中 華 大 學 碩 士 論 文
題目：氣象情資應用於 SCIPUFF 生化擴散模 擬系統之最佳化研究
Study of optimizing the SCIPUFF release source model using meteorological data
系 所 別：科 技 管 理 研 究 所 學號姓名：M09303076 陳 文 定 指導教授：蔣 德 煊 博 士
中華民國九十四年六月
i
氣象情資應用於 SCIPUFF 生化擴散模擬系統之最 佳化研究
學生：陳文定 指導教授：蔣德煊博士
摘 要
氣象情資為戰場大氣環境的最基本資訊，包含溫度、溼度、氣壓、風向、
風速、穩定度、混合層高度等要項，內容多樣又相當專業且資料量非常龐大。
由於相關氣象情資對生化戰劑散佈具有相當重要之影響，在有限傳輸空間與 時間條件下，如何建置一最佳化的氣象情資，以掌握相關氣象關鍵因子為本 研究探討的重點。本研究結合SCIPUFF 生化戰劑擴散模擬系統，建置最佳參 數化排放源模組，分析不同氣象因子對模式影響之模擬結果，以掌握氣象關 鍵因子；另外氣象情資產出有不同的方式，也結合戰場需求（戰略、戰術、
戰鬥）發展出最佳氣象情資系統，進而結合地理資訊系統（GIS）建構一完 整最佳「數位化生化防護緊急應變雛型系統」，期能在面對生化武器攻擊時，
除了能消極的做到損害管制外，並能積極的做到事前預警以達防護的目的。
在SCIPUFF 生化擴散防護系統氣象模組應用上，經由氣象因子之分析比 對結果顯示，大氣環境氣象因子除風速與溫度外大氣穩定度亦為必需具備的 關鍵因子，使生化擴散模擬系統具有最佳的模擬效果；同時也驗證了生化戰 劑擴散時，是以低風速、高穩定度的大氣條件可造成最佳的擴散效果。此外，
混合層高度對生化戰劑擴散的影響作用不若大氣穩定度明顯，主要原因係混 合層高度的表現亦隱含大氣穩定度要素所致。換言之，於空中爆炸進行生化 戰劑釋放的武器系統中，當釋放高度與混合層高度相近時，則垂直擴散易受 壓制，此時混合層高度即明顯影響地面沈降濃度的分佈。另為校驗擴散模組 最佳效能，本研究亦依排放源物質特徵與排放方法建置最佳參數化排放源模 組，進而結合實際氣象觀測資料進行模擬，驗證SCIPUFF 在應用即時氣象資 料上可達到模擬實際擴散變動的情況，再配合單位面積的人口分佈資訊，則 可瞭解濃度分佈範圍的更多應用資訊，提供國軍未來在生化防護擴散作業上 必要之支援。
關鍵詞：SCIPUFF、氣象情資
ii
Study of optimizing the SCIPUFF release source model using meteorological data
Student : Wen-Ting ChenAdvisor : Dr. Da-Chan Sang
Abstract
Meteorological data is the most basic information regarding the battlefield environment. These enormous data sets describe various weather conditions including temperature, humidity, air pressure, wind speed and direction, stability, and the height of mixing layer. This study is aimed at constructing optimal meteorological data sets under the limitations of time and bandwidth to assist decision makers in grasping key meteorological factors in the face of diffusion of biochemical agents. With SCIPUFF, we calibrate the optimal parameters for the release source model and analyze the influences of meteorological factors on the model. The model is further combined with Geographic Information System (GIS) to provide an integrated “Digital Protection System for Contingent Biochemical Hazard”. The system, in the face of biochemical warfare, not only provides hazard mitigation, but aggressively issues warnings to prevent damage.
In order for SCIPUFF to achieve best simulation results, atmospheric stability, in addition to wind speed and temperature, is also a crucial factor.
Results showed that the most effective diffusion condition is created under low wind speed and high stability. Moreover, when the releasing height of biochemical agents is close to the height of mixing layer, vertical diffusion is suppressed and thus affects the distribution of concentration. Further tests are made in this study to calibrate the optimal parameter sets in accordance to releasing sources and approach. Actual observational information is used in simulation to show the performances of SCIPUFF in processing real time meteorological data. With the incorporation of more information (population distribution per unit are, for example), the system will give an indispensable support to military forces in preventing biochemical hazard.
keywords: SCIPUFF, meteorological data
iii
誌 謝
終於完成了！雖不是一本不朽之作，但對我來說卻意義非凡；在恩師蔣 德煊博士、呂芳川博士的啟迪與指導下，引領我進入科技管理的領域，七百 多個”苦讀”的日子、融合廿年從事氣象工作累積的經驗，希望這一點小小的 成果能不辱恩師的教誨。要感謝的人太多了，俊智、耀武在我無暇顧及學校 諸多要求時總能貼心的主動幫我處理，然後發一封e-mail 告訴我萬事已 ok；
金宗、無畏、壬全自己公務夠忙的，但在課業上總是能顧及遠地工作的我，
讓我不致落單；世元白天上班晚上準備博士班入學考，還要幫我們看論文，
好心有好報，恭喜他高中博士班錄取榜單；還有研究室的文達、昭明等都給 予我許多的幫助；所有蔣研究室的學長學姊朋友們，謝謝你們。當然，戰士 前方作戰，沒有後方的支持是無法獲得豐碩成果的，兩年白天上班晚上假日 上課的日子與家人聚少離多，謝謝我的家人支持與容忍，讓我安心的完成學 業。
最後我要再次感謝恩師蔣德煊博士、呂芳川博士，他們除了淵博的學識 讓我景仰之外，待人接物的謙沖為懷大師風範更讓我如沐春風，能跟隨恩師 學習我是何其有幸。
僅以此文獻給我的恩師、家人及幫助我鼓勵我的摯友，謝謝你們！
陳文定 謹識於中華科管所 中華民國94 年 7 月 10 日
iv
目 錄
摘 要... i
Abstract ... ii
誌 謝... iii
目 錄... iv
圖目錄... vi
表目錄... viii
第一章 緒論... 1
1.1 研究背景 ... 1
1.2 研究動機 ... 3
1.3 研究目的 ... 4
1.4 研究範圍與限制 ... 5
