廢耕地發展能源作物之效益與情境分析

國 立 交 通 大 學

工學院永續環境科技學程

碩士論文

廢

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耕

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地

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發

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展

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能

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源

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作

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物

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之

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效

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益

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與

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情

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境

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分

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析

析

Benefit and Scenario Analyses for Development of

Biomass Energy on Long-Term Uncultivated Land

研 究 生：李啟弘

指導老師：高正忠教授

廢耕地發展能源作物之效益與情境分析

Benefit and Scenario Analyses for Development of Biomass Energy on

Long-Term Uncultivated Land

研 究 生：李啟弘 Student：Chi-Hung Lee 指 導 教 授：高正忠 Advisor：Jehng-Jung Kao 國 立 交 通 大 學 工學院專班永續環境科技學程 碩 士 論 文 A Thesis

Master Degree Program of Environmental Technology for Sustainability

College of Engineering National Chiao Tung University in Partial Fulfillment of the Requirements

for the Degree of Master of Science

in

Program of Environmental Technology for Sustainability

July 2008

Hsinchu, Taiwan, Republic of China

摘要

台灣缺乏自主能源且面對國際溫室氣體減量壓力，因而有必要發展綠 色能源。生質能源是國內推動的綠色能源之一，但是目前台灣發展能源作 物之適宜性及效益，大多依據其他各國發展生質能源的經驗與成果，並未 考量台灣在自然環境及氣候與各國之差異，無法適當評估能源作物在台灣 發展的效益。再者，發展能源作物雖可以解決部分能源及溫室效應氣體之 排放，倘若排擠糧食的正常供給，反而捨本逐末，因此本研究擬建立一套 方法，分析台灣利用廢耕地發展能源作物之效益，以供進行相關決策分析 時參考。 本研究所發展之能源作物效益與情境分析方法包括分區方法、能源作 物評選、優選模式建立、效益分析及情境分析等五大步驟。由於能源作物 的選擇，涉及作物生長的自然條件及政府政策之推動，本研究因而以柯本 氣候分類法為基礎，配合行政區界之調整建立分區方法。能源作物評選則 依據地理及氣候等生長因素，主要考量能源作物的適栽性，包括土壤、降 雨量、氣溫及日照等因素，其次考量能源作物的特性，包括產量、收獲數、 產油率等因素，以篩選出各區較適種之能源作物。效益分析則針對環境、 能源、經濟等三種效益，分析效益宜納入的評估因子及計算方法。優選模 式是採二階段模式求取近似最佳解。第一階段先放寬生質柴油及生質酒精 總需求量為最小需求量再加5%，求取能滿足總需求量的最小栽種面積;第 二階段則以第一階段所求出的面積為限，求取最大效益解。 最後設定八種生質酒精及生質柴油需求情境，分析不同需求下各分區 之優選作物、面積及效益。結果顯示情境六全面使用B2生質柴油及E3酒精 汽油是較佳的方案，平均每公頃廢耕農地可減量約235萬公噸eCO2。 關鍵詞：生質能源、廢耕地、優選、情境分析、永續環境系統分析

Abstract

Developing various green energies is important in Taiwan because Taiwan has very limited domestic energy resources and the reduction of greenhouse gases has become an essential national pressure. The biomass energy is thus currently promoted. However, most local biomass energy studies were primarily based on foreign experiences and overlooked Taiwan’s specific natural environment and climate characteristics. As a result, the benefit for developing biomass energy crops in Taiwan was not properly assessed. Furthermore, energy crop development should not affect regular food supply. Therefore, this study was initiated to establish a method to evaluate the benefits of growing energy crops on long-term uncultivated lands in Taiwan.

The proposed method includes five major steps: district division, energy crop selection, benefit analysis, optimization model establishment, and scenario analysis. The entire nation is divided into three major biomass energy districts based on the Köppen climate classification and administrative boundaries. For selecting suitable energy crops to grow in each district, various geological and meteorological factors are evaluated, including soil, rainfall, temperature and sunlight resources. Expected harvest quantities and biomass energy yield rates are also evaluated for assessing the suitabilities for raising various crops. The benefit analysis is implemented for estimating environmental, energy yield and economic benefits. A two-step near-optimum model is applied. The first step relaxes the minimal demand of biodiesel and gasohol by 5% of the total demand. Then, the growing area determined in the first step is set as the upper limit in the second step to find the solution with the best benefit.

Eight possible scenarios for various bioethanol and biodiesel demands were analyzed. In each scenario, the optimal growing area of each energy crop and associated benefits were determined. According to the results, scenario 6, 100% usage of B2 biodiesel and E3 gasohol, shows the best unit benefit, about 2.35 million ton eCO2 decrease per hectare.

Keywords: biomass energy; uncultivated land; optimization; scenario analysis;

誌謝

在忙碌的生活中尋找自我充實的機會，是每一位在職研究生共同的目 標。終於，在三年的學習中完成了這個目標。 三年研究生的日子，總是在教室、公司、家庭及圖書館間來回穿梭中 渡過，其中除了所上教授及兼任教授對專班學生的付出及關懷外，最為感 謝的是我的指導教授高正忠博士，高教授不但讓我學習到環境系統分析的 專業知識，並且一步步引導我論文寫作的技巧及態度，更重要的是高教授 對教育的熱忱及對社會的關懷，令我佩服。另外感謝環境系統分析研究室 的學長姐子欽、宥禔及坤興等，給我在學業及論文上的協助與指導，才能 讓我逐步完成這篇論文。其次，感謝大學母校大葉大學環工系老師們的鼓 勵與栽培，尤其是李康文教授、魏漣邦教授及我的導師施英隆教授。在職 專班的同學中，給我最大鼓勵的是班代表嘉俊，其他在學習上及工作上相 扶持的同學志博、舒閔、淑君、玉華、岱叡、明皓、傑仁、日輝、超鈞、 凱茹、姿樺、景隆、珮絹、永方、文隆、享星及學弟妹福裕、淑慧、皓竹 等一併誌謝。 我的家庭中，感謝父親李沂先生及母親李邱淑英女士在精神上全力支 持，讓我在出社會工作後還有機會重回校園學習。感謝二位姐姐李玫芬及 李蕙芬對我在學期間無法兼顧孩子的時候，總是打理好一切讓我不因小孩 的事而分心。感謝我的長子及次子，在爸爸讀書的期間很懂事也會幫忙作 家事，讓爸爸有時間可以完成學業。以及我的妻子，在我學業中擔負了家 庭及教育的重任，讓我無後顧之憂。感謝我的弟弟啟銘在天之靈的保佑， 讓我能在學業、家庭及工作三者間取得平衡，順利完成碩士學位。 最後感謝新竹關帝廟主祀的關聖帝君、文昌帝君及家中奉祀的神明常 年庇佑，讓我一次又一次渡過家庭及學業的難關。

目錄

中文摘要 ··· I 英文摘要 ··· II 誌謝 ··· III 目錄 ··· IV 表目錄 ··· VI 圖目錄 ··· VIII 符號說明 ··· IX 第一章 前言 ... 1 1.1 研究緣起... 1 1.2 研究目的... 3 1.3 研究流程... 4 1.4 論文內容... 6 第二章 文獻回顧 ... 8 2.1 分區方法 ... 8 2.2 能源作物之評選因子 ... 9 2.3 能源作物之評選方法 ... 10 2.4 能源作物之效益分析 ... 10 2.5 情境分析 ... 11 第三章 分區方法 ... 12 3.1 依氣象特性分區方法 ... 12 3.2 依行政區界調整分區 ... 15 3.3 案例區簡介... 16 3.3.1 第一區 ... 16 3.3.2 第二區 ... 16

3.3.3 第三區 ... 17 第四章 能源作物之評選 ... 20 4.1 能源作物簡介 ... 20 4.2 台灣的主要能源作物 ... 21 4.3 能源作物之評選因子 ... 24 4.3.1 第一階段篩選因子 - 適栽地區環境因子 ... 24 4.3.2 第二階段篩選因子 - 適栽作物特性因子 ... 25 4.4 能源作物之評選方法 ... 26 4.4.1 適栽地區環境初選 ... 26 4.4.2 適栽作物特性評選 ... 31 4.5 能源作物之評選結果 ... 31 第五章 能源作物效益分析、優選模式及情境分析 ... 39 5.1 環境效益 ... 39 5.2 能源效益 ... 40 5.3 經濟效益 ... 41 5.4 優選模式 ... 42 5.5 情境設定... 45 5.6 結果與討論 ... 46 5.6.1 各情境分析 ... 46 5.6.2 情境分析結果討論 ... 48 第六章 結論與建議 ... 68 6.1 結論 ... 68 6.2 建議 ... 70 參考文獻 ... 72

