廢棄物管理系統，必須整合這三者評估方法。在整合過程中，除了須克服 這三者在資料型態、時空尺度等的差異性外，並需考量複雜度的影響以及評估結果不 確定性的降低。而整合之後的評估系統更需結合決策方法以發展具體實用之廢棄物管 理決策系統。 1.2 研究目的與流程 本計畫將嘗試整合物質流分析、生命週期評估與風險評估方法，並結合決策理 論，以此架構建立永續廢棄物管理系統。此系統之建立不僅使方案之選擇更具實用性 及完整性，更可提供未來建立循環型社會之策略規劃工具。於前一年度的研究過程中， 已完成環境衝擊評估方法的初步發展，包括以物質流分析建立循環指標，並建立物質 流、生命週期評估與環境風險評估整合模式。而就整體決策支援系統建置方面，則著 重於利用基本資料品質篩選機制。本年度則側重將環境衝擊評估方法轉換成可操作的 評估模式，發展社會面衝擊評估方法，以及實際廢棄物政策的評估。綜合以上，本年 度的研究重點如下： 1. 廢棄物整合性環境評估模式的建立 • 機率型盤查資料庫的建置- 現行應用於廢棄物管理的生命週期盤查模式多未考 慮不確定分析，導致評估結果可信度降低以及決策支援功能的限制。本研究團隊 則建立一機率型(Probabilistic)的盤查資料庫，以便執行不確定性分析。 • 本土化生命週期衝擊評估方法的發展- 於衝擊評估方法上，前一年度著重於人體 毒性衝擊上，整合風險評估於生命週期衝擊評估方法之中，發展場址相關人體毒性潛勢(site-dependent Human Toxicity Potentials)改善現行方法的缺陷。但廢棄物 管理與生命週期評估所考量的環境衝擊無法僅限於人體毒性，因此本年度則針對 其他的衝擊評估項目，加以本土化或引用最佳可行的特徵化因子(Characterization Factor)，建立台灣本土化生命週期衝擊評估方法。 2. 社會衝擊評估方法 • 政策推動的成功與否，利害關係人對該政策的認知常為關鍵，而媒體在大眾認 知的形塑亦扮演重要角色，然而此兩因子常被決策支援系統所忽略。本研究團 隊於此發展一『政策衝擊潛勢分析』方法，試圖預先分析政策推行時，其他的 利益相關人與政策執行單位觀點的落差。 3. 實際廢棄物管理政策的評估： • 台灣某縣中長程廢棄物管理政策的評估- 前一年的研究計畫中，著重餘環境衝擊 評估方法的發展，未進行案例評估。在此年度則就環境、社會、經濟三大方面， 以台灣某縣為案例，針對其中長程廢棄物管理政策進行研擬。 綜合本年研究重點，以及前一年度研究規劃，則台灣永續廢棄物管理決策支援系 統建構流程如圖 1.1 所示。 圖 1.1 台灣永續廢棄物管理決策支援系統研究規劃
第二章 台灣廢棄物管理系統整合性環境評估模式之建立
2.1 整合性環境評估於廢棄物管理之應用 整合性環境評估的名詞首見於九○年代與氣候變遷的相關研究之中，但事實上其 並非一個嶄新的概念，因為當我們試圖解決一個環境問題時，自然就會進行整合式的 評估，盡可能將相關衝擊納入決策依據中。然而由於先前整合性環境評估是散佈在各 項個案的評估之一，因為未能有一致性的定義，進而釐清其基本準則，導致其在實際 執行時，無法反映『整合性』的原意。(Toth, 2003)有鑑於此，歐洲相關學者於 1997 年舉辦了整合性環境評估論壇，並於 1998 年至 2005 年間，執行『歐洲整合性環境評 估論壇』的研究計畫，以期增進整合性環境評估的科學基礎以及強化環境科學研究與 政策落實間的關係。(EFIEA) 隨著該論壇的進行，學界也逐漸釐清整合性環境評估的定義及核心原則。根據歐 盟環境署的定義，整合性環境評估是『在公共政策及決策制定時，連結知識與行動的 多學門社會程序，著眼於在一適當時空尺度下，將政策擬定及執行時，所造成的自然 及人為程序，對環境品質及資源耗用的現狀以及未來狀態的影響，加以定義、分析、 評估。』(EEA) 在整合性環境評估中的『整合』之意，包括了縱向的整合及橫向整合，前者既是 考量整個政策的因果鏈，從社經驅使力(Driving force)、環境壓力(Pressure)、環境 現況(State)、環境衝擊(Impact)、到政策回應（Response）均納入評估過程。後者則 是指需擴展因果鏈的考量面向，不僅考量單一環境衝擊。(Pierce, 1998；Monkhouse & Farmer, 2003) 而 IEA 的核心步驟則如下: (1) 利用直接監測或模式工具進行資料蒐集； (2) 針對所蒐集的資料進行統計分析，以暸解相關趨勢及差異； (3) 進行評估，以擬訂相關方案及優先順序的建議； (4) 評估成果的呈現及報告； (5) 決策支援以及引導政策執行。 歐盟意識到要解決廢棄物的問題，無法僅仰賴妥善的後端處理以及資源回收，必 須與前端的整合性產品政策(Integrated Product Policy)等源頭管制手段相互配合。 因應廢棄物管理觀點的轉移，歐盟環境署也意識到需發展相對應的整合性環境評估工 具。因此其針對模擬預測模式、生命週期評估、環境影響評估、廢棄物因子分析、多 準則分析、地理資訊系統、環境風險評估、環境管理指標、遙測及成本效益分析等十 項環境管理工具於其廢棄物的應用進行比較，而其認為要發展一適用於廢棄物管理的 整合性環境評估工具，有以下七點要素(Fatta & Moll, 2003)：(1) 正確資訊的取得 (2) 利用指標為管理依據 (3) 發展適當的廢棄物預測模式 (4) 擴張既有的總體經濟模式，增加廢棄物物質流向模擬模式 (5) 針對特定的廢棄物類別，發展資訊收集以及評估工具 (6) 生命週期評估為適用於評估前端產品及製程的環境衝擊
(7) 地理資訊系統與遙測技術為處理選址相關議題時的重要工具。
另 Monkhouse 和 Farmer 則提出如圖 2.3 的概念，其指出若欲評估從產源到後端 不同處理方法的搭配時環境衝擊時，必須採用生命週期評估的相關方法，分能針對整 個廢棄物管理系統進行評估。
圖 2.1 IEA 於廢棄物管理之應用(Monkhouse & Farmer, 2003) 綜合現行的廢棄物管理決策支援工具的探討，以及整合性環境評估的探討，均提 及生命週期評估為一適用管理工具，不僅能可系統性的評估不同的廢棄物管理政策， 更扮演整合式環境評估方法中，污染物排放及能資源耗用的盤查工具，以及針對其對 人體及生態環境的衝擊加以評估。 本研究團隊，既於第一年的研究過程提出了『物質流、生命週期評估與環境風險 評估整合模式』（圖 2.2），以生命週期評估為核心，整合物質流分析以及環境風險評 兩方法，以期能系統性的量化廢棄物管理系統的整體環境衝擊，其步驟如下:
目 標 及 範 疇 界 定 污 染 物 宿 命 評 估 人 體 暴 露 評 估 劑 量 反 應 評 估 人 體 健 康 自 然 資 源 人 造 環 境 污 染 物 及 能 資 源 耗 用 盤 查 盤 查 資 料 衝 擊 分 類 方 案 研 擬 及 情 境 分 析 污 染 物 宿 命 評 估 人 體 健 康 衝 擊 場 址 相 關 性 衝 擊 全 球 性 衝 擊 傳 統 生 命 週 期 衝 擊 評 估 法 權 重 化 受 體 敏 感 度 評 估 自 然 生 態 物 質 流 分 析 健 康 風 險 評 估 結 果 詮 釋 圖 2.2 物質流、生命週期評估與環境風險評估整合架構 (1) 目標及範疇界定：此階段須界定出評估目標、時空系統邊界、功能單位、對數 據的要求、假設條件外。為能簡化盤查過程中的勞力及時間，又不使評估結果 產生偏差，故可以由上而下(Top-Down)的評估觀念，取代由下而上 (Bottom-Up)。先釐清此評估的目標、主要的環境衝擊、環境衝擊的成因，進而 定出盤查階段的所需特別著重的輸入及環境釋放項目，簡化盤查階段。 (Hofstetter,1998) （2） 方案研擬及情境分析：根據評估目標，在給定的系統邊界下，研擬待評估方案。 並針對各方案的條件，進行情境分析，以推估出各子系統單元的投入量的變化。 此時可應用物質流分析方法，建立各子系統間投入量的關聯，便可模擬不同政 策因子的刺激下，系統內的投入物質的分佈。 （3） 污染物排放及能資源耗用盤查：根據前階段所情境分析結果，計算各子系統的 投入所造成的污染排放及能資源耗用。由於傳統 LCI 是以程序為出發，依採樣