第二章 文獻探討... 7
2.1 生化戰劑介紹 ... 7
2.1.1 生化戰劑傳遞與擴散方式 ... 8
2.1.2 氣象環境對生化戰劑之影響 ... 9
2.2 現行氣象情資資源 ... 13
2.2.1 歷史資料庫 ... 13
2.2.2 即時天氣資料 ... 14
2.2.3 數值天氣預報資料 ... 16
2.3 SCIPUFF模式及特性介紹 ... 18
2.3.1 SCIPUFF模式理論基礎... 19
2.3.2 模式操作功能 ... 20
2.3.3SCIPUFF模式操作程序... 21
第三章 研究設計與方法... 24
3.1 排放源模組的設定 ... 24
3.1.1 化學戰劑設定 ... 24
3.1.2 生物戰劑設定 ... 25
3.2 氣象模組的建置... 26
v
3.2.1 氣象歷史資料 ... 29
3.2.2 天氣預報模式 ... 30
3.2.3 天氣類型 ... 31
3.3 圖資與應變模組 ... 32
第四章 研究結果與討論... 35
4.1 氣象因子最佳化 ... 35
4.1.1 個案一 ... 35
4.1.2 個案二 ... 37
4.1.3 個案三 ... 39
4.2 氣象情資最佳化 ... 42
4.2.1 台灣氣候特徵 ... 42
4.2.2 台灣區域環流 ... 43
4.2.3 天氣類型資料庫 ... 51
4.3 排放源模組系統設定 ... 76
4.3.2 砲彈火箭發射系統 ... 78
4.3.3 生物戰劑設定 ... 82
4.4.數位化擴散模擬整合之願景 ... 84
4.4.1 數位化氣象整合 ... 85
4.4.2 數位化生化擴散防護作業 ... 90
第五章 結論與建議... 94
5.1 結論 ... 94
5.2 建議 ... 95
參考文獻... 97
vi
圖目錄
圖2.1 SCIPUFF模式操作程序... 22
圖2.1 續... 23
圖3.1 中央氣象局氣象資料處理流程圖... 27
圖4.1a 風速 4m/sec模擬累積濃度分佈圖... 36
圖4.1b 風速 2m/sec模擬累積濃度分佈圖 ... 36
圖4.2a 風速 2m/sec，穩定大氣模擬累積濃度分佈圖... 37
圖4.2b 風速 2m/sec，中性大氣模擬累積濃度分佈圖 ... 38
圖4.2c 風速 2m/sec，不穩定大氣模擬累積濃度分佈圖... 38
圖4.2d 風速 4m/sec，不穩定大氣模擬累積濃度分佈圖 ... 39
圖4.3a 風速 2m/sec混合層高度 800m不穩定大氣模擬累積濃度分佈圖 ... 40
圖4.3b 風速 2m/sec混合層高度 400m中性大氣模擬累積濃度分佈圖 ... 40
圖4.3c 風速 2m/sec混合層高度 200m穩定大氣模擬累積濃度分佈圖 ... 41
圖4.3d 風速 2m/sec混合層高度 50m穩定大氣模擬累積濃度分佈圖 ... 41
圖4.4a 1 月低層(1000hpa)氣候平均天氣圖（氣壓場與風場） ... 45
圖4.4b 2 月低層(1000hpa)氣候平均天氣圖（氣壓場與風場） ... 45
圖4.4c 3 月低層(1000hpa)氣候平均天氣圖（氣壓場與風場） ... 46
圖4.4d 4 月低層(1000hpa)氣候平均天氣圖（氣壓場與風場） ... 46
圖4.4e 5 月低層(1000hpa)氣候平均天氣圖（氣壓場與風場） ... 47
圖4.4f 6 月低層(1000hpa)氣候平均天氣圖（氣壓場與風場）... 47
圖4.4g 7 月低層(1000hpa)氣候平均天氣圖（氣壓場與風場） ... 48
圖4.4h 8 月低層(1000hpa)氣候平均天氣圖（氣壓場與風場） ... 48
圖4.4 i 9 月低層(1000hpa)氣候平均天氣圖（氣壓場與風場） ... 49
圖4.4 j 10 月低層(1000hpa)氣候平均天氣圖（氣壓場與風場） ... 49
圖4.4k 11 月低層(1000hpa)氣候平均天氣圖（氣壓場與風場） ... 50
圖4.4 l 12 月低層(1000hpa)氣候平均天氣圖（氣壓場與風場） ... 50
圖4.5 春季鋒面個案的東亞地區地面綜觀天氣圖... 52
圖4.6 梅雨鋒面個案的東亞地區地面綜觀天氣圖... 54
圖4.7 移動鋒面個案東亞地區地面綜觀天氣圖... 55
圖4.8 為寒潮個案東亞地區地面綜觀天氣圖... 57
圖4.9 冷高壓山東出海個案東亞地區地面綜觀天氣圖... 58
圖4.10 冷高壓長江口出海個案東亞地區地面綜觀天氣圖... 59
vii
圖4.11 副高軸線在台灣北部個案的東亞地區地面綜觀天氣圖... 61
圖4.12 副高軸線在台灣南部個案的東亞地區地面綜觀天氣圖... 62
圖4.13 強西南氣流個案的東亞地區地面綜觀天氣圖... 64
圖4.14 台灣低壓個案的東亞地區地面綜觀天氣圖... 65
圖4.15 颱風由宜蘭登陸個案的東亞地面綜觀天氣圖... 67
圖4.16 颱風由花蓮登陸個案的東亞地區地面綜觀天氣圖... 69
圖4.17 颱風由台東登陸個案的東亞地區地面綜觀天氣圖... 71
圖4.18 颱風由東部北上個案的東亞地區地面綜觀天氣圖... 73
圖4.19 颱風由西部北上個案的東亞地區地面綜觀天氣圖... 75
圖4.20 CHEMS-PLUS 軟體模擬流程... 79
圖4.21 台灣地區生化地面氣候資料查詢系統... 85
圖4.22 台灣地區生化地面氣候資料查詢系統... 86
圖4.23 生化擴散資料查詢系統與個案範例... 88
圖4.24a 即時氣象資料模擬，1 小時後累積濃度分佈圖... 91
圖4.24b 即時氣象資料模擬，3 小時後累積濃度分佈圖... 91
圖4.24c 即時氣象資料模擬，5 小時後累積濃度分佈圖... 92
圖4.25 懸浮微粒擴散模擬與圖資系統整合雛型... 93
viii
表目錄
表2.1 生化學戰劑與氣象因子的相關性... 13
表2.2 資訊網路接收資料種類與資料特性之報別... 16
表3.1 中央氣象局氣象測站資料庫的完整逐時氣象資料... 27
表3.2 中央氣象局氣象測站氣候資料庫的月、季、年平均之氣象資料... 28
表3.3 中央氣象局資料庫混合層高度月、季、年之逐時變化氣候值。... 29
表4.1 影響台灣天氣的主要 15 個天氣類型及其主要發生季節... 51
表4.2 飛機噴灑施放參數設定... 78
表4.3 化學戰劑發射系統建立之CHEMS-PLUS輸入參數... 80
表4.4 化學戰劑發射系統建立之CHEMS-PLUS輸出參數... 81
表4.5 生物戰劑衰變速率外插參考數據... 83
表4.6 細菌病毒之粒徑大小參考資料... 84
1
第一章 緒論
廿世紀中人類經歷了兩次世界大戰，戰爭中的經驗讓人類體現到生物與 化學戰劑廉價的製造成本、低層次的生產技術及可怕的殺傷力，因此在後半 世紀中，世界各國基於各種不同之因素而無不致力於發展更新更具殺傷力更 能大量生產的生化武器研究；相反的，對生化武器的防護技術則長時間停留 在簡易個人防護及事後偵檢作為上，直到廿世紀末方才運用數值模擬技術針 對生物與化學戰劑污染物擴散分佈、下風區域濃度分佈等發展擴散模擬系 統，以作為污染物危害預測及預警評估。
本研究係探討在生化擴散模擬系統 SCIPUFF 中扮演重要甚至決定性角 色的氣象因子，需如何選擇最具影響的關鍵因子才能使擴散模擬系統得到最 佳的模擬效果，同時針對SCIPUFF 運用不同來源的氣象情資規劃設計最佳的 生化擴散防護策略。本章首先針對本研究的背景與動機作一概述，其次闡述 本研究的目的與方法，之後界定本研究的範圍與限制，最後提出本研究的結 論與建議，以下將依序說明上述所羅列的單元。
1.1 研究背景
廿世紀末冷戰結束後，世界兩大超級強權對立的危險形勢瞬間解除，地 球瀕臨核子毀滅的危機亦已降低，人類衝突對立的根源由意識型態逐漸轉移 成種族、宗教等傳統的、區域的因素，這些小國、落後部族間為了因應戰爭 的需求，許多國家開始大量生產俗稱『窮人原子彈』的毀滅性生化武器，加 上恐怖組織的存在與恐怖主義的盛行，使得世界上無時無處不存在著生化戰 或生化恐怖攻擊的危險。國際間生化武器的使用與擴散，並未隨著聯合國『生 物戰劑公約』、『禁止化學武器公約』的簽署而徹底根除，相反地，科技的高 度發展，使得新的生化戰劑與武器系統不斷地被開發使用，在科技日新月異 下，已有多項非化武公約所限制的新生化戰劑誕生， 而在波斯灣戰爭後，美 國提出了『非致命性武器』的新概念，此信念正迅速的發展中，成為在未來 的戰爭中以小博大的致勝武器【4】。台灣目前所面對的主要敵人一是中共、
