應用Landsat影像於都市碳吸存效益之分析 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學地政學系私立中國地政研究所. 碩士論文. 應用 Landsat 影像於都市碳吸存效益之分析治 in Urban Carbon 政 Image Application of Landsat 大立. ‧. ‧ 國. 學. Sequestration Analysis. er. io. sit. y. Nat. n. a l 究生：蔡榮恩i v 研 n Ch engchi U 指導教授：詹進發. 中. 華. 民. 國. 一. 零. 六. 年. 一. 月.

(2) 謝誌首先一定要先感謝詹老師，在我研究所兩年半當中給予我最大的協助，不管是在軟硬體方面，老師總是有辦法幫我想到解決的方式，並且在每個月的零用金上面也是全力的支持我，讓我不管是在做研究或是出外都沒有任何匱乏的感覺，同時也讓我學會獨立思考的習慣，以及在處理大量資料時學習利用程式解決以往純手動的困境，著實讓我在出了研究所這個大門後，得到更多的能力，去面對外來工作的挑戰。再者要感謝文化大學的鄭祈全教授，當初一邊忙著期初一邊前往文化，為的是要跟鄭老師學習碳吸存相關的學問，能有這篇研究的誕生，有很大的部分是由鄭老師解決我當下的問題，對於鄭老師的感恩難以言喻。同時也要感謝林士淵老師、甯方璽老師、邱式鴻. 政治大. 老師與林老生老師，在研究所學習的過程中是因為有各位老師的培養與訓練. 立. 才能造就現今的處事能力，過程雖然亦師亦友，卻絲毫不減對做任何一件事. ‧ 國. 學. 情的嚴謹度，我想這應該是我研究所當中學習到最多的，遇到問題就要盡全力地去解決，這是每一位老師給我最好的禮物。最後也要感謝我的口試委員，. ‧. 王素芬老師以及黃金聰老師，以非常專業的角度切入我論文的每一個點，讓. sit. y. Nat. 我知道就算再完善的想法也總是有問題的，謝謝老師們的細心讓本篇論文可. io. al. er. 以更加的完善。. n. 感謝地政系男籃，鄭耀、阿俊、力恆、子凱、冠中、阿另、宇斌、廷威、. Ch. i Un. v. 昱翔、Brandon、政緯、宗懷、亮亮、嘉文還有太多沒點到的人了，讓我在研. engchi. 究所的生涯中還可以拿到三個亞軍獎杯，本來以為上研究所後就無法再打籃球了，好險有你們的出現，讓我不僅僅是認識一群好隊友，也多了一群人生中不可缺的朋友們。感謝大學同學們讓我在非常非常難過的時候，還有力陪我出去喝一杯，47、柏元、丰谷、阿緯，有你們出現在我的生命裡，我想我是非常幸福跟幸運的，也感謝國中同學，謝謝你們當初相信我讓我有勇氣去考研究所，牽牛、老二、阿昆、EGG、小王、馮馮，也特別感謝彥合，我想生命中我們應該是最密不可分的朋友了，在每個人生間段中我們都經歷一樣的苦難，不過我們也努力的一起去面對它解決它，希望在未來的日子裡跟所有人還是可以互相扶持面對困難。. I.

(3) 感謝我研究所所有支持我的夥伴，皖馨我想你是我的程式啟蒙老師，沒有你，後面我處理資料應該會直接死在椅子上，婉綺雖然你是個冷面笑匠，但有你適時的點破我的想法，讓我獲益良多，彥碩我們見面的時間真的是少之又少，但同樣留下來的這半年，可以一起吐苦水我想真的是我們講最多話的時候了，Jimmy 在很累的研究所生涯裡，有一個也很愛玩的同學我想是很幸福的，不管是一起喝酒或一起 XX，雖然你真的很固執，某方面來說也是你天資異人吧哈哈；東旂我想我們是最好的拍照夥伴，任何攝影的是只要開關一打開我想應該可以說一整天吧?姿瑜應該是我研究所當中最好最挺我的朋友了，不管任何大小事啊哩阿雜都可以互相分享，雖然你已經不在台北了，但相信未來應該還是有機會繼續共事吧?也感謝前 GIS 的夥伴，兩粒、祈安、. 政治大碩班生涯裡有你們的陪伴，真是我最幸福的事了。最後也很感謝每個學弟妹立. 芳妤，能在同一間研究室又有同樣的笑聲，我想那是最難能可貴的回憶了，. ‧ 國. 學. 包容我這學長，育賢、義傑、義豪、立丞、立筠、宏嘉，也特別感謝亞倫，真的非常用心地看了我論文，也在過程中給予我非常大的建議與幫助，若是. ‧. 沒有你，我可能現在還再埋頭苦幹，以及特別感謝我家的學妹意紋和學弟子凱，謝謝你們在同樣的家族裡給予我最大的幫助，不管我說什麼都一定會去. y. Nat. io. sit. 幫忙或一定去做，能有你們的幫忙真是超級無敵感激。. n. al. er. 最後我特別感謝文化大學陳守鴻老師，我想當初如果沒有你相信我，我. i Un. v. 應該不會考上政大也不會走出研究所這個大門，謝謝你當初的啟蒙，讓我現. Ch. engchi. 在完成這份學業。感謝王子瑄和美鳳阿姨，當初有你們，我才會有勇氣去報考研究所，雖然最後的最後你們不一定可以參予到我的畢業，但還是很謝謝你們曾經出現在我的人生，帶領我走進這完全不同的領域。感謝我的家人，媽媽你是最偉大的了，從小到大你一個人扶持我們家三個人長大毫無怨言，我做了任何大小事或決定，你也都是盡全力的支持我，你是我人生中最重要的人。哥哥跟姐姐雖然我們相處時間一直都短短的，但也感謝你們包容我這兩年半異常忙碌的生活，國信姨丈與瓊芳阿姨，謝謝你們讓我從小到大，雖然辛苦但是在任何的資源上總是提供最強大的後盾。最後感謝上帝，我相信你是我的倚靠我的盾牌，人生道路雖然漫長，但有祢時刻帶領我真是異常的安心與妥當，謝謝祢的看顧，未來希望祢繼續同在。. II.

(4) 摘要自工業革命後，隨著科技的進步，人口、經濟、醫療技術皆快速發展，也因人類需求的增加而大量燃燒化石燃料，大規模的砍伐熱帶雨林，導致大氣中二氧化碳大量增加，進而衍生溫室效應的發生，甚至造成全球氣候變遷。在全球暖化的狀態下，聯合國氣候變化綱要公約與京都議定書中都明確肯定森林可固定主要溫室氣體二氧化碳，由於森林具備吸收和儲存二氧化碳的能力，其對於生態系統中的碳循環功能扮演重要的角色。若能有效監控森林資源，便能管理溫室氣體，且能提出有效的控管方式。而本研究將應用遙測技術於碳吸存與環境變化的監測，透過美國大地衛. 政治大. 星影像（Landsat）進行不同時期與區域之碳吸存的評估，與以往研究之最大. 立. 差異為可進行大尺度與多時期的碳吸存評估，並且達到經濟、準確、有效提. ‧ 國. 學. 升效率之目標。. 本研究根據光能利用率（Light use efficiency）為基礎模型，計算 2005-. ‧. 2010 之植生淨初級生產量（Net Primary Productivity, NPP），且配合不同的研. Nat. sit. y. 究區域：台北、高雄，進一步探討不同的氣候條件與土地利用的條件下，其. n. al. er. io. 差異性對於 NPP 之影響。. i Un. v. 成果顯示，在不同環境條件下碳吸存能力受到氣候條件影響最大，且在. Ch. engchi. 資料具有缺漏狀態下，依然能反映不同區域之趨勢，雖無法有效評估年總量，但仍可供評估區域性碳吸存能力之趨勢。關鍵字：碳吸存、植生淨初級生產力、大地衛星、環境變遷、遙測技術. III.

(5) Abstract Since the industrial revolution, with the rapid progress of science and technology, population, economy, and medical technology also grow rapidly. Because of increased human demand, coupled with burning lots of fossil fuels, and large-scale felling of tropical rain forests, which result in a significant increase in atmospheric carbon dioxide, and then trigger the greenhouse effect to occur, hence causing global climate change. Under the global warming condition, the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) and the Kyoto Protocol (KC) both clearly affirmed that forests can fix the main greenhouse gas—carbon dioxide. Because forests have the ability to absorb and store carbon dioxide, they plan an important role in carbon cycle function for ecosystem. If we can effectively monitor forest resources, we will be able to manage greenhouse gases, and can come up with effective control methods.. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. In the present study, we will use remote sensing technology to monitor carbon sequestration and environmental changes. Using Landsat images, we assessed carbon sequestration of different time periods and areas. The biggest difference between this study and previous researches is that large-scale and multi-temporal carbon sequestration assessment can be done, and the goals of economic, accurate, and increasing efficiency can be achieved.. Nat. y. sit. er. io. In this study, the Net Primary Productivity (NPP) of 2005-2010 was calculated based on the light use efficiency model. By comparing the results of different research areas—Taipei and Kaohsiung, the effects of different climatic conditions and land use conditions on NPP was investigated.. al. n. iv n C The results show that, under environmental conditions, the carbon U h edifferent i h n c g sequestration capacity is affected the most by climatic conditions. Furthermore, in the absence of data, it still can reflect the trend of different regions. Although not being able to effectively assess the total amount of a year, it still can be used to assess the trend of regional carbon sequestration capacity. Keywords：Carbon Sequestration、Net Primary Productivity (NPP)、Landsat、 Environmental changes、Remote sensing technology. IV.