資料或檢測資料計算每個生產鏈的過程中的環境排放。MFA 應用於盤查階段 後，是以所篩選出的盤查物質為出發，建立其在物質再此生產鏈中的流佈情形， 並因其遵循物質平衡定理，所盤查出的結果可彌補採樣樣本的不足及偏差之 處。進行盤查分析的過程是反覆的。隨著資料蒐集之進行與對研究系統的進一 步瞭解，新的資料要求與限制可能被鑑別出來，並需要改變資料蒐集程序，以 達到研究之目的。有時新的議題會被鑑別出來，以致於需要修改研究之目的或 範圍。 （4） 衝擊分類：將盤查結果，先依其可能造成的環境衝擊分類，如 CO2排放、能源 使用，因不須特別考量人體暴露、環境宿命等場址相關性資訊，可將其歸為全 球性的環境衝擊，以全球性衝擊評估方法評估之。而其他除人體健康衝擊外的 場址相關性衝擊類別，如優養化、酸化、光化學煙霧、生態毒性等，需考慮污 染物的宿命以及受體敏感度，均進行場址相關性評估。而如 Dioxins、PAHs 的 排放，其造成的人體健康效應，由環境宿命、人體暴露、劑量反應等資訊決定， 則需與健康風險評估整合，加以評估之。 （5-1） 全球性衝擊評估：全球性衝擊類別主要有溫室效應、臭氧層耗竭、能資源耗 用等。前兩項評估方式，在既有生命週期評估方法中已趨成熟，便可採用傳 統以污染物當量的方式評估之。而在能資源耗用上，目前欠缺生物資源耗用 的評估方法，仍需結合國際上最新評估方式加以建立之。 （5-2） 場址相關性衝擊評估：針對優養化、酸化、光化學煙霧等場址相關性衝擊類 別，歐盟已利用 RAINS 模式將污染物的宿命納入考量，而美國的 TRACi 衝擊 評估方式，則考慮了受體的敏感度。因此在此類評估項目上，則可將既有的 評估方式加以本土化，以反映場址差異性對評估結果的影響。 （5-3） 人體健康衝擊評估：在人體健康衝擊評估上，最適切的方法是健康風險評， 但如前所述，HRA 無法適用於多製程及多污染物的評估。因此需將其加以簡 化，利用既有的多介質傳輸模式以及最新的毒理學研究，發展人體毒性衝擊 潛勢。而未改善人體毒性衝擊潛勢忽略暴露人口、污染物傳輸的缺點，更需 發展出一具有場址相關性的人體毒性衝擊潛勢評估方法，以針對重要污染源 及污染物進行較詳盡的評估。 （6） 權重化：作為一決策支援工具，若提供的資訊過於繁雜，致使決策者無法理解 並加以參考，則失去其原意。鑑於此點，本評估方法中，需藉權重因子的給定， 以期將各衝擊類別評估結果，轉化成主要的保護區域（Areas of Protection） 的損害。 (7) 結果詮釋：除呈現各方案的評估結果外，並針對主要污染物以及程序加以分析， 以提供決策者方案篩選時以及執行時的改進方向。 依循上述步驟，台灣廢棄物整合性環境評估模式的建構工作則可分為三大核心： 廢棄物管理政策情境分析、台灣廢棄物生命週期盤查資料庫、台灣生命週期衝擊評估 方法。
2.2 廢棄物管理政策情境分析方法 廢棄物管理政策情境分析包括兩大核心部份：廢棄物產量預測與處理單元流佈分 析。 在廢棄物產量預測方面，現行產量預測方法可分為定性分析與定量分析，前者包 括利用德爾非法，邀請專家針對各影響廢棄物的因子進行分析；亦可參考相似區域的 廢棄物產量變化曲線，作為估算參考。定量分析中，若不考量各廢棄物的影響因子時， 則有直接依時間序列分析的線性推估方法。當考慮各影響廢棄物因子時，除利用複回 歸統計分析，建立產量預測曲線外，近年日本學者Nakamura等（2002），亦提出廢棄 物投入產出分析方法(Input-Output Analysis of Waste Management)，以期能利用經 濟活動的變化與各類廢棄物產生量的關係，提供更詳細的產量預測功能。 以往台灣於廢棄物管理，多採用的線性推估方法，未考量社經因子的變化，導致 產量的高估，不僅使焚化爐營運上面臨垃圾量不足的問題，更造成財政上的負擔。因 此於本研究中，為改善線性回歸方法的偏誤，則將利用類神經網路分析，篩選出近似 地區，並以複回歸分析建立產量預測曲線。 而在廢棄物流佈，則利用物質流分析的方式，以質量平衡原則分析每一處理程序的 廢棄物輸出入量以及組成，便可根據各政策情境設定下，估算各子處理單元的廢棄物 處理量。 綜合產量推估與流布分析兩核心，則本研究團隊提出的廢棄物管理情境分析方法 如下： 1. 基線資料的蒐集- 本分析方法所需蒐集的資料除評估區域的廢棄物產生量之 外，為後續相似區域的分群，亦須蒐集該行政區的特性資料。參考國外研究，一 般廢棄物產量因子，包括經濟成長率、人口成長率等，詳列如表。此外，根據待 評估政策的特性，亦須有政策相關因子需考量，如分析隨袋徵收時，由於垃圾袋 的販賣點多為連鎖便利商店，既需將此因子納入評估。 2. 自組織特徵映射網路(SOM)分群： SOM 網路為類神經分析之一，於前年度的研究 中，以利用其分群的功能協助廢棄物基線資料異常值的篩選。在本年度中，則可 運用其針對行政特性相似之行政區加以分類。詳細分析原理與步驟，可參見本團 隊前一年度的研究計畫(馬鴻文等，2006) 3. 複回歸產量曲線的建立- 根據分群結果，可篩選出與待評估區域近似的行政區 域，以垃圾清運量、資源回收量、總垃圾量作為應變變數，以及步驟一中所篩選 的廢棄物因子進行複回歸，複回歸經驗模式。以此經驗公式，作為待評估區域的 產量預測模式。 4. 廢棄物流向分析- 廢棄物流向推估上，首先根據基線資料建立基準情境的廢棄物 物質分析，估算各子系統所處理的廢棄物的比例。依此比例，配合政策設計參數， 如零掩埋、降低廚餘養猪量等，進行流向的調整。
表 2.1 產量推估因子 因子類別 準則 人口數 人口密度 人口特性 年齡結構 GDP 政府預算 家戶消費量 就業率 經濟活動 產業結構 家戶人口數 社會面 發展指標（夭折率、營養不足率） 電子產品消費量 家戶燃料使用種類 廢棄物相關指標 旅遊習慣
（den Boer et al, 2005） 2.3 台灣廢棄物生命週期盤查資料庫 建立 TWMLCA 模式主要目的為協助國內公部門能以系統性角度，評估整體管理系統 的主要污染物與製程，方能持續改善。因此在功能單位的選擇，則是以該年的垃圾清 運與資源回收物的總量為基準，而非單位電力回收或單位廢棄物量。系統邊界方面， 則如圖 2.3 所示。除了涵括基本的運輸、廚餘處理、熱處理、掩埋等，亦將環保署規 劃中的大型資源回收廠(Material Recycle Factory, MRF)、廢棄物衍生燃料(Residue Derived Fuel, RDF)納入其中。此外為了考量電力與資源回收的迴避環境衝擊，亦考 量電力及原物料生產。至於時空邊界上，則鑑於掩埋場的滲出水與沼氣均為垃圾分解 而來，與時間相關，因此選擇一百年為時空邊界，將這期間的滲出水與沼氣排放攤分 至這一百年中。
Electricity
Production
Raw
Material
Production
(Paper,
Plastic,
Glass,
Metals)
MSW
Generation
Collection
Sorting
Thermal Treatment
Food waste and Compost
Treatment
Recycling
(Paper, Plastic,
Glass,
Metals)
Landfill
MRF sorting Pre-sortingComposting
Hog Feeding
Presort
Mass
Burn
RDF
Biogasification
Ash Treatment
Flyash Stabilization Bottom Ash RecyclingAir
Emission
Water
Emission
Final
Residual
Wste
Energy
Consu
mption
Gasification