一是國際恐怖組織份子，中共在不放棄以武力解放台灣的前提下，運用超限 戰展開不對稱戰爭是其選擇的手段之一，生化戰劑的開發與運用發展則是其 遂行超限戰的具體事證，2003 年 SARS 肆虐台灣就曾引起懷疑是中共實驗生
2
物作戰的結果，另外近年台灣積極走進國際社會，曾參加多次國際反恐救援 任務，間接得罪了一些國際激進恐怖集團，國內情治單位曾提醒國人，國際 恐怖份子未來將可能對台灣實施恐怖攻擊，因此，對於生化作戰的研究以瞭 解其特性，如何做好主動與積極的防護是目前我們必須面對的課題。
依照美軍FM 3-6【14】資料，生物與化學戰劑與氣象因子有密切的關聯 性，戰劑散佈受到氣象因子作用而產生不同的影響效應，其中主要的氣象因 子如風場、溫度、大氣穩定度和降雨等，對戰劑擴散影響有不同的作用機制；
針對生化戰劑而言，生物戰劑是以病原生物體或毒素散佈的方式進行，其毒 素傳播形式可能為霧滴或液滴形態，主要靠風力作用擴散，而霧滴的擴散更 與大氣擾流有直接相關，因生物戰劑之病原體具有衰減性，當使用高衰減率 的戰劑時，必須在生物體存活期間迅速散佈，因此常利用強風條件(風速 5~10m/sec)載送生物體至目標區域遂行作戰目的，但若是低衰減率且毒性高 的生物戰劑，則不論風速高低，其具高傷亡威脅，而且影響的區域範圍亦較 廣。化學戰劑的散佈依不同物質可分為蒸氣雲、霧滴或液體三類，其中液體 形式的戰劑因揮發性低且密度較高，而傾向於停留在地表表面附近，對於地 表的衝擊性較高，因此該類液體通常為持久性戰劑；其他兩類蒸氣雲及霧滴，
則屬化學戰劑溢散後形成蒸氣雲或霧滴形式，而後受環境場影響擴散。化學 戰劑散佈途徑的遠近與廣度，初始階段主要由攜帶戰劑的發射系統所決定，
爾後整個戰劑氣雲的散佈擴散，便受到天氣條件與地形之影響，例如：高溫 時揮發性戰劑可於甚短的時間內形成蒸氣雲，接著受天氣條件影響，在低風 速及低擾流之條件下，將形成高濃度氣雲，且滯留於局部區域；相反地，在 高風速及高擾流條件時，氣雲會因氣流迅速穿散，使得氣雲覆蓋區域增加，
但散佈濃度則因而減低。蒸氣雲形成初期迅速膨脹，而後逐漸冷卻並增加比 重，蒸氣雲密度若低於大氣密度，則將會迅速上升並與周圍空氣混合，同時 濃度將被稀釋；若形成重質蒸氣雲，則氣雲密度大於空氣密度，蒸氣雲將易 於展平下沈，並沿地表面擴散，此氣雲上升的高度則由氣溫與擾流大小來決 定，而後受大氣環境氣象條件的影響，蒸氣雲濃度將隨散佈程度而改變。化 學戰劑霧滴氣雲的形成，可能由發射設備的熱能爆裂，或由液體噴灑設備所 引起的副產物，空中霧滴的性質幾乎與蒸氣氣雲雷同，因霧滴氣雲的密度比 重高於蒸氣雲，受大氣擾流影響較低，因此向下風處擴散時，受重力影響沈 降地表較明顯，造成許多微粒易黏附於葉子和其他植物生長的表面。
3
在過去我們面對生化戰劑攻擊時所能做的其實非常有限，除了強化個人 防護裝備以避免被毒害及侵蝕以及盡量在已知的受污染地區清除污染物外並 無較積極的對策，近年來由於數值模擬技術的進步，利用模式模擬方法，則 可以模擬出遭受生化武器攻擊後，可能受污染的區域以及污染物的濃度，以 達到損害控制及減少傷亡的目的。
1.2 研究動機
1993 年美國國會通過美軍建立一個完整的「生化防護聯合計畫」(Joint Service Chemical and Biological Defense Program, CBDP)【16】，其目的在提 供美國擁有世界級高水準的生化防護能力，讓美軍部隊於執行作戰任務時，
能平安並完成任務，整個計畫重點在發展並取得整體且有組織的系統，以防 禦並對抗威脅美軍的各式生化戰劑。CBDP 執行以來，美國依計畫有效發展、
應用並改善其生化防護的能力，包括生物戰劑整合偵檢系統(BIDS)取代全自 動化學戰劑偵測警報器之警報功能，並朝向輕量化的化學防護裝備，同時訂 定量產及精進的時程，改善消除功能及預警系統以提升災區分析及預警能 力；除此之外，朝向建構模式化與模擬方法，結合生化戰劑擴散模擬的應用，
提供未來發展生化防護預警及應變能力。2001 年 911 恐怖攻擊事件讓美國受 到前所未有的傷害，也讓美國更加重視生化防護的重要；對於未來發展，在
「生化防護聯合計畫」下，美國對被動防禦規劃了五個必需範圍【16】(CBDP, FY00-02 Overview)，包括：
一、避免、減低遭受污染(Contamination Avoidance)。
二、消除(Decontamination)。
三、個人/群體的防護(Protection Individual/ Collective)。
四、醫療(Medical)。
五、模式化與模擬技術(Modeling & Simulation)。
已將生化防護能力由生產防護裝備提升到整體規劃更積極預防減少染毒 的機會，其中模式化與模擬技術可提供正確的釋放源、大氣傳播擴散、傷患 評估、單位易損性分析及防護等級等資訊，以協助防護、消除、醫療等各項
4
防禦能力。相對於美國生化防護的發展，我國仍偏重於偵檢、消除及個人防 護上發展【9】，對於群體防護、醫療及模式化與模擬技術則較為缺乏，尤其 在擴散模式模擬系統方面甚為不足。
目前國內外所發展的擴散模式不在少數，包括空氣品質污染擴散模式、
工安化學物質洩漏擴散模式等，但在選用來執行生化戰劑擴散模擬時，依生 化物質及所使用之排放系統之不同，雖然有些模式可模擬化學物質之擴散狀 況，達到符合污染物質擴散模擬之系統需求，但在使用上需要結合各種的排 放方式及洩漏初始條件，很多的模式並不適合，從國內現行常用的擴散模式 去考量評選，並不能選擇到適合的應用模式使用；經蒐集瞭解國外進行污染 擴散模擬時，所規劃的系統架構及選用的模式，經評估後，選用美國在污染 事故評估系統中，所採用的SCIPUFF 模式做為生化擴散模擬的模式。其系統 中包含氣象條件前處理模組、擴散模擬模組及緊急應變處理模組等，而以 PC 作為工作平台。另由於氣象因子是影響生化戰劑擴散的重要因素，但不同的 氣象因子對生化擴散影響程度不盡相同，選擇適切的氣象因子在模擬生化擴 散作業時是極為重要的課題；另外氣象因子的產出有不同的方式，如即時密 集的氣象觀測、資料庫統計的氣候平均資料、經分析處理的氣候類型以及數 值模擬的預測資料，如何運用SCIPUFF 模式結合不同的氣象情資發展出最佳 的生化擴散防護策略，期能在面對生化武器攻擊時，除了能消極的做到損害 管制外，並能積極的做到事前預警以達防護的目的。
1.3 研究目的
SCIPUFF 模式為二階閉合綜合 PUFF 模式，係採用 Lagrangian 傳輸及擴 散之大氣應用模式，其中模式最主要的兩個基本原理程式，包括數值方法係 使用Bass【12】提出的 Gaussian puff 方法來解擴散模式方程式，對於亂流擴 散參數，則依Donaldson【13】及 Lewellen【21】所提出的亂流閉合理論。因 SCIPUFF 可提供氣體(Gas)及懸浮粒物質(Particle materials)之模擬，並具有多 樣氣象資料輸入方式，可將地面觀測資料、高空觀測資料及模式輸出網格場 資料等結合使用，因此對大氣環境場的變化可確實掌握，其中主要的氣象因 子如風場、溫度、大氣穩定度及混合層高度等，本研究目的有二：
5
ㄧ、針對 SCIPUFF 模式系統，輸入不同氣象因子，分析各項氣象因子對 SCIPUFF 生化擴散模式的影響差異，以獲至 SCIPUFF 模式最佳之模擬 效果。
二、研究設計 SCIPUFF 模式結合不同之氣象情資使國軍部隊在戰略戰術及 戰鬥等不同層級運用上能滿足作戰需求，獲致最佳的生化擴散防護策 略，期能在面對生化武器攻擊時，除了能消極的做到損害管制外，並能 積極的做到事前預警以達防護的目的。
1.4 研究範圍與限制
SCIPUFF 模式模擬參數中物質之分類僅為氣體和懸浮粒兩種，配合軍方 使用的武器發射系統，將模式模擬條件分為兩大類型，第一類型為飛機施放 方式，其採用噴灑箱及噴霧機做為發射系統，而內裝之生化戰劑當做噴灑箱 內之噴霧液體，在模式設定條件中視為懸浮粒物質進行模式模擬，第二類型 為砲彈火箭等發射系統，生化戰劑裝置於砲彈或飛彈內，由武器發射後爆炸 施放，其中化學戰劑是以液體轉換為氣體和液滴兩相混合狀態。
在模式對施放方式的設定中，第一類型飛機施放的形式，將採用移動式 (moving)的條件施放；而第二類型砲彈火箭爆炸施放的武器系統，將採用設 定如儲槽破裂瞬間爆炸方式施放，故對於模式中系統的各項參數，將依武器 系統及物質特性，分別設定修正。
模式各項參數設定如下：
ㄧ、毒性物質分子量約140，沸點為 150℃、熔點為-56℃。
二、氣體密度：4.86 (Rho/Rho)。
三、沉降速度：3.5 cm/sec。
四、線性衰變：0。
五、釋放高度：1.5 m。
六、每顆釋放動量：350.02 m4/sec。
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七．氣雲浮力：0.47 C-m3。