表目錄 表 3.1 柯本氣候分類表 ··· 19 表 4.1 第一區單位時間能源作物轉換潛力 ··· 33 表 4.2 第二區單位時間能源作物轉換潛力 ··· 33 表 4.3 第三區單位時間能源作物轉換潛力 ··· 33 表 4.4 第一區能源作物土壤適栽評估方案 ··· 34 表 4.5 第二區能源作物土壤適栽評估方案 ··· 34 表 4.6 第三區能源作物土壤適栽評估方案 ... 34 表 4.7 第一區油料作物適栽性評選表 ... 35 表 4.8 第二區油料作物適栽性評選表 ... 35 表 4.9 第三區油料作物適栽性評選表 ... 36 表 4.10 第一區酒精作物適栽性評選表 ... 36 表 4.11 第二區酒精作物適栽性評選表 ... 37 表 4.12 第三區酒精作物適栽性評選表 ... 37 表 4.13 油料作物特性評選表 ... 38 表 4.14 酒精作物特性評選表 ... 38 表 5.1 能源作物對 eCO2 之減量 ... 51 表 5.2 能源作物之能源產量 ... 51 表 5.3 農民收入 ... 52 表 5.4 廢耕地利用之產值 ... 53 表 5.5 能源作物之效益 ... 54 表 5.6 台灣發展能源作物之政策及情境說明 ... 55 表 5.7 情境設定之需油量統計... 56 表 5.8 在模式一中所求得在區域z所使用的面積MAz 表 5.10 情境二(SE2)之效益分析 ... 59 ... 57 表 5.9 情境一(SE1)之效益分析 ... 58

表 5.11 情境三(SE3)之效益分析 ... 60 表 5.12 情境四(SE4)之效益分析 ... 61 表 5.13 情境五(SE5)之效益分析 ... 62 表 5.14 情境六(SE6)之效益分析 ... 63 表 5.15 情境七(SE7)之效益分析 ... 64 表 5.16 情境八(SE8)之效益分析 ... 65

圖目錄 圖 1.1 研究流程圖 ··· 7 圖 3.1 台灣能源作物分區圖 ··· 18 圖 5.1 環境效益 ··· 66 圖 5.2 能源效益 ··· 66 圖 5.3 農民收入之經濟效益 ··· 67 圖 5.4 廢耕地產值之經濟效益 ··· 67

符號說明

A z 為區域 z 最大適栽面積 fk,z 為擬求得之區域 z 作物 k 的栽種面積 Ak,z 為區域 z 作物 k 的最大適栽面積 Dk,z 為區域 z 作物 k 的單位面積生質柴油之產量 Dsr 為某一情境下生質柴油之總需求量 Gk,z 為區域 z 作物 k 的單位面積生質酒精之產量 Gsr 為某一情境下生質酒精之總需求量 Bi,k,z 為區域 z 作物 k 效益 i 之值 MAz 為前一模式中所求得在區域 z 所使用的面積

第一章 前言

1.1 研究緣起

隨著能源的日益簣乏以及地球暖化現象的加速，國際上已開始積極進 行再生能源的開發。在眾多再生能源的評估中，能源作物因能行光合作用 吸收二氧化碳，可減少温室氣體，因此以能源作物產生之燃料，替代化石 燃料是國際社會近年來所重視的策略，在實務上亦已經有以能源作物替代 化石燃料的經驗，例如巴西利用甘蔗發展生質酒精(林，96 年)，德國利用 油菜(周，94 年)及美國利用黃豆(陳，94 年)發展生質柴油等。然而隨著能 源作物的需求量逐年提升，雖可以解決部分能源供給及溫室效應氣體之排 放問題，但也伴隨而來一些衝擊，例如影響糧食供應，及砍伐森林以供種 植能源作物之用等，均已經背離發展能源作物之本意。因此本研究以不影 響原有糧食生產為原則，以台灣因加入 WTO 而政策性補助之廢耕農地(或 稱休耕農地)為標的，評估發展生質能的永續性。 為了推廣生質柴油，經濟部研擬「發展綠色能源─生質燃料執行方案」 （經濟部能源局網站），此方案共分四階段；第一階段的「綠色公車」，鼓 勵公車使用生質柴油；第二階段的「Green County 綠色城鄉」計畫，建立 區域性生質柴油產銷體系；第三階段全面實施在市售柴油內添加 1%的生 質柴油；第四階段預計在 2010 年將生質柴油添加比例提高至 2%，以達成 生質柴油利用達 10 萬公秉的發展目標。另外在生質酒精部分，規劃 2007 年綠色公務車先行計畫、2009 年都會區 E3（汽油內添加 3％生質酒精）計 畫及 2011 年全面供應 E3 等三階段行動方案。唯此，全國性的推動方案並 未考量到區域性的差異，由於土壤環境、雨量多寡、氣溫變化及日照天數 會直接能源作物的生長，然而台灣各地區這些地理環境及氣候因子均不盡 相同，本研究因而依據台灣不同地區之地理環境及氣候，建立分析台灣各

分區發展能源作物效益之方法，並設定不同情境進行分析，以提供推動能 源作物時參考。 有關的分區方式，過去曾有依土地用途分區，其主要以地貌型態考慮 地下水補注量(范，87 年)或者以農田水利會為分區單位，用以評估水稻田 甲烷之散發量(吳，93 年) ；有關能源作物的分區，則以台灣全區域來分析 （黃等，94 年），而且其內容並未考量空間性的差異。這些分區方式，有 的未予分區即進行評估，有的分區目的與能源作物無關，導致其分區方式 不太適用於本研究。各分區的環境、土壤及氣候條件均會影響能源作物之 栽種，在氣象學上著名的柯本(Köppen)氣候分類法，（以下簡稱柯本法）， 以植物分佈為氣候分區之依據，適合用以作為栽種能源作物分區的參考。 而能源作物政策的執行，主要是由縣巿行政單位推動，故本研究採用柯本 法及配合行政區，劃分能源作物栽種分區，如此可以讓氣候特性相似且相 鄰的縣巿劃分為同一分區，以利於進行後續的效益分析及推動工作。 能源作物種類繁多，有的能源作物不適合台灣栽種，有的在台灣生長 效果不佳，故有必要先進行篩選，以簡化後續分析的複雜性，能源作物是 否適合栽種，需要依土壤環境及氣候等因素來評估。其次，有些能源作物 每公頃的產量大，但實際上可以萃取出的有效能源產出相對不高，例如甘 蔗的產量每公頃約可產出 104,000 公斤，但甘蔗生長期平均需 15~18 個月， 單位時間酒精轉換潛力 642 公升/公頃/月，能源作物之作物特性，因而是 評選時應考量的因素。本研究依各區環境的適栽性及及作物特性評選各區 適栽的能源作物。 是否適合發展能源作物，應依據其效益優良與否來決定，過去在能源 效益的評估，著重於經濟面考量（蘇，95 年）；不過各種能源作物的成長 過程，對於溫室氣體減量、土地利用型態的改變、農民所得均會有影響， 因而有必要評估各發展方案的效益；然而如何評估，目前並沒有一個具體 的方法可供使用，故本研究探討環境效益、能源效益、經濟效益及社會效

益等考量的因子，進而據以建立一套方法評估能源作物的效益。 國內雖已有建立評估生質柴油(蕭，95 年)及生質酒精(王，95 年)之實 證模型，然而其模型未能考量分析各種效益優劣、效益權重大小及廢耕地 適栽面積，故先前的實證模型不太適合用來分析各區發展能源作物的效 益。本研究因而建立一個優選模式，依據前述環境、能源、經濟與社會等 四面向效益及設定適當的權重作為目標式，並以廢耕地面積與適栽面積大 小等為限制式，以期有效分析不同條件下之優選方案及效益。 由於發展生質能在國內才剛起步，有各種不同的可能性與發展，故本 研究以經濟部提出之「發展綠色能源─生質燃料執行方案」及全國車輛用 汽、柴油用油量為依據，設定八種可能用油量之情境（Scenarios），再應 用所發展的方法與模式分析各分區適栽的能源作物及效益，以供作為推動 相關政策與決策時參考。

1.2 研究目的

本研究主要建立一個台灣能源作物效益的評量模式，用以評估台灣各 區發展能源作物的效益，且依情境分析方式尋求台灣發展能源作物之優選 方案。主要研究目的有以下三項： 1. 篩選台灣各分區適栽之能源作物： 為了解各區適栽的能源作物及簡化後續分析的複雜性，依據 每一分區的土壤優良狀況及氣候，評估各能源作物在各分區的適 栽性，用以篩除在客觀上自然條件不適合栽種的能源作物；其次 再依能源作物的特性，分析彼此之優劣程度，以量化的方式選出 數種適合各區之能源作物。 2. 評估能源作物發展的效益： 能源作物的推動與發展，需考慮之效益有能源自主、環境保 護、活化農村和經濟性等效益。每個效益對能源作物的代表性、

重要性及可否量化，成為本研究探討的標準，因此能源作物發展 的效益主要考量：環境、能源、經濟等效益，綜合評估之。 3. 建立優選模式並依情境分析優選方案： 目前尚未有人建立以台灣廢耕地栽種生質燃料的優選模式 可供分析，故需要建立一個適當的模式供作為本研究評估之用。 本研究所建立之能源作物優選模式，主要考量能源作物的栽種面 積、發展能源作物所產生之效益及該效益之重要性。另外情境分 析是假設不同情境下，之優選方案及其效益，以供相關進行決策 分析時參考。能源作物所生產之生質酒精或生質柴油，主要供應 全國機動車輛日常消耗使用，故本研究以經濟部提出之「發展綠 色能源─生質燃料執行方案」及全國車輛用汽、柴油用油量為依 據，設定八種可能用油量之情境，全面使用 B2 生質柴油及 E3 生 質酒精之目標，並加入 B5 及 E10 之八種情境，逐步達成全面實 施，依不同車種採用生質燃料之比例搭配，作為每個情境之生質 柴油及生質酒精需要量，以優選模式分析台灣能源作物栽種之優 選方案及效益。