(6) 目錄. 謝誌 ................................................................................................... I 摘要 ................................................................................................ III Abstract ........................................................................................... IV 目錄 ..................................................................................................V 圖目錄............................................................................................ VII 表目錄.............................................................................................. IX. 政治大. 緒論 .......................................................................................1. 立. ‧. ‧ 國. 學. 第一節研究背景 ........................................................................................ 1 第二節研究動機與目的 ............................................................................ 2 研究動機 ........................................................................................ 2 研究目的........................................................................................ 3 第三節文章架構 ........................................................................................ 4. sit. y. Nat. 文獻回顧 ...............................................................................7. n. al. er. io. 第一節全球暖化與各國協定.................................................................... 7 IPCC 與全球暖化 .......................................................................... 7 京都議定書與全球暖化................................................................ 9 第二節碳吸存相關研究.......................................................................... 11 森林資源與生態系碳循環.......................................................... 11 國內碳吸存相關研究.................................................................. 15 第三節應用遙測於碳吸存之研究.......................................................... 19 遙感探測 .................................................................................... 19 淨初級生產力.............................................................................. 20 光能利用率模型與遙測應用...................................................... 21. Ch. engchi. i Un. v. 研究材料與方法 ............................................................... 29 第一節研究區域...................................................................................... 29 大台北行政區.............................................................................. 29 高雄行政區.................................................................................. 29 第二節研究資料...................................................................................... 30 衛星影像 .................................................................................... 30 土地分類資料.............................................................................. 34 氣象資料...................................................................................... 36 V.

(7) 第三節研究方法與流程.......................................................................... 39 最大值合成法.............................................................................. 41 Landsat 7 ETM+影像填補 .......................................................... 42 Landsat 衛星影像前處理 ........................................................... 44 碳吸存遙測估算.......................................................................... 48. 研究成果 ........................................................................... 53 第一節土地分類...................................................................................... 53 土地分類精度.............................................................................. 53 土地使用分類比較...................................................................... 61 第二節碳吸存與氣象資料...................................................................... 69 氣象資料分析.............................................................................. 69 碳吸存分析.................................................................................. 77. 政治大第一節結論.............................................................................................. 89 立半自動化處理.............................................................................. 89. 結論與建議 ....................................................................... 89. ‧. ‧ 國. 學. 大台北行政區與高雄行政區土地利用變化.............................. 89 大台北行政區與高雄行政區氣候條件...................................... 90 碳吸存整體分析.......................................................................... 90 第二節建議.............................................................................................. 91 Landsat 影像處理 ........................................................................ 91 碳吸存未來研究方向與整體建議.............................................. 91. sit. y. Nat. n. al. er. io. 參考文獻.......................................................................................... 93. i Un. v. 中文參考文獻.............................................................................. 93 外文參考文獻.............................................................................. 95 網頁參考文獻.............................................................................. 99. Ch. engchi. VI.

(8) 圖目錄. 立. 政治大. 學. ‧. io. sit. y. Nat. al. n. 圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖. er. 圖. 2 - 1 全球暖化趨勢圖（IPCC, 2014） ................................................................. 9 2 - 2 公約變化過程圖（王瑞閔，2006） .......................................................... 10 2 - 3 碳循環示意圖（Riebeek, 2011） ................................................................ 12 3 - 1 （a）台灣本島（b）大台北行政區（c）高雄行政區 ............................. 29 3 - 2 SLC 關閉前（左）關閉後（右） ............................................................ 33 3 - 3 Landsat 台灣衛星影像涵蓋圖..................................................................... 33 3 - 4 大台北行政區氣象內插資料：（a）月溫度（b）月雨量（c）月太陽輻射（d）月日照率................................................................................................ 37 3 - 5 高雄行政區氣象內插資料：（a）月溫度（b）月雨量（c）月太陽輻射（d）月日照率.................................................................................................... 38 3 - 6 研究流程圖 .................................................................................................. 40 3 - 7 最大值合成法示意圖（Obsomer et al., 2013） ......................................... 41 3 - 8（a）填補前（b）填補後 .......................................................................... 42 3 - 9 罩窗填補 ...................................................................................................... 43 3 - 10 填補後平滑化 ............................................................................................ 43 3 - 11 校正前（左）校正後（右） .................................................................... 47 3 - 12 NPP 估算流程 ............................................................................................. 52 4 - 1 分類混區說明圖 .......................................................................................... 56 4 - 2 大台北行政區與高雄行政區 2010 年 Globeland30 標準土地分類資料. 60 4 - 3 大台北行政區土地使用趨勢圖 .................................................................. 62 4 - 4 高雄行政區土地使用趨勢圖 ...................................................................... 64 4 - 5 大台北行政區與高雄行政區耕地比較圖 .................................................. 65 4 - 6 大台北行政區與高雄行政區森林地比較圖 .............................................. 65 4 - 7 大台北行政區與高雄行政區草地比較圖 .................................................. 66 4 - 8 大台北行政區與高雄行政區水體比較圖 .................................................. 66 4 - 9 台北行政區與高雄行政區人造地比較圖 .................................................. 67 4 - 10 台北行政區與高雄行政區人造地比較圖 ................................................ 67 4 - 11 2005-2010 大台北行政區太陽輻射變化圖 ............................................... 69 4 - 12 2005-2010 高雄行政區太陽輻射變化圖 ................................................... 70 4 - 13 2005-2010 大台北行政區月雨量變化圖 ................................................... 71 4 - 14 2005-2010 高雄行政區月雨量變化圖 ....................................................... 71 4 - 15 2005-2010 大台北行政區與高雄行政區年雨量變化圖 ........................... 72 4 - 16 2005-2010 大台北行政區月均溫變化圖 ................................................... 73 4 - 17 2005-2010 高雄行政區月均溫變化圖 ....................................................... 73 4 - 18 2005-2010 大台北行政區與高雄行政區年均溫變化圖 ........................... 74 4 - 19 2005-2010 大台北行政區均日照率 .......................................................... 75 4 - 20 2005-2010 高雄行政區月均日照率 .......................................................... 75 4 - 21 2005-2010 大台北行政區碳吸存趨勢圖 ................................................... 78 4 - 22 2005-2010 高雄行政區碳吸存趨勢圖 ...................................................... 80 4 - 23 2005-2010 大台北行政區與高雄行政區碳吸存趨勢圖 ........................... 81 4 - 24 2005-2010 大台北行政區碳吸存與溫度趨勢圖 ....................................... 82. ‧ 國. 圖圖圖圖圖圖圖. Ch. engchi. VII. i Un. v.

(9) 4 - 25 2005-2010 高雄行政區碳吸存與溫度趨勢圖 ........................................... 82 4 - 26 2005-2010 大台北行政區碳吸存與雨量趨勢圖 ....................................... 83 4 - 27 2005-2010 高雄行政區碳吸存與雨量趨勢圖 ........................................... 83 4 - 28 2005-2010 大台北行政區碳吸存與太陽輻射趨勢圖 ............................... 84 4 - 29 2005-2010 高雄行政區碳吸存與太陽輻射趨勢圖 ................................... 85 4 - 30 2005-2010 大台北行政區氣象資料總體趨勢 ........................................... 86 4 - 31 2005-2010 高雄行政區氣象資料總體趨勢 ............................................... 86 4 - 32 2005-2010 大台北行政區碳吸存與 NDVI 趨勢圖 ................................... 87 4 - 33 2005-2010 高雄行政區碳吸存與 NDVI 趨勢圖 ....................................... 88. 立. 政治大. 學 ‧. ‧ 國 io. sit. y. Nat. n. al. er. 圖圖圖圖圖圖圖圖圖. Ch. engchi. VIII. i Un. v.

(10) 表目錄 2 - 1 碳吸存相關研究比較（洪千祐，2014） .................................................. 18 2 - 2 以衛星資料為基礎模型比較 ...................................................................... 24 2 - 3 模型參數比較表 .......................................................................................... 25 2 - 4 模型應用比較表 .......................................................................................... 28 3 - 1 Landsat 5 TM 波段範圍................................................................................ 31 3 - 2 Landsat ETM+ 波段範圍 ............................................................................. 32 3 - 3 GlobeLand30 分類表 .................................................................................... 35 3 - 4 Landsat 5 TM Gain 與 Offset 常數 ............................................................... 45 3 - 5 Landsat7 ETM+ Gain 與 Offset 常數 ........................................................... 46 3 - 6 大氣層外輻射值 ........................................................................................... 46 3 - 7 各林型最大光能利用率（朱文泉等人，2007） ...................................... 50 4 - 1 2009 大台北行政區土地分類誤差矩陣 ...................................................... 53 4 - 2 2008 大台北行政區土地分類誤差矩陣 ...................................................... 54 4 - 3 2007 大台北行政區土地分類誤差矩陣 ...................................................... 54 4 - 4 2006 大台北行政區土地分類誤差矩陣 ...................................................... 55 4 - 5 2005 大台北行政區土地分類誤差矩陣 ...................................................... 55 4 - 6 2009 高雄行政區土地分類誤差矩陣 .......................................................... 57 4 - 7 2008 高雄行政區土地分類誤差矩陣 .......................................................... 57 4 - 8 2007 高雄行政區土地分類誤差矩陣 .......................................................... 58 4 - 9 2006 高雄行政區土地分類誤差矩陣 .......................................................... 58 4 - 10 2005 高雄行政區土地分類誤差矩陣 ........................................................ 59 4 - 11 大台北行政區土地使用面積表 ................................................................ 61 4 - 12 高雄行政區土地使用面積表 .................................................................... 63 4 - 13 2005-2010 大台北行政區碳吸存量 ........................................................... 77 4 - 14 2005-2010 高雄行政區碳吸存量 ............................................................... 79. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. al. er. io. sit. y. Nat. 表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表. Ch. engchi. IX. i Un. v.