八、氣雲分佈大小分別為X=3.92m、Y=3.92m、Z=3.92m。
九、釋放總量為88.5 kg。
十、分析的下風危害距離訂定為累積分佈濃度恕限值為 3×10-4 kg-sec/m3 處。
由於張隆男等【8】已就毒性物質擴散下風危害距離的比較，針對人體危 害濃度恕限值探討，驗證了穩定條件下，戰劑釋放的下風危害距離，均較不 穩定大氣下擴散散佈範圍來的遠，因此本研究不再就穩定與不穩定的條件比 較分析。
7
第二章 文獻探討
2.1 生化戰劑介紹
生化武器又稱窮人國家的核子武器。可分為生物戰劑及化學戰劑兩類。
生物戰劑包括瘟疫(plague)、兔熱症(tularemia)、普魯斯症(brucellosis)、Q 熱 症(Q-fever)、腸桿菌(typhoid)，炭疽熱(anthrax)，天花(smallpox)，鼠疫(黑死 病)，肉毒桿菌，霍亂、傷寒等。其中以炭疽熱，天花，鼠疫(黑死病)，肉毒 桿菌(肉毒桿菌是地球上毒性最毒的天然物質，1 公克就可毒殺一百萬人以上) 四種最毒，最可怕，但仍無法達到大規模死傷程度。化學戰劑有氣體或液體，
分別包括：
一、神經性毒劑［如塔崩 Tabun(G.A，二甲胺基氰磷酸乙酯，無色水果味最 容易合成)，沙林 Sarin(GB 無色無味，揮發性最強，吸入中毒)，索曼 Soman(GD 無 色 水 果 或 梓 腦 味 ， 揮 發 性 中 等 ， 接 觸 或 吸 入 中 毒 ) ， Cyclohexy1(GF 無色無味，揮發性中等接觸或吸入中毒)，V 系戰劑(如 VX 無色無味，揮發性最低，長效型劇毒，接觸或吸入中毒)，Iperite，
氰化物等，大部分為有機磷化物）。
二、糜爛性毒劑（如芥子氣(Mustard Gas HD--碳氫硫氯等化合而成)，路士 (Lewisite 比芥子氣更毒)，氮芥氣(Nitrogen Mustard HN)）。
三、溶血性毒劑（如AC，CK）。
四、窒息性毒劑（如光氣(Phosgen CG)，雙光氣(Diphosgen DP)）。
五、嘔吐性毒劑（亞當氏劑(Adamite DM)，CS）。
六、喪能性毒劑（BZ）。
七、催淚性毒劑（催淚瓦斯，CS 刺激劑，苯氯乙酮(CN)）等。
毒劑一般具有臭味如硫化氫有腐卵臭，砷化氫有蒜臭味，磷化氫有腐魚 臭等，但有些沒有臭味，有些帶甜味。化學戰劑攻擊時，一旦聞到空氣有異 味，有人中毒倒下，立即屏住呼吸，用布沾水摀住口鼻及眼睛，往上風(逆風)
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處或較高處或最近出口處逃走，絕對記住逃走比留在現場有生存機會，但不 要慌。另外若接觸到糜爛性毒氣或起泡性接觸性毒氣時，立即大量清水沖洗 並就醫。沙林毒氣使人抽筋、發熱、疲倦、心跳變慢，可用阿托平(Atrpine) 針解毒及Oxime(PAM)解毒劑【23】。
2.1.1 生化戰劑傳遞與擴散方式
生物戰劑之擴散方式，主要為戰劑之液體或固體微粒在空氣中形成懸浮 體擴散，此懸浮體亦稱生物戰劑氣溶膠(bioaerosol)，生物戰劑氣溶膠是一種 0.5～10μm 的微小顆粒，它可以由飛機、軍艦和其他運輸工具的氣溶膠發生 器直接産生，也可以利用生物砲彈、生物炸彈和生物導彈爆炸形成，採用氣 溶膠方式施放生物戰劑可提高生物武器的殺傷效能，而絕大多數生物戰劑均 可用氣溶膠方式進行施放。
整體而言，生物戰劑的擴散方式較化學戰劑簡單，主要因生物戰劑並無 形成霧滴雨或二次氣雲之現象，當人員在爆炸區域吸入漂浮於大氣中粒徑大 約為 1～10μm 之生物戰劑，即會對身體造成危害，另外若生物戰劑沉降至 地面後，大多會消失而降低危害性，但仍須注意沉降後再形成氣膠之可能性。
生物戰劑氣溶膠的主要特點是：
一、施放效率高，可以大量施放，污染目標面積大。
二、殺傷範圍廣，不僅能殺傷地面上的有生力量，甚至能夠侵入無防護設施 的工事和房屋，傷害躲在裏面的人員。
三、偵察發現難，生物戰劑一般無色無味，顆粒極小，人的感官和常用的偵 檢儀器都難以察覺。
化學武器首要考量之因素為散佈有效性，一般軍用配備為炸彈、投射、
噴灑箱等，其中罐裝技術為最關鍵技術之一，其散佈方式可視為爆炸所引起，
亦即代表由中心爆裂後，將液體物質轉換為霧滴狀而向四方散佈。
化學戰劑之擴散方式主要分為兩階段：
9
第一階段：
爆炸後形成有毒霧滴雨(toxic rain)，此時部份沉降於地面，另一部份 則揮發形成氣雲，持續時間大約1 小時，此為主要之擴散方式。
第二階段：
沉降於地面之液體，則持續揮發，形成二次氣雲，當揮發性愈高的 物質，其飄散之距離愈遠且其危害愈高，而持續影響時間則愈久，基於 一般戰劑的揮發性極低，因此這階段之擴散影響程度較為次要。
針對化學武器之擴散影響，其最大的因素在於戰劑之化學性質，因為一 般戰劑之揮發性皆較低之故，而揮發性最高的戰劑為 GB agent(沙林)，其揮 發性雷同於水，其他之戰劑揮發性皆低，因此在戰劑擴散之設計上，其邊界 設定以不超過離地面200–300 ft，其擴散效率較佳。
大氣動力之擴散主要應用在非爆炸後溢散之線性洩漏方式，只要粒徑大 小，釋放高度為可掌控之範圍，另輸入正確之風速風向條件即可模擬，惟氣 象條件之準確性愈高，相對於目標地點之相關評估準確度將愈高。因此化學 武器之擴散重點包括：
一、熱力散佈 Thermal dissemination，應用 pyrotechnics 技術將毒劑霧滴化 (aerosolize)以形成氣雲。
二、如何有效擴散散佈為化學武器之首要考量因素。
三、大多數之化學戰劑將因爆炸後之高溫，導致部份戰劑因焚化失去效能或 直接沉降於地面無法擴散。
四、可燃性之戰劑可能因為爆炸而產生閃火。
五、環境因素(風速與風向)為擴散散佈之重要因素。
2.1.2 氣象環境對生化戰劑之影響
生物戰劑是以病原生物體或毒素散佈的方式進行，其毒素傳播形式可能
10
為霧滴或液滴形態，主要靠風力作用擴散，而霧滴的擴散更與大氣擾流有直 接相關，因生物戰劑之病原體具有衰減性，當使用高衰減率的戰劑時，必須 在生物體存活期間迅速散佈，因此常利用強風條件(風速 5~10m/sec)載送生物 體至目標區域遂行作戰目的，但若是低衰減率且毒性高的生物戰劑，則不論 風速高低，其具高傷亡威脅，而且影響的區域範圍亦較廣。其他對於生物戰 劑影響的氣象因子茲說明如下：
一、大氣穩定度：
在高穩定大氣下，形成之生物戰劑氣雲濃度最高，涵蓋範圍最廣；
在中度穩定或不穩定條件下，因大氣垂直擴散及氣雲與大氣混合作用，
將導致氣雲濃度減低，同時也會減少有效的覆蓋區域面積。
二、溫度與濕度：
溫度與濕度對於生物戰劑散佈的影響依戰劑種類而定，而濕度的作 用，端賴生物戰劑之屬性，若為濕式戰劑，則高濕度將利於生物戰劑之 存活，反之屬乾式戰劑，則傾向於低濕度環境，以避免衰減率之提高。
就溫度言，一般氣溫下對於霧滴的微生物戰劑並無特別關係，但高溫時 病原生物將大量衰減，而紫外光亦將提高生物戰劑的衰減率，而對於防 護方面，在異常炎熱的天氣下，人員的生化防護因穿著防護裝備更為悶 熱，此將使人員戰力急遽降低，不利於任務遂行。
三、汙染物：
大氣汙染物氣體可能影響病原生物生存。這些氣體包括二氧化氮、
二氧化硫、臭氧和一氧化碳。因空氣污染日益嚴重，這可能是日後影響 戰場生化武器運用的一個重大因素。
四、雲量：
因生物戰劑受紫外線影響，而雲量與紫外線多寡相關，因此會因生 物戰劑之特性，影響其衰減率。
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五、降水：
降水將沖刷大氣中微粒濃度，但對於生物戰劑而言，此可能是有利 或不利的氣象因子，端賴生物戰劑種類而決定其影響程度。
化學戰劑之散佈效應取決於多種之氣象因子如風、溫度、空氣穩定、濕 度和降雨/雪量。每項因子的影響大小取決於所散佈之環境，如其地勢、植林 狀況和土壤現況等。化學戰劑可以不同之物質狀態散佈，如蒸氣、煙霧或液 體。瞭解化學戰劑對於戰場的殺傷力之前，必須瞭解化學戰劑受大氣環境之 影響情形。
蒸氣和細小微粒之物質可輕易由風載送散佈，但是如為大顆粒和液體，
其在大氣中之散佈方式，則有如彈道拋物線般會迅速沉降至地面。許多戰劑 釋放後會形成蒸氣雲，蒸氣雲主要是物質揮發現象所形成。戰劑在大氣中氣 雲濃度可能因沉降(如大微粒迅速降落)而削減，亦可能附著於地面和植物而 降低其汽雲濃度，亦可能因雨雪沖刷而降低其濃度。但一旦沉降附著於地表 或植物，揮發性戰劑即有可能二次揮發再次散佈傳播至他處造成二次污染，
直到大氣稀釋至其無法達到揮發濃度或已進行除污程序。
散佈初始前30 秒間，戰劑散佈途徑之廣度與遠近主要決定因素為攜帶戰 劑之發射系統特性。爾後，戰劑氣雲之散佈擴散主要由天氣和地形決定。例 如，在高溫時，揮發性戰劑將在15 秒內產生最大蒸氣雲，微風和低擾流造成 高濃度氣雲滯留於局部區域，強風和高擾流現象，則會迅速吹散戰劑氣雲，
