應用MODIS資料估算稻作之綠水足跡 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學地政學系. 碩士論文. 私立中國地政研究所. 應用 MODIS 資料估算稻作之綠水足跡政治大立 Estimation of Green Water Footprint of Rice ‧ 國. 學. Paddies Using MODIS Data. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 研究生：黃姿瑜指導教授：林士淵博士. 中. 華. 民. 國. 一. 零. 五. 年. 六. 月.

(2) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v.

(3) 謝誌隨著論文的完成，在臺北的求學生活也終將告一段落。四年三峽、二年木柵，豐富又充實的日子裡，從懵懂的高中生逐漸成長為能夠獨當一面的碩士，過程即使跌跌撞撞且充滿挑戰，但身旁總是有善良溫暖的人們給予援手與鼓勵，很幸運也很感謝，每一位貴人都是我完成學業的重要後盾。首先最感謝的是帶領我進入測量及空間資訊領域的臺北大學測量組的教授們：黃金聰老師、江渾欽老師、陳國華老師、葉大綱老師，老師們熱忱且細心的教學讓我能奠下基礎、繼續走上研究所的道路且順利考上國考；. 政治大得非常不捨，但也謝謝老師們賦予我向外挑戰的勇氣、成為我信賴的最大立. 北大測量組是個非常溫暖的大家庭，充滿人情及對學生的滿滿關心，離開. ‧ 國. 學. 靠山。更尤其感謝的是聰哥，於大三時帶領我踏入研究的領域，亦師亦友的角色非您莫屬，對學生的幫忙太多、難以盡訴，老師給予的一切指導和悉心. ‧. 培養、人生觀念及態度的指引，謹至上萬分的謝意！. sit. y. Nat. 接著非常感謝我的指導教授：林士淵老師，於老師清晰的邏輯和積極. io. er. 指導下，總能提點我研究盲點、培養解決問題和獨立思考的能力，也謝謝老師不吝於給予鼓勵和肯定，成為我努力的動力；感謝科技部計畫的主持老. n. al. Ch. i n U. v. 師：吳治達老師、林俊德老師、及張皓庭同學，為協助進行計畫的我給予研. engchi. 究方向及氣象資料等偌大的幫助；感謝論文口試委員鄭克聲老師、王俊豪老師、詹進發老師，繁忙之餘撥冗審查論文，寶貴的建議使得論文更加嚴謹且完整。亦感謝政大測班的教授們：林老生老師、邱式鴻老師、甯方璽老師、詹進發老師，給予豐富的指導、訓練和提醒，並提供更多思考方向。感謝臺北求學以來六年的各方協助，游舜德老師、蔡玉娟老師協助申請的臺北大學村騫希望獎助學金，長年給予豐富支援；國泰慈善基金會的蔡萬霖先生紀念獎學金，鼓勵我勇敢追夢。感謝祐心藥局的李世文藥師、黃鈺婷藥師、吳思慧藥師、胡淵斌藥師給我加入的機會和溫暖的照顧，打工近四年的甘苦日子很幸運地有所歷練與學習，謝謝大家陪我走過最難過時，. I.

(4) 亦感謝文瑞、瑋婷、静宜等工讀生互助合作的時光。感謝王冠智老師從國中以來的栽培和種種照顧，成為我積極向上的動力；感謝黃文亮堂哥、黃淑珍堂姊、三姨和三姨丈、五姨和五姨丈，為我碩班專心念書的重要力量。感謝來到政大後、親愛的 GIS 四巨頭：祈安、兩粒、榮恩，和碩班好友們：宇鴻、芳妤、乃誠、安姐、毛毛、婉綺、東旂、Jimmy、晏碩、意紋、亞倫、山根、育賢、立丞，憂歡並存又充滿荊棘的碩班生活有笑有淚，謝謝你們的陪伴、體諒和各種幫忙，生活有你們而豐富。感謝 syl 家族的孟瑄、連吉、思睿等學長姐，中肯建議讓我更快適應碩班生活，從忙碌中學習自我調適。感謝系辦助教們：公雞、思源、家瑋、立菁，所上行政、報帳和艱難. 政治大. 的籌備 SG35 研討會還好有你們在。感謝我的五年＋兩年室友：豪豪、老. 立. 葉，彼此包容，一同平安度過颱風、帝王級寒流和高溫的木柵生活。. ‧ 國. 學. 感謝 REBE 直屬一家：釋賢、斐今、建甫、家杏等，聰家班：婕晞、若慈、丁丁、蔓琪、庭蓁等，重要的好友們：阿 Q、風雨、昀儒、舒婷、凱寧，. ‧. 系壘好友們：胖翔、曄哥、柏志、宗揚、八順，謝謝你們對我的好和陪伴，. Nat. sit. y. 增添好多的美好回憶，成為我生活中的重要調劑。感謝最愛的好姊妹：怡. er. io. 潔、雨儒、棻棻，難過脆弱時最能倚賴的心靈支柱、酸甜苦辣的第一分享對. al. 象，無論何時都難以形容你們在我生命中的重要性、但你們一定懂得。感謝. n. v i n Ch 十二年老友：依庭、凱億，陪伴我慢慢走過一年又一年的春夏秋冬。感謝曾 engchi U 相遇的每一人，沒能一一提及也由衷謝謝你們的出現，陪伴我、使我成長。感謝我最親愛的家人：老媽、老姊和老弟和來不及陪我到二十歲以後的老爸，謝謝你們的辛勞和無怨付出，即便困難仍支持任性的我，尊重我的想法，給我自由的發揮空間，亦給我無數的包容、安慰和鼓勵；也謝謝你們的樂觀和努力，使我們能一起正面走過老爸離去後的日子。過去我能為你們做得太少，以後就交給我吧！最後，謹以此論文獻給天上我所摯愛的老爸。黃姿瑜謹誌於國立政治大學 GIS Lab 民國一零五年八月 II.

(5) 摘要水足跡為一新興發展之水資源消耗衡量指標，可用以估計水資源之分佈與途徑。其中「綠水足跡」係指生產過程中消耗的雨水量，包含降水的總蒸發散量及產品中所含水分；綠水能使作物成長而具生產性，然因其一部潛藏於產品中且含量甚低、另一部為蒸發散形式而致使推估不易、遭致忽略。為使作物生產用水量能被精確統計，有效估算綠水足跡至為重要。遙測產品─MODIS 全球地表蒸發散監測資料（MOD16）具有高精度、涵蓋面積廣闊且長期監測之優勢，然若欲實際運用則將有產品釋出時間延. 政治大，透過統計方法中的逐步迴歸法，可能影響稻作蒸發散量之氣象或自然因子立遲及空間缺漏或低解析度等限制。故，本研究以 MOD16 資料為基礎，搭配. ‧ 國. 學. 建立蒸發散量之推估模型，以改進 MOD16 資料之時空限制、並供後續精確估算依使用者特定時間需求且完整的稻作綠水足跡。. ‧. 關鍵字：稻作、綠水足跡、蒸發散量、MOD16、逐步迴歸. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. III. i n U. v.

(6) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. IV. i n U. v.

(7) Abstract Water Footprint (WF) is a recently developed indicator to identify the usage and distribution of the fresh water resource. Among different types of WFs, Green WF (GWF) is referred to total rainwater evapotranspiration (ET) plus the amount of water incorporating in a product. As the water incorporated into the crop is about 0.1~1% of the evapotranspiration volume, Green WF is normally referred to as ET volume. Together with irrigation water withdrawn from ground or surface water (i.e. Blue water), they are the main indicators of contribution of. 治政大 used during crop growing comprehensively understand the total amount of water 立 stage, it is essential to identify the amount of Blue and Green water. As Blue water water usage introduced in agricultural products. Therefore in order to. ‧ 國. 學. footprint has been explored widely, this research focused on the estimation of Green WF.. ‧. Based on the high accuracy, wide coverage and long-term extraction of. y. Nat. sit. rainwater evapotranspiration, a MODIS Global Terrestrial Evapotranspiration. n. al. er. io. Data Set (MOD16) is applied to estimate GWF. Although the MOD16 product. i n U. v. offers aforementioned advantages, we still encountered spatial and temporal. Ch. engchi. inaccessibility. Therefore, this research aimed to overcome the drawbacks and develop a regression method considering multiple variables, including weather parameters and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) values, to improve the performance of GWF estimation. Through the experiments implemented in Taichung and Taitung, it was successfully demonstrated that the spatial and temporal accessibility of GWF of rice paddies calculated based on MOD 16 data was improved significantly.. Keywords: rice, Green Water Footprint (GWF), evapotranspiration (ET), MOD16, stepwise regression. V.

(8) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. VI. i n U. v.