圖 2.3 盤查資料庫範疇鑑於以往傳統的生命週期評估其污染物排放的盤查結果均屬於點估計(Point Estimate)，不易進行後續的不確定性分析，在此階段須以建立模式參數的機率分布， 方能進行後續的不確定性分析。且 WM-LCA 的模擬結果，無法以實測值驗證。且各模式 其盤查資料的來源與假設不同，會造成評估上的巨大的差異。Winkler(2005)曾以 ISWM-DST、ORWARE 、IWM-2 、ISWM、UMBERTO 及 ARES 評估同一案例，結果顯示空氣 及水體污染物的平均差異達到三倍之多，而主要影響評估結果的程序為焚化、掩埋以 及資源及能源回收的分配。 本盤查資料庫參數來源有兩類：實測以及文獻引用。實測參數方面，若實測數據 為大量可得，便可直接計算參數之平均值及標準差，建立其機率分布參數；若數據不 足，則以主觀判定方式給予適當機率分布型式。因此本機率型盤查資料庫的建立方式 如下： • 步驟一、將參數依資料筆數以及數據來源分類 盤查資料庫的數據來源可分為國外文獻值與台灣本土監測值。而資料筆數則以 30 筆為分界，若該參數數據比數大於 30，則可直接計算其統計分佈。 • 步驟二、估算參數的統計分佈 就台灣本土監測值，如焚化爐的法規污染物及戴奧辛的排放係數等，由於資料筆 數較多，可直接運用統計軟體，求其最適機率分佈型態。而就國外文獻引用值， 則有以下三種估算方式。 a. 根據數據品質指標進行換算：於瑞士發展的生命週期盤查資料庫 Ecoinvent 中，其針對僅有單一數據的參數，提出一根據主觀的數據品質指標估算其幾何 標準差的方式，如式 2-1 所示。而各不確定因子的衡量標準則如表 2.2。
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2 6 2 5 2 4 2 3 2 2 2 1 2 95 g exp ln ln ln ln ln ln ln b g U U U U U U U SD =σ = + + + + + + (式 2-1) U1: 數據可靠性的不確定因子 U2: 數據完整性的不確定因子 U3:時間相關性的不確定因子 U4: 空間相關性的不確定因子 U5: 科技型態的不確定因子 U6: 樣本大小的不確定因子 Ub: 數據基本特性的不確定因子 b.參考近似製程的機率分部 c.參考文獻建議 當估算出每個參數的機率分部型態跟變異數時，便可利用蒙地卡羅模擬的方 式，進行生命週期盤查的不確定分析。此分析結果可分析出主要不確定性來源，協 助相關主管機關其於廢棄物系統的檢測作業的規劃。Indicator score 1 2 3 4 5 Reliability Verified data based
on measurements Verified data partly based onassumptions OR non-verified data based on
measurements
Non-verified data partly based
on qualified estimates Qualified estimate (e.g. by industrial expert);data derived from theoretical information(stoichiom etry,enthalpy,etc)
Non-qualified estimate
completeness Representation data from all sites
relevant for the market considered over an adequate period to even out normal fluctuations
Representation data from＞50% of the sites relevant for the market considered over an adequate period to even out normal fluctuations
Representation data from on some sites (<<50%) relevant for the market considered
OR >50% of sites but from shorter periods
Representation data from only one sites relevant for the market considered OR some sites but from shorter periods
Representation unknown or data from a small number of sites AND from shorter periods
Temporal
correlation Less than 3 years of different to our reference year
Less than 6 years of different to our reference year
Less than 10 years of different to
our reference year Less than 15 years of different to our reference year
Age of data unknown or more than15 years of different to our reference year
Geographical
correlation Data from area under study Average data from larger area in which the area under study is included
Data from smaller area than area under study, OR from similar area
Data from known OR distinctly different area
Further technological correlation Data from enterprises, processes and materials under study(i.e. identical technology)
Data on related processes or materials but same technology, OR data from processes and materials under study but from different technology
Data on related processes or materials but different technology, OR data onlaboratory scale processes and same technology
Data on related processes or materials but on laboratory scale of different technology
Sample size ＞100,continous measurement, balance of purchased products ＞20 ＞10,aggregated figure in env. report 3 ≧ unknown
Frischknecht,R. Jungbluth N. et al, 2004.
基於上述盤查分析原則，便可逐一建立廢棄物管理系統中各子系統的盤查資 料。 c熱處理子系統 一般廢棄物的熱處理方式包括焚化與RDF兩種。然而進行此子系統的盤查 時，除整個處理過程的污染物排放外，需扣抵電力回收減少的污染物排放。此外， 熱處理後仍有灰渣需要處理，在此未考慮底渣再利用，僅選擇掩埋為灰渣的最終 處理方式，因此熱處理子系統盤查方式可以式2.2表示。
(
* ,)
(
)
* ,(
* ,)
ther ther ther i con gen alf ele i ash alf i
E =
∑
⎡⎣ Q EF + Ele −Ele +Ele EF + Q EF ⎤⎦ 式 2.2Ether:熱處理過程環境排放/能資源耗用量(kg/day, MJ/day)
Qinc/Qash : 熱處理量/灰渣量；Elecon/Elegen/Elealf：熱處理耗用/回收/灰渣掩埋電
力耗用
EFinc,i/EFele,i/EFalf,i：熱處理./電力生產/灰渣掩埋污染物排放(能資源耗用)係數