減少濃度集中現象並且增加氣雲覆蓋區。
氣象因子如風、溫度、濕氣、降雨雪等和地表狀況影響蒸氣和霧滴擴散 狀況；例如，1918 年 2 月 26 日在 Ansauville，美國部隊遭受化學戰劑攻擊，
當時天氣為極端穩定的條件、靜風和目標區域為草叢區，因此攻擊效果極佳，
造成美國部隊重大傷亡。實施化學戰劑攻擊時適當之氣象條件茲分別說明如 下：
一、溫度：
液體化學戰劑蒸發速率隨溫度變化而改變。高溫將增加蒸發率，低 溫反之。因此化學戰劑蒸氣雲危害範圍將隨溫度增高而增加，但其危害
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滯留期間將較短。低溫將有相反作用。值得注意的是，低溫也許可以減 少因化學戰劑造成的傷亡，但是接觸之潛在危害持續時間則可高達數天。
二、溫度梯度：
溫度梯度所指為不同地面高度之氣溫上的區別。溫度梯度資訊與大 氣穩定度相關，預定目標區域之大氣層之穩定度愈高，愈有利於化學戰 劑之攻擊。
三、大氣穩定度：
大氣穩定度已成為化學戰劑成敗之關鍵因素之一，因此需將此氣象 因子列入戰地氣象預報中。伴隨大氣穩定度可瞭解氣雲擴散情況。
三、風：
風速愈大將有助於化學液體戰劑之揮發與化學戰劑蒸氣雲之散佈。
風速和風向將影響化學戰劑蒸氣雲散佈途徑與速度。如以持久性化學戰 劑實施攻擊，風速一般不超出28 km/hr (7.8 m/sec)；對非持久性化學戰 劑，攻擊最有效之風速不超出10 km/hr (2.8 m/sec)。強風狀態下之攻擊，
則可增加非持久性戰劑之突襲效果。
四、濕度和降水：
濕度會以不同方式影響化學戰劑的作用。例如高濕度，將會增加出 血性戰劑之效果，但對神經戰劑並無直接影響。大雨或連續降雨，將會 沖刷液體化學戰劑污染區域，降低污染濃度，另一方面液體化學戰劑攻 擊後，小雨則可能引起二次危害再現。但若是出血性戰劑和持久性神經 戰劑，小雨後將會增加其揮發速率，提高其蒸氣危害。但降雪則會減少 液體化學藥劑的蒸發率，減少在攻擊區域的蒸氣危害。
五、逆溫層：
一般而言，化學戰劑的濃度將隨著高度的增加而降低，大約800 米 將達到最低濃度。在特定大氣氣象條件，逆溫層因與大氣穩定度有相關 性，因此影響生化戰劑下風危害範圍。
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六、穩定度：
穩定度高之大氣環境，通常發生在夜間或無雲和低風速之早晨，但 易造成地面或水表面溫度低於大氣溫度，當發生逆溫層與提高逆溫層，
化學戰劑的濃度將較無逆溫情況之濃度更高。
七、地形的影響：
化學戰劑蒸氣雲散佈至下風途徑與速度將受下風處地形影響。在非 穩定的情況下，化學戰劑蒸氣雲傾向於順延地形與山谷散佈，因此蒸氣 雲易滯留於凹陷、陡峭山溝山谷。另外如為粗糙地面，化學戰劑蒸氣雲 亦較易滯留於該區，例如草地和叢林區；行經平坦地形時，化學戰劑氣 雲則較易均質且快速散佈擴散。
表2.1 生化學戰劑與氣象因子的相關性
氣象條件 不利 適中 有利
風速 砲彈系統>7 knots 空中炸彈>10 knots
5~7 knots 或地面微風
<5 knots 或海面微風 穩定度 直減(不穩定) 無坡(中性) 逆增(穩定) 溫度 < 4.4℃ 4.4~21.1℃ >21.1℃
資料來源:【FM 3-6 Field Behavior of NBC Agents】
2.2 現行氣象情資資源 2.2.1 歷史資料庫
國科會副熱帶資料庫（設於台灣大學大氣科學系）蒐集與保存長時期（至 少六十年）大範圍綜觀尺度氣象資料，資料特性為：地面、定壓面（1000mb、
925mb、850mb、700mb、500mb、400mb 等）、全球大範圍與大網格（約 200 公里）與較長時距（12 小時）的氣壓場、溫度場、濕度場與風場資料。此資 料透過有系統的統計分析，並配合天氣類型分類，可建立大範圍氣候環境場，
有利於戰略的規劃，以釐定所需配制的相對武器設備及評估各武器相對的成 效。
台灣本島地區過去的區域氣象觀測資料，也有系統的長期（至少六十年）
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保存於中央氣象局的資料中心，資料特性為：地面、台灣地區主要測站逐時 或每隔三小時氣壓場、溫度場、濕度場與風場與雲量雲高等資料。此資料透 過有系統的統計分析，並配合天氣的分類與混合層等相關擴散因子的計算，
可建立台灣區的氣候環境場，也可建立大氣擴散模擬所需的氣象資訊上游大 範圍的基本場，利於戰術的制定與模擬，同時也可建立相關的緊急應變資訊 模擬系統，提升教育訓練成效。
2.2.2 即時天氣資料
即時氣象資訊包括大範圍的地面和高空天氣圖、即時同步衛星和雷達影 像資料、中央氣象局、民用航空局和陸、海、空軍所屬測站之地面與高空電 碼資料等。有效利用現有傳輸設備與系統，整合各種氣象情資，建立即時顯 示與監視系統，可對局部地區的天後狀況作即時的監控。若再配合現有的指 揮系統與小型氣象儀的即時與密集區域資料，則對生化擴散及其緊急應變措 施能作適時的回應，以減少相對的損失。
現行大範圍天氣圖資料，可利用無線電傳真機接收日本氣象廳和中央氣 象局之分析和預報天氣圖。大範圍電碼資料，則可透過東京點間電傳氣象資 料線路(亞洲及西北太平洋氣象資料)接收。軍方相關氣象情資，可透過相關 網站直接接收。氣象資料則於接收後需經由解碼、檢定、整理分類及分析，
方得到所需的氣象資訊。現行氣象資訊及其接收概與資料特性要簡述如下：
一、利用接收系統(包括接收器及 PC)接收 TTY 電碼，可迅速瞭解各地之氣 象因素，以掌握短時間之氣象變化。資訊網路路接收資料種類與資料特 性之報別如表2.2。
二、接收系統所接收的氣象電碼，一般未受氣象專業訓練的人員難以瞭解，
因此必先以解碼程式將氣象電碼解譯成一般人所能接受之氣象因子，如 壓力大小、溫度高低、風速大小等。
三、系統接收到的資料，首先以程式將電碼過濾，一面偵測檢定錯誤電碼，
另一方面依電碼格式分類，如TTAA、TTBB、TTCC、TTDD、AAXX、
PIREP、PPAA、SPECI 等，並以測站做為區分，以有效利用接收氣象電 碼得到所需之天氣資訊。
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四、TTAA、TTBB、TTCC、TTDD 電碼均為高空氣象測站之探空資料：TTAA 表示100hPa 以下標準層的資料，包括地面、1000、850、700、500、400、
300、250、200、150、100 hPa 各標準層的溫度、露點溫度、風向、風速 資料。TTBB 包括 100 hPa 以下各特性層的溫度、露點溫度、風向、風速 資料。TTCC 包括 100 hPa 以上各標準層資料，通常有 90、70、50、40、
30、25、20、10 hPa 資料。TTDD 包括 100 hPa 以上各特性層資料。AAXX 為地面測站的觀測資料，通常包括地面氣壓、溫度、露點溫度、風向、
風速等。
五、MATAR 電碼為空軍各基地之整點地面天氣資料，包括風向、風速、能 見度、天氣現象、雲種、雲量、雲高及氣壓值等。
六、PIREP 電碼為空軍飛行員之天氣報告，多為飛行途中所遭遇之不尋常的 天氣現象，如飛行中遭遇亂流或飛機積冰等。
七、PPAA 電碼為氣球測風之電碼，此電碼提供該地區之垂直風分布，包括 風向及風速。
八、SPECI 為空軍各基地若發生嚴重天氣現象時所發佈的電碼，例如濃霧、
強風、雲層增厚等。
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表2.2 資訊網路接收資料種類與資料特性之報別
報別 名稱
SYNOP 地表綜觀天氣報告
SHIP 船舶綜觀天氣報告
TEMP 地面探空觀測報告
TEMPSHIP 船舶探空觀測報告
TEMPDROP DROPSONDES 探空觀測報告
PILOT 地面高空風觀測報告
PILOTSHIP 船舶高空風觀測報告
AIREP 民航飛機觀測報告
METAR 機場例行天氣觀測報告
SPECI 機場特殊天氣觀測報告
SATEM 衛星探空觀測報告
SATOB 衛星風觀測報告
CLIMAT 地表綜觀天氣月平均報告 CLIMATEMP 地面探空觀測月平均報告
GRID 歐洲氣象中心網格點資料
RADOB 雷達颱風定位觀測報告
TPPA 衛星颱風定位觀測報告
TAF 機場未來三小時天氣預測報告
資料來源:【中央氣象局】
2.2.3 數值天氣預報資料