(9) 目錄謝誌 ........................................................................................................ I 摘要 ..................................................................................................... III Abstract ................................................................................................ V 目錄 .................................................................................................... VII 圖目錄 ................................................................................................. IX 表目錄 ................................................................................................. XI. ‧. y. sit. al. n. 第一節第二節一、二、. 水足跡之概念 .................................................................................. 9 水足跡之起源 .................................................................................. 9 水足跡之評估內容及步驟 ............................................................ 11 水足跡之類別 ................................................................................ 12 產品水足跡應用案例 .................................................................... 15 作物綠水足跡之估算 .................................................................... 18 綠水之概念發展及估算方法 ........................................................ 18 蒸發散量之量測方式 .................................................................... 20 稻作水足跡估算案例 .................................................................... 25. io. 第三章. 文獻回顧 .............................................................................. 9. Nat. 第一節一、二、三、四、第二節一、二、三、. 立. er. 第二章. 政治大. 研究背景 .......................................................................................... 1 研究動機 .......................................................................................... 4 研究目的 .......................................................................................... 5 研究流程 .......................................................................................... 6. 學. 第一節第二節第三節第四節. 緒論 ...................................................................................... 1. ‧ 國. 第一章. Ch. engchi. i n U. v. 研究方法與材料 ................................................................ 31 應用 MODIS 資料估算稻作綠水足跡之流程設計 ..................... 31 研究方法 ........................................................................................ 34 建立複迴歸模型 ............................................................................ 34 估算綠水足跡 ................................................................................ 39. 第三節研究材料 ........................................................................................ 43 一、 MODIS 衛星影像資料 .................................................................. 43 二、氣象資料─月均溫度、月降水量、月均風速、月均日照時數、月均溼度 ........................................................................................................ 47 VII.

(10) 第四章. 研究成果 ............................................................................ 51. 第一節. 以臺東地區為例─改進 MOD16 資料時間之限制 .................... 52. 一、. 研究條件及研究區域.................................................................... 52 複迴歸分析成果............................................................................ 52 估算綠水足跡成果........................................................................ 55 以臺中市為例─改進 MOD16 資料時間及空間之限制 ............ 61 研究區域及研究限制.................................................................... 61 複迴歸分析成果............................................................................ 62 估算綠水足跡成果........................................................................ 68 小結................................................................................................ 71. 二、三、第二節一、二、三、第三節. 第五章. 討論 .................................................................................... 72. 政治大. 第一節第二節一、二、第三節一、. 稻作蒸發散量推估模型之投入變數............................................ 72 稻作蒸發散量推估成果之時空分析............................................ 76 時間分析........................................................................................ 76 空間分析........................................................................................ 78 稻作綠水足跡估算成果之比較.................................................... 82 二試驗區稻作綠水足跡之比較.................................................... 82. 二、. 與前人估算成果之比較................................................................ 86. ‧. ‧ 國. 學. y. sit. er. 結論................................................................................................ 89 建議................................................................................................ 91. io. 第一節第二節. 結論與建議 ........................................................................ 89. Nat. 第六章. 立. al. n. v i n Ch 參考文獻 .............................................................................................. 93 engchi U 一、中文參考文獻 ........................................................................................ 93 二、外文參考文獻 ........................................................................................ 96 三、網頁參考文獻 ...................................................................................... 102. 附錄 1：試驗區一之逐年稻作綠水足跡地圖（MOD16 資料） . 105 附錄 2：試驗區一之逐年稻作綠水足跡地圖（迴歸模型推估） 107 附錄 3：試驗區二之逐年稻作綠水足跡地圖 ................................ 109. VIII.

(11) 圖目錄圖 1- 1 水足跡組成部分示意圖（重繪自 Hoekstra, Chapagain, Aldaya and Mekonnen, 2011） ................................................................................. 2 圖 1- 2 研究流程圖 ............................................................................................. 7 圖 2- 1 水足跡評估步驟（重繪自 Hoekstra et al., 2011） ............................. 12 圖 2- 2 各種類別水足跡之組成關係圖（重繪自 Hoekstra et al., 2011） ..... 13 圖 2- 3 藍水、綠水足跡與流域水平衡之關係圖（重繪自 Hoekstra et al., 2011）. 圖 2- 6. 圖 3- 1. 立. 學. 圖 2- 7 圖 2- 8. 政治大. ‧. ‧ 國. 圖 2- 4 圖 2- 5. .............................................................................................................. 15 綠水及藍水的流動內容（引用自 Falkenmark, 2005） ..................... 19 全球稻作總水足跡地圖（1996 – 2005 年）（引用自 Mekonnen et al., 2010b） ................................................................................................ 26 印尼各省份稻作水足跡地圖（2000 – 2004 年）（引用自 Bulsink et al., 2009） .................................................................................................. 28 湖南省水稻水足跡組成變化圖（引用自何浩等人，2010） ........... 28 中亞地區五國之水稻藍、綠水足跡（1992 – 2007 年）（重繪自 Aldaya et al., 2010） ........................................................................................ 29 應用 MODIS 資料估算稻作綠水足跡之流程 .................................... 31. n. al. er. io. sit. y. Nat. 圖 3- 2 MOD16、MCD12Q1、MOD13Q1 資料之空間解析度對應 ............. 33 圖 3- 3 全臺 MOD16 地表蒸發散監測資料空間分佈圖 ............................... 45 圖 3- 4 全臺 MCD12Q1 土地覆蓋分類成果空間分佈圖：（左）IGPB 全球植被分類方案；（右）本研究重分類成果 ............................................ 46 圖 3- 5 全臺 MOD13Q1 NDVI 資料空間分佈圖............................................ 47 圖 4- 1 試驗區一─臺東地區 ........................................................................... 52 圖 4- 2 臺東地區樣本外資料 ........................................................................... 54 圖 4- 3 臺東地區兩期稻作十年綠水足跡變化趨勢 ....................................... 59 圖 4- 4 試驗區二─臺中市 ............................................................................... 62 圖 4- 5 臺中市樣本外資料 ............................................................................... 64 圖 4- 6 臺中市 MOD16 資料缺漏範圍比較：（左）台中地區 MOD16 與稻作分佈圖；（右）欲推估 MOD16 缺漏之空間單元分佈 ..................... 65 圖 4- 7 臺中市欲推估範圍之各因子空間分佈圖：（左）平均溫度；（中）NDVI；（右）累積降水量 .............................................................................. 66 圖 4- 8 臺中市 MOD16 資料經模型推估後之成果分佈狀態比較（以 2012 年 7 月為例） ........................................................................................... 67. Ch. engchi. i n U. v. 圖 4- 9 臺中市兩期稻作綠水足跡變化趨勢（2007 - 2012 年） .................. 69 圖 5- 1 臺東地區兩期逐年準確率 ................................................................... 76 圖 5- 2 臺東地區各月份準確率 ....................................................................... 76. IX.

(12) 圖 5- 3 臺中市兩期逐年準確率 ...................................................................... 77 圖 5- 4 臺中市各月份準確率 .......................................................................... 78 圖 5- 5 二試驗區兩期平均綠水足跡地圖之比較（2003 – 2012 年） ......... 83 圖 5- 6 二試驗區逐月雨量平均值趨勢圖（2003 – 2012 年） ..................... 85 圖 5- 7 二試驗區逐月溫度平均值趨勢圖（2003 – 2012 年） ..................... 85 圖 5- 8 臺灣本島研究分區範圍圖（引用自張元馨，2011） ...................... 87. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. X. i n U. v.

(13) 表目錄表 2- 1 水足跡各階段工作及評估內容 ........................................................... 12 表 2- 2 各產品之全球平均水足跡 ................................................................... 16 表 2- 3 傳統之蒸發散量量測技術之優、缺點比較 ....................................... 21 續表 2- 3 傳統之蒸發散量量測技術之優、缺點比較 ................................... 22 表 2- 4 應用衛星影像於蒸發散之相關研究 ................................................... 24 表 2- 5 全球平均稻作水足跡之比較 ............................................................... 27 表 2- 6 主要稻作生產國之稻作水足跡（m3/ton）（2000 – 2004 年） ....... 27 表 2- 7 臺灣兩期稻作水足跡（1980 – 2009 年） .......................................... 30 表 3- 1 IGBP 全球植被分類方案與本研究重分類之對照表 .......................... 46 表 3- 2 全臺氣象資料內插成果空間分佈圖 ................................................... 48 表 3- 3 中央氣象局測站錯誤或遺漏情況說明 ............................................... 49 表 4- 1 臺東地區兩期稻作蒸發散量推估模型之模型摘要 ........................... 53 表 4- 2 臺東地區兩期稻作蒸發散量推估模型之係數表 ............................... 53 表 4- 3 臺東地區樣本外預測準確率（2003 - 2012 年） .............................. 55 表 4- 4 臺東地區樣本外預測準確率（2013 - 2014 年） .............................. 55 表 4- 5 臺東地區一期逐月稻作綠水耗用量（單位：mm）......................... 57. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. al. er. io. sit. y. Nat. 表 4- 6 臺東地區二期逐月稻作綠水耗用量（單位：mm）......................... 58 表 4- 7 臺東地區一期及二期稻作綠水足跡（單位：m3/ton） .................... 59 表 4- 8 臺東地區兩期平均稻作綠水足跡地圖（2003 - 2012 年） .............. 60 表 4- 9 臺中市兩期稻作蒸發散量推估模型之模型摘要 ............................... 63 表 4- 10 臺中市兩期稻作蒸發散量推估模型之係數表 ................................. 63 表 4- 11 臺中市樣本外預測準確率（2003 - 2012 年）................................. 64 表 4- 12 臺中市樣本外預測準確率（2013 - 2014 年） ................................ 67 表 4- 13 臺中市一期逐月稻作綠水耗用量（單位：mm）........................... 68 表 4- 14 臺中市二期逐月稻作綠水耗用量（單位：mm）........................... 68 表 4- 15 臺中市兩期稻作綠水足跡（單位：m3/ton） .................................. 69 表 4- 16 臺中市一期及二期平均稻作綠水足跡地圖（2007 - 2012 年） .... 70 表 5- 1 臺東地區兩期稻作蒸發散量推估模型之模型摘要（固定降水量）. Ch. engchi. i n U. v. .............................................................................................................. 74 表 5- 2 臺東地區兩期稻作蒸發散量推估模型之係數表（固定降水量） ... 74 表 5- 3 臺東地區樣本外預測準確率（固定降水量）（2003 - 2012 年） .... 74 表 5- 4 臺東地區準確率＜0.7 和準確率＜0.6 之空間統計結果 ................... 79 表 5- 5 臺中市準確率＜0.7 和準確率＜0.6 之空間統計結果 ....................... 80 表 5- 6 二試驗區兩期平均稻作綠水足跡（2003 - 2012 年） ...................... 82 表 5- 7 稻作綠水足跡估算成果之比較（m3/ton） ........................................ 86. XI.