1.3 研究流程

本研究流程圖如圖 1.1 所示，除了文獻蒐集之外，主要分為分區方法、 能源作物評選、效益分析與優選模式之建立及情境分析等五大步驟，以下 摘要說明之： 1. 分區方法：由於各分區的土壤環境及氣候條件均會影響能源作物 之栽種，本研究主要採用柯本法進行發展能源作物的分區方法。另 由於而生質能源政策往往是以由縣巿行政單位推動，故本研究以柯 本法及配合行政區劃分生質能分區，讓氣候特性相似且相鄰的縣巿 劃分為同一分區，以利於進行後續的效益分析及推動工作。

2. 能源作物評選：能源作物主要分為油料作物及酒精作物，依據前 述分區方法，評選該區之適栽能源作物。評選過程分為初選及複 選二階段，初選的過程以該區域之自然條件為基準，舉凡栽種區 之土壤、降雨、氣溫及日照天數等；複選的過程以能源作物之特 性進行量化評比，例如能源作物產量、收獲數、產油(糖)率等。 3. 效益分析：針對發展能源作物所產生的效益，以不同面向以效益 的重要性探討其適當性，並建立計算方法及實際數據，用以量化 環境、能源、經濟等效益。 4. 優選模式建立：優選模式主要以能源作物的綜合效益最大化為目 標，並以廢耕地面積、各區廢耕地面積、各區作物適栽面積、各 區各作物單位面積可產生油量及各情境下之總需油量等為限制條 件，來決定各區應如何種植能源作物、耕種面積及所得方案的效 益。 5. 情境分析：本研究依據以經濟部提出之方案及全國車輛用油量為 依據，設定八種可能用油量之情境。以各種情境下的總需油量作 為需求條件，再以所發展的模式求取優選方案及分析與比較各方 案的效益，以期作為相關決策的重要參考，改善決策的品質。

1.4 論文內容

之後數章，第二章主要介紹及回顧國內外相關文獻，並依國內外生質 能發展、分區方法、能源作物評選方法、能源作物之效益分析、優選或決 策模式及情境分析等子題回顧及討論所收集的文獻。第三章說明所採用的 分區方法中，主要依氣象特性的分區方法及依行政區界調整分區的方法。 第四章說明能源作物的適栽性及評選因子的選擇過程，詳述能源作物之評 選方法及選定作物的原因；第五章說明效益分析、優選模式及情境分析； 第六章總結本研究成果及建議未來可能的研究方向。

圖.1.1 研究流程圖

文獻蒐集與探討

分區方法

能源作物評選

油料作物評選

酒精作物評選

效益分析

優選模式

情境分析

第二章 文獻回顧

本章中主要回顧及討論與本研究相關的文獻，除了說明過去研究人員 已發表的相關研究成果，並探討本研究方向的必要性、可行性及重要性。 相關重要文獻主要有討論分區方法、能源作物之評選因子、能源作物之評 選方法、能源作物之效益分析以及情境分析等主題，以下各節分別討論各 主題之相關文獻。

2.1 分區方法

分區方法的目的，是為了使研究過程中，空間差異的因素降到最低， 經由合理適當的分區方法，使研究的結果符合各分區特性。由於各分區的 環境、土壤及氣候條件均會影響能源作物之栽種結果，故本研究以廢耕地 為發展能源作物的標的，一種可以兼顧作物生長環境及配合政策執行的分 區方法，讓氣候特性相似且相鄰的縣巿劃分為同一分區是本研究理想的分 區方法。 台灣過去學者已有對臺灣氣候類型研究其分類方法，邱等（93 年）提 到，曾有學者利用柯本氣候分類法，將臺灣的氣候分成七個類型（蔣，43 年；劉，52 年；萬，63 年）；亦有採桑士維氣候分 類系統，將臺灣的氣候 分成二十個類型（陳，46 年），但考 量臺灣地理上原因該分類顯然過於複 雜，故依照全年雨量、日照等因子，將全臺調整為七個氣候類型；其他尚 有戚(58 年)依照全年氣溫、雨量及地形效應等因子，將臺灣山區分為六個 氣候區。 其他分區方法的研究中，范(87 年)以土地為分區主體者，探討台灣地 下水補注量所進行之分區，分為農業用地、草地、林業用地、水面、建築 用地及土石裸露地等六大類。此外，吳(92 年)曾以全國 15 個農田水利會為 分區單位，用以評估水稻田甲烷之散發量，汪(69 年)亦曾以單一作物之適

種條件分區，將台灣分為七個蔗作區。由於自然植物為非移動性，主要受 氣候的變化所影響，在過去研究中，以氣候為分區主體者，有戴維斯(Davis) 氣候分類法以地球風帶作為分區方法，由於柯本(Köppen)氣候分類法以植 物分佈為氣候分區之依據，因此台灣多數學者所參考者為柯本氣候分類 法，對本研究來說柯本法對植物的分類，較為適合本研究對各種能源作物 栽種分佈的需求，故本研究之分區方法以柯本氣候分類法的精神為主軸。

2.2 能源作物之評選因子

影響能源作物生長的因子很多，對能源作物而言，評選因子的選定對 評估過程是必要且重要的工作。過去研究中，曹等(93 年)亦曾探討落花生 新品種珍甜育成之品種特性因子，共分為植株形態、生育日數、產量及果 莢籽粒。黃等(84 年)曾經對春作綠肥作物適合性之評估，提出之影響因子 分別是土壤調查分析、植株鮮重、雜草生質及作後玉米產量及性狀調查。 此外，年度差異、生長溫度、栽植密度及氮肥施用量等環境因素，亦會影 響玉米雜種之優勢。在土壤研究方面， 郭(84 年)曾針對台灣相關土性調 查，說明氣象方面（例如氣溫、降雨等）、土地方面（例如地形、地質等）、 灌溉方面及交通運輸是台灣土壤改良方法及作物栽培調整對策所應考量 之重要因素。而土壤品質的定義，陳等(91 年)提出七種定義方式，其中以 「土壤具有植物及生物的生產力，能減少環境污染物而確保環境品質，以 確保土壤品質與植物動物及人類的健康」最能被土壤學者所接受，然而定 義並未有具體土壤分類標準。土壤的分類，主要以土壞調查方法，使土壤 有系統的呈現彼此關係。根據王等(77 年)之研究，台灣土壤的分類，學者 多引用美國農業部土壤分類系統，但其定義的基礎是在對土壤「類別」的 分類，而非作物「適栽性」的分類，例如美國新土壤分類系統共分為 12 個土綱其中台灣的分類中就有 11 個。 本研究歸納以往文獻中對能源作物之適用條件後，將能源作物評選因

子分為環境因子（土壤經濟、降雨量、氣溫、日照天數）及特性因子（產 量、收獲數、產油或糖率），並對各因子優劣程度分別於第四章討論。

2.3

能源作物之評選方法

過去研究對作物之評選方法，多半將重點放在栽種所產生的性狀分 析，例如謝等(87 年)曾對台灣不同地區栽種台南白玉米族群性狀之變異， 分析在台灣不同區域玉米栽種結果。利等(95 年)亦研究評估甘藷的產酒率 會隨著蒸餾溫度、發酵日數及甘藷的品種而有變化。 隨著國際油價的大幅上漲，能源作物的評估日益受到重視，在能源作 物相關的研究中，林等(95 年)曾討論國內種植能源作物的成本及環境上的 效益。國外研究中，Jason et al. (2006)嘗試以生命週期評估之方法，比較生 質柴油與生質酒精在環境、經濟及能源的成本與效益，而 Boyan et al. (2004) 提出歐洲聯盟（簡稱歐盟，EU）曾對生質柴油的潛力最終報告，直接調查 油菜等 6 種能源作物的潛力。由於上述研究均未具體說明如何評選能源作 物之方法。因此，本研究提出之能源作物評選方法，是依據環境因子及特 性因子，作為本研究篩選能源作物的標準。

2.4 能源作物之效益分析

能源作物的效益分析說法分岐，依據學者所強調的結果而定，黃等(94 年)以生產潛力、生產成本及環境能源效益等三個指標作為評估項目。 Alexander et al. (2006)亦曾討論酒精作物之淨能源與環境效益之影響，此外 Cesar et al. (2007)討論發展生質能所帶來的環境效益、經濟效益及能源安全 效益。以目的而言，發展能源作物是希望改善環境污染、增加農民收入及 增加自主能源的來源，另外由於能源作物之發展而增加之就業人口，也是 能源作物發展後所增加之效益，因此本研究綜合了國內外文獻及我國發展 能源作物之目的，定訂了環境效益、能源效益、經濟效益及社會效益等四

個效益，做為本研究分析之標的。

2.5 情境分析

Porter et al.(1991) 指出技術預測常用來預測功能特性的成長、舊技術 被新技術替代的速度、市場滲透率、技術的擴散速度及技術突破的時間點 與可能性等五項技術的屬性。蘇（94 年）曾提到 Lempert et. al. (2003)指出 不確定因素中，當有適當模式描述相關因素間交互作用，及已知相關因素 的機率分配，並有相關因素的方案評估值，卻產生不知道或不能同意的結 果時，不確定因素則存在。