(11) 緒論第一節研究背景十七世紀工命革命後，不僅科技與醫療快速的發展，產業發展亦有全新的突破，更給全人類帶來優越的生活環境與健全的醫療照護。根據美國人口資料局 2016 報告指出（U.S. Census Bureau, 2016），世界人口總數至 2013 已突破 70 億人。面對如此快速性的增長，需仰賴大量的化石燃料（Fossil Fuel）開採、森林地大量的砍伐與大規模的土地開發。森林地快速的消失是造成二氧化碳（CO2）濃度急遽增長和生物多樣性（Biodiversity）流失的主因，衍. 治政大（Greenhouse Effect）的加劇，最終為現今面對的全球氣候變遷議題（Global 立 Climate Change）（王瑞閔，2007；林務局農林航空測量所，2010；陳信宏，生溫室氣體（Greenhouse Gases）增加卻無從吸收，進而導致溫室效應. ‧ 國. 學. 2011；鄭祈全，2014）。. ‧. 為了遏止溫室效應惡化，聯合國於 1992 年通過聯合國氣候變化綱要公約（United Nations Framework Convention on Climate Change, UNFCC），透過. y. Nat. sit. 管制排放的方式，減緩氣候變遷問題；1997 年通過具有法律效力的國際環. er. io. 保協定「京都議定書」（Kyoto Protocol, KP），並自 2005 年 2 月生效，規範. al. n. iv n C hengchi U 化硫等六種。全球共有 38 個已開發國家具體規範，必須在 2008 至 2012 年溫室氣體包括二氧化碳、甲烷、氧化亞氮、氫氟碳化物、全氟碳化物與六氟. 間將溫室氣體排放量減少至 1990 年之水準再降低 5.2%，否則將面臨貿易制裁。其次，聯合國「跨政府組織氣候變遷專門委員會」（Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC）更在 2014 提出:「地表溫度升高，有 90%以上的原因是由人類活動排放的溫室氣體造成」，當中以二氧化碳所造成的溫室效應最具影像力。台灣雖未在締約國之內，但數據顯示自 1992 二氧化碳排放量約 1.13 億噸，至 2005 年排放量已高達 2.6 億噸，居全球排名第 22 位。更顯示出台灣人口雖佔全世界千分之三，但所排放之二氧化碳卻達全世界百分之一（邱育慈，2006）。溫室效應已成為全球注目之問題，世界各國無不努力減少溫室氣體之排放，並以「節能減碳」作為施政目標，積極開發綠色能源，期盼能在低排放碳量下，共創永續發展之經濟與都市環境。 1.

(12) 第二節研究動機與目的研究動機聯合國氣候變化綱要與京都議定書（AGBM, 1997）內文均明確指出，森林能有效固定溫室氣體中最主要氣體：二氧化碳（Carbon Sequestration）。森林具備吸收與儲存二氧化碳之優勢，且在碳循環（Carbon Cycle）中扮演著重要的角色。若能有效監控與評估森林間變化，便能有效控制溫室氣體之消長，進而提出改善環境之方案，並且達到永續經營和低碳生活之終極目標。但其中存在之問題為該如何有效率且準確評估與監測森林資源。. 政治大. 傳統調查森林資源的方式，大多以實地生物量取樣、通量塔台觀測、模型評估等方式進行，不同方式都存在者共同的侷限性，如：空間連續. 立. 性、時間連續性、即時性等等（林務局農林航空測量所，2010）。IPCC 指. ‧ 國. 學. 南（Intergovernmental Panel on Climate Change Good Practice Guidance, 2003）特別指出遙測技術適用於國家土地利用調查、土地利用變化及林業. ‧. 評估等等，並且建議應用此技術提供氣候變遷公約之需求。遙測技術具備. sit. y. Nat. 高空間、時間解析度，大尺度與高經濟效益等特性，跟以往傳統的調查方. io. al. er. 式相比，不僅節省人力資源與時間成本，更能真實反映現地情況（Scott. n. and Stephen, 1996）。以傳統取樣方式來說，大多選取小樣區作為樣本，再. Ch. i Un. v. 透過模擬的方式進行大範圍的評估，但對於森林資源如此多樣性的評估是. engchi. 有執行上的難度，加上若要探討連續性的時空變異性，實行度又更加困難。而遙測技術恰好可解決傳統調查所無法克服之問題，透過週期性的觀測確保資料的時間連續性，大範圍的觀測解決空間不連續性，利用更多不同指標觀測更能貼近真實森林資源的樣貌。本篇研究將利用學者 Monteith （1972）與 Monteith and Moss （1977）所提出光能利用率模型為基礎，並配合氣象與土地利用資料，進行大台北行政區與高雄行政區兩地碳吸存之評估，本研究選擇大台北行政區與高雄行政區原因為，同屬台灣地區一級大都市，但在氣候條件與土地利用都有較大的不同，大台北行政區屬於亞熱帶氣候；高雄行政區則屬熱帶，土地利用則為. 2.

(13) 台北行政區多商業大樓；高雄行政區則多森林地與農地。藉由比較兩地不同氣候與土地利用型態，進而探討兩都會區在碳吸存的差異性。. 研究目的本研究將透過收集 2005-2010 大台北行政區與高雄行政區遙測影像，進行不同氣候條件與土地利用方式之分析，進而推估比較植生淨初級生產力（Net Primary Productivity, NPP）在兩地之間是否存在者顯著的差異性，透過不同的氣象因子與時間序列影像進一步探討氣候與土地利用是否對 NPP 有所影響。. 治政大正，藉此獲取計算 NPP 所需之值。立. 收集 2005-2010 大台北行政區與高雄行政區遙測影像，並進行前處理校. ‧ 國. 學. 針對衛星影像之處理程序，發展一套半自動化的方法，以提升資料處理與分析之效率。. ‧. 探討遙測技術應用於碳吸存評估之可行性。. y. Nat. n. al. er. io. sit. 藉由研究成果分析土地利用對於都市環境碳吸存之影響。. Ch. engchi. 3. i Un. v.

(14) 第三節文章架構本研究之流程大約可分為以下五個主要階段（一）研究動機與目的；（二）文獻回顧；（三）研究材料與方法；（四）研究成果；（五）結論與建議研究動機與目的：首先交代本篇研究之背景，隨著人類的過度開發，造成環境的變遷，延伸動機為該如何有效控制與管理過度發展，進而提出利用遙測技術評估碳吸存量，並探討其影響性為本篇之目的。. 政治大約了解目前的趨勢與改善方向，再透過碳循環部份了解森林對於溫室氣立體貢獻與重要性，並且配合國內學者對於傳統碳吸存評估方式進行理文獻回顧：首先進行探討限制溫室氣體排放的起源，透過各國之間的公. ‧ 國. 學. 解，最後藉由相關文獻探討本研究將利用模型進行研究方式，進行深入探討與比較，並歸納出本研究所利用之部份。. ‧. y. Nat. 研究材料與方法：本研究利用 Landsat 5 TM 與 Landsat 7 ETM+，作為主. io. sit. 要研究材料。首先交代該如何有效及縝密的校正 Landsat 5 TM 與. n. al. er. Landsat 7 ETM+ 之方法。再透過處理完成資料進行碳吸存量之評估。而. Ch. i Un. v. 本篇研究將利用 Monteith （1972）與 Monteith and Moss （1977）年所. engchi. 提出光能利用率模型，配合處理完成之 Landsat 資料，推估出常態化植生差異指數（Normalized Difference Vegetation Index；NDVI ）與比值植生指數（Ratio Vegetation Index；SR），並利用台灣颱風洪水研究中心之大氣資料庫中的：雨量、氣溫、太陽輻射量與太陽日照率，將資料進行內插後，與 Landsat 資料進行結合，計算與評估大台北行政區和高雄行政區碳吸存量。研究成果：透過台北行政區與高雄行政區碳吸存資料，配合土地利用調查資料與氣象資料，進行不同參數分析，並對不同的參數與環境背景進行碳吸存量差異之探討。. 4.

(15) 結論與建議：依據研究成果進一步探討碳吸存量之變化，是否與變數之間存在著顯著的影響，並給予改善之建議，如：本篇研究碳吸存值可利用性、不同區域與參數是否有不同之影響。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 5. i Un. v.