熱處理子系統中，由於焚化廠監測數據較為詳盡，故可計算出不同廠的空氣 污染排放參數，但未檢測數據部分，如砷、鉻、二氧化碳，則參考文獻，依各廠 空污防制設備及廢棄物組成推估之。而RDF與灰渣掩埋的排放係數，則引用文獻 而得。電力生產過程的參考國內既有生命週期盤查研究，依現行電力比例計算而 得。 d運輸子系統 運輸階段包含清運以及轉運兩階段，污染來源包括運輸過程燃燒柴油產生的 空氣污染物與所需柴油生產過程的環境排放。運輸階段的盤查式如式2.3所示。 相關參數則引用自Finnveden 等(2000)的研究。
_con _gen _ele
( + )
tran tran tran deisel deisel deisel deisel
E =
∑
⎣⎡Q ×d ×q × EF EF +EF ⎤⎦ 式2.3
Etran為運輸過程環境排放與能資源耗用量(kg/day,GJ/day) ；Qtran為運輸
量(ton/day) ；
dtran為跨區運輸距離(km) ；qdiesel為單位運輸之廢棄物每公里消耗柴油量
(L/km*ton)
EFdeisel_con為柴油使用(燃燒)階段污染物排放係數；EFdeisel_gen為柴油生產階
段污染物排放係數
e生物處理子系統
一般廢棄物管理系統中的生物處理(Biological Treatment)包括堆肥、厭氧 消化與廚餘養猪。堆肥方面，由於成品可以抵銷化肥之生產，因此其盤查式如式 2.4。
(
,)
com com com i com com fer fer
E =
∑
⎣⎡ Q iEF +Q iEle −Q iEF ⎤⎦ 式2.4
Ecom: 堆肥過程環境排放與能資源耗用量；Qcom: 堆肥處理之污染物量
Elecom 單位堆肥電力消耗係數；EFcom,i： 污染物與能資源排放係數
Qfer : 化學肥料替代量，分為磷肥與氮肥兩類；EFfer:: 化肥生產污染物排
放係數
厭氧消化則將廚餘與污泥共同處理，藉此產生甲烷進行能源回收。通常在此 過程中的殘餘物亦可作為堆肥使用，因此期盤查式如式2.5所示。
(
,)
(
,)
,ana ana ana i ana ana gen ana ele i fer fer
E =
∑
⎡⎣ Q iEF +Q i Ele −Ele iEF −Q iEF ⎤⎦ 式2.5
Eana: 厭氧消化環境排放與能資源耗用量；Qana: 厭氧消化處理量
Elecon/Elegen：厭氧消化能源耗用/回收係數。
EFana,i/EFele,i： 厭氧消化/電力生產污染物排放(能資源耗用)係數
Qfer : 化學肥料替代量；EFfer:: 化肥生產污染物排放係數
廚餘養猪為台灣特有之廚餘處理方式，在餵養前需加熱殺菌。利用廚餘養猪 可減少飼料的使用，因此可抵銷飼料生產過程的環境衝擊，因此其盤查式如下:
hog hog hog ele feed feed
E =
∑
⎣⎡Q iEle iEF −Q iEF ⎤⎦ 式2.6
Ehog: 廚餘養猪環境排放與能資源耗用量; Qhog: 廚餘養猪量
Elehog： 前處理電力消耗係數； Qfeed : 替代飼料量。
EFfeed /EFele,i：飼料生產/電力生產污染物排放(能資源耗用)係數；
而此三類生物處理方式的參數資料則引自馬鴻文等(2001)的研究。養猪的能 源耗用和飼料與化肥的替代係數為本土盤查數據，其餘則引自國外文獻。 f掩埋子系統 『零掩埋』為國內的短中期間的政策目標，然而目前仍有20%左右的一般廢棄 物是以掩埋處理。掩埋的環境衝擊除了土地佔用外，其污染物來源為滲出水與沼 氣，其總體環境衝擊可以式2.7表示。
, ( , , ) , ,
l f lf lea lf i con lf con wt rec Ele i gas i
E =
∑
Q ⎣⎡CF iEF + Ele +Ele −Ele iEF +EF ⎤⎦ 式 2.7Elf: 掩埋過程的總環境排放(能資源耗用)量；Qlf: 掩埋量
CFlea: 滲出水產量因子(m3/ton)
Elecon,lf/ Elecon,wt/Elerec：電力消耗/回收因子
EFele,i/EFlf,i/EFgas,i： 污染排放(能資源耗用)因子
在諸多滲出水的估算方法，本模式參考Barltaz 等人的研究(如表2.3)，採以式 2.8估算滲出水量。 (20% 1.5 6.6% 4 6.5% 4.5 0.04% 90) ( ) 100 lea Rain UF CF Dep UF BD + + + = i i i i i i i i i 式 2.8
Rain:年降雨量 ; Dep:掩埋場深度 ; UF: 單位面積 1m2
; BD: 掩埋場容 積重 表2.3 滲出水推估方式 掩埋狀態 時間 滲出水估算方法 第一期 未有覆土 0–1.5 年 20% 降雨量 第二期 部份區域已有最終覆土 1.5–5.5 年 6.6% 降雨量 第三期 部份區域已有最終覆土 5.5–10 年 6.5%降雨量 第四期 封閉 10–500 年 0.04%降雨量 而滲出水的成份則採用山猪窟的監測數據，以滲出水井的資料代表一般掩 埋，以放流水口的監測值計算衛生掩埋。 沼氣方面則以IPCC的估算方式為基礎，參考羅時麒(2005)的假設，如下： 4 , F 16 MCF(x) DOC(x) DOC F (1 ) 12 gas CH EF = i i i i i −OX 式 2.9 MCF 甲烷修正因子，依掩埋廠管理狀況，台灣取 0.9; DOC 為可分解有機碳分率，可依物理組成計算； DOCF 為沼氣實際分解因子，IPCC 為 0.47~0.77，台灣取 0.55； F : 沼氣中甲烷含量，一般假設二氧化碳與甲烷各佔一半； 16/12 碳—甲烷轉換因子；OX 氧化因子，台灣假設為 0.1 g資源回收子系統 現行考量的資源回收物包括紙(紙箱、一般用紙)、金屬(鋁、鐵)、玻璃、塑 膠(PET、PVC、PE、PS)等四類，尚未能將電子電機用品、電池等納入考量。資源 回收子系統的盤查式如下：
(
)
. . .,
recyc recyc recyc i raw raw
E =
∑
⎡⎣ Q iEF −Q iEF ⎤⎦ 式 2.10 . recyc E ：資源回收環境排放(能資源耗用)量； . recyc Q ：資源回收量；EFrecyc i., ：再製過程之環境排放(能資源耗用)係數 raw Q ：替代原物料量；EFraw：原物料生產之環境排放(能資源耗用)係數 6.飛灰再利用子系統 此子系統涵蓋飛灰固化掩埋、熔融再利用、水泥窯混燒再利用等三種處理方 式的環境負荷。系統邊界上，則如圖2.4所示，除固化掩埋、熔融、水泥窯鍛燒 所造成的直接衝擊外，亦需再利用所替代的混凝土與水泥的生產程序納入評估。 但針對處理過程中各種能源投入，包括電力、煤、重油等，其生命週期不允納入 評估邊界中。 如式2.11所示，飛灰固化掩埋的污染物與能資源排放包括了固化過程的能資 源投入與掩埋造成的滲出水排放。根據樹林飛灰固化廠的調查資料，一單位的飛 灰經固化後，其固化物的重量為原本的3.47倍。而固化過程中，需添加17%的水 泥、27%的水以及3%的螯合劑，為與其他再利用方式有相同比較基準，在此將水 泥的生命週期納入評估範圍，而在敖合劑上，由於缺乏資料，故忽略不計。 , , ,ashlf ashlf lea ashlf i ashlf resource cement cement i
E =
∑
Q ⎡⎣CF iEF +EF +Q •EF ⎤⎦ 式 2.11 Eashlf: 掩埋過程的總環境排放(能資源耗用)量； Qashlf: 飛灰固化掩埋量（3.48*飛灰產生量） Qst,cement：每單位飛灰固化過程的水泥添加量（17%） CFlea: 滲出水產量因子(m3/ton) EFashlf,I ： 飛灰掩埋污染物排放係數 EFashlf,I : 飛灰掩埋能資源耗用係數 EFcement,i： 水泥生命週期污染排放及能資源耗用係數 而滲出水量的推估方式，則引用文獻研究，依式估算一噸的飛灰固化物經掩 埋十年後，所產生的滲出水量。而水體污染物的盤查資料，則根據樹林飛灰掩埋 場近三年的放流水監測數據計算而得。 飛灰水洗後加入水泥窯中與其他細骨材混燒，可替代水泥原料的使用。固此系統 的盤查式如，除水泥窯燃燒過程的排放外，亦須折抵所替代的水泥生料生產過程 的環境負荷。而混燒與水泥的污染物排放與能資源耗用數據，則分別引用自中興 工程（2006）與 Sjunnesson（2005）。固 化 掩 埋 螯 合 劑 生 產 飛 灰 水 泥 生 產 水洗 水泥窯併燒 固化 掩埋 飛灰 水泥 水洗 熔融 固化 掩埋 飛灰 混凝土 能資源投入 污染物排放 納入評估的替代材質的製程 未納入評估範圍之製程 納入評估範疇之製程 圖 2.4 飛灰再利用盤查分析