因此，對於不確定因素的預測方法是決策分析中，重要的研究方法。 學者曾就不確定因素的預測方法分析了有許多不同類型，目前最典型的分 類方式分為監視法（Monitoring）、 專家意見法（Expert Opinion）、趨勢分 析法（Trend Extrapolation）、模式法（Modeling）、情境法（Scenarios）等 五種。其中情境分析法是對未來狀態的描述集合，包含所有可能出現的狀 況，余等(87 年)認為情境預測是對未來外在環境形勢的綱要描述，而蘇(94 年)描述當事者思想與行為的方法，可避免因統計檢定過程而刪除重要影響 因素，而且可以擴大影響因素的搜尋。另外，David(1996)提出四種基本的 預測方法：外推法（Trend extrapolation）、 領先指標法(Leading indicators)、 因果模式法(Causal models)、及機率法（Probability Models）（Martino， 1993）。其他的預測方法尚有，判斷式預測、時間序列與歷史預測、因果 性預測法、技術趨勢預測等。 本研究為了使推動能源作物相關政策與決策時有合理的參考依據，依 據經濟部研擬「發展綠色能源─生質燃料執行方案」，設定八種可能因能 源作物需求成長所產生需油量之情境，作為本研究評估各分區適裁能源作 物之依據，以分析台灣利用廢耕地發展能源作物的可能結果。

第三章 分區方法

由於作物的生長與當地的土壤及氣候因素息息相關，台灣雖然幅員不 大，但兼具有亞熱帶與熱帶氣候，四季尤其明顯，因此在不同區域的氣候 特性不儘相同，故在進行能源作物評選前，合理的分區方法，是評估能源 作物的適栽性的必要工作。本研究依據台灣的氣候特性進行分區，然而能 源作物政策之推動需要地方政府配合，而且相關評估資料多以縣市為單位 統計。故本研究之分區方法，首先依氣候特性分區後，對於跨越氣候特性 分區的縣市，再以行政區界調整各分區之範圍，由此確定本研究之分區。

3.1 依氣象特性分區方法

由於氣象條件是影響作物生長之主要因素，本研究依氣象特性分區的 思考，是將氣象條件相近之區域劃分為同一區，作為評估各能源作物生長 環境之依據。依據氣候特性，會影響能源作物栽種的因素很多，其中主要 有雨量和溫度兩項。 在世界氣候分類的方法很多，其中柯本法是較著名且廣為運用的氣候 分類法。柯本法能夠將錯綜複雜的世界氣候現象，以簡化的數據作為其基 礎的氣候分區方法（樓等，89 年）。柯本法主要以海洋季風及季節之推移 狀況為分類標準，其後的修正則以雨量和溫度配合植物的植被分佈作為氣 候分類標準，因此適合本研究評估能源作物之分區方法。雖然而柯本法在 熱帶與溫帶氣候間缺乏亞熱帶氣候且忽略土壤中的水分平衡等因素，是其 未考慮的地方，但柯本法是採用固定的臨界值，主要呈現地區長時間的平 均氣候狀態，目前仍是氣候分類廣泛使用的方法之一，故本研究仍以柯本 法作為氣候分類之方法。 柯本法的是以若干英文字母之組合，表示一種氣候型態。第一個字母 表示主氣候型，例如乾燥、濕潤、寒冷等。第二個字母表示副氣候型，通

常以該地之降雨狀況而定，例如 Af 表示最乾月降水在 60 毫米以上。而第 三個字母則表示若干氣候特徵，例如年溫差以 i 來表示、多霧以 n 來表示 等。本研究依據中央氣象局所屬二十六個重要測站，自 1971-2000 年平均 統計資料，其中包括氣溫、日照天數及降雨量。再依據柯本法對氣候的分 類標準可以將台灣區分為若干氣候區域。以下簡述柯本法在台灣的適用 性。 1. 熱帶濕潤氣候(A)，其氣溫在最冷月均溫需大於 18°C 以上。根據 降水的差異分為三個副氣候型: I. 熱帶雨林氣候(Af)：全年多雨，最乾月降水在 60 毫米以上。 台灣只有蘭嶼 1 個測站屬於熱帶雨林氣候。 II. 熱帶季風氣候(Am)：由於受季風影響，有一特別多雨的雨季。 最乾月降水量小於 60 毫米。 III. 熱帶莽原氣候(Aw)：一年內有旱季和濕季。最乾月降水在 60 毫米以下。台灣屬於熱帶高草原氣候有高雄、大武、恆春、 成功與台南 5 個測站。 此外，年溫差小於 5°C 的地區，除前二位英文字母代表外，加入 i 來表示其年溫差之氣候特徵。 2. 乾燥氣候(B)，降雨量低於林木生長所需之臨界值。夏雨區指 70% 以上的降水集中在夏季，冬雨區指 70%以上的降水集中在冬季，根 據降水的差異分為二個副氣候型: I. 沙漠氣候（BW）：指全年乾旱。 II. 草原氣候（BS）：指有少量降雨。 台灣尚無屬於沙漠氣候或草原氣候者。 3. 溫帶濕潤氣候(C)，最熱月均大於 10°C，最冷月均溫在-3～18°C 之 間。根據降水季節分配再分為三個氣候型： I. 溫帶夏乾氣候（Cs）或稱地中海氣候，夏半年最乾月降水量

小於 40 毫米，且小於冬季最多雨月降水的三分之一。 II. 溫帶冬乾氣候（Cw）：冬半年最乾月降水量小於夏半年最多雨 月降水的一成。台灣屬於冬乾溫暖氣候包括東吉島、澎湖、 台南、永康、嘉義、台中、日月潭與梧棲等 8 個測站。 III. 溫帶常濕氣候（Cf）：全年溼潤。台灣屬於溫帶常濕氣候包括 淡水、鞍部、台北、竹子湖、基隆、彭佳嶼、花蓮、蘇澳、 宜蘭、阿里山與新竹等 11 個測站。 4. 寒帶濕潤氣候（D），最熱月均溫在 10°C 以上，最冷月均溫在-3° C 以下。再根據降水的季節分配，分為以下兩種氣候型： I. 寒帶冬乾氣候（Df）：全年降水分配均勻。 II. 寒帶常濕氣候（Dw）：冬季乾旱。台灣無屬於上述分類者。 5. 極地氣候（E），最暖月均溫在 10°C 以下，最冷月均溫在 0°C 以下。 I. 苔原氣候（ET）：全年雨量少，但蒸發量更少。台灣屬於苔原 氣候(Et)有玉山 1 個測站。 II. 冰原氣候（EF）指全年雨量，蒸發量都很少，水份終年凍結。 在柯本法中尚有區分山地氣候（G）及高原氣候（H），由於台灣沒有 這二種氣候類型故略之。由以上柯本氣候分類法所歸納的氣候類型，台灣 之氣候狀況有熱帶雨林氣候(Af)、熱帶莽原氣候(Aw)、溫帶常濕氣候(Cf)、 溫帶冬乾氣候(Cw)及苔原氣候(ET)等 5 種氣候類型。由於中央氣象局所屬 氣象測候站之分佈廣及高山、平原、丘陵地及外島等地點，依氣象測候站 所處位置而論，每個氣象測站所代表的地區，並非均適合栽種能源作物， 台灣的 5 種氣候類型有因土地面積狹小較不適合發展能源作物，例如熱帶 雨林氣候所代表的蘭嶼，亦有因對作物之生長環境不佳，裁種能源作物的 可能性不高，例如苔原氣候(ET)所代表的玉山即是，故此二種氣候型態排 除在本研究之討論。經由柯本氣候分類後之台灣能源作物的分區，以熱帶 莽原氣候(Aw)、溫帶常濕氣候(Cf)及溫帶冬乾氣候(Cw)三種主要的氣候類

型，作為台灣能源作物之主要分區。

3.2 依行政區界調整分區

推動能源作物之發展需要地方政府配合，而且統計資料的來源，例如 耕地面積等，均以地方行政區的縣市為統計單位，在分區方法中採用柯本 法為分區方法，其優點是所分區域可以與能源作物自然條件相契合，然其 缺點是當有某縣市跨二個或二個以上柯本分區時，在柯本分區與另一個柯 本分區之分界處，所有統計資料的切割有實際的困難。台灣氣候雖有南北 的差異，但並非十分明顯，雖然依前一節的方式區分了三個柯本分區，但 若以分區與分區交界處，就柯本法分類項目的氣溫及雨量來看，在短期間 內幾乎分不出其差異性，分區間的差異只不過是氣象測站與氣象測站間長 期監測之結果，因此為解決統計資料的切割的困難，本研究採折衷方式依 縣市的行政區界調整原定之柯本分區，以符合實際上之需求。 本研究提出之調整縣市行政區域之折衷方式如下，當某縣市之行政區 跨越二個或二個以上柯本分區時，將此縣市行政區歸入依柯本分區時，所 占區域面積較大的柯本分區中。這種在柯本分區與分區的交界處依縣市行 政區域的調整方式，主要為了保有柯本法對地球季風及植被生長條件的分 區精神，符合能源作物生長之需要。經由折衷方式實際分區的結果來看， 在未調整前，台南屬熱帶莽原氣候（Aw）及溫帶冬乾氣候（Cw）二種氣 候型態之複合區，就台南而言，溫帶冬乾氣候（Cw）所占面積大於熱帶莽 原氣候（Aw），故調整後將台南劃入溫帶冬乾氣候（Cw），又例如花蓮亦 同。