現行海軍執行之大氣數值預報模式，係根據中央氣象局研發第一代與第 二代數值天氣預報模式的經驗，體驗全球模式需要龐大的人力與硬體設備來 執行資料輸入的前置作業，在考慮短時間內人力與硬體設備可能無法達到中 央氣象局的水準，而且中央氣象局第二代數值天氣預報模式的研發專案，已 將其全球模式提升為波譜模式，為了避免重複投資，且氣象局全球預報模式 的預報成果有不錯的表現，決定暫時不研發全球波譜模式，而只研發巢狀區 域波譜模式，區域波譜模式所需的初始場、基本場與邊界值則取自中央氣象 局全球波譜模式的分析場及其預報場。
整體巢狀區域大氣波譜模式，目前已完成包含中央氣象局的全球波譜模 式的自動傳輸介面、西北太平洋波譜模式、中國海域波譜模式、台灣海域波 譜模式。西北太平洋模式是以中央氣象局全球波譜模式的預報場作為其基本 場與邊界值，中國海域模式是以西北太平洋的預報場作為其基本場與邊界
17
值，而台灣海域模式所需之基本場與邊界值則是由中國海域模式的預報場所 提供。中國海域模式的網格間距較西北太平洋模式的為小，而台灣海域模式 又較中國海域的為小，亦即中國海域模式的解析度較西北太平洋模式的為 高，而台灣海域模式的解析度又較中國海域模式的為高，因此中國海域模式 相對於西北太平洋模式而言能解析較小尺度的天氣現象，而台灣海域相對於 中國海域而言能解析更小尺度的天氣現象。
台灣海域、中國海域大氣波譜模式的基本動力部分與西北太平洋區域大 氣波譜模式相類似，但空間與時間解析度已提升，因此所用地形的解析度也 相對地提高，例如台灣地形的最大高度在中國海域模式中約為 700 公尺，在 台灣海域模式則提升至1400 公尺。台灣海域預報模式，我們需要較精細的雲 物理模式，亦即要有較高空間解析度的預報模式來配合才有意義，因此模式 的動量擾動場趨勢方程、地表氣壓(取自然對數)擾動場趨勢方程、σ方程、
靜力方程以及數值方法、預報進行步驟等都與中國海域大氣波譜預報模式相 同，而溼變數與溼變數預報方程則由原來的一個增為三個，熱力方程的加熱 率項也連帶的有所不同。即模式中原來的雲物理過程（ Kuo 氏積雲與淺雲參 數化，及大尺度降水）換成三個溼變數 qv、qci、qrs（水汽、雲滴及雲冰、
雨滴及雪）顯式預報的雲物理模式，熱力方程中的加熱率項也將水的三態轉 變所伴隨的潛熱吸收或釋放納入考慮。
整體靜力巢狀區域大氣波譜模式已發展完整，預報效果已受氣象相關單 位所確認，且現已納入海軍氣象中心的日常作業，相關預報產品也已上相關 網路，可提供相關單位使用。
靜力巢狀波譜模式對較大範圍的天氣系統的演進有不錯的表現，對台灣 與臨近地區的天氣現象能有效的掌握，同時其預報時間可達120 小時，進一 步縮小模式水平解析度，精進巢狀大氣波譜模式，將其提升為非靜力預報模 式及擴散模組，使其對較小尺度天氣現象及局部環流具有較佳的預報能力，
也加入更高解析之地形資料，使其增進對台灣區山脈等的地形效應具有更佳 的解析能力。同時精進運動方程組及水汽參數化過程和增加濕變數處理，有 效從事可降水量的定量預報與低層水汽與風場的相關預報。
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2.3 SCIPUFF 模式及特性介紹
SCIPUFF 為 Second-order Closure Integrated PUFF 的簡稱，該模式原是 1980 年中期由美國電力研究機構(Electric Power Research Institute)所贊助開 發，在此期間該模式係採用開發單位之名稱命名稱為 ARAP，而後美國核子 防禦局(DNA，The Defense Nuclear Agency )採用此模式作為核子防禦擴散之 應用；至1990 年 SCIPUFF 仍尚未應用於核生化評估上，直到 1996 年 2 月配 合DNA 之 Counter Proliferation Program，才正式結合核生化評估等功能，並 正式更名為SCIPUFF。
目前美國戰力防禦評估(MEAP)與能力系統，為美國國防特殊武器局 (Defense Special Weapons Agency’s，DSWA’s)所開發之危害預測和評估能力之 套裝軟體(HPAC，Hazard Prediction and Assessment Capability)，HPAC 為一種 攻擊目標規劃之專家系統，其主要結合傳統核子、生物和化學(NBC)攻擊設 施和可能應用於NBC 攻擊武器進行攻擊目標之相關評估作業，而此專家系統 提供NBC 危害評估之運算模式則為 HASCAL/SCIPUFF，其中 HASCAL 為結 合核子、生物和化學之危害物質洩漏事故之危害效應評估工具，並結合了大 氣傳輸擴散效應之評估，此大氣傳輸擴散效應的評估部份所採用的模式即為 SCIPUFF，而此模式亦可單獨於 HPAC 系統之外執行。
SCIPUFF 模式具有下列各項特性：
一、應用二階亂流閉合技術(second-order turbulence closuretechniques)。
二、提供濃度之統計差異之預估值(prediction of the statistical variance in the concentration field)。
三、準確度高之風切運算方式(performs accurate treatment of wind shear)。
四、puff 圖顯示除將其分割外，並適切將其劃分為多重網格圖形(multi-grid scheme)。
五、採用適切之逐時圖示( time-stepping scheme)。
六、運用接近釋放源之統計puff 來降低運算時間(Utilizes static puffs near the
19
source to reduce computation time.)。
七、提供多重之彩色等值圖( numerous color contour plots)，便利檢視各次之 運算結果。
2.3.1 SCIPUFF 模式理論基礎
SCIPUFF 模式為二階閉合綜合 PUFF 模式，係採用 Lagrangian 傳輸及擴 散之大氣應用模式，其中最主要模式的兩個基本原理程式，包括數值方法係 使用Bass【12】提出的 Gaussian puff 方法來解擴散模式方程式，另外對於亂 流擴散參數，則依Donaldson【13】及 Lewellen【21】所提出的亂流閉合理論 (second-order turbulence closure theories)。傳輸及擴散原理中各主要使用方程 式如下，詳細之計算技術資料，將參閱SCIPUFF 技術手冊。
高斯puff 擴散濃度計算公式如下：
（2.1）
傳輸方程式：
（2.2）
亂流閉合擴散模式：
一、Second-order Closure Framework
( ) = ( ) ( ) ⎢⎣ ⎡ −
ij−( x
i− x
i) ( x
j− x
j) ⎥⎦ ⎤
Det
c
3/2Q
1/2 12 exp 1 )
(
x 2 σ
σ π
( ) u c k c S x
t c
i i
+
∇
∂ = + ∂
∂
∂
220
（2.3）
二、Horizontal Diffusion
（2.4）
（2.5）
三、Vertical Diffusion
（2.6）
2.3.2 模式操作功能
SCIPUFF 模式操作上包含下列幾項主要功能，比一般常用空氣品質模式 更能符合生化擴散防護需求。
一、可選擇連續、瞬間、移動和煙囪之釋放源條件。
二、可模擬氣體(Gases)和懸浮粒物質(particle materials)。
三、具浮力(Buoyant)及無浮力(Non-Buoyant)之漏洩。
四、可考慮平坦(Flat)和複雜地形(Complex terrain)。
θ′ + ′
∂
∂ ′
− ′
′
′
∂ ′
− ∂
∂
′ ∂
− ′
∂
′ ∂
− ′
′=
∂ ′ + ∂
′
∂ ′
∂ c
T g x c p c u x u x c u x u u c u c x u u c tu
i i j
i j j i j j j i i j j i
0
c u q x A u Q c u dt x
d
′ ′ ′− Λ
= ′
′
′
′ 2
c v q y A v Q c v dt y
d ′ ′ ′
− Λ
= ′
′
′
′ 2
θ
′′ + ′
′
′ Λ ′
′ −
′ =
′
′
z c
T c g w q z A w Q c w dt z
d
V V
0 2
21
五、可考慮氣體和懸浮粒的乾沉降。
六、可考慮懸浮粒的乾沉降和重力沉降。
七、可考慮物質之線性衰減(Linear decay)。
八、具短程和長程(可大於 50km)傳輸功能。
九、具多樣氣象條件輸入方式，可採固定風速、地面或高空觀測資料、或網 格氣象條件等方式。
2.3.3SCIPUFF 模式操作程序
模式將建置各武器發射系統之參數設定，而模式模擬條件，依其操作程 序操作即可，其中施放地點、時間及選用氣象資料，需自行設定，程序如下：