ln , (1 ) / ,
ashki ash ashklin i cement ashlf ashlf cement cement i
E =
∑
Q ⎣⎡EF + −SF iE Q −SF •EF ⎤⎦ 式 2.12 Eashkiln: 水泥窯混燒再利用的總環境排放及能資源耗用量； Qash: 飛灰處理量 EFashkiln,I ： 飛灰添入水泥窯混燒污染物排放及能資源耗用係數() EFashlf,I : 飛灰掩埋能資源耗用係數(ton/ton) SFcement,i： 再利用替代率（ton/ton） EFcement,i： 水泥生命週期污染排放及能資源耗用係數 飛灰熔融後可作為道路骨材使用，減少混凝土的使用。因此飛灰熔融系統的 環境負荷為熔融過程的污染物排放與能資源耗用，扣除所替代的混凝土生命週期 的環境負荷，如式2.13。而飛灰熔融與混凝土的污染物排放與能資源耗用數據， 則分別引用自中興工程（2006）與 Sjunnesson（2005）。其中混凝土的環境負 荷，涵蓋從各類原料開採、製造到拆解等階段。 , (1 ) / ,ashmelt ash ashmelt i concrete ashlf ashlf concrete concrete i
E =
∑
Q ⎣⎡EF + −SF iE Q −SF •EF ⎤⎦ 式 2.13 Eashmelt:再利用的總環境排放及能資源耗用量； Qash: 飛灰處理量 EFashmelt,I ： 飛灰熔融污染物排放及能資源耗用係數() EFash,I : 飛灰掩埋能資源耗用係數(ton/ton) SFconcrete,i： 再利用替代率（ton/ton） EFconcrete,i： 混凝土生命週期污染排放及能資源耗用係數2.4 發展台灣生命週期衝擊評估方法 目前國際上的生命週期衝擊評估在方法學上有以下四點差異：主觀價值選擇 排除空間、時間、閥值(Threshold)及劑量反應不同衝擊指標精密度的差異等資 訊，降低指標結果之關連度並不預測類別終點、超越閥值、安全界線或風險之衝 擊不同產品系統間的評估功能有限各方法在衝擊類別與損害類別選擇的不一 致、各衝擊類別間在因果鏈(Cause-Effect Chain)的差異、缺乏不確定分析、權 重階段過於主觀。本研究團隊為了增進衝擊評估上的可信度，故不直接採用國際 現有的生命週期衝擊評估方法，而試圖發展台灣本土化的生命週期衝擊評估方 法。 本土化生命週期衝擊評估的發展流程如圖 2.5 所示，因此在研發過程的主要 考量有以下四點：採用最佳可行的特徵化模式、結合損害導向與衝擊導向兩方 法、降低主觀因素、涵納本土關心的環境衝擊類別 如圖2.5所示，本團隊於衝擊類別的篩選，以台灣永續發展指標中與環境面 向的指標作為本土關心環境衝擊類別的代表，與現行國際上生命週期衝擊評估方 法涵蓋的評估類別比較後如表2.4，以確立所衝擊評估類別。 圖2.5 本土化生命週期衝擊評估方法研擬流程
表 2.4 生命週期評估涵蓋的衝擊類別與台灣永續發展指標之比較
Common Impact categories of LCA Taiwan Sustainable Development Indicators
Global warming The emission amount of CO2
Respiratory/ Photochemical Average PSI Aquatic ecotoxicity /
eutrophication / acidification
Light-polluted streams percentage
Aquatic ecotoxicity /
eutrophication / acidification
Reservoir quality
Waste Percentage of waste recycling and reuse
Hazardous Waste Growth rate of low-level radioactive wastes
Land occupation Ratio of areas depleted of natural resources
Land occupation Ratio of natural coastline
Land occupation Ratio of healthy forest
Land occupation Ratio of healthy arable land
Aquatic ecotoxicity /
eutrophication / acidification
Fisheries yield per unit effort
Land use/ ecotoxicity /
eutrophication / acidification
Ratio of ecologically sensitive areas
Water Supply of water resources
Waste Garbage per capita
None Betel nuts plantation
None Number of pollution complains
Human Toxicity Death rate of cancer
Human Toxicity Epidemic infection rate
Mineral extraction Cement production per capit
Human Toxicity / ecotoxicity Ratio of pesticide consumption to agricultural production
Water Ratio of industrial water consumption to industrial
production value
Water Ratio of resource-consuming industrial production
value to manufacturing production value
現 行 各 衝 擊 評 估 方 法 在 不 同 的 衝 擊 類 別 上 ， 估 算 方 式 以 及 因 果 鏈 (Cause-Effect)的涵蓋有異。為增進評估結果的可信度，本研究就每一衝擊類別 現有的特徵化模式加以比較，以期找出最佳可行(best practice)的評估方法， 也因此現行的衝擊評估方法是屬衝擊導向(Impact-Oriented; midpoint)，未整 合至損害類別，乃至單一分數。目前僅就人體毒性、生態毒性、土地佔用等項目 加以本土化，其餘項目則跟據製程鏈的涵蓋以及與台灣背景污染物的相關性，篩 選現行最佳可行的特徵因子。各引用因子的篩選說明如表2.5。本土化的衝擊項 目部份，人體毒性的改良以詳述於前一年度的研究報告，故在此針對後面三者加 以說明。 生態毒性效應是指物種因暴露到化學物質所導致其結構的負面改變。相較人 體毒性潛勢的估算，生態毒性的估算僅考慮到化學物質的傳輸，以及受體的劑量 效應反應，食物鏈的暴露途徑在現行的評估中，由於資料不足，故無法估算。目 前LCIA方法中所採用生態毒性的劑量反應因子有三類：PNEC (預測無效應濃 度，Predicted no-effects concentration)、 HC5 (5%的物種受影響濃度，the hazardous concentration affecting 5% of species) 以及HC50 (50%物種受影響 濃度，the hazardous concentration affecting 50% of species). 而根據Payet的 研究，其採用平均衝擊評估方法（Assessment of the Mean Impact , AMI）所估 算出的HC50，可以避免生態毒性評估中，因資料不足，採用的保守外插法、檢 測方法的不同、資料庫的差異所造成的偏誤。且利用HC50，可進一步採用環境 衝擊相關性較高的潛在影響比例(Potentially Affected Fraction)來估算特徵化因 子。因此本團隊於效應因子選擇上，既直接引用Payet的研究(2004)。 生態毒性潛勢則分為水體與陸域兩類，水體的推估方式則參考Joillet 等的研 究，如式所示。宿命因子方面，如同人體毒性潛勢的推估，利用CalTOX4.0多介 質模式，代入本土參數，便分別計算出空氣、水體、土壤排放，經多介質傳輸後， 傳輸到水體的比例。而在陸域生態毒性潛勢上，則由於陸域生態的劑量反應因子 資料較少，故必須由水體毒性推估之