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

(17) 文獻回顧本篇研究將文獻回顧分為三大部分。首先，探討各國之間公約與協定，藉由各國間的協定了解氣候變遷對於人類環境所造成的嚴重性。再探討國內外評估碳吸存之模式，透過傳統與遙測評估方式去比較可利用性。最後藉由回顧遙測應用於碳吸存方面應用方式，來呼應本篇論文參考方式與理論基礎。. 第一節全球暖化與各國協定 IPCC 與全球暖化. 政治大十七世紀中葉開始，工業革命後改變人類原有生活模式，經濟、醫療、立. 科技與居住環境隨之進步，人口亦快速之成長。也因需求的增加，造成人類. ‧ 國. 學. 大量燃燒石化燃料、濫伐森林與熱帶雨林及開墾土地，使原本有效吸收與減. ‧. 緩溫室氣體之林木快速消失，導致大氣中的溫室氣體劇烈增加，進而造成全球暖化，甚至全球氣候變遷（王瑞閔，2007）。. y. Nat. sit. 1896 瑞典學者 Svante（1903 年諾貝爾化學獎得主）首先提出，人類大. n. al. er. io. 量燃燒化石燃料，將會提高大氣中二氧化碳之濃度，但 Svante 當時認為二. i Un. v. 氧化碳濃度提高，有助於作物生長，解決糧食短缺之問題。同時也有部分學. Ch. engchi. 者認為，溫度上升屬於正常的週期性自然現象，對環境並無任何影響。時至今日，所面臨的環境問題，是與當初預估理論有相當大的差異。二氧化碳濃度快速的增加，造成溫室效應的發生，北極圈因溫度提升，導致冰山與冰河溶解，間接影響海平面上升，許多太平洋小島因此而消失；南極圈因溫室氣體急增，造成吸收紫外線的臭氧層出現破洞，其影響為南極大陸面積逐漸縮小，導致動植物生存的滅絕。而在台灣，因氣候環境受到溫室效應的影響，春季與秋季漸漸的消失，突發性急降雨或是長時間乾旱發生更加密集，海水溫度上升，使得颱風生成更加頻繁，當中連帶效應為，民生用水的短缺、急降雨後山崩與土石流、瞬間性的降雨造成淹水、溫度變化造成動植物生存方式改變，都為溫室效應影響中，對於生存環境所造成得負擔與威脅。究竟需. 7.

(18) 要何種方式才能有效的阻止溫室效應持續的發生，為近代全人類所需要共同面對之問題（王瑞閔，2007；邱育慈，2006）。面臨到如此劇烈的環境改變，世界各國急需討論解決之道，1988 年由聯合國環境規劃署（United Nations Environmental Program, UNPE）與世界氣象組織（World Meteorological Organization, WMO），共同成立「跨政府組織氣候變遷專門委員會」（Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC）。 IPCC 為一政府機構，對聯合國與 WMO 的所屬會員進行開放。目前共有 195 個國家為會員。在 IPCC 第五次的評估報告中提出，在任何公約與法律文書最終的目的是，所參與之會員國應按照公約的相關規定將溫室氣體穩定的控制在大氣濃度中的水平之上，以防止因人類的活動而干擾氣候系統。而此水. 政治大. 平應當達到再一定的時限內生態系統能夠自然地適應氣候變化，以避免糧食. 立. 生產受到威脅並確保經濟發展也可以持續前進。而各國也應公平與公正的管. ‧ 國. 學. 理該國溫室氣體（Greenhouse Gases, GHGs）的排放，以利保護環境之永續發展（IPCC, 2014）。. ‧. 適應和減緩是減輕與管理氣候變化風險相輔相成的戰略，未來幾十年的. sit. y. Nat. 顯著減量排放可降低 21 世紀及之後的氣候風險。但也因鑒於治理、道德、. io. er. 公平、價值判斷、經濟評估和對風險的不確定性，進行各類型的評估，並且有效的提出預期的風險和效益來做出限制氣候的變化及影響經濟發展的綜. n. al. Ch. i Un. v. 合評估。若是完全不採取任何努力，將會使得全人類共同曝露在高風險的環. engchi. 境。改變的方式也並非單單限制某國或某單一產業的發展，應當以全球作為共同單位，進行不同開發程度的共同評估，並落實不同地區的環境背景與氣候相關風險進行考量，給予氣候與產業共同適應與協調權衡之最大效益。儘管目前有越來越多的減緩氣候政策出現，但溫室氣體每年的排放量還是高達一千兆二氧化碳當量（GtCO2eq）。這其間雖在 2007-2008 稍有減緩，但也只是因為金融海嘯而造成暫時性的減緩。從資料可看出經濟和人口增長造成燃燒大量化石燃料還是二氧化碳增加最重要的驅動元素。而人類若不繼續努力控制二氧化碳排放量，預估至 2100 年溫度將比 1990 年提升 3.7℃-4.8℃，海平面將比 1990 年上升 9-88 公分，且二氧化碳濃度將增加至 1300ppm。若要. 8.

(19) 在 21 世紀末將二氧化碳穩定控制在工業革命前兩倍，則目前二氧化碳排放量須減至一半（IPCC, 2014）。. 立. 政治大. 圖 2 - 1 全球暖化趨勢圖（IPCC, 2014）. ‧ 國. 學. 京都議定書與全球暖化. ‧. sit. y. Nat. 1992 年 5 月 9 日，聯合國「政府間氣候變化綱要公約談判委員會」（UN General Assembly）經歷了五次會議，在紐約聯合國總部通過了「聯合國氣. io. n. al. er. 候變化綱要公約」（The United Nations Framework Convention on Climate. Ch. i Un. v. Change, UNFCC），簡稱氣候變化綱要公約（FCCC）。此公約在 1992 年 6 月，. engchi. 於巴西里約熱內盧舉行的「聯合國環境發展大會」（United Nations Conference on Environment and Development, UNCED），又稱為「地球高峰會」（Earth Summit），開放簽署，簽署國家達 155 個。並於 1994 年 3 月 21 日成為國際法。至今，公約成員已達 174 國。因在氣候變化綱要執行後，二氧化碳仍不斷的攀升，代表各國雖簽署公約卻沒有確使履行。各方認為各國間並沒有認真實行減少溫室氣體排放，引發各界譁然，為了消除爭議並有效的規範各國，需擬訂一套具有法律約束力的議定書，有效控管各國與溫室氣體的排放。於是，在 1997 年 12 月 1 日至 10 日，因應於德國柏林招開氣候變化綱要第一次大會（Conference of the Parties, COP1），所特別設立特別小組，以擬訂管制二氧化碳排放之議定書與. 9.

(20) 法律條文，於京都舉行第三次氣候變化綱要大會（COP3），進行同過具有法律約束力的「京都議定書｣（Kyoto Protocol, KP），具體實現氣候變化綱要公約之規範。而在隔年 3 月 16 日起正式開放氣候變化綱要公約國簽定京都議定書，至 1999 年 3 月 15 日止。當中，為了保證能夠有效減少溫室氣體的目標達成，在議定書中特別規定，必須具有 55 個以上的國家認可議定書，此議定書才能在 90 天成為具有法律約束力的國際公約。而又因規定中在成員國中，需有一國家佔全體排放的 55%以上，而在當時也只有美俄兩國符合條件。 2004 年 11 月 8 日，俄羅斯最終遞交協意書，也讓擱置近五年的協議最終生效，於 2005 年 2 月 16 日起正式啟動，也讓降低全球暖化又更加向前了. 政治大. 一大步。然而排放大國之中，美國與澳大利亞仍為附件國之中不願簽署之國。. 立. 在這以先，中國、歐盟和沙烏地阿拉伯，分別於 1998 年、2002 年和 2004 年. ‧ 國. 學. 進行簽署，時至 2007 年以有 174 國達成協定。而京都議定書原協議至 2012 年到期，但因 2009 年第 15 次氣候變化綱要公約大會（COP15），並無辦法. ‧. 討論出全新具有法律約束性的法案，以接管過期的京都議定書，各國決議將. sit. y. Nat. 京都議定書的年限延長至 2020 年，透過剩下七年多的時間進行更多的協調. io. er. 與商討。在締約之中也明確的寫到，附件中之各締約國應共同負擔溫室氣體的排放量，並且也明確提到溫室氣體包含二氧化碳（Co2）、甲烷（CH4）、. n. al. Ch. i Un. v. 氧化亞氮（N2O）、氫氟碳化物（HFCs）、全氟碳化物（PFCs）和六氟化硫（SF6）。. engchi. 1992年通過聯合國氣候變化綱要. 1995年第一次氣候變化綱要大會. 設立特別小組擬訂管制條款. 1997第三次氣候變化綱要大會. 通過京都議定書. 2005年2月16日正式啟動. 2009第十五次氣候變化綱要大會. 原定討論新規範法案但無結論. 將京都議定書延期至2020年. 圖 2 - 2 公約變化過程圖（王瑞閔，2006） 10.

