最佳化土地利用策略分析—區域溫室氣體排放之控制

最佳化土地利用策略分析—區域溫室氣體排放之控制

最佳化土地利用策略分析—區域溫室氣體排放之控制

林佳民，國立高雄大學土木與環境工程學系 碩士 周亞璇，國立高雄大學土木與環境工程學系 研究生 甯蜀光，國立高雄大學土木與環境工程學系 副教授 計畫編號：NSC 95-2221-E-390-011

摘要

近年來由於西部沿海地區大量開發，在創造和帶動經濟大幅成長同時，對 環境造成衝擊亦相當顯著，導致溫室氣體排放量大幅增加。全球暖化議題備受 國際關注，為因應全球暖化所造成衝擊，各國積極採取減量工作。目前世界各 國因應二氧化碳減量大多以工程技術著手，甚少提及藉助土地利用之規劃，控 制二氧化碳排放之成長，本研究以系統分析之觀念，結合最佳化分析與地理資 訊系統技術，透過土地資源利用之策略，達成區域二氧化碳削減之目標，研究 中以情境分析方式探討區域土地開發帶來之經濟收益與環境衝擊，在最佳土地 利用效益下並考量二氧化碳排放之限制，探討土地資源之合理利用，結果可提 供土地使用規劃及建立二氧化碳排放減量策略之參考，以追求區域永續發展之 理想。 關鍵字：系統分析、土地利用規劃、溫室氣體、地理資訊系統

一、前言

一直以來，土地資源利用政策備受關注，藉由土地資源之利用可提升人類 生活品質及經濟發展，然而人類經濟活動蓬勃發展，導致大氣中溫室氣體濃度 增加，造成地球環境全球暖化及生態系統失衡，暖化議題備受各國重視，溫室 氣體減量工作，已成為各國施政的重要課題。對我國而言，雖然無法直接參與 並簽署聯合國氣候變化綱要公約與京都議定書，但避免國家整體經濟發展及國 際間經濟制裁，推動溫室氣體減量政策為刻不容緩的工作。 從1990 年至今，台灣全國的二氧化碳排放總量大幅增加 121%，國內溫室 氣體排放量佔全球總量近1%，為世界第 22 位，1990 年 CO2人均排放量為5.54(噸 /年/人)，2005 年 CO2人均排放量上升至 12.52，CO2排放量增加速度顯得十分 突出。而高雄市CO2總排放量即佔台灣五分之一。高雄縣市是台灣主要的傳統 工業重鎮，包含了相當多且大型產業如石化、水泥、鋼鐵等高耗能產業，因此 CO2排放量總是居高不下。扮演台灣主要工業發展主角之一，創造和帶動台灣 經濟成長的同時，長期以來卻也是國內溫室氣體排放量最高的城市，2005 年高 雄市 CO2人均排放量為 26.36(噸/年/人)，高雄縣為 15.32(噸/年/人)，遠超過台

最佳化土地利用策略分析—區域溫室氣體排放之控制 灣 12.52(噸/年/人)以及全球平均 3.89(噸/年/人)(高雄市環境保護局，2006)，目 前世界各國因應CO2減量所採取之措施不外乎推動節約能源、提高能源轉換及 使用效率，針對各產業進行減量探討並同時考慮環境、經濟及能源三個層面互 動關的探討(江宜玲，1997、李正豐，1999、曾祥泰，1999)，但甚少藉助土地 利用規劃控制二氧化碳排放之成長，儘管有關土地發展相關研究中常提及考量 環境衝擊等因素，透過數學規劃方式協助多種土地利用規劃，但現階段卻多集 中於水體污染、森林管理等問題之探討(Chang et al., 1995, Seppelt & Voinov, 2003, Wang et al., 2004)，對二氧化碳排放之影響卻極少論及。因此本研究將探 討區域土地開發帶來的經濟收益與環境衝擊，以系統分析之觀念，結合最佳化 分析及地理資訊系統技術，在最佳土地利用效益之目標及二氧化碳排放限制之 要求下，為土地資源之合理利用建立評選之技術，以追求永續發展之理想，研 究中並以台灣南部之高雄縣市作為案例探討之對象。