(14) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. XII. i n U. v.

(15) 第一章緒論第一節研究背景全球暖化影響下，氣候變遷日漸劇烈，極端氣候現象更是出現頻仍，對於不同地域分布的國家皆帶來各式的挑戰及考驗。氣候變遷亦導致了降雨型態的改變，進而影響水量和水質，而此類型的衝擊對於人類的生活直接且嚴重。聯合國世界水資源發展第三份報告（The United Nations World Water Development Report 3: Water in a Changing World）即指出：所有影響水資源. 政治大氣候變遷可直接改變水文循環，進而增加水量和水質的不確定性，使水資立. 的驅動力（driving forces）中，氣候變遷是改變水資源供給的唯一驅動力。. ‧ 國. 學. 源管理的困難度大大提升（WWAP, 2012；周嫦娥、左峻德、李繼宇、朱美琴、楊浩彥、陳詩婷、張鈺照，2011）。. ‧. 臺灣是位處在亞洲東部、歐亞大陸東南方的島嶼，緯度上屬於熱帶及. y. Nat. sit. 亞熱帶氣候區之交界，氣候深深影響著臺灣的人口、經濟及產業等發展；然. n. al. er. io. 除了適宜溫暖的溫度使得台灣在農業發展上有較好的前提可選擇多種作物. i n U. v. 生產之外，豐足的降水更是為臺灣各地皆提供了優良的農業生產條件。根. Ch. engchi. 據經濟部水利署歷年各標的用水概況統計，農業用水一直是臺灣各標的用水中所占最大宗（經濟部水利署，2013），但隨社會經濟狀態快速改變及進步之下，其他標的如工業用水、生活用水逐漸爭取更多用水量；尤其在近年氣候變遷和極端氣候影響，使得水資源供給不若過去穩定，標的間的實際用水恐無法避免敏銳的衝突和競爭，突顯水資源管理問題之難度。水資源之定義分為實體水與虛擬水（virtual water），前者為人們生活中直接接觸之用水，後者則為隱藏在產品的生產和貿易過程中之耗用水量。 1993 年虛擬水的概念被提出的同時，亦隨之產生虛擬水貿易（virtual water. 1.

(16) trade）之概念，其核心為估算提供商品或服務所需耗用的總水量，包含直接用水及間接用水，將考量產品對生產地區水資源的耗用與環境衝擊，具有公平正義原則之價值（Allan, 2003；Siebert and Döll, 2010；張尊國，2009）。 2002 年，衍生自虛擬水和生態足跡（ecological footprint）之概念，「水足跡（water footprint）」作為揭露水資源消耗的衡量指標隨之產生，有別於傳統以用水標的方式來區分或描述水資源使用，探討角度可為個體、企業體、國家等為單元（Hoekstra, 2003; 張尊國，2009）；另考慮到虛擬水進出口觀念與水資源永續性利用，依據水資源耗用情況將淡水資源分為「地表水和地. 政治大綠水資源、「稀釋或淨化製造過程中受污染水並使之符合水質標準所需水量」立. 下水」之藍水資源、「降至地表但未成為逕流、也未補助地下水的雨水」之. ‧ 國. 學. 之灰水資源，三者對應之水足跡為各色水足跡，其組成部分如圖 1-1 所示（Hoekstra, Chapagain, Aldaya and Mekonnen, 2009；張尊國，2009；張元馨，. ‧. 2011）。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 1- 1 水足跡組成部分示意圖（重繪自 Hoekstra, Chapagain, Aldaya and Mekonnen, 2011）其中，「綠水」能使作物成長而具生產性，與作物產品或林木產品息息. 2.

(17) 相關，亦即綠水是農作物和森林成長過程中所被吸收、使用的雨水資源。由於傳統估算水資源方式著重於藍水資源，潛藏在產品生產過程中的綠水資源常招致忽略（Bulsink, Hoekstra and Booij, 2010）。然對作物生產而言，綠水是重要投入且具強烈的區域性，若不估計綠水將使得水資源估算成本有失偏頗（周嫦娥等人，2011）。Fader, Gerten, Thammer, Heinke, Lotze-Campen, Lucht, and Cramer（2011）統計全球農地約有 927 - 1660 km3/yr 使用藍水進行灌溉，而有 3000 - 6000 km3/yr 使用綠水以維持雨育農業及部分灌溉農業；此數據更指出綠水在作物生長過程及其背後之水資源管理的重要性。因此，若要有效管理台灣地區水資源，必須從農業用水著手，尤其是主要的糧食. 政治大中介、遠足地理百科編輯組，2012）。故除了已掌握的灌溉用水之外，若能立作物─稻米，其生長期常須蓄水耕種，為農業用水使用比例最高之作物（楊. ‧ 國. 學. 再深入考慮農業耕作過程所隱含的綠水資源，將能作為農業生產區水資源與土地利用之永續發展參考。. ‧. 綠水足跡之定義包含與生產相關之雨水的「蒸發散量（Green Water. y. Nat. 」，然 Evapotranspiration）」及「產品中所含水份（Green Water Incorporation）. io. sit. 稻米產品中所含水份僅占其蒸發散量 0.1 – 1%，一般可忽略不計（Hoekstra. n. al. er. et al., 2011），即估算稻米之雨水蒸發散量將可代表稻米生產所需之綠水足. i n U. v. 跡。而蒸發散量有相當多的量測方式，以往估直接利用儀器單點量測、或以. Ch. engchi. 氣象資料配合經驗公式推估區域情況。但隨極端氣候之發生，使用前述量測方式恐無法掌握變動極大的氣候及水文現象。因此，空間資訊科學中的遙感探測方法（Remote Sensing），以衛星取得遙測影像後，利用其涵蓋面積廣闊、取樣波段多、長期監測及重複時間頻繁等優點，對人煙罕至、資料不易取得之區域提供大範圍且全面性的資料，將傳統的「點」觀測拓展至區域性的「面」觀測，於空間及時間解析度上更具優勢。目前已有許多前人利用遙測方法推估地表蒸發散量，且技術已臻成熟，為確實可行的方法。然相關案例仍著重在蒸發散量時空差異之探討，對於以遙測資料進行作物綠水足跡探討之相關研究，仍鮮有所見。. 3.

(18) 第二節研究動機水足跡為近代所發展的新興指標，從過去關於水足跡的相關研究中，不難發現仍在水足跡概念推動過程的臺灣，國內研究數量相當有限，聚焦在農業、稻作或綠水足跡者甚少；此外，估計水足跡最大的限制是資料的可取得性，在估算方式和公用資料庫尚未完備的狀態下，均對於水足跡之估算造成困難，尤其在時間及空間解析度上難有精細要求。然考量水資源管理對於稻作生產之影響，糧食安全和水資源匱乏問題已為氣候變遷下、眾所關注之全球性課題，估算精確的稻作綠水足跡將有其必要。在水足跡估算完成後，進一步可以「水足跡標籤」之方式隨產品銷售時標示於外包裝上. 政治大. 或公示於廣告、網路等地方，如碳足跡標籤一般，成為重要環境資訊揭露項. 立. 目，但其難度在於須立即計算該產品製造過程所耗用之水足跡，然而多項. ‧ 國. 學. 水資源耗用數據卻須待一定時間經政府統計或學術單位計算後才能取得。隨著遙感探測技術的發展，針對大範圍農作地區量測蒸發散量已有成. ‧. 熟精確的監測資料，對於稻作綠水足跡的估算為一大突破。然而該遙測資. Nat. sit. y. 料除有一定範圍的缺漏外，並有空間解析度（1 公里）較粗略的限制、恐覆. er. io. 蓋範圍包含其他土地使用之部分，故無法直接以該資料計算出所有稻作範. al. 圍之綠水足跡；且於時間解析度方面，由於該資料尚須倚賴研究單位處理. n. v i n Ch 後才得釋出，取得該資料並非立即性、約有一年左右的時間延遲，於實際運 engchi U 用上則將導致無法即刻揭露稻作綠水資源消耗之情況。. 綜上所述，本研究欲透過擬定之研究方法，利用高精度的遙測資料的同時、嘗試克服遙測資料之時空限制，推估出稻作地區高精度之蒸發散量，進而估算出完整的稻作綠水足跡，以獲取過往被忽略不計之綠水資源成本，提供永續利用前提下水資源管理策略之參考。. 4.