(21) 第二節碳吸存相關研究森林資源與生態系碳循環碳為宇宙中第四多的元素，地球中的碳約為 655000 億噸儲存於岩石之中，剩餘的則在海洋、大氣、植物、土壤和化石燃料之中。碳為地球生命的根本，生命出生是由碳所形成，舉凡食物、文明、經濟和交通都是由碳建構而成，但同時也要正視碳排放造成全球氣候變遷的嚴重問題（Molles and Cahill, 2007；Riebeek, 2011；Wigley and Schimel, 2005）。碳流動於不同的儲存單元中進行交換，稱之為碳循環，碳循環分為快速. 政治大. 和慢速並在不同的儲存單元間流動，而每一次的碳轉換，將會另更多的碳進入另一儲存單元之中，碳循環是為防止地球上的碳持續的進入大氣之中或完. 立. 全儲存於岩石之中的一項平衡方式，此種平衡有助於保持地球溫度至相對穩. ‧ 國. 學. 定之狀態（Molles and Cahill, 2007）。. ‧. 碳循環擔任地球溫度調節的角色已有上千年的歷史，有很大的部分在於慢速的碳循環流動，幾百年的時間地球的溫度，受到碳循環的消長影響之大，. Nat. sit. y. 包含冰河的年齡或暖化的趨勢都與碳循環具有相當大之關係性。以幾千萬年. n. al. er. io. 前的變化為例，板塊大規模移動，改變了地球內部的碳滲透速度，可能造成. v. 碳循環此溫度調節器的失靈，如 5000 萬年前白堊紀當時所出現的極端氣候與冰川氣候（ Cole,. Ch Prairie,. i n U eCaraco, hi n g c McDowell,. Tranvik, Striegl, Duarte,. Kortelainen, Downing, Middelburg, and Melack, 2007；Riebeek, 2011；林映儒、鄭智馨、曾聰堯，2011）。. 11.

(22) 立. 政治大. ‧ 國. 學. 圖 2 - 3 碳循環示意圖（Riebeek, 2011）. ‧. 慢速的碳循環. sit. y. Nat. 慢速的碳循環，是通過一系列的化學反應與板塊運動所形成，此慢速循環大約花費 100-200 多萬年的時間緩慢的在岩石、土壤、海洋和大氣之間移. io. n. al. er. 動。平均每年1013 至1014 克的碳通過緩慢的碳循環，相較之下人類約每年排. Ch. i Un. v. 放1015 克的碳進入大氣之中。而碳由大氣圈進入岩石圈是透過降雨而開始，. engchi. 透過降雨大氣中的碳與水結合形成碳酸（H2CO3）降落至地表。當酸溶解岩石的過程稱之為化學風化（chemical weathering），這過程會釋放出鈣（Ca）、鎂（Mg）、鉀（K）或鈉離子，並在透過河流將這些離子帶入海洋。海洋中，大部分的碳酸鈣都是由貝殼類生物鈣化建成或是珊瑚和浮游生物製成，而生物體的死亡沉沒至海底隨著時間的推移，使得生物體的殘骸與泥沙層混合在一起，近一步儲存於石灰石之中。大部分有百分之八十的含碳岩都是藉由此種方式儲存，而剩餘的百分之二十，則是透過泥漿層滲入的生物所形成的有機碳，透過熱量和壓力壓縮數百萬年的泥碳，進而形成沈積岩如頁岩。在某些情況下如死亡物的聚集速度高於其衰減速度，有機碳層將成為石油、煤炭或天然氣，而非沈積岩。慢速的碳循環可透過火山或是板塊移動將碳重返於. 12.

(23) 大氣當中。板塊運動中，當發生碰撞部份沉入岩漿當中，在極端高溫與壓力之下融化，加熱後的岩石將會重組成矽酸岩礦物並且釋放二氧化碳返回大氣中。而火山爆發時，所噴發出的氣體將直接返回大氣之中，噴發出的矽酸岩礦物將重新返回大地並開始新一次的碳循環。目前火山大約每年噴發出 130 至 180 萬噸的二氧化碳，相比之下，人類每年透過燃燒化石燃料所排放的二氧化碳大約為火山噴發的 100 至 300 倍。而這樣的碳循環是透過海洋、大氣與陸地的三者平衡所構成，若在之中做了點改變，例如：氣溫的提升，導致雨水量變多，使得融解出更多的岩石，創造了更多的離子，最終這些離子將沈積在海底，破壞了三方的平衡。此效應則需要透過幾十萬年的重新平衡才有辦法回歸最初緩慢的碳循環模式（Riebeek, 2011）。快速的碳循環. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 快速的碳循環主要是指，碳快速移動於地球上任何的生命形式以及停留於生物圈的時間。大約每年1015 至1017 克的碳通過快速碳循環之中，且逐年. ‧. 增長。碳在生物圈扮演著重要的角色，碳的存在造就了許多鏈結，其鏈結可形成各種複雜的有機分子，此種能力在生物學上是非常重要的。而碳的長鏈. y. Nat. sit. 更包含大量的能量，當鏈結斷開的同時能量也同時被釋放，這種能量使得碳. n. al. er. io. 分子成為萬物的生存能量之極佳來源。當中植物和浮游生物是快速碳循環的. i Un. v. 主要成員，浮游生物和植物細胞吸收大氣中的二氧化碳，透過太陽能的能量，. Ch. engchi. 將二氧化碳和水形成醣類與氧氣。而有四種情況，會將植物中的碳返回至大氣之中，這之中都涉及了化學反應。第一種為植物分解醣分來獲得所需成長之能量。第二種情況為動物與人食用植物或浮游生物。第三種情況為植物和浮游生物進入生長期的末端，被細菌所分解。最後一種情況為火災後所消耗的植物。而每一種情況下氧氣與醣分結和釋放出二氧化碳、水分與能量。在此四種情況，通常為將二氧化碳釋放至大氣之中。快速的碳循環與植物的生長季有明確之關係，可利用此關係觀察二氧化碳的波動範圍。如北半球在冬季狀態，只有少數的陸地生物在成長，而大多數都是腐敗狀態，大氣中的二氧化碳濃度較高。當春季來臨時，植物開始成長，而二氧化碳的濃度則下降（Riebeek, 2011）。. 13.

(24) 碳循環的改變快速和慢碳循環保持著大氣、土地、植物與海洋相對穩定的濃度，但當任一環節改變碳的儲存量，其效應將影響全面。現今的碳循環正在發生改變，因人類正通過燃燒化石燃料和大量的砍伐森林干擾著碳循環系統。當人類開始砍伐森林，將密集儲存碳的植物去除，取而代之種植為經濟性較高的牧草，這其中能儲存的碳含量是較少的，且在種植的過程中也破壞了原先具有碳含量的腐植質。若這當中沒有人為干擾，化石燃料中的碳將經過數百萬年後，才會緩慢的經由火山爆發進入碳循環之中；而人類大量燃燒石油和天然氣釋放出大量的碳，則是碳經過數百萬年才累積而成的，意指人類將原本慢速的碳循環，快速的排入大氣之中（Cole et al., 2007；Riebeek, 2011）。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 14. i Un. v.

(25) 國內碳吸存相關研究在傳統評估碳吸存的方式，大至可以分為以下三種，實地生物量取樣、通量塔台觀測與模型推估，在研究的尺度及應用層面上皆存在者差異。實地取樣是藉由光學量測、樹徑測量、相對生長分析、收集落葉及農作物收割等測量方式，分別估算地上及地下部份的 NPP，以提供生態系統直接對碳吸存量測量，但相對人力及時間成本較高，且地下植物根莖類是藉由相對生長式和迴歸分析進行生物量推估，較缺乏實測數據，包括生態系統自營性及異營性呼吸量，能量測的主要為淨初級生產力（林務局農林航空測量所， 2010；邱志明、唐盛林、鍾智昕、林振榮，2011；鄭祈全，2014）。. 政治大. 調查森林碳量推估之基本定義為，木本植物藉由光合作用機制將二氧化. 立. 碳吸存至植物體內，成為生物量的一部份，因此大多數傳統調查都藉由先得. ‧ 國. 學. 知生物量在進一步進行估算整體森林碳量。而森林碳貯存的方式可分為碳貯存（Carbon storage）與碳吸存（Carbon sequestration）兩種。碳貯存為林木. ‧. 在特定時間點所單位面積所貯存的碳量，是生物量累積的概念；碳吸存則指. y. Nat. 林木在某段時間內所吸收的碳量，類似生長量的概念（林國銓、黃菊美、王. er. io. sit. 巧萍、張乃航；2004）。. 傳統估算林分的碳量方式可分為兩種（洪千祐，2014）：. al. n. iv n C hengchi U 由森林蓄積量為基礎：以森林地面調查資料所獲得材積，使用林木乾重密度求算乾材生物量，在以各生物量比例求得各部位之量，最後使用碳濃度係數轉換為碳貯量。此方法是地面調查蓄積量為主，因台灣在材積式的建立較齊全，運用上較便利，適合大規模的推估。由森林生物量為基礎：係指直接以生物量與碳含量轉換係數進行估算，以單位面積林木生物量、各部位生物量比例、各部位之含碳量濃度及森林面積等資料估算整體林分碳量，而此方法較繁瑣，但較為精準，適合小面積估算。. 15.