表2.5 各衝擊類別篩選依據
衝擊類別 衝擊指標 特徵化模式參考 說明
呼吸道效應 kg-eq PM2.5air TRACi
TRACi 分別估算固定污染源 與移動污染源將對粒狀物對 呼吸道的衝擊，且以攝入率的 計算涵納了暴露因子。 輻 射 衝 擊 Ionizing radiations kg-eq Carbon-14 (air) Ecoindicator 99 /IMPACT2002+ 目前僅有 Ecoindicator99 發 展出估算輻射衝擊的方法，而 IMPACT2002+ 也 僅 是 引 用 Ecoindicator99。而非游離輻 射方面，由於關於其劑量反應 效應的評估資料仍不足，無法 進行特徵化因子 的估算。 光 化 學 煙 霧
生成潛勢 kg-eq NOx(air) TRACi
相 較 於 Ecoindicator 與 IMPACT2002+方法，TRACi 將NOx 對光化學煙霧的生成 潛勢納入評估。 水體優養化 kg-eq PO4—limited IMPACT2002+ 採 用 IMPACT2002+ 的 理 由，由於台灣的水體優養畫的 限制物質為磷，而非氮。因此 採用磷酸當量為指標較為適 宜。
酸化 kg-eq SO2 IMPACT2002+
相 較 於 其 他 LCIA 方 法 ，
IMPACT2002+在酸化錢是的 估算上涵納了最多種的污染
物，特別是酸性氣體如HF、
HCl。
溫室效應 kgeq CO2 into air IPCC(2001)
採用 IPCC 最新公佈的溫室 效應衝擊潛勢。並分別計算三 種時間邊界20 年、100 年和 500 年。 臭氧層耗竭 kg-eq CFCs-11(air) WMO (2002) 採用世界氣象組織(WMO)最 新公佈的臭氧層衝擊潛勢。 能源耗用 MJ Ecoinvent 瑞士 EcoInvent 研究團隊所 採 用 累 積 能 源 需 求 （ Cumulative Energy Demand, CED)乃考量能源 型態其整個生命週期所需的 能源耗用量，為最新的的能源 耗用指標。 對地狹人稠的台灣而言，土地利用亦是一重要的環境衝擊類別。土地利用所
代來的衝擊可分成土地佔用與土地使用轉變，因此現行的LCIA 方法發展出兩類 因子來衡量此部份的衝擊，一類是考慮土地利用對既有生態系的衝擊，另一類僅 考慮土地佔用面積。但前一類方法雖能考慮土地的生態敏感度，若未能加以本土 化，將導致評估上極大的偏誤。 為兼顧評估的可信度與珍貴生態棲地的稀少性的衡量，本研究中提出一土地 利用指數，來估算製程鏈中各設施開發所造成的衝擊。土地利用指標的估算依據 乃參考現行個案環境影響評估中敏感區位所列出的準則(表 2.6)，根據該設施開 發位址所具有特性，計算準則分數。便可利用式來計算其土地利用指數，表示土 地利用所造成的衝擊。 以苗栗竹南焚化廠為例，由於其位於中港溪口濕地、附近具有紫斑蝶，離最 近的斷層，且又位於地下水管制區、水源水質保護區與空氣污染三級防制區，因 此其準則分數為六分。而竹南廠總面積為3.58 公頃，故其土地利用指數為 4.29。 現行的土地利用指數上，利用環境影響評估的敏感區位來協助推估，可兼顧資料 的可及性。但現行估算方法中，將表所列各準則對土地資源的衝擊視為相同，未 來將此點加以改善。
表2.6 環保署個案環評敏感區位類別 敏感區位 是否位經「台灣沿海地區自然環境保護計畫」核定公告之「自然保護區」或「一般保護 區」？ 是否位經河口、海岸潟湖、紅樹林沼澤、草澤、沙丘、沙洲、珊瑚礁或其他濕地？ 是否位經自來水水源水質水量保護區﹖ 是否位經飲用水水源水質保護區或飲用水取水口一定距離？ 是否位經重要水庫集水區、保護帶或水源保護區﹖ 是否位經特定水土保持區﹖ 是否位經野生動物保護區或野生動物重要棲息環境﹖ 是否位經獵捕區、垂釣區﹖ 是否有保育類野生動物或珍貴稀有之植物、動物﹖ 是否位經古蹟所在地鄰近地區或古蹟保存區鄰接地、生態保育區或自然保留區？ 是否位經國家公園或風景特定區﹖ 是否有獨特珍貴之地理景觀﹖ 是否位經保安林地、國有林、國有林自然保護區或森林遊樂區﹖ 是否位經國營礦區或國家保留礦區﹖ 是否位經水產動植物繁殖保育區、漁業權區域﹖ 是否位經河川行水區、地盤下陷區、海水倒灌區、地下水管制區、洪水平原管制區或水 道防護範圍﹖ 是否位經地質構造不穩定區（斷層、地震、地質災害區）或海岸侵蝕區﹖ 是否位經空氣污染三級防制區﹖ 是否位經第一、二類噪音管制區﹖ 是否位經水污染管制區﹖ 是否位經軍事管制區（含軍事飛航管制區）或要塞地帶或影響四周之軍事雷達、通訊、 通信、放射電波等設施之運作？ 是否位經已劃設限制發展地區（不可開發區及條件發展區）﹖ 是否位經飛航管制區﹖ 是否位經山坡地或原住民保留地？ 開發基地面積是否百分之五十以上位於百分之四十坡度以上﹖ 是否位經森林區或林業用地﹖ 是否位經特定農業區或山坡地保育區（古蹟保存用地、生態保護用地、國土保安用地）？ 是否位經都市計畫之保護區？ 是否位於核子設施周圍之禁建區及低密度人口區﹖ 是否有其他環境敏感區或特定區﹖
礦產開採為常見的生命週期衝擊評估項目之一，而現行的各評估方法，未將 砂石納入評估項目。在此，本研究團隊提出以目標差距法（distant to target）估 算各主要礦產耗用的衝擊。距離至目標法是指各類礦產的衝擊大小，可由現況與 目標值（或標準值）之間的差距來決定。瑞士所研發的生態乏值法（Ecological Scarcity Method）既是立基於此方法。在此針對金屬類與石化類礦產，由於多為 進口而來，故其目標值則設定為全球尚存的蘊藏量。而砂石部份，大多來自台灣 本地的開採，因此採用台灣砂石蘊藏量推估之。 現行的針對用水部份的特徵化模式，僅有瑞士的生態乏值法提出以目標差距 法，分別針對各國的水資源可及性，估算出具有區域差異的特徵因子，其餘的 LCIA 方法並未涵括此衝擊。 但於此本土化的LCIA 方法，則考量如何建立不同各用水標的特徵因子，因 此本團隊提出如式2.20 的特徵化方法，根據現行不同用水標的的分配量，去計 算各類用水的特徵因子。
第三章 社會面、技術影響與政策衝擊評估方法之建立
以往之廢棄物處理規畫大都遵照垃圾處理方案，方案之訂定僅由政府及專家 學者參與，也因此造成政策訂定後，有關廢棄物處理之衝突問題仍不斷發生，過 去十年來，地方團體與學界之質疑仍無法消弭，舉凡焚化爐之興建、灰渣掩埋場 之設置、資源回收相關制度，均存有相當之爭議，而有關廢棄物管理之研究亦較 缺乏系統性分析，且在環境問題上，一直具有衝突特性，如場址居民抗爭、處理 方案間之互斥衝突等。因此，如何在政策訂定時同時考量政策之環境面、社會面、 技術面以及衝突特性等兼顧因素應為現實政策制訂之所需。本研究於此除回顧國 際現有廢棄物決策支援系統的社會衝擊因子外，更進一步提出『政策衝擊潛勢』 分析方法，以期預先評估廢棄物管理政策的社會接受度。再者，為兼顧政策推動 的可行性，亦以環保主管機關為對象，分析於廢棄物管理時所需考量的行政因子。 3.1 現有廢棄物管理系統社會衝擊評估方法 永續廢棄物管理決策支援系統之建構，必須將社會面的衝擊納入評估，否則 若僅由處理成本最低、環境衝擊較小的角度出發，忽略了相關利害關係人之態度 及政策執行後對其造成之影響，將無法落入以往各地公害抗議的窠臼。 世界銀行為促使決策者於廢棄物政策擬定時有效考量社會面的衝擊，於二 ○○四年出版『一般廢棄物管理的社會評估和公眾參與』(Social Assessment and Public Participation in MSWM)的報告，分析廢棄物管理時需考量的社會因子以 及公眾參與的方法。