二、研究方法

本研究之目的係以數學規劃模式進行區域土地利用與二氧化碳排放限制之 最佳化分析，研究進行之步驟主要包括(1)研究區域圖層網格化建立，(2)最佳化 模式建立及(3)情境分析，現分述如下： 2.1 研究區域圖層網格化 本研究選定高雄縣市為研究範圍，首先透過地理資訊系統工具 ArcGIS 中 之空間分析(Spatial Analyst)模組，將向量式(Vector)資料轉換成網格式(Raster) 資料；本研究將土地劃分為工業區、住商區、農業區、林業區、山坡地保育區、 限制發展區及其它等七種類型，其中山坡地保育區其限制發展區(集水區、水 域、古蹟等保護區)依法規標準為不可開發地區，其他地區(機關用地、軍事用 地、鐵路等)，則並未加入模式中評估，由於高雄縣及高雄市土地利用型態不一， 高雄縣部門較多為山坡地敏感區及限制發展區，而高雄市之土地利用型態則較 為零散，此外，為顧及求解之速率，因此在劃分網格上，將高雄市及其鄰近地 區之網格大小設定為2km×2 km，網格數 208 格，其他接近山區或限制發展區 較多部份之網格則設定為4km×4km，網格數 131 格，因此，研究範圍內總共劃 分成339 個網格，如圖 1 所示。 2.2 土地利用規劃之最佳化模式 規劃目標： 本研究以土地收益最大化為目標，因此建立目標式如下：

 



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

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

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



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i i j j k ijk ik i ij ij i ij ij

B

U

P

U

C

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MAX

最佳化土地利用策略分析—區域溫室氣體排放之控制 圖1 研究範圍土地利用現況







j ij

1

i ij

 

0,1



  k ik 1 i ik 

 

0,1 Yi=





                   _



j i 2 ij ' ij _y 2 L L



Lij  1



Lij 1 Lij

 

0,1 i 為網格編號，n=1~339 j 為土地利用之類型，j=1~7 分別代表工業、住商、農業、林業、山坡地保育區、 限制發展區、其它 k 為污染削減策略類別，k=1~3 分別代表削減污染量三個方案 αij為第i 個網格採用第 j 種土地利用類型之 0,1 決策變數 βik為第i 個網格採用第 k 種污染削減策略之 0,1 決策變數 Bj為第j 種土地利用單位面積收益(元/ km2) Cjk為第j 種土地利用類型採用第 k 種污染削減策略之單位成本(元/公噸 CO2/km2) Pj為第j 種土地利用類型單位面積 CO2排放量(公噸 CO2/km2)

最佳化土地利用策略分析—區域溫室氣體排放之控制 Ui為第i 個網格之面積(km2) Lij為第i 個網格規劃前土地利用類型 L’ij為第i 個網格規劃後土地利用類型 yi 為第 i 個網格之土地變更成本(元) Yi為第i 個網格土地變更所需總成本(元) 限制條件： (a)區域土地面積需求下限











n 1 i ij i j

LR

U

j  LRj為第j 種土地利用類型最小需求面積(km2) (b)土地開發類型限制

0



ij



j



{

5

,

6

,

7

}

j=5~7 代表土地利用類型分別為山坡地保育區、限制發展區、其它 (c)全區域面積 CO2削減總目標下限 T i j ij ij i k ik jk

G

R

U

P

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Rjk為第j 種土地利用類型採用第 k 種污染削減策略之削減百分比 GT為全區域CO2削減量(公噸) (d)全區域單位面積 CO2排放上限



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i j ij ij i k ik jk x

G

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A 為全區域之總面積(km2) Gx為全區域CO2排放上限(公噸 CO2/km2) (e)各部門 CO2排放總量上限

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i j j ij ij i k ijk jk

ES

)

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1

(

U

P

ESj為第j 種土地利用類型設定之 CO2排放總量上限(本研究僅考慮工業部

最佳化土地利用策略分析—區域溫室氣體排放之控制 門) (f)各部門 CO2削減責任下限 j i j ij ij i k ijk jk

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R

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

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

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

j RSj為第j 種土地利用類型設定之 CO2削減總量下限(本研究現階段僅考慮 工業及住商部門並設定為限況之5%) 2.3 情境設定 本研究依據不同CO2人均排放量為目標，建立四個規劃情境，探討土地利 用之最佳化策略。表1 為擬定之二氧化碳排放目標及依據。 表1 各情境目標依據及考慮限制條件 方案 目標人均 (噸/年/人) 目標依據 A 19.3 CO2排放現況削減10% B 17.1 CO2排放現況削減20% C 16.5 澳洲墨爾本2005 年人均排放量 D 12.5 台灣2005 年 CO2人均排放量