(26) 碳含量轉換係數也為碳濃度，一般除了使用理論值 50%進行估算外，也有許多學者為求更加準確針對不同林木或部位進行碳濃度分析，求出更精確之值。碳量的基本推估公式如下（李國忠、林俊成、陳麗琴，2000）： 𝐶𝑝𝑙𝑎𝑛𝑡 = (𝑁 × 𝑉𝑠𝑡𝑒𝑚 ) ×. 𝑉𝑤ℎ𝑜𝑙𝑒 𝑠𝑡𝑒𝑚. （1）. × 𝑊𝑜 /𝑉𝑔 × 𝐶𝑐𝑜𝑛. （1）式中： 𝐶𝑝𝑙𝑎𝑛𝑡 ：林木每公頃碳貯存量 𝑁：每公頃存活株數 𝑉𝑠𝑡𝑒𝑚 ：單株乾材 𝑉𝑤ℎ𝑜𝑙𝑒 𝑠𝑡𝑒𝑚. ：單株亁材積與全株亁材積之轉換係數. 𝑊𝑜 /𝑉𝑔 ：生材平均比重. 立. 𝐶𝑐𝑜𝑛 ：碳轉換係數. 政治大. ‧ 國. 學. 而大多數的森林碳資源研究調查，又可分為以單一樹種做推估、區域. ‧. 性推估，以單一樹種評估來說李國忠等人（2000）與劉興旺等人（2009）調查了台灣杉人工林碳貯量與碳吸存量，不同為李國忠等人利用蓄積量推. y. Nat. sit. 估碳貯量，而劉興旺則是利用生物量推估碳吸存量；李國忠等人推估出單. n. al. er. io. 位貯存量為 76.8 ton ha-1，劉興旺等人推估為 33 年、69 年與 73 年生之台灣. i Un. v. 杉，每年可碳吸存量分別為 6.733 ton ha-1 yr-1、4.888 ton ha-1 yr-1 與 2.960. Ch. engchi. ton ha-1 yr-1。劉知妤和王兆桓（2008）與邱志明等人（2011）調查紅檜人工林碳貯量與碳吸存量，劉知妤和王兆桓除了調查紅檜之外，也一併調查了柳杉人工林；劉知妤和王兆桓是利用蓄積量推估生物量再推估碳吸存量，而邱志明等人則直接調查生物量推估出碳貯存量；劉知妤和王兆桓推估出柳杉碳吸存量為 2.07 ton ha-1 yr-1 和紅檜碳吸存量為 2.10 ton ha-1 yr-1，邱志明等人則推估 25 年、30 年、45 年與 50 年生的紅檜之碳貯存量為 90.0 ton ha-1、92.0 ton ha-1、92.0 ton ha-1 與 93.7 ton ha-1。以區域性來說，林俊成等人（2002）與林映儒等人（2011）皆利用 2002 年行政院所推行「全民造林運動｣，來進行碳吸存量之預測，而林俊成等人利用森林蓄積量進行七種造林樹種碳吸存量推估，相對林映儒等人. 16.

(27) 則是利用生物量進行碳吸存量推估；林俊成等人得出結果為，不同樹種對於碳吸存的能力會有所不同，以調查七種造林的樹種來說，根據預測樹林達 20 年後相思樹的碳吸存能力最佳，可達到碳吸存量為 380.31 ton ha-1，其次為光臘樹 345.11 ton ha-1。林映儒等人則是調查果園廢耕地在全民造林運動後，所增加的碳吸存量與周圍原為農地土地利用類型進行比較，結果顯示廢耕地造林後所增加的碳量約為 139.1 ton ha-1，其推測出的原因為，耕地在土壤的有機碳量與死有機物質的碳量，因人為的開發與灌溉本來就會少於森林地，故碳量的增加是可預期的。從以上多篇研究可看出，實地取樣方式要做到全面性的評估，難度性是較高的，不管是從單一樹種的角度甚至到一小區域，要兼顧真實性與全. 政治大. 面性是需要相當長時間及繁瑣性的全面調查，再加上公式中許多轉換係數. 立. 是台灣地區無統整出的數據，故常需仰賴 IPCC 的轉換參數進行評估，總. ‧ 國. 學. 體評估有太多的不確定性存在。若能有方法在有高效率、全面性與高時效性的進行評估，相信對未來不管是森林資源調查或碳吸存各方面評估都是. ‧. 一大利多。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 17. i Un. v.

(28) 表 2 - 1 碳吸存相關研究比較（洪千祐，2014）. 研究結果調查樹種. 參考文獻蓄積量. 生物量. 碳貯量. 碳吸存量李國忠等人. ＊. -. ＊. ＊. –. -. （2000）. 台灣杉劉興旺等人 –. ＊（2009）. -. 立＊. -. ＊. ＊. ＊. Ch. engchi. -. ＊. -. -. -. i Un. v. （2011）. （2010）. sit. -. 邱志明等人. 林國銓等人. er. al. n. ＊. io. ＊. -. ‧. 光臘樹. -. Nat. ＊. ＊. （2008）. 學. ‧ 國. 紅檜. 劉知妤等. y. ＊. 政-治大＊. 江博能等人（2010）廖宜緯等人. -. （2011）林俊成等人. 全民造林. ＊. ＊（2002）林映儒等人. -. ＊. -. 18. ＊（2011）.

(29) 第三節應用遙測於碳吸存之研究 IPCC 指出遙測技術有助於土地使用調查、土地分類變化及林業之評估，也因傳統調查方式不管區域大小對於人力以及成本都有相當大的付出，衛星影像具有良好的時間重複調查性及大尺度影像等特性，故可達到方便、準確、經濟與多時期等方面好處進行調查。. 遙感探測地球自然環境中，任何物體舉凡動植物，其溫度若大於絕對零度，便能發射具有能量之電磁波；但由於物體的類型不同，所發射電磁波的波長也有. 政治大磁波集中在中紅外線與遠紅外線範圍內，且都非人為使用肉眼就能辨識，必立. 所不同；但大部分物質集中再特定的波段內。而地球上大部分物體所釋放電. 須依靠人造感應器進行判斷，人類白天所能觀看物體主要都為太陽光反射，. ‧ 國. 學. 並非物體本身。遙測主要的能量有三種，一為上述太陽光，藉由物體的反射. ‧. 感知；另一為物體本身的電磁波，需依賴儀器進行感知；最後一種則為人造光源，如雷達及光達（Lidar）等。前述遙測需仰賴之儀器，稱之為感知器或. Nat. sit. y. 感測器（Sensor），不同類型感測器能對不同波長的電磁波產生感應。當不同. er. io. 目標物體發出不同的能量，藉由感測器接收後，將微弱的信號進行放大且記. al. n. iv n C hengchi U 給予遙測之定義為：以人造衛星或飛機為載具，利用感測器，以不必接觸物. 錄，接著透過電腦進行後端的轉換與處理，以影像的方式展現出成果。由此. 體本體，同時透過掃描或攝影方式，接收從物體反射或本體所釋放電磁波能量，並依空間分部及訊號時間序列，經過電腦適當處理轉換成連續性影像，再透過人為判釋物體屬性及現象，以確認物體間的關係與物理現象之科技（Steve, 1999）。遙測大致上可分為三大部分，影像取得、影像處理與影像判釋。遙測技術的優勢在於整體性、週期性、即時性、多波段、高精密度、多波段、數值化、受地面限制性小、低成本、用途廣泛與開發性等優點，都是在傳統調查資料上難以達成的，而其應用範圍更加廣泛，不管是在測繪、農林、地質礦產、地質災害、土木水利、空間規劃與經營、環境保護、海洋調查與研究與氣象等（Steve, 1999）。 19.

(30) 淨初級生產力在單位面積與單位時間內自營物如：綠色植生與微生菌種，從大氣中藉由光合作用等生態過程將無機化合物如：二氧化碳與水等，轉換成有機物之總量，稱為：總初級生產力（Gross Primary Productivity, GPP），扣掉自營物本身在過程中所消耗之能量如：呼吸作用，所剩餘之有機化合物量，定義為：淨初級生產力（Net Primary Productivity, NPP），自營物又可稱為生產者。而透過此過程也可用來評估植生藉由光合作用將二氧化碳轉換成有機物之能力，故也可稱為植生對於碳的吸存能力（胡瀞予，2010；鄭祈全，2014）。 NPP 又可分為全球性的評估與地區性的評估，而兩種考慮的條件與操作. 政治大資料，相對於地區性較針對於地區性特性（氣候、物種）進行評估。（Lieth, 立的方式也有所不同，全球性評估大多數利用的資料為全球性建模完成的陸地. 1975；Cramer, Kicklighter, Bondeau, Iii, Churkina, Nemry, Ruimy, Schloss, and. ‧ 國. 學. Intercomparison, 1999）. ‧. NPP 為較敏感的參數，受到許多因子擾動，其中包含氣候、土壤、植物. y. Nat. 特性與成千上萬種的自然擾動或人為擾動。而這之中最重要的兩項環境變數. io. sit. 為資源與資源調節因子；資源也為生物必須的物質，不管是透過環境或是部. n. al. er. 份成長的過程所獲取，其中包含：養分、水、光和二氧化碳；資源調節因子. i Un. v. 則不需包含任何條件或是環境及會發生，包含：溫度、土壤特性和汙染空氣. Ch. engchi. 等。而人為的干擾更是潛在的改變資源如：養分或二氧化碳增加，資源調節因子如：溫室效應改變溫度，臭氧層破洞紫外線增強環境的如：自然變換森林大火人為滅火。（Field, Randerson, and Malmström, 1995）許多研究都會利用 NPP 受多重因子的影響，進行不同控制因素關係性之評估，若評估標準為全球性，大多計算後之成果與不同變數間影響相差不大，但在地區性的評估較常會受到變數較強烈的影響。而在世界氣候如：溫度和降水的長期平均模式，又為 NPP 最主要的驅動因子，許多模型只使用氣候參數與生產量進行比較，其結果在廣泛的區域中有較好的結果，但在局部的細節上需要更複雜的考慮生物因子進行驗證，如：土壤的養分和生態系統也為控制氣候因子之一，這也證明調節 NPP 的氣候變數是透過多種結構. 20.