(19) 第三節研究目的基於前述之研究動機，本研究以稻作為綠水足跡估算對象，研究時間為 2003 年至 2012 年，利用高精度遙測資料─MODIS 衛星影像產品之全球地表蒸發散監測資料（MOD16 Global Terrestrial Evapotranspiration Data Set, MOD16）為分析依據，搭配統計方法中的複迴歸分析及逐步迴歸法，嘗試完整估算台灣稻作地區的綠水足跡，並進行方法及成果之相關討論。具體目的說明如下： 1.. 以 MOD16 蒸發散監測資料為基礎，搭配相關影響因子，以逐步迴歸法. 政治大. 建立稻作一、二期蒸發散量的推估模型，並進行模型驗證和推估成果的準確率分析。. 立. 應用迴歸模型依使用者特定時間需求推估蒸發散量、並填補 MOD16 資. ‧ 國. 學. 2.. 料於稻作地區缺漏之部分，獲取完整的稻作蒸發散量資訊，克服. 以完整的稻作蒸發散量資訊為基礎，進一步參考水足跡評價手冊（The. sit. y. Nat. 3.. ‧. MOD16 資料於時空上之限制。. io. er. Water Footprint Assessment Manual）提供之評估方法估算稻作綠水足跡，繪製稻作綠水足跡地圖。. al. n. v i n Ch 針對所擬定研究方法之內容、過程進行相關分析及探討，並檢視綠水 engchi U. 4.. 足跡估算成果及時空分佈特色。. 5.

(20) 第四節研究流程本研究之研究流程可分為五個階段：（1）確立研究目標；（2）資料前期處理；（3）迴歸模型建立與稻作綠水足跡估算、分析及探討；（4）結論與建議。本研究整體流程如圖 1-2 所示，各階段工作詳述如下：一、確立研究目標：根據研究背景與動機擬定研究目的，並回顧以下兩大方向之相關文獻：首先為水足跡之概念及相關內容，次之則是作物綠水足跡之估算。透過循序漸進之文獻整理，為本研究之探究主軸及研究方法奠基。. 政治大工具及材料；主要使用及處理的研究材料為 MODIS 衛星影像資料及氣立. 二、資料前期處理：此階段工作決定使用的研究方法內容，包含使用軟體、. ‧ 國. 學. 象資料等。. 三、迴歸模型建立與稻作綠水足跡估算、分析及探討：為實證本研究擬定. ‧. 之研究方法，並考量研究區域可能具備之不同條件，將以臺灣的臺東. sit. y. Nat. 地區及臺中市為例，分別嘗試解決 MOD16 資料於時間之限制及時空. io. er. 之限制，並進一步推估稻作綠水足跡、繪製綠水足跡地圖；後續探討本研究擬定之綠水足跡估算過程中，在推估蒸發散量或估算綠水足跡方. n. al. Ch. i n U. v. 法上，尚可變化或關注之部分；並討論於此方法架構下，綠水足跡估算. engchi. 成果於不同試驗區、或相較前人成果之差異。. 結論與建議：歸納研究成果和討論內容，彙整出本研究之結論，並提出未來研究方向之相關建議。本研究整體流程如圖 1-2 所示：. 6.

(21) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. 圖 1- 2 研究流程圖. 7. v.

(22) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 8. i n U. v.

(23) 第二章文獻回顧第一節水足跡之概念荷蘭水資源科學家 Arjen Hoekstra 於 2002 年提出了「水足跡」的概念，水足跡作為一種衡量用水的新興指標，評估內容不僅包括消費者或生產者的直接用水，亦包括服務或產品生產過程的間接用水。有別於過往傳統且作用有限的取水指標，水足跡將能為水資源的使用提供綜合性的評價指標，涵蓋了消耗水量、水源類型、汙染量及汙染類型等多層面，其探討角度可以個體、企業體、甚至是行政區界（如鄉鎮或國家）為單元，透過水足跡的評. 政治大用水資源之狀況提供明確的空間及時間的資訊，並進一步作為水資源永續立. 估、計算，可用以估計水資源之分佈與途徑，即可對人類各種活動階段所使. ‧ 國. 學. 利用或區域公平用水的參考（Chapagain and Hoeksta, 2004；Hoeksta et al., 2011；張尊國，2009）。. ‧. 以下將就水足跡的起源、評估內容與步驟、水足跡之類別及產品水足. sit. y. Nat. 跡的應用案例進行相關文獻回顧，以了解水足跡的發展歷程及實際評估內. io. al. 水足跡之起源. n. 一、. er. 容、分類方式。. Ch. engchi. i n U. v. 水足跡之概念是由「虛擬水」及「生態足跡」之概念衍生發展而來的，虛擬水一詞由英國倫敦大學地理學教授、為公認探討水議題的世界權威 Tony Allan 於 1993 年所提出，其核心概念為估算提供商品或服務所需耗用的全部水量，其中包含直接用水及間接用水，即估算結果將不只包含產品最終所含的實際物理水量，還包括生產產品各個階段製程所必須使用的水量，亦即估算內容涵蓋生產、加工與運送過程，如此將能考量產品對生產地水資源的耗用與環境衝擊，具有公平正義原則之價值。從虛擬水的角度思考，有助於了解人類如何仰賴貿易與經濟力來滿足水需求，在看清水的特質及人類的運用方式，才有機會因應水資源背後水文與經濟的基本原則，作為決策之依據（Allan, 1997；Allan, 2011；張尊國，2009）。Allan 教授主 9.

(24) 張大部分的水隱藏在食物中，水為糧食生產不可或缺的要素，而透過虛擬水貿易得以讓世界上水資源匱乏的人口得以確保水資源及糧食安全。如生產每一公斤稻米，背後即消耗了 3,400 公升的水資源；進口一公斤的小麥，相當於進口了 1300 公升的水資源。虛擬水的概念逐漸被廣泛接受並注意，更佔據水資源利用及糧食安全分析的重要地位（Allan, 2011；周嫦娥、李繼宇，2009）。生態足跡之概念於 1996 年被提出，其比較了人類本質上對於生物圈自然資源的需求和提供生態產品或服務（如耕地和飲用水）的能力，在考慮人類消費模式和地球生態系統之能力的相互關係後，評估人類活動、消費. 政治大. 所需耗用並能與生態系統負荷能力相對應的土地面積（Wackernagel and. 立. Rees, 1996；McCarthy, 2007）。Hoekstra 於 2002 年即取用與生態足跡相似的. ‧ 國. 學. 概念，並賦予產品或服務所消耗的虛擬水量化及累積計算的單位、時間長度，在提出「水足跡」此一新興指標後，隨即展開水足跡相關的一系列研. ‧. 究，使得虛擬水抽象的概念除了量化數據外，亦有了時間、空間及衡量單位. y. Nat. 的明確標示，此一指標亦逐漸改變人民對於水的模糊觀感，使得水資源利. io. sit. 用的知識逐步累積並帶來重大影響，甚至包含過去抗拒虛擬水概念的政府. n. al. er. 機關、工程學家及經濟學家，迫使大眾面對並正視實際的水資源使用狀況及分布。. Ch. engchi. i n U. v. 自水足跡概念發展以來，最初對於水足跡的衡量方式並無一致方法，因衡量方式受限探討產品或服務標的、及所要衡量的時間長度及範圍大小，將使得估算方式有所差異，須透過各方專家學者的研究與時俱進。Hoekstra and Hung（2002）首先進行了水足跡的初次估算，對象僅以糧食作物為主，估算標的受限之外，估算水資源來源也僅限於藍水足跡及綠水足跡兩部分，顯現水足跡概念還在新興且定義模糊階段，該時期研究以釐清農作物用水來源及流動方向、量化成數據等為重點。直至 Chapagain, Hoekstra, Savenije, and Gautam（2006）進行棉花的水足跡估算研究時，於估算水資源來源中再度提出藍水及綠水之外的稀釋水（dilution water），即後續研究中所定義的. 10.

(25) 灰水足跡，將之後水足跡的估算來源大致底定（張元馨，2011）。 2009 年 Hoekstra et al.公佈「水足跡手冊（Water Footprint Manual: State of the Art 2009）」，提供一套全面的水足跡核算方法，包括核算的各個階段、產品及單位（消費者、國家或企業），另外亦提供了水足跡永續發展的評估方法和水足跡的應對方案資料庫，但也強調這是份彈性可調整的手冊，將會有頻繁的更新和改進；是故於 2011 年再次出版更新的版本─「水足跡評價手冊（The Water Footprint Assessment Manual: Setting the Global Standard），其涵蓋了各種估算單位的水足跡定義及核算方法，整合了 Hoekstra 學者所領研究團隊於過去十年的研究成果及全球其他學者的水足跡相關研究，建. 政治大. 立全球水足跡最新且完整的評估標準。. 立. 水足跡之評估內容及步驟. 學. ‧ 國. 二、. 水足跡之概念發展從 2002 年至今僅經歷不到十五年的時間，除了初期. ‧. Hoekstra 帶領之研究團隊有較多的研究案例、且在 2004 年提出初步的國家水足跡估算方法之外（Chapagain et al., 2004），其他欲嘗試估算水足跡之各. y. Nat. sit. 國學者專家多待水足跡手冊（2009）及水足跡評價手冊（2011）公布後，依. n. al. er. io. 其提供之估算流程進行水足跡之評估，因此該手冊之內容具相當之指標性。. Ch. i n U. v. 而根據水足跡評價手冊（2011），水足跡評估的主要內容為：（1）量化. engchi. 生產過程、產品、生產者或消費者的水足跡及其位置，或量化特定地理區域水足跡及其時空尺度特徵；（2）評估水足跡的環境、社會和經濟各方面的永續性；（3）制訂因應方案。廣義而言，水足跡的衡量目標是分析人類活動或特定產品與水資源短缺、汙染問題等之間的相關性，並從水的角度思考如何使前述活動和產品得以永續發展。水足跡作為一項水資源分析工具，其完整評估的四個階段簡要說明如下表 2-1，其流程如圖 2-1 所示（Hoekstra et al., 2011；周嫦娥等人，2009）：. 11.