3.3 案例區簡介

依前述縣市行政區域之折衷方式調整分區，如圖 3.1 所示，可以將台 灣分成三大分區，作為本研究評估及分析台灣能源作物效益之分區方式： 1. 第一區：溫帶常濕氣候（Cf），包含台北，基隆，宜蘭，花蓮，桃 園，新竹及苗栗等縣市。 2. 第二區：溫帶冬乾氣候（Cw），包含台中、南投、彰化、雲林、 嘉義及台南等縣市。 3. 第三區：熱帶莽原氣候（Aw），包含高雄、屏東及台東等縣市。 以下一一簡述各分區環境特色。

3.3.1 第一區

第一區位在台灣北部地區及大部份的東部，冬季有來自西伯利亞的大 陸冷高壓，以東北季風為主，夏季則有來自太平洋的海洋性高氣壓，以西 南季風為主。氣溫方面最高氣溫與最低氣溫的相差比較大。台灣大部分的 雨水來源是五、六月的梅雨季，及七月至九月的颱風季，這兩個主要降雨 的天氣系統也是台灣的重要水資源來源（中央氣象局網站，97 年）。土壤 方面第一區的土綱種類較複雜，以台灣縣土圖（陳等，91 年）所分類，有 宜蘭的新成土、台北縣與苗栗的極育土、桃園的氧化物土及花蓮的黑沃土。

3.3.2 第二區

第二區位在台灣中部地區及西南部廣大平原，冬季由於中央山脈阻擋 主東北季風較不明顯，夏季則因熱力環流現象引起海陸風及對流雲系的發 生（祝等，79 年）。氣溫方面最高氣溫與最低氣溫的相差比較大。第二區 雨量隨地形變化較第一區明顯（劉，79 年），另外七月至九月的颱風季，

是台灣的重要水資源來源。土壤方面第二區的土綱種類（陳等，91 年）， 有台中、彰化及雲林的弱育土，南投與嘉義的極育土等。

3.3.3 第三區

第三區(中央氣象局網站，97 年) 位在台灣南部地區，地理位置接近熱 帶氣候，日照充足，冬天及夏天的溫度變化比北部來得小，第三區的雨水 來源是五、六月的梅雨季，及七月至九月的颱風季，冬天則是較少降雨。 土壤方面第三區的土綱種類（陳等，91 年）所分類，有高雄與屏東的弱育 土及台東的膨轉土等。

圖 3.1 台灣能源作物分區圖(底圖摘自台灣大學地質資訊系網站，97 年)

第一區:

溫帶常濕氣候(Cf)

第二區:

溫帶冬乾氣候(Cw)

第三區:

熱帶莽原氣候(Aw)

表 3.1 柯本氣候分類表 符號 主氣候型 符號 副氣候型 說明 註解 A 熱帶濕潤氣候 最冷月均溫在 18°C 以上 Af 熱帶雨林氣候 最乾月月雨量≥60mm f:各月均濕潤 Am 熱帶季風氣候 100-r/25≦最乾月月雨量≦60mm m:季風 Aw 熱帶莽原氣候 最乾月月雨量≦60mm , 且最乾月月雨量 ≦100-r/25 w:冬季乾燥 B 乾燥氣候 夏雨區:r<20(t+14) 冬雨區:r<20t 年雨區:r<20(t+7) BW 沙漠氣候 夏雨區:10(t+14)< r <20(t+14) 冬雨區:10t< r <20t 年雨區:10(t+7)< r <20(t+7) W:沙漠 BS 草原氣候 夏雨區:r<10(t+14) 冬雨區:r<10t 年雨區:r<10(t+7) S:草原 C 溫帶濕潤氣候 最暖月均溫>10°C，18°C >最冷月均溫在>-3°C Cs 溫帶夏乾氣候 冬雨區:冬雨夏乾 s:夏季乾燥 Cw 溫帶冬乾氣候 夏雨區:夏雨冬乾 w:冬季乾燥 Cf 溫帶常濕氣候 年雨區:各月有雨 D 寒帶濕潤氣候 最暖月均溫>10°C，最冷月均溫在<-3°C Dw 寒帶冬乾氣候 夏雨區:夏雨冬乾 Df 寒帶常濕氣候 年雨區:各月有雨 E 極地氣候， 最暖月均溫<10°C,最冷月均溫<0°C, ET 苔原氣候 10°C>最暖月均溫>0°C, T:苔原 EF 冰原氣候 0°C>最暖月均溫 F:冰凍 G 山地氣候 G:山地 H 高原氣候 標高>3000M 的高原 H:高原 附註 : t 為年均溫;r 為年雨量 資料來源:（丘，92 年）

第四章 能源作物之評選

全世界的能源作物種類繁多，這些能源作物在台灣的環境是否適合栽 種？能源作物本身特性是否具競爭力？則需要進一步挑選。因此，本研究 依據適栽地區「環境因子」來討論能源作物在台灣適不適合栽種，且以適 栽作物「特性因子」來分析能源作物之競爭力，作為本研究篩選能源作物 的指標，建立一個生質能源作物的評選方法，以下詳細說明之。

4.1 能源作物簡介

能源作物是一種以永續生產方式的再生能源，將日照對能源作物所行 之光合作用，藉由能源作物的成長而轉化成能源作物的能量。目前全球的 能源作物分類，大致上分為油料作物、酒精作物、柴薪作物及藻類作物等 四大類(林，96 年) ，由於柴薪作物及藻類作物目前尚屬研發階段，本研究 因而針對可大量生產之能源作物為研究標的，主要包括油料作物及酒精作 物。 油料作物，例如大豆係經由植物中所含之豐富油脂，榨取其中油料， 經 過 一 連 串 轉 酯 化 方 法 (Transesterification) 所 生 產 的 稱 為 生 質 柴 油 (Biodiesel)，對現有柴油引擎的適合性而言，是品質優良的化石柴油替代 品，並可有效改善柴油車輛引擎在使用中所產生的廢氣品質（ USEPA， 2002）。而酒精作物，例如甘蔗主要透過發酵過程產生酒精，應用上以燃 料型態直接使用或與汽油混合一定比例後，提供交通工具使用。 農作物的生長好壞與作物品種及栽種作物的環境有關，能源作物的生 長特性除了與作物品種及環境有關之外尚有其他生長的特點，是它具備替 代能源的優勢。在生長能力方面，例如生長快、單位面積生產力高、生產 力高、生育期間短；在適應能力方面，例如環境適應性廣、容易栽培；在 品質方面，例如具有高品質原料與轉化能源效率高；在其他方面，例如生

產成本低，搬運容易等特點。依據這些原則，目前國際上常用來做為生質 柴油的作物，以高油分含量的植物為主，例如以大豆、向日葵、油菜、胡 麻、花生、棉花、亞麻、蓖麻、橄欖、油棕、椰子等。常用來做為生質酒 精的作物以高糖質及高澱粉含量的植物為主，例如甘蔗、甜高梁、玉米及 甘藷。另外纖維作物亦可以做為生質酒精的原料，以野生芒草、狼尾草及 柳枝稷為主。

4.2 台灣的主要能源作物

國際上常見之生質柴油作物，由於氣候及地理環境之差異，不盡然適 合台灣。例如，棉花適合栽種在溫帶地區(盧，83 年) ，由於台灣平地溫度 高、降雨多、颱風常於 6~9 月侵襲，因此不適合棉花栽培；亞麻、蓖麻、 橄欖、油棕、椰子等則因屬於熱帶作物（蔡，83 年），較不適合台灣亞熱 帶環境作為生質柴油作物。因此較適合在台灣栽種的油料作物有大豆、向 日葵、油菜、胡麻及花生。以下針對五種適合台灣環境之生質柴油作物， 進一步說明。 1. 大豆（Soybean）：台灣的大豆品種在南部一年可栽培三作，北部亦 可種植二作，其生長發育之適栽溫度為 20~30℃。大豆生育日數約 90~120 天，每公頃產量可達 3,600 公斤，油份含量 17%~24% 為 台灣重要食用油來源。 2. 油菜（Rapeseed）：台灣油菜年生產面積曾高達 27,000 餘公噸，後 因菜籽油中含有高量芥酸，對人體及動物有不良影響，油價大跌， 農民失去種植興趣，政府考量國民健康(林，96 年) ，暫不推廣油 用油菜之栽培，目前田間常見的油菜，主要用為綠肥作物，且兼 具觀賞功能。 生質柴油