(31) 和多種時間尺度。總結為：氣候提供了大部分的變數，包括生物地球科學及生理處理過程管理養份的有效性。而除了氣候，植物的種類與人為的干擾也為重要的變數，因植物的種類常與環境有很大的相關，而人為的干擾甚至可以重組整個生態系統（Field et al., 1995；C. Potter, Gross, Genovese, and Smith, 2007）。. 光能利用率模型與遙測應用 NPP 受到許多不同因子之影響，進而衍伸出利用不同因子推估 NPP 之值。碳和陸地生物圈與大氣做交換，最基本的因子為太陽輻射與當地的環境條件，環境條件是在於植物進行光合作用如何分配於植物各部位與死掉的植. 政治大. 物組織多面向組成的，而降水與溫度為最主要的兩個氣候環境條件。歷史上. 立. 第一個 NPP 模型為 Miami 模型（Lieth, 1975），此模型是利用實證回歸. ‧ 國. 學. （empirical regression）的方式，對 NPP 與全年平均溫度和降雨進行建模，並統計太陽輻射總量進行計算。也因此模型使用方式簡單且以實證做為基. ‧. 礎，以致現代有許多模型都利用此做為基礎，發展成較複雜的模型。且此後. y. sit. io. er. 起來。. Nat. 為了能夠有效推估 NPP 的時空變化以及預測其未來性，更多的模型被發展. 由於 NPP 是受到許多不同層次影響，雖有許多不同面向之模型，蒐集. n. al. Ch. i Un. v. 資料卻成為另難處，拜遙測技術之賜，傳統所面臨到資料短缺問題，大多數. engchi. 都可利用遙測技術所解決。1978 由美國國家海洋和大氣管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA ）所發射衛星 AVHRR （Advanced Very High Resolution Radiometer），雖比擬不上現今衛星解析度，但在當時卻是改變了傳統資料收集方式。兩篇文獻指出，衛星資料具備全球性、重複性、高空間與時間解析度，最重要的為具有實際量測的特性，只需透過不同的指標參數，便能輕易獲取植物資料、土壤資料與氣候資料等。不過衛星資料也並非完全無誤，有時會受到雲霧上的遮蔽，或是大氣層的擾動而造成資料上面的短缺，整體而言雖非到完美，卻是突破以往傳統所收集資料模式。（Field et al., 1995；Stephen D. Prince and Goward, 1995）. 21.

(32) 光能利用率模型光能利用率模型主要的起源，可由學者 Monteith （1972）與 Monteith and Moss （1977）所提起。Monteith 以熱力學的角度出發，並且應用於光合作用之中，文中提到當輸入生態系統的能源（太陽），應遵守熱力學的第一定律：能量守恆定律，以致輸出的能源應符合輸入之量。其中不管任何自然性的過程（物理與化學），在生產出可用性的資源同時，應會在過程中損失一些的熱能。Monteith 利用此原理將光合作用中之能源：太陽輻射，切割成七種組件進行評估，如式（2）（2）. e = 𝑒𝑔 + 𝑒𝑎 + 𝑒𝑠 + 𝑒𝑞 + 𝑒𝑖 + 𝑒𝑑 + 𝑒𝑟 𝑒𝑔 = 太陽相對於地球之幾何 𝑒𝑎. 治政大 = 地球大氣層的透空度立 ‧ 國. 學. 𝑒𝑠 = 葉子對於光譜之光學性能. 𝑒𝑞 = 光合作用過程所需用光量子之量. ‧. 𝑒𝑖 = 太陽輻射被植物頂層吸收比率. Nat. sit. y. 𝑒𝑑 = 二氧化碳擴散速率. n. al. er. io. 𝑒𝑟 = 吸收比率. i Un. v. 利用這七個參數來展示植生與太陽能源之間的關係，包括產出的能源以及. Ch. engchi. 過程中流失的能量。如𝑒𝑔 為經度與季節、𝑒𝑎 為大氣中的雲量與大氣粒子濃度、 𝑒𝑠 為輻射的光譜組成、𝑒𝑞 光合作用的過程中所需要的粒子量、𝑒𝑖 葉面積指數與葉序、𝑒𝑑 二氧化碳在樹冠的濃度與不同樹種的擴散阻力與𝑒𝑟 光合作用與呼吸作用之比率。且此分析方式可擴充於評估動物或人類在初級生產力與代謝率之間的關係。Monteith 更各別的比較七種參數之間與太陽輻射之間的關係，結果顯示七種參數隨著不同地區與植物類型都呈現相關性，雖然模型在植物生長期推估會呈現過好的情形，以及二氧化碳擴散率的難以評估之問，但此些問題隨著科技的進步與方法的更新，至近代利用光能利用率模型所建構之模型中加以克服。同時此模型也奠定往後利用太陽輻射推估植生淨初級生產力的基礎更加穩健。. 22.

(33) 遙測技術應用於 NPP 模型以資料來源來分成的模型，主要又可分為二大項：（Pan, Tian, Dangal, Ouyang, Tao, Ren, Lu, and Running, 2014）以衛星資料為基礎模型以衛星資料為基礎之模型，為利用此模型來確認光合作用有效的時間，並且可用來檢測氣候參數對於 NPP 的影響，唯一缺點為資料受到衛星資料接收時間的限制（雲霧遮蔽）。而許多研究（Bian, Li, and Deng, 2010； Pachavo and Murwira, 2014；Peng, Huang, Huete, Yang, Gao, Chen, Chen, Li, and Liu,. 政治大. 2010）都利用 MODIS（Moderate Resolution Image Spectroradiometer）產品（MOD17）直接進行研究，因 MODIS 產品已由 NASA 直接處理完成，且. 立. 里，若要探討更細部的變化是受到侷限。. ‧. 模擬地球生物化學（Biogeochemical）的流動. 學. ‧ 國. 年份完整，可跳過許多繁雜的模型處理步驟，但其缺點為空間解析度為一公. sit. y. Nat. 此模型是基於土壤與氣候特性，模擬不同類型的植物在陸地圈上的狀. io. 種類，無法模擬區域性所有植物的影響。. al. er. 態，也因此特性可模擬季節性的變化，但此類型的模型只能描述特定的植物. n. iv n C U 由美國國家海洋和大氣管理遙測技術應用於 NPP 的出現，主要是 h e n g c h i1978. 局（National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA）所發射衛星. AVHRR（Advanced Very High Resolution Radiometer）開始，提供了一個新的方式監控陸地生態圈的各種變化。其方式為利用衛星資料推估植生指數（Vegetation Indices, VIs）與陸地生態圈做鏈結，因衛星波段紅光與近紅外光的對於植物有較大的反射特性，再利用植生指數與光合作用有效輻射分量（Fraction of Photosynthetically Active Radiation, FPAR）具有一定的線性關係進行轉換，最後在利用 FPAR 與太陽輻射量推估出光合作用有效吸收輻射分量（Absorbed Photosynthetically Active Radiation, APAR），再配合不同的植物特性去推估不同類型的 NPP 產量（Cramer et al., 1999）。而利用 FPAR 推估. 23.

(34) 出 APAR 的過程，正是利用 Montieth 於 1977 年所提出的光能利用率模型為基礎所發展完成。表 2 - 2 以衛星資料為基礎模型比較模型名稱. 模型全名. 作者 C. S. Potter, Randerson,. Carnegie Ames Stanford. Field, Matson, Vitousek,. Approach Model. Mooney, and Klooster （1993）. 政治大. S. D. Prince （1991）. CASA. GLObal Production GLO-PEM. Simple Diagnostic. Stephen D. Prince and Goward （1995）. 學. ‧ 國. 立. Efficiency Model. Knorr and Heimann. SDBM. n SIB2. y. sit. io. al. Ruimy, Kergoat, Field, and Saugier （1996）. er. Release of Carbon. （1995）. ‧. Terrestrial Uptake and. Nat. TURC. Biosphere Model. CSimple h e nInteractive gchi U Biosphere Model. vSellers, Randall, Collatz, i n Berry, Field, Dazlich,. Zhang, Collelo, and Bounoua （1996）. 而主要利用衛星資料為基礎的模型，可由表 2-2 所看出五種，其中的差異在於各模型所利用的植生指標與推估出的時間尺度以及產品有所不同，表格中 CASA、SDBM 和 TURC，主要都為應用光能利用率為基礎的模型，並且時間單位都為一個月，只有一個不同為 CASA 與 TURC 都為直接推估出 NPP 值，而 TURC 則為先推估出總初級生產量（Gross Primary Productivity, GPP），再扣掉 RA（Autotrophic Respiration）也就是呼吸作用的量，得到 NPP 之值。GLO-PEM 在所有模型之中是最獨特的，此模型並未使用任何地面實際觀察的氣候變數，所有的變數皆使用衛星觀測資料。SIB2 雖然也為衛星 24.