(26) 表 2- 1 水足跡各階段工作及評估內容評估階段. 一. 各階段工作. 內容說明進行水足跡評估研究之可能原因眾多，為在評估水足跡的過程中保證其透明性，應於初始階段設定明確的研究目標和範圍。. 設定目標和範圍. 二. 水足跡估算. 此階段主要進行資料蒐集與計算，而計算範圍和尺度則仰賴於前一階段決定之目標估算範圍和所涉及資料的精細程度。. 三. 水足跡永續性評估. 此階段將從環境、社會和經濟的角度進行水足跡永續性的評估。. 四. 制定水足跡因應方案. 立. 治政此階段根據前面水足跡評估結果來大制定回因應方案或政策。. ‧. ‧ 國. 學. 資料來源：整理自 Hoekstra et al., 2011；周嫦娥等人，2009. io. sit. y. Nat. er. 圖 2- 1 水足跡評估步驟（重繪自 Hoekstra et al., 2011）. al. n. v i n Ch 關於水足跡之研究不需要包含上述所有的步驟，在第一階段確立了研 engchi U 究目標和範圍後，即可聚焦在水足跡的估算，第三階段和第四階段的工作內容亦可彈性調整；換言之，實際操作水足跡研究的過程中，此四階段步驟並非一個嚴格的指令，而為一彈性運用之參考指南。需要重回前一步驟或重複執行其中一個步驟都是有可能經常發生的，而視研究者如何安排以突顯其研究之核心及重點；如本研究通過第一階段設定目標和範圍後，即是著重在第二階段的水足跡估算，且為估算方法之探討。三、. 水足跡之類別製程水足跡（Process water footprints）是所有水足跡估算的基礎，如對. 最終產品（商品或服務）而言，其製程水足跡為該產品所有生產過程中之水 12.

(27) 足跡的總和。水足跡根據「評估對象」之不同可分為多種類別，有其各自相對應的分析範圍和假設，且因探討對象之差異，在評估水足跡的初期階段就須明確設定評估類型，此為相當關鍵的研究步驟。根據水足跡評價手冊（2011），水足跡之類別依評估對象之不同，可分為製成水足跡、產品水足跡、消費者水足跡、消費者群體水足跡、地理區域內水足跡、企業水足跡、企業部門水足跡、人類整體水足跡等，其主要類別之關係如圖 2-2 所示（Hoekstra et al., 2011）。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. io. sit. y. Nat. er. 圖 2- 2 各種類別水足跡之組成關係圖（重繪自 Hoekstra et al., 2011）. al. n. v i n C h 「用水來源」U進一步拆分成藍水足跡、綠水各種製程水足跡可再依據 engchi. 足跡及灰水足跡，其內容詳細說明如下： (一) 藍水足跡. 藍水足跡是地表水和地下水的消耗性使用（consumptive use）之指標。消耗性用水包括四個部分，分別為水之蒸發散、產品中所含水分、未返回原流域的水（如流至海域或其他流域的水）、未在同一時期返回的水（如乾旱期流失、雨季返回的水）。藍水足跡所著重衡量的是一段時間內消耗、不能直接返回原流域的地下水或地表水之可用水量；而於實際評估的過程上，尚須依研究範圍區分不同來源的藍水資源，常見之分類為地表水、地下水等，若有完整充分的數據，將能使得估算藍水足跡更加明確，無論是以估算 13.

(28) 區域的藍水耗用（Aldaya and Llamas, 2008; Mekonnen, Hoekstra and Becht, 2012b）、或以產品為主的藍水耗用（Aldaya and Hoekstra, 2010），皆能更可靠的呈現出按照各項水資源來源所區分出的藍水足跡。 (二) 綠水足跡綠水足跡是人類使用綠水的耗用指標，綠水指的是源於降水、未形成逕流也未補注地下水的部分，此部分雨水儲存於土壤或暫留於土壤表面或植被，最後終將自行蒸發或透過植物蒸散。綠水為作物生長過程所吸收的雨量，有益於作物生長而具生產性，綠水足跡即是衡量產品生產過程中消. 治政大非常重要，因其對於水文、環境和社會的影響有別，使用藍水（地表水與地立下水）和綠水（雨水）之經濟機會成本亦不同，甚至有非常明顯的差異耗的雨水量；而實際操作水足跡相關研究時，藍水足跡和綠水足跡之區分. ‧ 國. 學. 。（Falkenmark and Rockström, 2004；Hoekstra et al., 2011；周嫦娥等人，2009）. ‧. (三) 灰水足跡. sit. y. Nat. 灰水足跡是指與生產過程關連之水資源受汙染程度的指標，為吸收汙. io. er. 染物質使其符合水質標準所需的耗用水量，其為三色水足跡中最晚被提出的概念，於 2008 年由 Hoekstra 和 Chapagain 提出、並擴展了水足跡的研究. n. al. Ch. i n U. v. 層面，灰水足跡不僅考慮了點源汙染、也將面源汙染納入估算範圍，包括直. engchi. 接通過管道或間接通過逕流或土壤淋溶等方式排放到淡水資源；評估灰水足跡之過程首要需仔細研究環境水質標準，因對於不同的汙染物質、不同的水體環境或環境水質標準可能相異。灰水足跡為水資源指標的同時，亦為汙染的指標，在排放之前進行汙水處理將可以明顯減少灰水足跡，甚至降至為零（Hoekstra et al., 2009；Hoekstra et al., 2011）。為更容易理解人類所耗用的各色水足跡與水文循環之間的關係，將可以從「流域（或集水區、分水嶺等）」的角度出發，流域為一條河流及其支流所流經的整個地理區域，其所有逕流將流向同一出口，而流域每年可利用的水量將由年降水量來決定；當忽視流域內存蓄水量的變化時，流域內. 14.

(29) 全年的降水將會通過蒸發散或流域逕流再次離開流域（Hoekstra et al., 2011）。在一流域中，其水文循環之綠水資源、藍水資源及其水足跡概念，將如圖 23 之流域水文循環所示。. 立. 政治大 2011）. ‧. 產品水足跡應用案例. 學. 四、. ‧ 國. 圖 2- 3 藍水、綠水足跡與流域水平衡之關係圖（重繪自 Hoekstra et al.,. sit. y. Nat. 水足跡概念的發展脈絡中，首先以糧食作物為初始階段的估算對象，. io. er. 原因不外乎於糧食作物對人類生活之重要性，且據 Mekonnen and Hoekstra （2011a）估算人類在 1996 - 2005 年之全球水足跡中，其中 74%是綠水足. al. n. v i n 跡、11%是藍水足跡及 15%是灰水足跡，然農業生產就足足貢獻了總水足跡 Ch engchi U 的 92%。前項數據證實了農業為全球用水資源的最大宗對象，亦可理解農業生產於長期水足跡估算研究中仍為主流之原因；然而隨水足跡衡量方式的改進和完善，亦開始有更多層面的廣泛討論，如依據評估對象的不同，各式產品的水足跡、各種地理區界內的水足跡、各家企業的水足跡等，近幾年於全球各地都漸有豐富的研究產出。. 其中，產品水足跡為生產某產品過程中直接及間接消耗的水資源量，其可概分為著重於某產品之個案研究和全球性各產品的水足跡研究。早期相關案例多針對作物進行總水足跡估算（Chapagain et al., 2004），後隨水足跡估算方式逐漸完善，得進一步細緻估算各項作物產品的三色水足跡. 15.

(30) （Mekonnen and Hoekstra, 2011b），且考慮農畜產品可能對淡水資源產生更大之壓力，亦對農畜產品進行全面的水足跡研究（Mekonnen and Hoekstra, 2012a）。本研究彙整前人估算成果於表 2-2，並將產品與加工產品做出區隔。表 2- 2 各產品之全球平均水足跡. 黃瓜或南瓜甘藍菜萵苣橄欖番茄. 910 610 2277 790 822 560 210 132 2145 1800 8860 4325 15415 5988 5521. Nat. 桃子葡萄棗子香蕉蘋果柑橘甘蔗甜菜大豆芒果或番石榴茶葉 (紅茶) 雞肉* 牛肉* 豬肉* 羊肉 (山羊)*. io. n. al. 羊肉 (綿羊)*. 10412. 政治大蘋果汁 (200 ml)** 奶粉 (牛奶) (1 kg)* 雞蛋 (60 g)* 糖 (甘蔗) (1 kg) 糖 (甜菜) (1 kg). ‧. ‧ 國. 立. 大麥啤酒 (250 ml) 紅酒 (125 ml) 紅茶 (250 ml) 牛奶 (250 ml)* 柳橙汁 (200 ml)**. 學. 1420 1827 1222 2497 287 353 237 237 3015 214. 去殼花生 (1 kg) 咖啡 (125 ml) 巧克力 (1 kg) 起司 (1 kg)* 奶油 (1 kg)* 小麥麵包 (1 kg) 瑪格莉特披薩 (725 g)* 義大利麵 (原料) (1 kg) 洋芋片 (200 g)** 漢堡 (150 g)** 棉花 (250 g) 棉製 T-shirt (M size, 500 g)** 紙張 (A4 size, 80 g/m2)** 皮革 (牛皮)(1 kg)* 皮鞋 (牛皮製)**. y. 大麥小麥玉米稻米馬鈴薯. (litre). sit. (litre/kg). 水足跡. 加工產品. er. 水足跡. 產品. Ch. engchi. i n U. v. 微晶片 (2 g)**. 資料來源：Mekonnen et al., 2011b；*Mekonnen et al, 2012a； **Chapagain et al., 2004. 16. 74 109 27 255 190 170 4745 196 1782 920 2782 132 17196 3178 5553 1608 1259 1849 185 2400 2495 4100 10 17093 8000 32.