3. 花生（Peanut）：花生生育日數約 140~170 天，生育期間需要長期 的高溫，充分的日照以及適當的降雨量。在適溫下播種 4~5 天即 發芽，生育期間溫度若在 25~30℃之間，則生育極旺盛，高溫多日 照可使含油量增高。 4. 向日葵（Sunflower）：油用向日葵之油脂產量，比大豆高出二倍以 上。在台灣，向日葵全年皆可生長，由於向日葵大雨及大風易產 生伏倒而造成農業損害，因此每年 6~9 月颱風多雨季節避開為宜。 5. 胡麻（Flax）：胡麻性喜溫暖，一般適當的生長溫度為 24～32℃。 胡麻為一需水性較低的耐旱作物，但適當的灌溉可以大幅提高產 量。一般以灌、排水良好且富含有機質的中性或微酸性的砂質土 或砂質壤土為宜。 常用來做為生質酒精（Ethanol）的作物，主要有糖料作物、澱粉作物 及纖維作物，糖料作物則主要以甘蔗、甜高梁為大宗，澱粉作物主要為玉 米及甘藷，在纖維作物所採用之野生芒草、狼尾草及柳枝稷，則因含水量 較高，尚待開發中（古，97 年）。因此以下針對四種適合台灣環境之生質 酒精作物，進一步說明。 生質酒精 1. 甘蔗(Saccharum officinarum)：甘蔗為目前世界上用於生產生物酒 精的最主要作物，在台灣甘蔗的生長期約 12 個月（宿根栽培）至 18 個月（一般栽培）。 2. 甜高梁(Sweet sorghum)：其優點為 ：(1) 栽培容易，可用種子繁殖， (2) 需水量低，水分利用效率高，(3) 生長期短(4 個月以內)，單位 時間產量高，適合現有栽培體系，適用機械播種、管理及採收，(4) 可宿根栽培。但其缺點為：(1) 播種後初期需雜草管理，(2) 產物 體積較龐大，儲存及產製過程需較大空間，(3) 在農村景觀方面較 不具美化特色。

3. 玉米(Zea mays )：玉米的澱粉含量高而且玉米的種植是台灣農民所 熟悉的作物，唯玉米亦為人類及動物之糧食，亦因而有可能影響 糧食的供應與價格。 4. 甘藷(Ipomoea batatas)：全年均可供苗，每公頃可栽培 3 萬苗，與 甘蔗相比較，甘藷生育期短，單位時間產量高，值得積極開發。 台灣能源作物由於其產量、含油（糖）率及生長期長短不一，故若只 依據單一作物期的產量評價優劣，並不是很適當，因而本研究採用先前文 獻(馬及游，96 年; 左及蘇，96 年）所建議的各種能源作物單位時間轉換 潛力，如此可較合理評價能源作物產出能源潛力的優劣。由表 4.1 中所示， 在第一區每公頃生質柴油產量的順序為胡麻、花生、向日葵、油菜及大豆； 但由於花生的生長期約 5 個月，而向日葵約為 3 個月，故就單位時間生質 柴油轉換潛力，向日葵以 388 公升優於花生的 294 公升，因此生質柴油單 位時間轉換潛力之順序則分別是胡麻、向日葵、花生、油菜及大豆。其次， 本表中第一區單位時間生質酒精轉換潛力中，每公秉生質酒精所需之甘蔗 原料為 14.3 噸，所需之甘藷原料為 5.71 噸(林等，95 年)；甜高梁出汁率達 65%左右；玉米中澱粉占 62%~70%(姚等，97 年)。在第一區之生質酒精轉 換潛力之順序為玉米、甘蔗、甜高粱及甘藷。 在第二區每公頃生質柴油單位時間轉換潛力則依表 4.2 所計算的結 果，由於第二區花生在單位面積作物產量及單位面積能源產量均較第一區 為優，故其單位時間轉換潛力順序分別是胡麻、花生、向日葵、油菜及大 豆。由於第二區甘藷在單位面積作物產量及單位面積能源產量均較第一區 為優，故在第二區之生質酒精轉換潛力之順序為玉米、甘蔗、甘藷及甜高 粱。在第三區每公頃生質柴油單位時間轉換潛力依表 4.3 所計算的結果顯 示，由於第三區向日葵在單位面積能源產量已與胡麻相當，且生長期較胡 麻為短;另外第三區花生在單位面積作物產量及單位面積能源產量均較第 一區為優，故順序分別是向日葵、花生、胡麻、油菜及大豆。由於第三區

甘藷在單位面積能源產量均較第一區為優，故在第三區之生質酒精轉換潛 力之順序為玉米、甘蔗、甘藷及甜高粱。

4.3

能源作物之評選因子

本研究的能源作物評選主要分為二個階段，第一階段對台灣能源作物 的三大分區中，各適栽地區的環境因子評選，其目的主要是初步篩除不適 合本區域環境之能源作物，第二階段對能源作物之特性因子進行評選，主 要對能源作物本身具有的特性條件評選其優劣程度；適栽作物特性評選是 將前項適栽地區環境評選通過之能源作物，進一步評估該作物本身特性之 優劣。以下分述能源作物二階段評選所考量的因子。下一節再說明如何依 所納入的因子進行評選。

4.3.1 第一階段評選因子‐適栽地區環境因子

第一階段以適栽地區環境因子的評選，影響適栽作物的環境因子不 少，例如土壤因子（坡度、表土質地、有效深度、表土酸鹼度及排水情形） 及栽種經濟效益、降雨量、氣溫、氣壓、日照天數、蟲害、天然災害、污 染等。這些能源作物環境因子有的是持續發生因子，例如土壤因子、降雨 量、氣溫、日照天數、蟲害；有的是偶然發生因子，例如天然災害（颱風、 豪雨、地震等）、污染產生；為了減少能源作物在評估環境因子的複雜性， 本研究以一般正常生長狀態來評估，排除偶發事件對能源作物之影響。此 外，在持續發生的因子中，蟲害因子雖然是能源作物之天敵，由於各種作 物所面臨的蟲害，均有適當的除蟲劑可解決，蟲害因子就不另做討論，故 本研究考量之環境因子分述如下： 1. 土壤因子及栽種經濟效益：聯合國糧農組織對土壤評估條件（林 等，83 年）乃是分為坡度、有效深度、排水、地質、及酸鹼度等 5 項來評估。其中將農作物之適栽土壤分為四個等級（I~IV），本

研究參考前述文獻，針對能源作物整理適栽土壤性質，整理結果 如附錄 A 所列之台灣能源作物適栽土壤等級，另外亦參考其中適 栽土壤之定義，分區整理國內有關各縣市之適栽土壤面積之統 計，如附錄 B 所列。 2. 降雨量：台灣降雨量會隨著季節而變化，本研究以 1971~2000 年 30 年間，台灣中央氣象局之各地區氣象觀測站資料為依據，以月 平均值來代表該月降雨量，主要依各地區降雨量最大月平均及最 小月平均值評估是否適合作物之生長條件。 3. 氣溫：台灣位處亞熱帶氣候，氣溫依季節而有變化，本研究以 1971~2000 年 30 年間，台灣中央氣象局之各地區氣象觀測站資料 為依據，以月平均值來代表該月氣溫，可以將某些特殊熱浪或寒 流的氣溫，適度的以平均值降低其氣溫之變異性，亦對本研究之 評估減少複雜性，依本地區氣溫最高及最低之月平均值是否合適 待評估作物之生長條件。 4. 日照天數：本研究以 1971~2000 年 30 年間，台灣中央氣象局之各 地區氣象觀測站資料為依據，依本區全年日照天數，是否合適待 評估作物之生長條件。 以上四個環境因子將於 4.4 節中說明如何進行評選。

4.3.2 第二階段評選因子 - 適栽作物特性因子

第二階段是以適栽作物特性因子評選，影響適栽作物特性因子主要包 括產量、收穫數、產油(糖)率、生產複雜度等；其中能源作物之生產複雜 度，雖直接與能源作物之特性有關，但由於生產複雜度量化不易，而且假 設生產過程中越複雜，其生產成本相對提高，其能源作物競爭力相對降 低，較不利於該作物之效益，因此「生產複雜度」的因子已經可以充份反

應在能源的價格中，因此不列在適栽作物特性因子中討論，故本研究考量 之作物特性因子主要有如下三個： 1. 產量：以每一種能源作物每公頃之平均產量。 2. 收穫數：以每一種能源作物一年之收穫次數。 3. 產油(糖)率：以每一種能源作物之產油(糖)量。 以上三個特性因子將於下一節中說明如何進行評選。

4.4 能源作物之評選方法

能源作物評選是決定台灣能源作物種類頗重要的一個步驟，本研究採 用二階段的評選方法，第一階段依地區適栽環境因子初選，判別屬於「適 栽」或「不適栽」，由於適栽環境因子具有缺一不可的特性，因此適栽地 區環境初選以「絕對篩選」之方式來篩選。而第二階適栽作物特性評選中， 由於能源作物特性因子具有可量化的特性，故第二階段能源作物特性因子 採「相對篩選」的方式來篩選。以下分別詳細說明之。

4.4.1 適栽地區環境初選

能源作物之適栽地區環境因子，如 4.3 節所討論，有土壤因子及栽種 經濟效益、氣溫、日照天數、降雨量等因子。舉例而言，若在甲地區種植 能源作物 A，只要有其中一個環境因子有不適栽條件，亦即栽種環境因子， 欠缺能源作物 A 生長的條件，能源作物 A 將被排除在適栽作物之列，而未 被篩除之能源作物，則表示這些能源作物適合在這個區域生長，為初選合 格之能源作物。以下說明適栽地區環境初選之評選方法。 台灣能源作物適栽土壤等級及其定義如附錄 A，是參考聯合國糧農組 織所建議的土地評估條件，將土壤因子分為坡度、有效深度、排水、地質 及酸鹼度。每一種能源作物對土壤因子之分級均不相同，故本研究整理列