根據其分析，廢棄物管理的切入點有社會特性與性別（social diversity and gender）、組織管理能力（institutions, rules and behavior）、利 害相關人（stakeholders）、參與機制（participation）以及社會風險（social risk）. 等。亦即研擬廢棄物管理政策時，需考量到背景的社會特性，如貧富程度、家戶 願付價格以及該地區現有的行政管理體制。並於政策研擬時，設計適當的參與機 制提供關鍵利害相關人表達意見的機會，並特就利害相關人的社會風險認知，如 鄰避效應等，加以回應。 就一般廢棄物管理上的風險認知分析時，除了如傳統的研究，去探討其所認 知的風險成因外，還可就不同的處理設施間進行比較。如Ostry 等人，針對加拿 大英屬哥倫比亞省的三個社區，就其針對有害廢棄物處理廠、掩埋場、醫療廢棄 物焚化爐、一般廢棄物焚化爐進行調查，詢問其最想及不想在其社區見到的廢棄 物處理設施，以及對各種設施的熟悉度及接受度。研究結果顯示，在其調查年份 （1995 年前），掩埋場是各社區最為熟悉的設備，醫療廢棄物焚化爐則為最不熟 悉的設備。對以設置掩埋場的社區而言，其對其他設備的反對態度較其他三個社 區來的不強烈，而此社區中，不關心（Unconcerned）此議題的群體，對各設施 的接受度均較未意識(Unwared)及關心(Concern)群體來的高。而不關心的群體， 也傾向相信政府主管機關，並認為此設備會帶來效益。 而繼此研究之後，亦有研究者同樣以加拿大的一般廢棄物管理進行風險認知研究 (Elliott et al,2004 )。其比較兩個省份共六個社區，在焚化爐或掩埋場周遭的民眾，其對於所在處理設施的關心程度、是否意識到處理設施的存在、是否考慮遷 移等因素。根據分析結果，掩埋場周遭的居民的對此設施的關心程度、自我健康 的關心程度、採取相關行動的意願、遷移至他處的可能均較焚化爐來的高。 若就同樣是居住在焚化爐周遭的民眾，其風險認知又會有何差異？Lima （2003）以五年時間，在焚化爐興建前後，共進行了八波風險認知調查。其調 查項目可分以下四項，均要求受訪者以李克特五等尺度量表評分： （1） 風險認知：包括認為居住在焚化爐周遭是否的風險大小，以及你認為居住 在焚化爐周遭導致頭痛、呼吸道疾病、空氣污染及噪音污染的可能性。 （2） 心理健康：壓力、焦慮與沮喪。 （3） 對環境品質認知：白天或夜晚是否被噪音騷擾、是否受空氣污染干擾。 （4） 對焚化爐的態度：對焚化爐擔心的程度、是否有計劃搬離焚化爐周遭。 其將樣本以距離焚化爐兩公里為界，就上述四大項變數進行分析。結果顯示 在興建後，鄰近居民對焚化爐的風險認知稍有降低，距離較遠的居民則為有明顯 變化，但鄰近居民所認知的風險仍較距離較遠的居民為高。而風險認知對心理健 康上得影響，以共相關分析，兩者間有顯著關係，且對於鄰近居民，所認知的風 險及其與環境品質的認知的乘積，可有效預測其心理健康的程度。 然而上述研究仍多屬於單一處理單元的探討，而世界銀行的報告也未細部建 立各社會衝擊指標。但歐盟於二○○六年完成的『利用生命週期評估方法發展新 興經濟體的整合性廢棄物管理策略』 (The Use of Life Cycle Assessment Tool for the Development of Integrated Waste Management Strategies for Cities and Regions with Rapid Growing Economies, LCA-IWM) 研究中，則採用較系 統性的方式，衡量廢棄物儲存、清運與處理各階段的社會衝擊。該研究所考量的
表3.1 LCA-IWM 團隊所研擬社會指標 準則類別 涵蓋處理階段 相關因子 暫時儲存 • 廢棄物的生物可分解性以及含水量 • 廢棄物產量 • 清運頻率 • 儲存處的氣象條件（溫度、季節、風向等） • 居民至暫存點的距離 臭味 處理 • 廢棄物種類 • 處理設備（採用何種空污設備） • 處理設施大小（既處理量） • 處理設施設置位址 暫時儲存 • 暫存點外觀設計 • 整體性 • 垃圾子母車大小 景觀衝擊 處理 • 設施外觀設計 • 設施與周遭景觀的整體性 • 設施高度 便利性 暫時儲存 • 家戶至暫存點的步行距離 暫時儲存 • 暫存點站地面積 • 公共區域面積大小 公共區域 處理 • 不同處理設施處理單位廢棄物的佔地面積(m2/t) • 處理設施的場址特性 • 封閉後，場止復育所需的時間 私有空間 暫時儲存 • 廢棄物分類的類別數 • 平均住宅面積 • 每戶平均人口數 • 分類的落實程度 暫時儲存 • 丟棄的廢棄物類別 • 丟棄的頻率 • 暫存設施的材質 • 暫存設施的大小 清運 噪音 處理 • 背景音量 • 暴露於噪音的人數 • 噪音導致的健康影響 • 噪音的所造成的外部成本 複雜度 暫時儲存 • 分類程序與項目 • 大眾教育水準 • 宣導活動 • 分類種類數 • 垃圾收集點的標示 清運 • 清運距離 • 垃圾車所造成的潛在堵車影響 交通 處理 • 清運距離
風險認知 處理 • 處理設施類別 • 對廢棄物管理的相關知識 • 設施大小以及距離 位址 暫時儲存 • 未納入服務區的家戶所佔比例 清運 工作品質 處理 • 工作特性 • 勞力市場特性 回收 處理 • 資源回收率 • 廚餘與可推肥物回收率 • 能源回收率 清運 • 廢棄物產量 • 清運過程所需人力 創 造 就 業 機會 處理 • 工作特性 • 勞力市場特性 前述世界銀行以及 LCA-IWM 的研究分別提供了廢棄物管理過程中所需考量 的社會因子，而分析台灣近年來的研究，其所採用的社會衝擊因子則如表所示。 由該表可知接受度（民眾對於新政策之習慣與接受度）、公平正義（對於政策推 行所造成的比較心態以及公平正義問題）為社會影響的核心議題。此外台灣新近 以『零廢棄』為主的廢棄物管理政策，亦具有環境教育效果，因此亦需將政策推 行所間接達到的教育、宣導效果教育納為社會影響因子。 表 3.2 台灣廢棄物政策考量社會影響因子 廢棄物相關設施與政策 執行單位 社會影響因子 台北市廚餘處理政策 台大環工所（2002) 社會正義、社會福利、社會接 受度 「台北市垃圾焚化飛灰 再利用模糊多準則決策 分析 中興工程(2005) 社會正義、社會福利、社會接 受度 廢棄物政策環境影響評 估 環資會(2006) 民眾對各政策方案之偏好、信 任度、風險知覺等項目。 但若分析近年台灣地區重大廢棄物政策研擬與設施興建，媒體扮演了一中介 的角色，反映該設施對土地利用與景觀衝擊等的衝擊，並型塑大眾的社會風險認 知。 本研究統計近五年台灣地區重大廢棄物政策案例，包含焚化爐之興建、灰渣 掩埋場、以及事業廢棄物掩埋場，統計其在政策規劃、興建期間媒體所報導的次 數，同時將媒體的報導區分為正面、負面以及中性三種，分析其負面新聞與正面 新聞之比率。本研究將 13 個案例區分為三個族群： • 宣布停建：包含三座灰渣（含事業廢棄物）掩埋場，以及三座焚化爐。 • 爭議中：包含一座事業廢棄物掩埋場以及三座焚化爐。
• 順利完工：包含三座焚化爐。 試圖在這些案例推行結果與否與媒體強度、負面新聞率找到其相關性。統計 結果如表 3,3 。 經由統計分析顯示，政策宣布停止以及爭議中的案例中，負面新聞率普遍偏 高，除了Incinerator F 為 56.11％，其餘案例負面新聞率都六成以上，更有 3 個 案例達90％以上，這些案例的新聞強度普遍超過 60 次/年，平均達 118.7 次/年。 反觀政策順利推行的三個案例，負面新聞率分別為7.66％、3.20％、3.36％，明 顯偏低，媒體的呈現主要為中性報導，媒體強度平均為56.89 次/年，為爭議或 停建案例之一半。由圖3.1 便可分析，在一定的報導頻率之上，負面新聞率越高， 案例推行失敗的可能性就越高。 這些案例，普遍已經經過可行性分析，甚至包含社會影響之評估，然而推行 的結果，仍與行政機關的規劃，產生顯著的落差。故可推定傳統的社會影響分析 以外，仍然有足以對於政策產生衝擊的因子並未在政策規劃之初被考量進來。 因此於永續廢棄物管理決策支援系統的建構中，亟需發展一『政策衝擊潛勢