(31) 全球性各產品的水足跡研究有助於進行不同產品的比較，如近期為學者所關注的是作物產品與農畜產品的差異：肉類產品（雞、豬、牛、羊等）約有 4300 - 15415 litre/kg 的水足跡，而糧食作物約有 1200 - 2500 litre/kg 的水足跡。顯然的，一般而言農畜產品比起作物產品確有較大的水足跡；尤其以牛肉為例，其為全球農畜產品中所耗用水足跡最大者，於 1996 – 2005 期間之全球水足跡為 8000 億 m3/yr，佔總農畜產品的三分之一，其平均水足跡約 15400 litre/kg，而生產過程的水資源成本包括(1)穀物飼料所需水、(2) 草料用水、(3)飲用水、(4)照顧用水，總計有 94%的綠水、4%的藍水及 3% 的灰水。如牛肉等各項產品水足跡之數據成果將可供世人進行飲食習慣的. 政治大產階段的水資源來源，以進一步思考可能導致的環境問題（Allan, 2011；立反思，重新檢視看待產品的態度，並透過被揭露的隱藏用水量來了解各生. ‧ 國. 學. Mekonnen et al., 2011b, 2012a）。. 除前述的研究案例之外，2008 年 Hoekstra 等學者及關注水足跡概念發. ‧. 展之企業、民間機構、多邊組織（如聯合國）等成立了非營利性的「水足跡. y. Nat. 網絡（Water Footprint Network, WFN）」，致力於聚集各界資源以投入研究、. io. sit. 並展示成果，期能以專業的科學基礎、提供實際可行的水資源問題解決方. n. al. er. 案，實現公平、公益且高效率的水資源利用及環境保護，幫助全球克服水資. i n U. v. 源永續利用的重大挑戰。而於 WFN 的官方網站（http://waterfootprint.org/en/）. Ch. engchi. 中，對於產品水足跡不僅有概念和估算的基本介紹，並設立有「產品圖庫（Product gallery）」，提供人們便於瀏覽攸關生活的各項消費產品之全球平均產品水足跡，內容包含詳細的三色水足跡組成、簡易圖解及資訊來源；另可進一步透過「個人水足跡計算器（Personal water footprint calculator）」，計算個人所消耗的產品水足跡總量，意在促使大眾關心日常之中不經意所耗用的實際水資源量；最後尚有「作物和動物產品水足跡之比較（Water footprint of crop and animal products: a comparison）」，可供人們進一步思考飲食習慣上的差異將帶給水資源利用的不同壓力和代價，甚至理解透過貿易之便、水資源流動雖彌補了水資源於各區域的天然限制，然如此是否具備水資源使用之效率或公平性？則值得世人反思及檢討（WFN, 2015）。 17.

(32) 第二節作物綠水足跡之估算承前所述，水足跡發展目標為透過區域供水總量資訊以促進水資源的永續經營與利用、同時重視水環境的保護工作，於聯合國及水足跡網絡大力推廣之下，逐漸為世人所認識、並有愈多學者專家投入相關研究。然目前相關研究著重在大範圍的全球性研究，且少有專注於綠水足跡的案例；然綠水自從被定義後，可發現此水資源遍佈全球各地，除了極乾燥的沙漠地帶之外，各地即使僅是一小片綠葉的存在，都代表著綠水的存在。藍水與綠水最大的差異在於可取得與可使用的程度不同，對於綠水，人們能做得相當有限，多僅能倚靠大自然的運作，突顯出人類仰賴綠水的程度難以衡量，. 政治大. 綠水對於作物、甚至對於人類至關重要、影響深遠亦不可或缺（Allan, 2011）。. 立. 本研究將聚焦在稻作綠水足跡的估算，故針對綠水的概念發展及綠水. ‧ 國. 學. 足跡估算方法、綠水來源的監測方式及前人的估算案例進行回顧，作為後續本研究估算方法上的參考。. ‧. 一、. 綠水之概念發展及估算方法. sit. y. Nat. io. er. 瑞典水文學家 Malin Falkenmark 於 1990 年代率先提出綠水的概念，但最初僅定義為雨水降至土壤、經植物吸收利用而後蒸散的水資源量，即等. n. al. Ch. i n U. v. 同於蒸發散量（FAO, 1995；Falkenmark and Rockström, 2004；MRC, 2005）；. engchi. 而後 Falkenmark（1997）再進一步將水資源區分為藍水及綠水兩種來源，重新定義綠水為有形資源，並且強調如此分類概念尤其著重在作物生產上；同時間 Rockström 則根據前人提出之概念，另主張綠水應為源於降水、無論於地表逕流或滲至地下、最終皆被植物根部所吸收之灌溉用水。不難看出此階段的綠水定義仍屬混亂，雖已有概念雛形，但在多重定義之下仍難以跟藍水做出明確區別（Rockström, 1997；Ringersma, Batjes and Dent, 2003）。直至 21 世紀初期，對於綠水，學者們嘗試共同合作、逐漸釐清爭點，終給了綠水明確且獨立的定義：即雨水儲存於土壤或暫留於土壤表面或植被，最後終將自行蒸發或透過植物蒸散的水資源量（Ringersma et al., 2003；. 18.

(33) Falkenmark et al., 2004；Falkenmark, 2005；Falkenmark and Rockström, 2006）；從圖 2-4 中可以清楚地看出藍水、綠水資源之差異，並透過全球性的大略估算得藍水資源僅占總降水量的三分之一，多數的水資源以綠水形式經森林、草地、濕地及作物等植被所吸收、利用，最後以蒸發散方式返回空氣中。藍水及綠水概念的產生，不僅突顯出綠水的量及在作物生產上的重要性，更改變人們對水與水資源安全的觀念；綠水在未來甚至將扮演糧食生產增加與否的關鍵角色，因此對於綠水的估算和量化是相當迫切，尤其包括綠水的空間及時間分佈狀況（Gerten, Hoff, Bondeau, Lucht, Smith and Zaehle, 2005）。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學 er. io. sit. y. Nat. al. n. v i n 圖 2- 4 綠水及藍水的流動內容（引用自 Falkenmark, 2005） Ch engchi U 綠水概念發展後，陸續有針對全球藍水及綠水資源量的估算研究（Shiklomanov, 1988；Cosgrove and Rijsberman, 2000；Falkenmark, 2005），但皆僅為總水量（藍水：地面逕流量、綠水：蒸發散量、土壤含水量）的估算，亦即是「取水量」或「直接用水」的估算。直至水足跡概念發展成熟後，定義出各色水足跡的估算內容及方法，才使得水資源的量化更包含有間接用水，並同時包括有空間及時間之完整資訊（Hoekstra et al., 2009, 2011）；而綠水足跡根據定義為「綠水蒸發散量」與「產品內之綠水量」所相加；作物或樹木的綠水足跡則以單位產品的水資源量為標準（𝑊𝐹𝑝𝑟𝑜𝑐,𝑔𝑟𝑒𝑒𝑛 , 𝑚3 /𝑡)，等於作物耗用綠水量（𝐶𝑊𝑈𝑔𝑟𝑒𝑒𝑛 , 𝑚3 /ℎ𝑚2 )和作物產量（Y, 𝑡/ℎ𝑚2 )相除之. 19.