三、結果與討論

3.1 各情境分析結果 本研究以高雄縣、市為規劃目標(總面積 2,892 Km2)，研究只針對工業、住 商、農業、林業等四種利用類型進行規劃，至於山坡地保育區、限制發展區及 其他地區，依法規限制及現況為指定用途，並未加入評估模式中。經最佳化分 析規劃後，各方案規劃結果之土地利用空間分布如圖2 所示，表 2 則為各類型 土地利用規劃面積。研究結果顯示：方案A 與方案 B 結果可看出工業面積大幅 成長2.92 倍，約 100 Km2，住商面積成長4 Km2，農業面積則維持不變，林業 釋出面積 104 Km2 _{提供工業及住商開發。方案 C 分析結果工業面積成長 88} Km2，住商面積成長16 Km2，結果顯示工業及住商部門面積仍有增加情況，由 於方案C 設定之 CO2目標人均排放量較為嚴苛，因此工業面積成長幅度已較方 案A、B 為緩，而方案 D 由於設定之目標人均排放量為各情境中最為嚴苛者， 因此規劃結果工業面積僅成長16 Km2，住商面積大幅成長88 Km2，綜合各情

最佳化土地利用策略分析—區域溫室氣體排放之控制 境，經最

方案A 方案B

方案C 方案D

最佳化土地利用策略分析—區域溫室氣體排放之控制 表2 各情境土地利用最佳化分析結果 單位：Km2 利用類型 分析結果 工業 住商 農業 林業 利用現況 52 96 384 1,256 方案 A 152 100 384 1,152 方案 B 152 100 384 1,152 方案 C 140 112 384 1,152 方案 D 68 184 384 1,152 佳化分析後工業與住商面積仍有增加可能性，主要原因為該類型之利用形態具 有較高經濟價值，其中以工業利用類型收益較高，其次為住商部門，因此在不 違背CO2排放標準下，工業及住商仍可適度發展，以提升區域之發展，圖3 為 各情境土地規劃結果比較圖，由於規劃結果僅有工業及住商面積產生變動，因 此探討工業及住商面積與CO2削減量之情況，由圖中可看出隨著CO2削減量增 加，工業面積隨之減少，反之住商面積隨之增加，由於工業部門經濟收益相當 高，因此在較不嚴刻的情境下，工業部門仍可大幅提升，但在方案D 少需削減 3,091 萬公噸，才可達到此目標人均，雖然工業收益高，但 CO2排放量也相當 高，住商部門排放量較工業少，因此規劃結果選擇排放量較少部門作開發，以 符合所有CO2排放限制。圖4 為各情境 CO2削減總量與削減總成本，結果顯示 隨著各情境CO2削減量增加，相對削減成本隨之提高，使得土地利用總收益隨 著削減量增加而減少，可看出若要開發工業所附出代價相當高。 3.2 成本之敏感度分析 由於汙染削減成本具有高度差異性且隨汙染控制技術之進步，成本亦可能 隨之變化，因此本研究針對模式中成本變數進行敏感度分析，以探討成本項之 變動對土地利用規劃產生之影響。研究中以方案B 為例，進行工業 CO2削減成 本參數之敏感度分析(Sensitivity Analysis)。表 3 為設定之工業區域 CO2削減百 分比與削減成本，CO2削減百分比設定在 10%~30 %，並依據成本分成 a 至 g 七個案例，分析結果如圖6 所示，方案 a 至方案 c 成本調幅雖以倍數關係成長， 但工業面積仍然大幅成長但，此結果顯示在此成本變動範圍，對規劃結果之敏 感度不高；在方案d 與 e 情境下結果顯示當削減成本再次提高，工業部門與方 案a 比較之下已減少 4 km2，而方案f 情境下，結果顯示相較方案 a，工業部門 面積更減少16 km2，反之住商部門則增加16 km2，可見其敏感度較高。在g 方 案結果顯示，若將工業部門CO2削減成本再次提高，其對規劃結果影響甚高， 與方案a 相較下，工業面積大幅減少 68 km2，住商部門則增加68 km2，因工業 部門削減成本較高，為達到妥協解，結果選擇CO2削減成本較低之住商部門來