出每一種油料作物在不同土壤的分級標準，附錄 A 所列出之為台灣適栽土 壤等級，共分為四個等級，是以能源作物對土壤的適栽程度不同來作區 分，I 級土壤為栽種條件較佳之土壤， II 級次之，依此類推，IV 級的土壤 條件較不適宜。 本研究主要以廢耕地栽種能源作物，因此以農民的角度而言，究竟栽 種能源作物之利潤較高？或者不栽種能源作物而僅領取政府補助較有 利？是評價土壤適栽與否的重要經濟誘因，不同條件耕地所收獲之能源作 物，將獲得不同的經濟利益，本研究因而進一步以裁種經濟效益分析適裁 性。以目前政府對廢耕地利用之政策，若採行栽種能源作物之耕地，除了 依市價所得之經濟利益，政府另外獎勵補助款 6 萬元/公頃，含環境給付 4.5 萬元/公頃及資材與生產作業費 1.5 萬元/公頃；而若採取休耕措施之耕 地，將補助其休耕補助 4.5 萬元/公頃（農委會農糧署，97 年）。 能源作物土壤適栽評估方案中，方案 1 為採行栽種能源作物方案後， 各種能源作物之收益，以大豆為例，在第一區栽種之單位面積產量為 3,200 公斤/公頃，大豆之單價為 15 元/公斤，政府獎勵補助款 6 萬元/公頃，因此 大豆以方案 1 所獲金額為 3,200 公斤/公頃 X 15 元/公斤+60,000 元/公頃 =108,000 元/公頃。方案 2 為採取休耕措施，不栽種能源作物而僅領取政府 之休耕補助款，以大豆為例，在第一區採取休耕措施每期補助其休耕補助 4.5 萬元/公頃，一年以 2 期作計算，因此大豆以方案 2 所獲金額為 45,000 元/公頃 X 2=90,000 元/公頃。由表 4.4 中結果得知，方案 1-方案 2 之差值， 以第一區栽種大豆為 18,000 元/公頃，其他地區及其他作物以相同計算方 式可得到如表 4.4~表 4.6 之結果。若在第一區及第三區種植油菜以方案 1 所得之利益略少於不做任何耕種領取休耕補助的方案 2。因此油菜在第一 區及第三區以自給自足方式均無法優於政府補助，故此二區域並不適合栽 種油菜。然而在第二區中，依方案 1 所得之利益，略高於依方案 2 不做任 何耕種領取休耕補助所得之經濟利益，但因為兩者相差有限，一年中方案

1 所得之利益僅較方案 2 多 780 元/公頃，因此栽種的經濟誘因可能仍不足。 另外，其他能源作物在各分區之栽種經濟效益評選結果，在第一區 中，油料作物中以胡麻的差值最大，每年可多收益 22.6 萬元/公頃；而最 差的是油菜，差值為-360 元/公頃。在酒精作物中以甘蔗差值最大，每年可 多收益 17.8 萬元/公頃；而最差的是甜高粱，差值為 3.7 萬元/公頃。在第 二區中，油料作物以胡麻的差值最大，每年可多收益 28.5 萬元/公頃；而 最差的是油菜，差值為 780 元/公頃。在酒精作物中以甘蔗差值最大，每年 可收益 18.8 萬元/公頃；而最差的是甜高粱，差值為 3.7 萬元/公頃。在第 三區中，油料作物以胡麻的差值最大，每年可多收益 21.2 萬元/公頃；而 最差的是油菜，差值為-360 元/公頃。在酒精作物中以甘蔗差值最大，每年 可收益 20.4 萬元/公頃；而最差的是甜高粱，差值為 1.9 萬元/公頃。故依 栽種經濟效益分析的結果，油菜在全台灣不適栽，其餘能源作物均適合栽 種。 第一區月平均溫度一般在 15.1℃至 29.2℃間，月平均最高溫為 34.1 ℃，月平均最低 温為 12.3℃。栽種大豆之最適溫度為 21~25℃，若<10℃或 >40℃時則不適合大豆生長，故第一區符合栽種大豆之要求。栽種油菜之 最適溫度為 20~25℃，若<5℃或>35℃時則不適合油菜生長，故第一區符合 栽種油菜之要求。栽種花生之最適溫度為 20~27℃，若<12℃或>35℃時則 不適合花生生長，故第一區符合栽種花生之要求。栽種向日葵之最適溫度 為 21~24℃，若<10℃或>35℃時則不適合向日葵生長，故第一區符合栽種 向日葵之要求。栽種胡麻之最適溫度為 24~32℃，若<10℃或>44℃時則不 適合胡麻生長，故第一區符合栽種胡麻之要求，如表 4.7。栽種甘蔗之最 氣溫 本研究依中央氣象局 1971~2000 年共 30 年之計資料，以月份為單位， 每個月氣溫平均值與其他年份同一個月來相比較，分述如下，

適溫度為＞20℃，若<17℃時則不適合甘蔗生長，故第一區除了淡水測站 因位於迎風面，在 1 月份及 2 月份較低溫，大體上均符合栽種甘蔗之要求。 栽種甜高梁之最適溫度為 21~35℃，若<20℃或>40℃時則不適合甜高梁生 長，故第一區亦尚可符合栽種甜高梁之要求。栽種玉米之最適溫度為 25~35 ℃，若<6℃或>35℃時則不適合玉米生長，故第一區符合栽種玉米之要求。 栽種甘藷之最適溫度為 22~38℃，若<20℃時則不適合甘藷生長，故第一區 符合栽種甘藷之要求。 第二區月平均溫度一般在 15.8℃至 29.0℃間，月平均最高溫為 33.0 ℃，月平均最低温為 12.1℃。故第二區除了嘉義測站因地勢平坦，冬季受 冷空氣影響，在 1 月份較低溫，依上述作物生長條件，第二區符合栽種上 述作物之要求。 第三區月平均溫度一般在 18.8℃至 28.9℃間，月平均最高溫為 32.9 ℃，月平均最低温為 15.1℃，依上述作物生長條件，第三區除了大武測站 因地形易於 7 月份出現較高溫，大體上均符合栽種上述作物之要求。各區 評選結果列於表 4.7 至 4.12，依氣溫因子為標準，各種能源作物均適合在 台灣三個區栽種。 日照天數 本研究依中央氣象局 1971~2000 年共 30 年之統計資料，以月份為單 位，每個月日照天數平均值與其他年份同一個月來相比較，各區資料分述 如下， 第一區月平均日照最高天數為 25 日，月平均日照最低天數為 9 日， 年平均日照天數為 206.7 日。栽種大豆之最適日照天數為 70~120 日，以大 豆一年 2 獲計算，符合栽種大豆之要求。其他作物油菜、花生、向日葵、 胡麻、甘蔗、甜高梁、玉米及甘藷均為喜光性作物，均適合在第一區栽種。

第二區月平均日照最高天數為 28 日，月平均日照最低天數為 14 日， 年平均日照天數為 271 日。栽種大豆之最適日照天數為 70~120 日，符合 栽種大豆之要求。其他作物油菜、花生、向日葵、胡麻、甘蔗、甜高梁、 玉米及甘藷均為喜光性作物，均適合在第二區栽種。 第三區月平均日照最高天數為 28 日，月平均日照最低天數為 14 日， 年平均日照天數為 273 日。栽種大豆之最適日照天數為 70~120 日，符合 栽種大豆之要求。其他作物油菜、花生、向日葵、胡麻、甘蔗、甜高梁、 玉米及甘藷均為喜光性作物，均適合在第三區栽種。評選結果：依日照天 數因子為標準，各種能源作物均適合在台灣三個區栽種如表 4.7~表 4.12。 第 二 區 月 平 均 降 雨 量 最 高 442mm ， 最 低 9.9mm ， 平 均 年 雨 量 1,726mm，依上述作物生長條件，第二區符合栽種上述作物之要求。第三 區月平均降雨量最高 475mm，最低 11.5mm，平均年雨量 1,785mm，依上 述作物生長條件，第三區符合栽種上述作物之要求。評選結果：依降雨因 降雨 本研究依中央氣象局 1971~2000 年共 30 年之統計資料，以月份為單 位，每個月降雨量平均值與其他年份同一個月來相比較，由統計資料顯示， 第 一 區 月 平 均 降 雨 量 最 高 442mm ， 最 低 44.5mm ， 平 均 年 雨 量 2,200mm。栽種大豆之最適降雨量為 450~825mm，符合栽種大豆之要求。 油菜為適應性強之作物適合栽種。栽種花生之最適降雨量為>1,500mm，符 合栽種花生之要求。栽種向日葵之最適降雨量為>350mm，符合栽種向日 葵之要求。栽種胡麻之最適降雨量為 1,200~2,500mm，符合栽種胡麻之要 求。栽種甘蔗之最適降雨量為 1,500~2,000mm，符合栽種甘蔗之要求。栽 種甜高梁之最適降雨量為＞855mm，符合栽種甜高梁之要求。栽種玉米之 最適降雨量為 270~350mm，符合栽種玉米之要求。栽種甘藷之最適降雨量 為>470mm，亦符合栽種甘藷之要求。