(34) 結果。如此水足跡估算方法於正式發表且經聯合國推廣後，已被大多數學者及相關研究所採用，為一般情形下一致的估算方法，唯因應各研究使用之資料來源、內容而有所差異。相關估算案例將在後續第三節進行詳細介紹。如前所述，可見作物的綠水資源包含與生產相關之雨水的蒸發散量及產品中所含水份，然後者因僅占前者的 0.1 - 1%，故一般以作物的雨水蒸發散量（綠水蒸發散）即可為作物所消耗的綠水資源、並供後續估算作物生產所耗用的綠水足跡。而作物生長過程中的藍、綠水蒸發散通常難以區分， Hoekstra et al.（2011）遂於水足跡評價手冊中一併提供了模擬藍、綠水蒸發. 政治大. 散的常用建議模型：CROPWAT 模型（FAO, 2015），其為聯合國世界糧農組. 立. 織（FAO）以 Allen, Pereira, Raes and Smith（1998）提出之理論所開發的模. ‧ 國. 學. 型，共提供兩種模擬藍、綠水蒸發散之方法：「作物需水量法」和「灌溉制度法」。前者假設最適宜的生長條件，即作物生長過程不受水分限制，須使. ‧. 用作物蒸發散量（𝐸𝑇0 ）、有效降水（Effective precipitation, 𝑃𝑒𝑓𝑓 ）兩項參數. y. Nat. 以取得綠水之蒸發散；後者考量實際灌溉供給的可能性，計算過程包含土. io. sit. 壤水分平衡概念，須取得作物蒸發散量、水分脅迫係數（stress coefficient,. n. al. er. 𝐾𝑠 ）等土壤類型數據，為較複雜之估算方法。本研究係採用較為簡潔且為多. i n U. v. 數學者所採用之「作物需水量法」（Bulsink, Hoekstra and Booij, 2009；Aldaya,. Ch. engchi. Muñoz and Hoekstra, 2010；Chapagain and Hoekstra, 2011；張元馨，2011；姚佩萱、徐貴新、鄭百佑、張元馨、張尊國，2013）以取得稻作綠水之蒸發散。. 二、蒸發散量之量測方式估算作物綠水之首要步驟須取得作物蒸發散量。蒸發散為水文循環中地面水受熱返回大氣中之部分的兩種形式，其一為因熱能改變使水或冰變成水汽的過程，稱為蒸發（Evaporation）；其二為水汽自植物散發於大氣的過程，稱為蒸散（Transpiration）；前述兩者水分由濕表面蒸發與由植物蒸散的總和即稱之。蒸發散是水文循環的動力，且於灌溉作物的用水中，蒸發散. 20.

(35) 量為其最大宗（林永禎、徐貴新，2010），而蒸發散量的量測方式隨相關技術之進展，可分為傳統的直接水文量測和經驗公式推估、及遙測影像處理技術，以下分就兩大傳統量測技術與部分進行回顧： (一) 傳統量測技術以往估算蒸發散量之方法多是直接利用儀器單點量測、或間接利用氣象資料藉經驗公式推估單點的潛勢蒸發散量，再做整個地面區域的模擬推估。然直接量測之方法需透過現地田間試驗取得實際之作物蒸發散量，但容易受現地條件之干擾而產生誤差，又需花上長時間進行直接的現地量測，. 治政大；而屬間接前較罕見使用之量測方式（Hoekstra et al., 2011；張元馨，2011）立方法取得蒸發散的傳統經驗公式，隨全球氣候變遷逐漸頻繁劇烈，亦將面. 耗費人力且設備成本高，並不適用於各地區的作物蒸發散量取得，亦為目. ‧ 國. 學. 臨無法因應極大變動之挑戰、是否能持續反映區域性實際狀況尚須觀察。 Allen, Pereira, Howell and Jensen（2011）回顧了各項量測蒸發散量之技術，. ‧. 整理如表 2-3：. y. Nat. 優點. n. er. io. al. sit. 表 2- 3 傳統之蒸發散量量測技術之優、缺點比較. 土壤滲透儀（Lysimeter）. 樹液水流（Snap flow）. 土壤水分平衡（Soil water balance）. i n U. 缺點. v. 單點量測、不代表區域；不易直接量測；可以機械方保持原土壤特性；不易減少植法校正；讀取容易；可完物邊際效應；不易量測植被間全自動化；系統便於觀隔大之區域；不易察覺低程度看、檢查的水分脅迫情況；不易精確量測實際之植被蒸發散. Ch. engchi. 探針位置及莖的結構形狀為直接量測；可得個別植主要誤差來源；植物傷口將隨物之氣孔或葉面蒸發探針置入時間造成影響；須精散；可與微氣象系統整確估計植物傳導組織位置和合面積；將受風速影響適用於估計廣大地區；間接量測；精度差；不適用於面估計；簡易計算小區域範圍量測. 21.

(36) 續表 2- 3 傳統之蒸發散量量測技術之優、缺點比較. 鮑溫比能量平衡法（Brown ratio energy balance）. 缺點. 非破壞性的、直接從邊界層採樣；不需空氣動力學數據；簡單量測溫度、蒸汽壓兩高度數據；可量測潛勢及實際蒸發散；可為中大面積量測（200 - 1000000 m2）；可自動化、長期置試區. 間接量測；需精確之淨輻射量與土壤熱通量數據；需量測中至大面積；不適用短期日間、高時空解析度的蒸發散估計. ‧. 可蒐集長時間熱通量數間接量測；蒸發散須再經能量據於長距離範圍；操作平衡式取得、尚需額外數據補相對容易且易維護；應充；須經後處理；相對昂貴用程度有較佳一致性. y. sit. n. al. er. io. （Scintillometer）. 須備電子、渦流及生物物理學理論背景. Nat. 閃爍量測儀. 學. ‧ 國. （Eddy. 間接量測；須靠經驗數據修正；能量平衡誤差大；儀器須置一般儀器 50 - 100 倍高度；垂直方向受風向、風量影響精度、難以估計修正；儀器（塔及棚架）安裝困難、易受影響、成本高且相對脆弱；操作人員. 政治大. 非破壞性的、直接從邊界層採樣；可量測潛勢及實際蒸發散；為中型面積量測（50 - 200 m2）；可自動化. 立. 渦流協變量法 covariance）. 優點. 資料來源：Allen et al., 2011. Ch. engchi. i n U. v. (二) 應用遙測影像之量測技術目前已有許多專家學者利用遙測影像處理技術推估地表蒸發散量，其包括可涵蓋大範圍面積、涵蓋密集度高、解析度高、長時間監測、重複時間頻繁、相較直接點測量之成本較低等時間、空間及經濟面等優勢（Allen et al., 2011）。然遙測技術多是利用衛星裝載之各式感測器蒐集熱紅外等多波段影像資料，透過反演地表參數及能量通量（如土壤熱通量、潛熱通量、可感熱通量等）以進行地表狀態的長期連續監測；而蒸發散量則是進一步搭配不同推估模式間接取得，常用的推估模式為以下三種（杜榮鴻，2005）：. 22.

(37) 1. Penman-Montieth 模式：為國際灌溉排水協會（ICID）於 1994 年公佈， Montieth（1965）考量地表蒸發散的過程中，植被將同時受到周遭環境及土壤水分提供之影響，因而修正傳統應用能量平衡和空氣動力學的複雜公式─Penman 法，使其能更廣泛應用於估算植被地區之蒸發散量；此模式經學者研究、為臺灣地區較佳採用之推估模式（甘俊二、陳清田、陳焜耀，1996；陳姜琦，2002；杜榮鴻，2005）。 2. SEBAL 模式（Surface Energy Balance Algorithm for Land）、或稱地表能量平衡演算法：為 Bastiaanssen（1998）提出之公式，其考慮整個系統之能量收支平衡來進行潛勢蒸發散量的估算，能量平衡即假設地表能量的總. 政治大. 和為淨輻射能量，其為土壤熱通量、可感熱通量和潛熱通量之總和；估. 立. 算過程中將應用地面氣象資料及衛星遙測資料反演得之能量平衡參數。. ‧ 國. 學. 3. S-SEBI 模式（Simplified Surface Energy Balance Index）：為 Roerink, Su and Menenti（2000）用於義大利 Tuscany 山區估算小區域地表能量之演. ‧. 算法。同 SEBAL 模式之基本概念為地表能量平衡，但差異在可感熱通量. Nat. sit. y. 之計算，其忽略大氣的熱傳導空氣動力阻抗；潛熱通量則透過由地表反. al. er. io. 射率和地表溫度求出之蒸發散比值、經淨可用量之比例估算而得。此模. n. 式尚須假設天氣為穩態（Steady State）：氣壓及氣溫為定值，且影像乾、. Ch. 濕地區像元充足明顯。. engchi. i n U. v. 眾多的蒸發散估算模式中，其各自適用性隨地區特性及氣候變化而有所差異，近年國內外應用遙測影像技術及各類推估模式於蒸發散之相關研究數量諸多、顯見此技術推估蒸發散之可行性及前瞻性；而多種衛星影像均具備熱感應波段，皆可適用前述模式以推估蒸發散量，故以下依使用衛星影像之種類、整理相關研究於表 2-4。. 23.