最佳化土地利用策略分析—區域溫室氣體排放之控制 達到所設定標準。綜言之，調整CO2削減成本，方案a 至 e 對結果影響甚小， 敏感度較低，以 f 與 g 方案之敏感度較顯著，表示若削減成本達到 20,000 元/ 噸以上，將對土地規劃結果產生相當大影響。 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 A B C D 方案 面積 (平 方公里 ) 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 削減 量 (萬公 噸 ) 工業面積 住商面積 削減總量 圖3 各情境土地規劃結果比較圖 0 500,000 1,000,000 1,500,000 2,000,000 2,500,000 3,000,000 3,500,000 4,000,000 4,500,000 A B C D 方案 百萬元 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 削 減量( 萬公噸) 總削減成本(百萬元) 土地利用總收益(百萬元) 削減量(萬公噸） 圖4 各情境 CO2削減總量與成本圖

最佳化土地利用策略分析—區域溫室氣體排放之控制 60 80 100 120 140 160 180 a b c d e f g case 面積(平方公里) 工業面積 住商面積 表3 工業部門削減成本與百分比上限 單位: (元/噸) 削減百分比 Case 10% 20% 30% a 2,000 7,000 10,000 b 4,000 14,000 20,000 c 8,000 28,000 40,000 d 16,000 36,000 80,000 e 18,000 38,000 100,000 f 20,000 40,000 120,000 g 22,000 42,000 140,000 圖6 工業部門削減成本敏感度分析結果圖

四、結論與建議

本研究結合最佳化分析及地理資訊系統技術，以土地利用效益最大化為目 標，考量二氧化碳排放量之限制，以探討區域土地利用之策略，研究中並以高 雄縣市之土地利用為案例，設定不同CO2削減目標，透過情境方式求得最佳化 土地利用規劃。綜合分析結果顯示，隨著二氧化碳削減量的增加，工業部門之 成長受到抑制，住商部門面積則逐漸增加，此結果是由於將工業部門CO2總排

最佳化土地利用策略分析—區域溫室氣體排放之控制 放量設定排放上限，因此限制了工業部門之成長，而住商部門由於收益較農業 及林業部門高，因此提供了住商面積發展之優勢。由結果可知若未來要開發新 星工業，其所要付出代價相當高，目前高雄縣、市工業部門以高耗能產業為主(鋼 鐵及石化產業)，所帶來經濟收益相當可觀，同時造成 CO2逐年增加，高雄縣市 二氧化碳排放量及人均排放量都明顯高於全國各縣市，工業部門排放比例較 大，為了因應後京都議定書時代之來臨及地球公民之責任，可考慮從土地利用 之規劃上著手，以控制區域二氧化碳排放之成長。由於本研究在相關資料之取 得上，部分尚未完整，後續之研究除可收集更細部之資料外，在劃分土地利用 類型上，工業部門亦可考慮不同產業(如：鋼鐵業、石化業、電子電機業等)之 分佈，以提高土地規劃結果之正確性。此外，區域土地資源利用與人口之變動 息息相關，因此應建立各類型土地利用形態與人口成長之關聯性，以推估目標 年之人口數，作為各產業及土地面積需求之評估，將可提升規劃結果之可行性。

誌謝

本研究承蒙國科會研究經費補助(計畫編號：NSC 95-2221-E-390-011)，始 得以順利完成，謹此誌謝。

參考文獻

1. 高雄市環境保護局，“95 年度溫室氣體排放資料庫調查計畫”，期末報告書。 2. 江宜玲(1997)，“電力部門之二氧化碳減量潛力評估”，碩士論文，國立成 功大學環境工程學系，台南。 3. 李正豐(1999)，“石化產業二氧化碳減量模型建構與衝擊評估－灰色預測與 模糊目標規劃之應用”，博士論文，國立成功大學資源工程研究所，台南。 4. 曾祥泰(1999) ，“台灣地區人造纖維業能源消費與二氧化碳潛力分析”，碩 士論文，國立成功大學環境工程學系，台南。

5. Chang, N.B., Wen,C.G., Wu,S.L,“Optimal management of environmental and land resources in a reservoir watershed by multiobjective programming”,Journal of Environmental Management 44, 145-161(1995).

6. Seppelt,R.,Voinov,A. “Optimization methodology for land use patterns valuation based on multiscale habitat pattern comparison”, Ecological Modelling 168,217-231(2003).

7. Wang, Xinhao., Yu, Sheng.,Huang, G. H, “Land alloction based on integrated GIS-optimization modeling at a watershed level”, Landscape and urban planning 66,61-74(2004).