節能減碳限制下最適運具配比之研究-以苗栗縣為例

國立臺灣大學土木工程學系 碩士論文

Department of Civil Engineering College of Engineering National Taiwan University

Master Thesis

節能減碳限制下最適運具配比之研究-以苗栗縣為例 The Study of Optimal Modal Split the Constraint of Conserving Energy and Reducing Carbon Emission

- A Case of Maoli County

許維中 Wei-Chung Hsu

指導教授：許添本 博士 Advisor: Tien-Pen Hsu, Ph.D.

中華民國 99 年 6 月

June, 2010

I

口試委員審定書

II

誌 謝

很高興能夠順利完成此論文，在寫作論文的過程中我接受了許多人的幫助，

若不是靠這些人的協助，就不會有這篇論文的產生。首先要感謝指導老師許添本 老師，老師總是先提供方向讓我自由發揮，並在我面臨瓶頸時適時提供協助，與 導師討論論文以及計畫案的過程中，我所學習到的不僅只是作學問的方法，也學 習到做學問應有的態度，使我能夠順利完成論文。

在論文口試期間，承蒙周榮昌老師及葉名山老師在百忙之中撥冗指導、惠賜 卓見，對於觀念釐清與論文中疏漏之處提出許多精闢的見解，使論文能夠更完備，

在此致上深切的謝意與敬意。

研究所期間感謝龍天立老師、周義華老師、張學孔老師、周家蓓老師、張堂 賢老師以及賴勇成老師於專業知識上的指導，使我精進專業領域上知識；同時也 要感謝將瓴、國祐及宗軒學長以及佳紋及華琪學姊的建議與鼓勵，讓我能夠順利 完成論文。在研究所生活的兩年中，感謝各位同學們及學弟妹給我的支持及鼓勵，

特別感謝子揚、依葶及泓孙給予我在論文上的意見，303 的同學給我許多生活上 美好的回憶。

最後要感謝永遠支持我的父母、弟弟、妹妹、女友姶彣及志昌老師，總是時 時擔心我的論文進度及身體健康狀況，母親總是特別為我留晚餐，父親總是帶我 去吃宵夜，就是怕我沒吃飯，弟弟、妹妹總是體諒我做論文忙碌的時刻，為我加 油，姶彣總是耐心的傾聽我的壓力，給予我鼓勵，志昌老師總是關心我論文進度，

替我加油。

這段時間感謝大家給予我的一切，在此將論文的成果獻給我最親愛的家人以 及所有支持我、幫助我的朋友們。

謹誌於土木館 314 2010.7.27

III

中文摘要

地球暖化與溫室效應的議題逐漸為社會大眾所重視，目前世界各國大力推行 各項政策以減緩溫室氣體的排放為目標，其中能源使用量又與二氧化碳排放量息 息相關；另一方面也因為全球石化能源有限，世界各國也積極發展替代能源技術、

節約能源的意識增加，也加速推廣節能之技術，研擬相關節能之政策，有鑑於此，

我國政策亦積極推動節能減碳進行相關政策之制定；經濟活動成長促使運輸需求 增加，當運輸需求增加能源消耗及二氧化碳排放量隨著機動車輛的使用具有正相 關之趨勢。因此本研究欲探討當運輸需求不改變之情形下，是否能夠減少能源消 耗以及二氧化碳之排放情形。

因此本研究建構一節能減碳限制下最適運具配比模式，探討運具配比與能源 消耗、二氧化碳排放之關聯性，以線性規劃方式求解最適運具配比，模式中目標 式為最大化民眾使用運具總效用，限制式為能源總消耗量限制式、二氧化碳總排 放量限制式以及滿足運輸需求限制式。並以苗栗縣為案例進行模式應用之分析，

本模式求解最大化效用下最適運具配比為小汽車 40%、機車 47%、公車 5%、火車 2%、自行車 6%，總能源消耗量為 414,954 公升油當量，總二氧化碳排放量為 1,089,296 公斤，顯示苗栗縣民眾偏好使用機動車輛之比例高達 87%；本研究探 討限制能源總消耗量及二氧化碳排放量之最適運具配比敏感度分析，當限制為最 佳化總量的 10%、20%、30%，小汽車使用比例逐漸下降轉移至機車及自行車，其 中轉移至機車比例較大，當限制為最佳化總量的 30%至 60%時，小汽車及機車使 用比例減少轉移至大眾運輸及自行車運具，當限制為最佳化總量的 30%至限制總 量為 0 時，機車及大眾運輸使用比例下降為 0%，全轉移至零污染之自行車，顯 示節能減碳的比例增加，苗栗縣首先必頇減少使用之運具為小汽車，再來為機車，