(38) 表 2- 4 應用衛星影像於蒸發散之相關研究. 區域蒸發散量. Penman2010- 臺灣南投北 Monteith、 2011 東眼山 SEBAL. 水稻田蒸發散 SEBAL 量. 潛勢蒸發散量. 河岸蒸發散量. 2006. 資料來源. 臺灣嘉義. 鄭吉宏，2011. 何漢傑，2008. 杜榮鴻，2005. Nagler, Cleverly, Glenn, Lampkin, Huete and Wan, 2005. 2002. 臺灣棲蘭山. 濕地實際蒸發 SEBAL 散量. 2000. 中國微山湖濕地. Sun, Wei, Su, Shen, Wang, You and Liu, 2011. 各土地利用型之蒸發散量變 SEBAL 化. 1995. 臺灣北部. 1997. 義大利 Tuscany 山區. Nat. io. n. al. Ch. 不同灌溉時期蒸發散量之變 SEBAL 化流域蒸發散量. SEBAL. 區域潛勢蒸發 Penman散量 Monteith. Wu, Cheng and Chuang, 2012. 學. ‧ 國. 檜木老林蒸發 SEBAL 散量. ‧. 政治大. 地表旱田蒸發 S-SEBI 散量. NOAAAVHRR. 地區. PenmanMonteith、 2003- 臺灣西半部 SEBAL 、 2004 地區 S-SEBI Penman2000- 美國 Grande Monteith 2003 河流域. 立. Landsat TM. 時間. 吳治達、鄭祈全、羅漢強，2008. y. Aqua (MODIS). 推估模式. sit. Terra 和. 研究內容. Roerink et al., 2000. er. 衛星. i n U. v. i e n g c h土耳其. Gediz 流域. Bastiaanssen, 2000. 2000. 非洲尼羅河流域. Mohamed, Bastiaanssen and Savenije, 2004. 1999. 臺灣高屏溪流域. 陳姜琦，2002. 1998. 然在眾多應用遙測影像量測蒸發散量之技術中，Mu, Heinsch, Zhao and Running（2007）結合地面氣象觀測資料與 MODIS 衛星資訊，以 PenmanMonteith 模式為基礎、改良並發展 Revised Penman-Monteith Algorithm 以推估各項地表能量參數，並進一步估算地面蒸發散量，後與地面觀測結果進. 24.

(39) 行驗證、確立其方法之可行性。而後 Mu, Zhao and Running（2011）更進一步改良其原先之方法，於其蒸發散演算理論中加入日夜差異之考量、簡化植被覆蓋率之計算過程、加入土壤熱通量因子、改良氣孔傳導、空氣動力及邊界層之阻抗等參數之推估，並於計算過程中考慮樹冠及土壤之含水狀態；與全球 46 個地表通量觀測站之實測結果比對後，證實此方法更能有效且精確地推估地表之能量平衡與蒸發散特性。其改良之方法為蒸發散演算理論發展中一重要突破，2011 年美國太空總署地球觀測系統（NASA Earth Observing System）採用 Mu et al.（2011）之方法，發佈全球地表蒸發散監測資料（MOD16 Global Terrestrial Evapotranspiration Data Set），提供全球高. 政治大漸獲得全球廣泛的應用（Velpuri, Senay, Singh, Bohms and Verdin, 2013；Hu, 立精度的蒸發散量推估成果，且具備高時空解析度及免費取得等優點，故逐. ‧ 國. 學. Jia and Menenti, 2015；Westerhoff, 2015；吳桂平、劉元波、趙曉松、葉春， 2013；王海波、馬明國，2014；賀添、邵全琴，2014）。其中，賀添等人（2014）. ‧. 以 MOD16 產品分析中國 2001 - 2013 年陸面蒸發散的時空變化，並與其他模式推估成果比較，證實 MOD16 產品於森林及農田系統都能取得高精度. y. Nat. sit. 成果；Westerhoff（2015）分析紐西蘭地區氣象實測資料與推估蒸發散量之. n. al. er. io. 關係，其結果發現蒸發散量之變化與溫度最為相關，其他依相關性遞減分. i n U. v. 別為太陽輻射、相對濕度等，最後並比對 MOD16 蒸發散資料和氣象資料推. Ch. engchi. 估出之蒸發散量，結果證實 MOD16 蒸發散資料確實可以反映出各地區的氣候差異、並更真實的推估出蒸發散量之成果。然臺灣目前少有利用 MOD16 蒸發散監測資料之相關研究，亦無將遙測技術應用至綠水足跡估算之層面，故本研究將利用具備多項取用優勢且高精度的 MOD16 蒸發散資料以進行稻作綠水足跡的估算、並於過程中嘗試建立一套具系統性之估算方式及流程。三、. 稻作水足跡估算案例稻作水足跡的研究案例可依研究範圍涵蓋區域有所區別，大致可分為. 全球性及區域性的稻作水足跡估算，全球性皆以相同的資料來源進行多國. 25.

(40) 水足跡的概略估算、區域性則多有更細緻的考量，以下分別舉例進行介紹。 (一) 全球性之估算案例水足跡研究的發展階段上，多以糧食作物為研究對象，故隨估算方式的改進或檢視角度的不同，於全球性的糧食作物或稻作水足跡研究皆持續有所成果（Chapagain et al., 2004；Mekonnen and Hoekstra, 2010a；Mekonnen and Hoekstra, 2010b；Siebert et al., 2010；Chapagain et al., 2011）。Mekonnen et al.（2010a, 2010b）以較高的空間解析度及動態水平衡模型估算 1996 – 2005 年全球 126 種作物及作物加工產品的三色水足跡，其中稻作總水足跡. 治政區及東南亞地區將會耗用相對較多的水資源量。大立. 之分佈繪製如圖 2-9，初步可判斷稻作主要集中在亞洲所生產，且於南亞地. ‧. ‧ 國. 學 er. io. sit. y. Nat. al. n. v i n C h – 2005 年）（引用自圖 2- 5 全球稻作總水足跡地圖（1996 Mekonnen et al., engchi U 2010b）. 此外，本研究亦整理出前人所估算出的平均全球稻作各色水足跡及總水足跡於下表 2-5，其中最新一例由 Chapagain et al.（2011）所估計之成果較其 2004 年之研究更細緻區分各色水足跡，而與 Mekonnen et al.（2010a, 2010b）之差異在於所採用的為各區域當地且實際的灌溉資訊，其成果顯示全球稻作水足跡總量為 784 億 mm/yr，平均為 1325 m3/ton，其中 48%為綠水、44%為藍水、8%為灰水。然藍水及綠水足跡隨時間及空間之不同有著極大差異，如於印度、印尼、越南、泰國、緬甸及菲律賓之綠水比例皆大於藍水，而在美國和巴基斯坦之藍水足跡卻達綠水之四倍多；全球 13 個主要 26.

(41) 稻作生產國之各色水足跡及總水足跡如表 2-6 所示。表 2- 5 全球平均稻作水足跡之比較研究年期. 歷年研究 Chapagain et al., 2004 Mekonnen et al., 2010a, 2010b. 綠色. 藍色. 灰色. 總計. -*. -*. -*. 2291. 雨育. 1912. -. 190. 2102. 灌溉. 869. 464. 185. 1519. 全球. 1146. 341. 187. 1673. 636. 583. 106. 1325. 1997 - 2001. 1996 - 2005. Chapagain et al., 2011. 全球稻作水足跡（m3/ton）. 2000 - 2004. 政治大. 註：* Chapagain et al.（2004）最初估算水足跡尚未區分各色水資源。. 立. 灰水足跡. 總計. 國家. 綠水足跡. 藍水足跡. 灰水足跡. 總計. 中國. 367. 487. 117. 971. 日本. 341. 401. 61. 802. 印度. 1077. 826. 116. 2020. 菲律賓. 844. 423. 78. 1345. 印尼. 583. 487. 118. 1187. 巴西. 791. 670. y. 61. 1521. 孟加拉. 549. 577. 103. 1228. 美國. 227. 835. 1163. 越南. 308. 203. 127. 638. 南韓. sit. 101. 356. 388. 84. 829. 泰國. 942. 116. 2364. 88. 2874. 緬甸. 846. 378. 421 iv n U 632. 584. 109. 1325. io. al. 559. C50h. 1617 巴基斯坦平均 1274. engchi. er. 藍水足跡. ‧. 學. 綠水足跡. Nat. 國家. n. ‧ 國. 表 2- 6 主要稻作生產國之稻作水足跡（m3/ton）（2000 – 2004 年）. 資料來源：Chapagain et al., 2011 (二) 區域性之估算案例. 對於印尼而言，農業不僅為多數國人所賴以為生，更對該國穩定治安、經濟成長及糧食安全具有戰略性的作用。Bulsink et al.（2009）進行印尼 2000 – 2004 年的作物水足跡估算，而稻米作為印尼國人之主食，亦為消耗水足跡最多之作物，其平均耗用總水足跡為 3473 m3/ton，綠水占總量之 73%、藍水 21%、灰水 6%；然而各省份稻作水足跡差異甚大，如圖 2-6 所示，其分析原因為各區域單位產量及蒸發散量之組合所致，如爪哇島（Java）即因. 27.

(42) 較高的單位產量（5.3 ton/ha）和較低的蒸發散量（4.6 mm/day）而有低於平均之稻作水足跡（2800 m3/ton）。. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 圖 2- 6 印尼各省份稻作水足跡地圖（2000 – 2004 年）（引用自 Bulsink et. ‧. al., 2009）. sit. y. Nat. 中國亦是以稻米為主食之國家，其中「湖南省」為全國最大的水稻生產. io. er. 省份，卻受地形及環境等影響而致使水資源分配不均、歷年變化甚大。於是何浩等人（2010）嘗試計算湖南省水稻水足跡，並分析其歷史變化及組成特. n. al. Ch. i n U. v. 徵；其成果顯示該省水稻總水足跡由 1960 年的 22×109 m3 上升至 2008 年的. engchi. 34.4×109 m3；水足跡之組成以綠水為主，但所佔比例逐漸降低，從 1960 年代佔約 57%、減少至近代僅約 42%；灰水則由早期的 7%增加至 24%，說明所需稀釋水量逐漸加大，如圖 2-7 可見湖南省水足跡組成之歷史變化。. 圖 2- 7 湖南省水稻水足跡組成變化圖（引用自何浩等人，2010）. 28.