22
圖2.1 SCIPUFF 模式操作程序 資料來源：本研究整理
23
圖2.1 續
資料來源：本研究整理
24
第三章 研究設計與方法
生化擴散防護緊急應變資訊系統，是以傳輸擴散模組為核心，結合排放 源模組、氣象與地形模組及圖資模組所完成的基本濃度區域預報，配合其它 模組如：應變模組、危害分析模組等，形成一完整有效之決策專家系統，平 時為教育訓練與指揮、管理、通訊、情報等演練、模擬訓練的利器，戰時則 更可作為戰場指揮官狀況判斷與決策之重要參考。有鑑於傳輸擴散模組為系 統之核心，伴隨所需之有關排放源、氣象與地形等前置處理與圖資輸出等模 組為系統的重要支幹。
擴散模式模擬輸入資料包括兩大部份，一是排放源，另一則是結合地形 效應的氣象資料，局部的大氣狀態對於污染物體在大氣中傳送和擴散有很重 要之影響，選用適當的氣象資料是模式預測模擬正確的先決條件，影響擴散 的氣象因素很多，包括風速、風向、大氣穩定度、混合層高度、溫度、濕度、
太陽輻射、降雨量、雲量和壓力等。其中風速、風向為測站日常觀測項目，
使用上較無問題，而大氣穩定度與混合層高度等資料，則須由逐時之地面觀 測資料來推算。這些氣象因子對於擴散、稀釋、傳送都有影響，但對於模式 模擬的需求，這些資料均須加以適當處理後，再依模式的輸入格式建立氣象 資料。而且模擬的地區並非是固定的區域，無法保證一定有氣象測站的設立，
為此需有一個建立模式輸入氣象資料的方式。
3.1 排放源模組的設定
3.1.1 化學戰劑設定
SCIPUFF 模式模擬參數中物質之分類為氣體和懸浮粒兩種，配合軍方使 用的武器發射系統，將模式模擬條件分為兩大類型，第一類型為飛機施放方 式，將採用移動式(moving)的條件施放，其噴灑箱及噴霧機做為發射系統，
而內裝之生化戰劑當做噴灑箱內之噴霧液體，在模式設定條件中視為懸浮粒 物質進行模式模擬，第二類型為砲彈火箭等發射系統，將採用設定如儲槽破 裂瞬間爆炸方式施放，生化戰劑裝置於砲彈或飛彈內，由武器發射後爆炸施 放，其中化學戰劑是以液體轉換為氣體和液滴兩相混合狀態。故對於模式中 系統的各項參數，將依武器系統及物質特性，分別設定修正，有關各類型資
25
料如下：
一、飛機噴灑發射系統：
飛機噴灑發射系統之效率，因噴灑箱容量及噴霧機機種功能不同而 有不同之影響，但因軍事使用飛機噴灑生化武器方式之相關數據並不完 整，且資料獲得不容易，而民間使用農藥飛機噴灑作業之相關數據，便 可做為參考依據。而施放噴灑效果可依噴霧機調壓穩壓之功能，達到最 佳的噴霧狀況，因在合適穩定的壓力條件下，噴霧機可確保噴灑出的物 質達到最佳霧化狀況，使戰劑施放之滲透能力強，並可獲得飄浮、沈降 之適度效果。
二、砲彈火箭發射系統
砲彈、飛彈、火箭等發射系統，其依使用武器及戰劑施放環境之不 同，有不同的洩漏條件，但在處理其設定參數及模式模擬條件，均以瞬 間動態擴散的瞬間洩漏(instantaneous release)方式設定為模擬條件，砲彈 內填裝之化學物質，不論為液體或氣體經爆破後，變成氣態(gaseous)或 懸浮粒(particle)後再擴散，其中由液體轉換為氣體形態(phase)的轉變過 程，所形成之氣雲大小與噴射速度，皆對擴散模擬產生影響，因此處理 此部份擴散模擬，將分兩步驟進行。第一步驟：採用 CHEMS-PLUS 模 擬洩漏源洩漏後之洩漏條件。第二步驟：採用SCIPUFF 擴散模式進行擴 散模擬。
3.1.2 生物戰劑設定
生物戰劑之模擬以懸浮微粒為主，因其戰劑特性資料蒐集十分困難，故 無法取得正確資料下，僅就模式輸入參數修正項目，以蒐集早期原有之戰劑 部份特性，以建立設定參數，而部份未能取得正確資料的修正條件，將依可 參考的文獻資料，設定為一假設值，待可取得正確的資料時再進行設定參數 的修正，至於現今使用之生物戰劑參數取得更加困難，故未來可建立這些應 有的資料後，再依參數條件建立新的生物戰劑資料庫參數，並依資料內容修 正。
生物戰劑之擴散方式，主要為戰劑液體或固體微粒在空氣中所形成的懸
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浮體，亦稱細菌戰劑氣溶膠(bioaerosol)，生物戰劑氣溶膠是一種 0.5~10μm 的微小顆粒，它可以由飛機、軍艦和其他運輸工具的氣溶膠發生器直接産生，
也可以利用生物砲彈、生物炸彈和生物導彈爆炸形成，採用氣溶膠方式施放 生物戰劑可提高生物武器的殺傷效能，而絕大多數生物戰劑都可用氣溶膠方 式施放。整體而言，生物戰劑的擴散方式較化學戰劑簡單，主要因其並無形 成霧滴雨或二次氣雲之現象，而其主要危害方式為爆炸區域可能吸入漂浮於 大氣中粒徑大約為1~1.0μm 之生物戰劑而對身體產生的危害，若此戰劑沉降 至地面後，大多消失而降低危害性，但仍必須注意沉降後再形成氣膠之可能 性，因此，不論任何生物戰劑皆視為 particle 進行模擬。
3.2 氣象模組的建置
污染物在大氣中垂直擴散能力，係隨亂流強度與特性平均風的大小而 變，特性平均風則由地面粗糙度決定，但亂流強度則隨地表溫度、地面粗糙 度、大氣垂直溫度直滅率、垂直風切等而大小有異，也就是說亂流強度決定 於大氣垂直溫度結構。利用各項氣象因子來決定大氣穩定度，再選擇適當之 大氣擴散係數，即為亂流分級制度，利用測站逐時觀測的日照強度、風速、
雲量等因子，計算則可決定為何種等級之穩定度。
混合層高度一般定義為地面上受亂流作用而產生垂直擴散的空間程度，
在真實的大氣狀況下，即使是相當均勻的分佈情況，想以直接測量或用數學 模式估算混合層高度均是極為困難。本文在探討混合層高度時，同時考量熱 力產生的對流作用與機械力產生的亂流作用，計算過程方面，採用每天兩次 的探空資料，利用垂直溫度與壓力分佈資料，推算混合層高度，再由數值計 算方法，求得逐時的混合層高度及其變化。
台灣地理位置特殊，天氣的變化雖然頻繁，但有其規則性，使用中央氣 象局主要測站之氣象情資，長時間（1994~2003 年）統計分析並計算影響空 氣污染物輸送、擴散能力之重要氣象因子，包括風速、風向、大氣穩定度、
混合層高度及局部環流等的特徵。圖3.1 為中央氣象局氣象資料處理流程圖；
觀測資料經過解碼、偵錯與檢定及修正，以獲得格式化逐時觀測資料，再分 別計算穩定度與混合層高度等。圖 3.2 為完成後氣象測站資料庫的完整逐時 氣象資料，內包含氣壓、溫度、溼度、風速、風向、穩定度與混合層高度。
圖3.3 為完成後氣象測站氣候資料庫的月平均、季平均、年平均之氣象資料，
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內包含氣壓、溫度、溼度、風速、風向、穩定度。因混合層高度的變化主要 受太陽短波輻射的影響，日夜變化顯著，圖 2.4 為氣象測站資料庫的混合層 高度的月平均、季平均、年平均之逐時變化氣候值。
圖3.1 中央氣象局氣象資料處理流程圖 資料來源:【中央氣象局】
表3.1 中央氣象局氣象測站資料庫的完整逐時氣象資料
日期 溫度 溼度 風速 風向 穩定度 混合層高度 2003010101 14.9 79 2.3 10.0 3 67.7 2003010102 14.4 81 1.9 10.0 2 50.9 2003010103 14.1 83 1.3 320.0 5 30.0 2003010104 13.8 84 1.9 350.0 2 50.9 2003010105 13.8 84 0.9 360.0 2 30.0 2003010106 13.8 84 0.8 340.0 5 30.0 2003010107 14.1 85 0.9 360.0 2 144.2 2003010108 14.9 82 1.9 20.0 2 386.7 2003010109 16.8 77 0.3 330.0 5 674.9 2003010110 19.0 68 2.8 310.0 5 886.8 2003010111 21.1 63 2.4 300.0 3 983.5 2003010112 22.0 59 2.2 340.0 3 1026.3 資料來源:【中央氣象局】
資料格式整理 漏失資料補充 亂碼資料修正
逐時觀測資料：
壓力、溫度、相 對濕度、風向 風速、雲量
計算混合層高度 Holzworth 方法
資料格式一致化 完成每日 24 小 時逐時資料處理 計算穩定度
Pasquill 方法
歷史資料庫
氣象資料購置 (中央氣象局) 地面測站 25 站
高空測站 1 站
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表3.2 中央氣象局氣象測站氣候資料庫的月、季、年平均之氣象資料