分析』（Policy Impact Potential Analysis, PIPA）方法，以詮釋社會對於個別廢
表3.3 廢棄物處理設施興建媒體報導分析結果 議題 期間 新聞次數 新聞強度（次 /年） 負面新聞 率 結果 正 0 正 0 負 49 負 20.28 中性 2 中性 0.83 Landfill A 2003.05.02 ～ 2005.10.22 總計 51 總計 21.11 96.08 2005.10 縣長宣布 停建 正 2 正 0.73 負 159 負 57.75 中性 13 中性 4.72 Landfill B 2003.05.16 ～ 2006.02.17 總計 174 總計 63.19 91.38 已通過環 評，動工 中，抗爭仍 持續 正 0 正 0 負 16 負 89.85 中性 2 中性 11.23 Landfill C 2004.05.17 2004.07.21 總計 18 總計 101.0 8 88.89 2004.10 停建 正 0 正 0 負 221 負 85.18 中性 8 中性 3.08 Landfill D 2003.06.04- 2006.01.06 總計 229 總計 88.26 96.51 宣布停建 正 9 正 2.59 負 28 負 38.51 中性 134 中性 8.05 Incinerator A 2002.10.04-2006.03.28 總計 171 總計 49.15 78.36 宣布停建 正 11 正 7.01 負 159 負 101.2 8 中性 38 中性 24.21 Incinerator B 2002.10.29 -2004.05.28 總計 208 總計 132.5 0 76.44 宣布停建 正 42 正 25.55 負 181 負 110.1 1 中性 55 中性 33.46 Incinerator C 2002.10.12 -2004.06.03 總計 278 總計 169.1 2 65.11 宣布停建 正 147 正 42.02 負 834 負 238.3 8 中性 344 中性 98.32 Incinerator D 2002.10.04-2006.04.04 總計 1325 總計 378.7 2 62.94 爭議中 Incinerator 2002.10.05- 正 29 正 8.33 60.05 爭議中
負 248 負 71.28 中性 136 中性 39.09 E 2006.03.29 總計 413 總計 118.7 0 正 17 正 4.24 負 147 負 36.65 中性 98 中性 24.43 Incinerator F 2002.03.31-2006.04.04 總計 262 總計 65.32 56.11 興建/爭議 中 正 23 正 11.48 負 17 負 8.49 中性 181 中性 90.38 Incinerator G 2002.10.12-2004.10.13 總計 222 總計 110.8 5 7.66 營運中 正 38 正 4.69 負 8 負 0.99 中性 204 中性 25.20 Incinerator H 1997.10.02-2005.11.16 總計 250 總計 30.88 3.20 營運中 正 12 正 2.92 負 4 負 0.97 中性 103 中性 25.05 Incinerator I 2002.02.26-2006.04.07 總計 119 總計 28.94 3.36 營運中 0 50 100 150 200 250 300 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 負面新聞率(%) 負 面 新 聞 強 度 ( 次 / 年 ) △：爭議中 ：興建 ╳：停建 圖3 廢棄物處理設施興建與否與新聞報導之關係
3.2 發展『政策衝擊潛勢分析』方法 前一節的分析結果確定了政策衝擊與媒體呈現之相關性，因此，為了能夠量 化政策衝擊潛勢，需先定義出政策衝擊分析之準則。本研究設定資深環保媒體 人為評估廢棄物衝擊潛勢之專家，透過深入了解、甚至撰寫這些新聞的資深環 保記者的協助來篩選政策衝擊分析之準則。 藉由座談與問卷，進行準則篩選，結果顯示，『未來潛在風險』、『價值觀、 信仰衝突』、『區域矛盾』、『在地反彈力量』、『間接環境影響』與『特殊標的物 影響』等六項為較具衝突性之廢棄物政策『政策衝擊潛勢』準則。此六項準則 說明如表3.4。 表3.4 政策衝擊潛勢評估準則說明 準則 說明 未來潛在風險 包含針對科技之不確定性、未來可能產生風險之疑慮等等延 伸之媒體效果如核廢料貯存之潛在風險、電磁波效應、焚化 底渣之毒性溶出等符合法規標準卻無法因此化解民眾疑慮之 現象 價值觀、信仰衝突 對於相關政策、規劃衝擊現有之價值觀、信仰等非技術因素， 包含反核、溫室氣體排放衝擊、反對高耗能政策等價值觀與 相關文化、宗教衝擊（破壞部落文化、破壞風水等）之信仰 因素 區域矛盾 相關政策對於區域情結、族群情結所產生之催化效果衝擊如 廢棄物處理跨區合作等區域情結 在地反彈力量 在地反彈力量之串連，如各區域反焚化爐之串聯力量 間接環境影響 技術評估中對於相關延伸影響評估可能為影響不明顯，但間 接影響之疑慮所產生之衝擊有新聞性 特殊標的物影響 技術評估中對於相關延伸影響評估可能為影響不明顯，但由 於標的醒目，可能民眾疑慮較高，如焚化爐對特定淨水廠影 響之疑慮、掩埋場影響地下水質對於特定水庫，焚化爐興建 之戴奧辛排放對於重要農業（如烏魚子產業）之影響 為能量化政策衝擊評估潛勢，本研究選擇ELECTRE 方法（Roy B., 1991） 進行案例中各方案之各準則評比，作為政策衝擊潛勢推估輔助，輔助既有決策 支援系統之評選結果，使用ELECTRE 方法進行分析的主要因，在於其數學邏 輯簡單，即便準則之間有相互關係，亦可以進行決策分析。雖然ELECTRE 方 法不盡然能夠將所有方案進行全排序，只能進行個別比較，或是篩出較好的方 案組，然而，PIPA 的分析部分，主要在於輔助原有的決策系統，避免高社會衝
擊的方案被選出，全排序的意義較不大，因此，評估用此方法是可行的。茲將 方法計算步驟說明如下： 步驟一 計算正規化決策矩陣 將m 個方案於 n 個屬性準則下的評比以矩陣表現出來，得到矩陣P= pij m n× ， 將語意以定義的轉換方式轉換為適切值，再將P 矩陣以行向量加以正規化得到 一正規化矩陣R= rij m n× ，其中 2 1 ij ij ij m i p r p = =
∑
。 步驟二 計算權重正規劃的決策矩陣 1 2 0 ^ 0 0 ^ 0 0 0 0 n w w W M M o M w ⎡ ⎤ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ = ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎣ ⎦為一對每個準則所給定之權重矩陣，其中wk ，k=1~n， 為n 個屬性之權重值，透過正規化矩陣 R 與 W 相乘，得到權重正規化矩陣 ij m n V v × = 。 步驟三 確定 concordance 與 Discordance 集合 在權重正規化矩陣V 中對任兩個不同列（方案）之 i、j 值進行比對，求得一 致集合Cij與非一致之集合Dij，即Cij ={
k vik ≥vjk}
&Dij ={
k vik<vjk}
。 步驟四 求得一致矩陣 把每個一致集合內各元素所代表屬性準則的權重加總起來，所得之和形成一 致矩陣C = cij m n× ，其中 1 ij k k c n ij k k w c w ∈ = =∑
∑
。 步驟五 求得非一致矩陣 先定義J 為所有屬性準則次序之集合，因此，J ={
1, 2,....n}
，利用{
}
{
}
max max ij ik jk k D ij ik jk k J v v d v v ∈ ∈ − = − 式子，求出非一致矩陣D= dij m n× 。 步驟六 確立一致優勢矩陣先訂出門檻c，對於一致矩陣，所有元素平均讓 1 1 ( 1) m m ij i j i j j i c c m m = = ≠ ≠ = −