(35) 資料為基礎的模型，但與其他的模型架構有所不同，所使用的推估參數為模擬葉面積並且計算出整個樹冠層，而此參數此方式並未能使用光能利用率模型具有線性關係的方式去進行轉換，因此使用了 SVAT（soil-vegetationatmosphere-transfer）模型，時間尺度上是利用較小的十二分鐘，空間解析度則較小（4°經度× 5°緯度）。如表 2-3 ：表 2 - 3 模型參數比較表模型名稱. 時間尺度. 輸出產品. 所需參數太陽輻射、. 1月. CASA. 發量、潛在蒸發. ‧ 國. 學. 量. ‧. FPAR、溫度、土. 10 天. sit. y. GPP-RA. n. al. er. io SDBM. FPAR、溫度、蒸. 太陽輻射、. Nat. GLO-PEM. 立. 政治 NPP大. Ch. 1月. i Un. e n g c h i NPP. v. 壤水、蒸氣壓. 力、植生碳含量太陽輻射、. FPAR、二氧化碳濃度太陽輻射、. TURC. 1月. GPP-RA. FPAR、植生碳含量、溫度 FPAR、葉面積指數、溫度、蒸氣. SIB2. 12 分鐘. GPP-RA. 壓力、二氧化碳濃度、土壤水. 25.

(36) NPP 模型應用 Bian et al. （2010）、Peng et al. （2010）、C. Potter et al. （2007）和林務局農林航空測量所（2010）四篇研究，分別都使用了 MODIS 資料作為基礎進行 NPP 的推估，其中的差異為 Bian et al.與 C. Potter et al.兩篇是利用 CASA 模型進行 NPP 計算，也皆利用 MODIS 的 MOD13Q1 產品套入模型進行計算， MOD13Q1 產品中包含常態化植生差異指數（ Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）與增揚植被指數（Enhanced Vegetation Index, EVI），空間尺度皆為 250 公尺與時間尺度 16 天。而 Bian et al.利用 NDVI 指數進行合成配合當地氣象資料，評估中國四川省若爾蓋大草原十年間碳吸存量之變化。C. Potter et al.則是利用 MODIS EVI 指數與 Landsat 7 影. 政治大. 像 EVI 指數，進行不同空間尺度下評估美國 New Hampshire 碳吸存間的差. 立. 異，其結論為 MODIS 250 公尺 EVI 影像得 503（gC m-2yr-1），Landsat 30 公. ‧ 國. 學. 尺 EVI 影像得 492（gC m-2yr-1），成果顯示 MODIS 影像成果較好，原因在於大尺度範圍下選取較大空間尺度的影像具有較強的優勢，若要討論細部則. ‧. 選擇空間尺度較小的會有較好的結果，另方面 MODIS 影像為 16 天合成產. sit. y. Nat. 品而 Landsat 則為原始影像，MODIS 影像缺漏也較無 Landsat 的多。而 Peng. io. er. et al.同樣也利用 MODIS 250 公尺 NDVI 合成影像調查中國東南沿海 20012004 年碳吸存量變化，不同於前者為所使用的模型為 TURC。農林航測所於. n. al. Ch. i Un. v. 2010 的報告，則直接利用 MODIS 的 MOD17 產品（光合作用與植生初級生. engchi. 產力產品）進行全台灣地區 2001-2010 碳吸存變化分析，並且再配合地面取樣進行比對，所推估出成果為 9.15-12.8（gC ha-1yr-1）。另外朱文泉、潘耀忠、張錦水（2007）則是利用 AVHRR 1 公里衛星資料計算出 NDVI 再搭配 CASA 模型進行全中國碳吸存評估，此篇報告較特別為對於氣象資料中所需區域性蒸發散量是利用周廣勝、張新時（1996）所提出公式進行計算，及自行模擬中國地區各林型最大光能利用率，原因為朱文泉等人認為建立區域性的蒸發散量與植被最大光能利用率模型，對於自身研究區 NPP 的可靠性會更加的穩固，所計算出的結果也更加貼近實際模擬情況。廖宜緯、陳美光、陳羽康、鍾玉龍、吳守從（2011b）、陳信宏（2011）與鄭祈全（2014）皆使用 SPOT 衛星影像進行碳吸存分析，其中廖宜緯等人是利用 SPOT 5 空間解析度 10. 26.

(37) 公尺衛星影像輔助地面調查，其利用 SPOT 計算出 NDVI 值，透過 BiomassNDVI 轉換模型（Dong, Kaufmann, Myneni, Tucker, Kauppi, Liski, Buermann, Alexeyev, and Hughes, 2003），轉換材積量與生物量，計算出台糖公司在屏東縣平地造林的碳貯存量。陳信宏與鄭祈全皆利用 SPOT 4 空間解析度 20 公尺影像搭配 CASA 模型，並配合朱文泉等人（2007）所模擬出各林型最大光能利用率分別進行台北市碳吸存量評估以及全台國有林碳吸存量評估，原因為台灣地區並無前人模擬本地各林型最大光能利用率，若使用鄰近區域氣候與土地類型條件相似之最大光能利用率，較有助於評估台灣本島碳吸存量真實性。謝漢欽、汪大雄、王慈憶、張鈞媛、邱志明（2011）則是利用福衛二號衛星影像輔助地面調查光臘樹平地造林運動碳吸存量分析。整理表格如表 2-4。. 立. 政治大. 並未有任何一模型能真實的表達正確的碳吸存值，只能以更貼近實際情. ‧ 國. 學. 況的方式去進行評估，並依據研究範圍挑選適當尺度大小之衛星影像，如多篇文獻皆提出越大尺度的範圍使用較大空間尺度之衛星影像，會得到較好的. ‧. 成果，反之若挑選小區域範圍，則利用小尺度之衛星影像能得到較好的成果。. y. Nat. 而不同的模型所挑選的參數各有不同，主要依據是現有資料為何種，以及此. er. io. sit. 篇研究 NPP 重點為土壤、氣候或植物，進行決定該用何種模型。而本篇研究將利用 CASA 模型結合氣象資料進行研究，原因在於 CASA. n. al. Ch. i Un. v. 模型在資料收集上對於本篇研究是較有利，且約制條件也較為嚴謹，再配合. engchi. 台灣與大陸地區多位前人（朱文泉等人，2007；鄭祈全，2013；陳信宏，2011）進行研究，故綜合考量使用 CASA 模型較為妥當。而台灣地區並無前人提出最大光能利用率評估，故使用朱文泉等人（2007）所提出大陸各林型最大光能利用率，考慮其評估地區與台灣地區氣候條件較為相近，故選擇此篇作為本研究最大光能利用率數據之來源。本篇研究將利用 Landsat 衛星影像作為基礎資料，選用原因為 Landsat 屬中空間尺度衛星影像，同時也為免費衛星影像中空間解析度最優，並配合前人（Lieth, 1975；Field el al., 1995）提出在小區域性使用大空間尺度影像會有較好的評估成果，再者台灣地區應用 Landsat 影像於碳吸存相關研究相當稀少，故選用 Landsat 影像免費應用於台灣都市地區是較好的選擇。. 27.

(38) 表 2 - 4 模型應用比較表衛星類型. 空間解析度. 應用模型與方法. 作者 Bian et al. （2010）. CASA C. Potter et al. 250m. （2007）. MODIS. Peng et al. TURC. 立1km. 政治大 MOD17 產品應用. 量所. ‧ 國. 20 m. CASA. 朱文泉等人（2007）. iv. n. al. Ch. 10 m. sit. y. CASA. er. io. 1km. （2010）. ‧. Nat SPOT. 林務局農林航空測. 學. AVHRR. （2010）. n e n g c輔助地面調查 hi U. 陳信宏（2011）鄭祈全（2013）廖宜緯等人（2010）謝漢欽等人. 福衛二號. 輔助地面調查. 2m. （2011）. 28.

(39) 研究材料與方法第一節研究區域大台北行政區大台北行政區面積約 2324.36 平方公里，位於台灣本島北部，擁有多樣性的土地樣貌，包含山地、丘陵、盆地與平原，地勢較高處主要於東北的火山山脈與丘陵地（台北市政府觀光傳播局，2015）。大台北行政區屬亞熱帶氣候，隨著地形的變化擁有不同的空間變異，溫度隨著高度增加而降低，並且全年有雨（交通部中央氣象局，2012）。主要人口分佈於台北盆地之中。. 高雄行政區. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 高雄行政區面積約為 2951.85 平方公里，位於台灣本島南部，同樣擁有多樣性的土地樣貌，包含山地、丘陵與平原，自 2010 年高雄市與高雄縣合. ‧. 併後，山地地形占據主要高雄行政區，多集中於東北方（中華民國地區發展. sit. y. Nat. 學會，2008）。高雄行政區屬熱帶氣候，有明顯的乾季與雨季，氣溫同樣也. io. er. 受到地形擁有不同空間變異，但平地區域皆屬炎熱（交通部中央氣象局， 2012）。主要人口集中於西南，原高雄市行政區中。. n. al. （a）. Ch. engchi. （b）. i Un. v. （c）. 圖 3 - 1 （a）台灣本島（b）大台北行政區（c）高雄行政區 29.