子為標準，各種能源作物均適合在台灣三個區栽種如表 4.7~表 4.12。 表 4.7 至 4.12 綜合整理上述評選分析與其他數據，結果與栽種經濟效 益分析類似，油菜在全台灣三個區不適栽，其餘能源作物均適合栽種。

4.4.2 適栽作物特性評選

能源作物在各分區適栽環境初選後，則進行第二階段依能源作物特性 評選。適栽作物特性因子主要以產量、收穫數、產油(糖)率等三個因子評 選，本研究將三個因子的原始數據相乘，即產量 x 收穫數 x 產油/糖率； 比較其數值較為大者為優，各分區選擇其中較優前三種作物，列為本研究 評估效益之能源作物，將油料作物及酒精作物分別計算如表 4.13 及表 4.14。 適栽作物特性評選結果：在油料作物方面，第一區中胡麻表現最佳， 其次為花生、向日葵及大豆；第二區中花生表現最佳，其次為胡麻、向日 葵及大豆；第三區中由於大豆一年可收獲 3 次，故較胡麻為優，本區花生 表現最佳，其次為向日葵、大豆及胡麻。在酒精作物方面，第一區中由於 甘蔗在台灣生長期約 18 個月，相對甘藷為一年二獲，因此在表 4.14 中甘 藷表現最佳，其次為甘蔗、甜高梁及玉米；第二區中甘蔗表現最佳，其次 為甘藷、玉米及甜高梁；第三區中甘藷表現最佳，其次為甘蔗、玉米及甜 高梁。

4.5 能源作物之評選結果

由以上本研究之分析結果，在適栽地區環境初選中，土壤因子及栽種 經濟效益對環境因子影響較大，油料作物中的油菜在台灣的三個分區中均 不適合栽種或栽種的經濟誘因不大；以中央氣象局 30 年的統計資料評估 氣候因子，台灣在氣溫、日照及雨量上，均可符合油料作物之生長要求。 另外酒精作物中，在土壤因子及栽種經濟效益的表現，相對油料作物要 佳，土壤條件均適合酒精作物栽種；而就氣候因子而言，在氣溫、日照及

雨量上，亦均可符合酒精作物之生長要求。 在第二階段適栽作物「特性因子」評選中，依能源作物在各區栽種的 特性評估，篩除該分區中能源作物相對特性表現較差者，以相對較優良之 作物成為本研究選出之能源作物。油料作物在第一區選出胡麻、花生、向 日葵；在第二區選出花生、胡麻、向日葵；在第三區選出花生、向日葵、 大豆。另外，酒精作物在第一區選出甘藷、甘蔗、甜高梁；在第二區選出 甘蔗、甘藷、玉米作為本區的優選能源作物；在第三區選出甘藷、甘蔗、 玉米。

表4.1 第一區單位時間能源作物轉換潛力 主要作物 含油/糖/澱粉 率 能源作物 產量(kg/Ha) 單位面積能源 產量(L/Ha) 生長期(月) 轉換潛力 (L/Ha/M) 大豆(油) 17%~24% 3,200 853 4 213 油菜(油) 35%~40% 2,600 1,156 4 289 花生(油) 48%~54% 2,451 1,471 5 294 向日葵(油) 48%~55% 1,906 1,165 3 388 胡麻(油) 46%~57% 2,560 1,621 4 405 甘蔗(糖) 11%~16% 104,000 7,273 18 404 甜高梁(糖) 65% 4,800 1,595 4 399 玉米(澱粉) 62%~70% 8,457 3,026 5 605 甘藷(澱粉) 66%~70% 43,350 1,860 5 372 表4.2 第二區單位時間能源作物轉換潛力 主要作物 含油/糖/澱粉 率 能源作物 產量(kg/Ha) 單位面積能源 產量(L/Ha) 生長期(月) 轉換潛力 (L/Ha/M) 大豆(油) 17%~24% 2,600 693 4 173 油菜(油) 35%~40% 2,700 1,200 4 300 花生(油) 48%~54% 3,617 2,170 5 434 向日葵(油) 48%~55% 2,090 1,277 3 426 胡麻(油) 46%~57% 3,151 1,996 4 499 甘蔗(糖) 11%~16% 109,000 7,622 18 423 甜高梁(糖) 65% 4,800 1,595 4 399 玉米(澱粉) 62%~70% 11,438 4,092 5 818 甘藷(澱粉) 66%~70% 49,200 2,111 5 422 表4.3 第三區單位時間能源作物轉換潛力 主要作物 含油/糖/澱粉 率 能源作物 產量(kg/Ha) 單位面積能源 產量(L/Ha) 生長期(月) 轉換潛力 (L/Ha/M) 大豆(油) 17%~24% 3,600 960 4 240 油菜(油) 35%~40% 2,600 1,156 4 289 花生(油) 48%~54% 3,900 2,340 5 468 向日葵(油) 48%~55% 2,500 1,528 3 509 胡麻(油) 46%~57% 2,424 1,535 4 384 甘蔗(糖) 11%~16% 117,000 8,182 18 455 甜高梁(糖) 65% 3,510 1,166 4 292 玉米(澱粉) 62%~70% 10,000 3,578 5 716 甘藷(澱粉) 66%~70% 48,660 2,088 5 418

表4.4第一區能源作物土壤適栽評估方案 主要作物 產量(kg/Ha) 作物單 價($/kg) 方案1 方案2 方案1-2 大豆 3,200 15 108,000 90,000 18,000 油菜 2,600 11 89,640 90,000 -360 花生 2,451 40 157,060 90,000 67,060 向日葵 1,906 38 133,000 90,000 43,000 胡麻 2,560 100 316,000 90,000 226,000 甘蔗 104,000 20 268,000 90,000 178,000 甜高梁 4,800 14 127,200 90,000 37,200 玉米 8,457 15 187,447 90,000 97,447 甘藷 43,350 12 192,228 90,000 102,228 表4.5 第二區能源作物土壤適栽評估方案 主要作物 產量(kg/Ha) 作物單 價($/kg) 方案1 方案2 方案1-2 大豆 2,600 15 99,000 90,000 9,000 油菜 2,700 11 90,780 90,000 780 花生 3,617 _{40 203,233 90,000 113,233} 向日葵 2,090 _{38 140,047 90,000 50,047} 胡麻 3,151 100 375,100 90,000 285,100 甘蔗 109,000 _{20 278,000 90,000 188,000} 甜高梁 4,800 _{14 127,200 90,000 37,200} 玉米 11,438 _{15 232,371 90,000 142,371} 甘藷 49,200 12 210,072 90,000 120,072 表4.6 第三區能源作物土壤適栽評估方案 主要作物 產量(kg/Ha) 作物單 價($/kg) 方案1 方案2 方案1-2 大豆 3,600 _{15 114,000 90,000 24,000} 油菜 2,600 _{11 89,640 90,000 -360} 花生 3,900 _{40 214,440 90,000 124,440} 向日葵 2,500 38 155,750 90,000 65,750 胡麻 2,424 _{100 302,400 90,000 212,400} 甘蔗 117,000 _{20 294,000 90,000 204,000} 甜高梁 3,510 14 109,140 90,000 19,140 玉米 10,000 _{15 210,700 90,000 120,700} 甘藷 48,660 12 213,878 90,000 123,878

表4.7 第一區油料作物適栽性評選表 能源作物 大豆 油菜 花生 向日葵 胡麻 土壤適栽方案評估 結果 (千元/公頃) 18 -0.36 67 43 226 本區適種評選 O X O O O 氣溫(℃)1 月最高值(34.1) (21~25) (20~25) (25~27) (21~24) (24~32) 月最低值(12.3) (<10,>40) (<5,>35) (<12,>35) (<10,>35) (<10,>44) 本區適種評選 　O O O O O 日照天數(日)2 年平均值(206.7) (>70) (*) (*) (*) (*) 最大日照日數(25) 最小日照日數(9) 本區適種評選 　O O O O O 降雨量(mm)3 年雨量(2200.3) (450~825) (**) (>1500) (>350) (1200~2500) 月最高值(442.3) 月最低值(44.5) 本區適種評選 　O O O O O 1 . (最適溫度)/(不適溫度) 2. (最適日照),* : 喜光性作物 3.(最適降雨) ** : 適應性強作物 表4.8 第二區油料作物適栽性評選表 能源作物 大豆 油菜 花生 向日葵 胡麻 土壤適栽方案評估 結果 (千元/公頃) 9 0.78 113 50 285 本區適種評選 O X O O O 氣溫(℃)1 月最高值(33) (21~25) (20~25) (25~27) (21~24) (24~32) 月最低值(12.1) (<10,>40) (<5,>35) (<12,>35) (<10,>35) (<10,>44) 本區適種評選 　O O O O O 日照天數(日)2 年平均值(271) (>70) (*) (*) (*) (*) 最大日照日數(28) 最小日照日數(14) 本區適種評選 　O O O O O 降雨量(mm)3 年雨量(1726.1) (450~825) (**) (>1500) (>350) (1200~2500) 月最高值(422.1) 月最低值(9.9) 本區適種評選 　O O O O O 1 . (最適溫度)/(不適溫度) 2. (最適日照),* : 喜光性作物 3.(最適降雨) ** : 適應性強作物