YEAR 744 PP TT RH WS WD PGT 2003 JAN 1019.3 19.1 71 2.2 16 3 2003 FEB 1017.5 21.4 74 2.3 16 3 2003 MAR 1016.1 22.6 74 2.2 16 3 2003 APR 1012.1 26.1 78 2 14 2 2003 MAY 1008.4 28 74 2.1 12 2 2003 JUN 1007.1 27.8 82 2.3 8 2 2003 JUL 1008.9 30.5 71 2.7 7 3 2003 AUG 1006.2 29.2 78 2.5 7 3 2003 SEP 1008.1 28.6 79 2.4 14 3 2003 OCT 1013 26.5 70 1.9 12 2 2003 NOV 1014.4 24.7 74 2 16 2 2003 DEC 1019.5 20.3 63 2.2 16 3 2003 SPR 1012.2 25.6 75 2.1 14 2 2003 SUM 1007.4 29.2 76 2.5 7 3 2003 AUT 1011.9 26.6 74 2.1 16 2 2003 WIN 1018.8 20.3 69 2.2 16 3 2003 ALL 1012.5 25.4 73 2.2 16 3 資料來源:【中央氣象局】
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表3.3 中央氣象局資料庫混合層高度月、季、年之逐時變化氣候值。
YEAR 744 1 2 3 4 5 6
2003 JAN 105.1 97.6 86.1 80.7 90.1 88.2 2003 FEB 82.3 58.8 56 61.8 63.9 54 2003 MAR 64.8 71.4 92.4 93.7 71.9 118.4 2003 APR 42 40.3 38.8 44.3 49 158.2 2003 MAY 40.8 42.7 36.1 35.6 40.9 302.6 2003 JUN 88.3 91.4 91.3 96.5 112.5 363.5 2003 JUL 158.8 133.9 120.7 92.4 87 318.4 2003 AUG 116.9 136 124.8 116.3 130.7 250.3 2003 SEP 154.4 105 92.8 96 102.1 110.7 2003 OCT 45.9 57.5 46.1 52.4 42 45.7 2003 NOV 63.1 73.2 78.8 69.8 70.3 60 2003 DEC 74.7 81.7 72.9 83.9 90.5 71.4 2003 SPR 49.3 51.6 56 58 54 193.4 2003 SUM 121.7 120.8 112.5 101.8 110 310.2 2003 AUT 87.3 78.3 72.3 72.5 71.1 71.8 2003 WIN 87.5 80.1 72.2 75.9 82.1 71.8 2003 ALL 86.4 82.7 78.3 77.1 79.3 162.5 資料來源:【中央氣象局】
3.2.1 氣象歷史資料
軍事氣象是氣象學在軍事上的應用，根據各軍種不同的需要，分別研究 氣象條件對該軍種作戰的影響以及消除或利用此影響的方法。台灣位屬副熱 帶地區，為中低緯度環流的交會帶，更為歐亞大陸與太平洋的大型海陸交會 區，天氣的變化為多樣化，災變天氣叉以颱風、寒潮、乾旱和豪雨等為主，
常造成民生與工商上巨大的損失，也常造成軍事指揮上的困擾，進而影響國 軍的戰力。本文針對台灣大量的探空資料與主要地面測站資料作統計分析，
找出台灣區域的平均大氣與氣候特徵，再配合個案的分析與研究，以提升日 常天氣預報的準確度，並建立台灣地區各氣象因子的空間與時間特性，提供 我國軍生化防護上使用所需的基本環境場。
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探討台灣氣候特徵與區域環流的變化，須先瞭解台灣之地理特徵為：
一、台灣位屬副熱帶地區，位於中低緯之交界。
二、西臨最大之歐亞大陸，東臨最大之海洋--太平洋。
三、西側有最高之高原--西藏高原。
四、台灣本身為一海島，但境內有完整、南北向的山脈--中央山脈。
由以上地理特徵而使本區域的天氣特性與天氣預報和其它地區有顯著的 不同，於天氣環流方面，冬夏分別受到不同環流所控制；冬季受西伯利亞極 地冷氣團的控制而盛行東北季風，此等冷氣團常呈週期性南下，造成氣壓劇 升、溫度劇降的天氣現象，俗稱寒潮。在夏季分別受到大陸熱低壓與西太平 洋副熱會高壓脊環流的影響，加以台灣位於大陸熱低壓與西太平洋副熱帶高 壓脊環流的邊緣，為熱帶擾動運行的主要所經路徑，故於夏半年經常受熱帶 擾動的侵襲或周圍環流的影響。之後仲夏期間尤以每年七、八月副熱帶高壓 脊北進西伸，籠罩整個東亞地區，影響台灣天氣現象最為顯著。
在春夏之交的五、六月，台灣地區經常出現陰沉的天氣，並有間歇性或 持續性的降水，甚至演變成豪雨，此時地面天氣圖上經常有一滯留性鋒面，
伴隨連續性雲雨帶由日本南方海面向西南延伸經台灣到華南，此種因滯留性 鋒面所帶來的間歇性或持續性的降水，稱之為梅雨，梅雨期的降水性質前後 期性質顯著的不同，於前期為春雨型(鋒面雨)，於後期為夏雨型(對流雨)，顯 示環流型態隨季節而逐漸演進。
3.2.2 天氣預報模式
Juang and Kanamitsu（1994，以下簡稱 JK94）【17】建立美國國家環境預 報中心的有限區域波譜模式，Wang et al.【22】首次將 NCEP 的巢狀波譜模式 引進太平洋地區的夏威夷群島，藉以改善當地現有的天氣預報模式，由於解 析度的提高，可以有效的解析對流雲雨帶的分布，以及當地氣流場與島嶼複 雜地形間所產生的交互作用。王等【1】以 JK94 為主要架構建構了東亞地 區的三重巢狀區域波譜模式，三重巢狀模式的空間解析度分別為 120、60、
30 公里（以下簡稱Ａ、Ｂ、Ｃ模式）。模式的物理過程，包括：隨日夜變化
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的短波及長波輻射、輻射與雲的交互作用、地表層和行星邊界層的物理過程、
重力波平滑和垂直擴散、Kuo-式積雲和淺雲參數化、大尺度（格點）降水等。
Ａ模式所需的初始場及基本場是取自中央氣象局全球波譜模式的分析場與預 報場，而Ｂ、Ｃ模式所需的初始場及基本場則是分別由Ａ、Ｂ模式的初始場 與預報場所提供。靜力巢狀波譜預報模式已完成建置，對影響台灣地區天氣 現象的主要天氣系統，也有初步的個案測試（王等，1997【1】；王等，1998a
【2】；1998b【3】；；Hor et al.,1999【15】），目前已納入海軍氣象中心的日常 作業，執行成效良好，對一般天氣現象的相關預報（預報有效期間為五天）
皆有良好的表現，尤其對綜觀尺度天氣系統的演變，能有效的掌控。
提升預報的準確度及探討局部環流以模擬核生化作業，縮小空間網格間 距為必須的，Juang(1997【18】，2000a【19】，2000b【20】)指出網格間距 10km 以下對中尺度天氣預報，須使用非靜力數值預報模式，所以在三重靜力波譜 模式下內崁一非靜力中尺度波譜模式(Non-hydrostatic Mesoscale Spectral Model,以下稱 MSM)，形成四重波譜模式。學者（蔡等，2000a【10】；2000b
【11】）針對 SCSMEX 梅雨鋒面（IOP2 個案）研究指出：透過四重波譜預報 模式的模擬，三重巢狀區域靜力波譜模式對綜觀天氣系統、東亞地區梅雨鋒 面徘徊之現象及南海和台灣地區定性降水之預報，頗令人滿意。36 小時非靜 力中尺度波譜模式預報模擬，本省中部近海之降水移動及風場變化趨勢，模 式有不錯的掌握，唯降水量的定量研究有待提升，但整體而言，中尺度波譜 模式對降水時空分佈趨勢，有相當程度的預報能力。呂等（2001【5】，2003
【6】）指出四重巢狀波譜模組應用於梅雨期豪（大）雨天氣預報個案顯示：
巢狀模組的降尺度效應，有效延長預報時效，模組對綜觀天氣系統的預報有 相當的準確性，且巢狀模組降尺度觀念可適當地應用大尺度訊息來預報區域 之較小尺度的天氣現象。RSMC 模組在定性上能有效預報持續性的降水，
MSM 在定量降水預報上亦能有效地解析局部環流特徵與降水演進過程。另 外，靜力RSM 預報策略實驗與 MSM 嵌代預報策略實驗中說明此策略為可行 的，不僅能有效地縮短預報時間，且延長非靜力模式的預報能量，同時，也 明確指出模式預轉時間與預留系統發展時間之重要性。
3.2.3 天氣類型
在應用氣象資料以建立擴散模式的輸入格式中，所採用之氣象資料來源 大多為中央氣象局所屬各測站，但為求擴散模擬的比較研究，氣象條件的規