最後為大眾運輸；本研究所建構之模式，確能求解最適之運具配比，以減少能源 消耗以及二氧化碳排放情形。

關鍵字：節能減碳、二氧化碳、能源消耗、運具配比、線性規劃

IV

英文摘要

Countries in the world are promoting energy conservation and reduce carbon emissions policy actively; However, to meet the increasing

transportation demand, energy consumption and carbon emissions increase.

Therefore, in this paper, we want to understand whether the energy consumption and carbon emission decreasing can meet the same of travel demand. That is public how to use the mode when reduce energy

consumption and carbon emission. We formularize a mathematical

programming model for solving the optimal modal split ratio in constraint of conserving energy and reducing carbon emission. Objective function is maximum utility of public using mode. Constraints is conserving energy constraint, reducing carbon emission constraint, and meeting travel demand constraint.

Finally, we apply this model to analyze Miaoli County; This model can solve the optimal modal split ratio in order to conserving energy and reducing carbon emission.

Key Word: energy consumption, carbon emissions, mathematical

programming model, modal split.

V

目 錄

口試委員審定書 ... I 誌 謝 ... II 中文摘要 ... III 英文摘要 ... IV 圖目錄 ... VIII 表目錄 ... IX

第一章 緒論 ... 1

1.1 研究緣起 ... 1

1.2 研究範圍與限制 ... 2

1.3 研究目的 ... 2

1.4 研究方法 ... 3

1.5 研究內容與流程 ... 3

第二章 文獻回顧 ... 5

2.1 節能減碳相關文獻 ... 5

2.1.1 運輸能源效率指標相關研究 ... 6

2.1.2 運輸部門能源需求與二氧化碳排放量推估相關研究 .... 7

2.2 運具配比相關文獻 ... 9

2.3 小結 ... 14

VI

第三章 模式構建 ... 15

3.1 模式理論基礎 ... 15

3.1.1 線性規劃(Linear Programming) ... 15

3.1.2 羅吉特模式(Logit Model) ... 16

3.1.3 能源消耗及二氧化碳估計公式 ... 18

3.2 節能減碳限制下最適運具配比模式建構 ... 21

3.2.1 目標式 ... 22

3.2.2 限制式 ... 24

3.3 模式應用流程 ... 27

第四章 模式應用 ... 29

4.1 研究範圍 ... 29

4.2 苗栗縣運輸系統現況 ... 30

4.2.1 道路系統現況 ... 30

4.2.2 大眾運輸系統現況 ... 33

4.3 苗栗縣輸入參數資料設定 ... 38

4.3.1 各運具效用函數參數設定 ... 38

4.3.2 各運具帄均旅行距離參數設定 ... 40

4.3.3 各運具旅行時間設定 ... 45

4.3.4 各運具旅行成本設定 ... 45

VII

4.3.5 各運具乘載率設定 ... 46

4.3.6 各運具能源消耗係數 ... 46

4.3.7 各運具二氧化碳排放係數 ... 47

4.3.8 總能源消耗量設定 ... 49

4.3.9 總二氧化碳排放量設定 ... 49

4.3.10 各旅次目的之旅次需求量 ... 50

4.3 模式分析結果 ... 51

4.3.1 總能源消耗量限制下之最適運具配比 ... 55

4.3.2 總二氧化碳排放量限制下之最適運具配比 ... 58

第五章 敏感度分析 ... 61

5.1 旅運需求增加分析 ... 61

5.2 敏感度分析 ... 62

5.2.1 旅行成本 ... 63

5.2.2 旅行時間 ... 66

第六章 結論與建議 ... 71

6.1 結論 ... 71

6.2 建議 ... 73

參考文獻 ... 75

VIII

圖目錄

圖 1-1 研究流程圖 ... 4

圖 2-1 能源效率導向之運輸系統規劃模式【2】 ... 14

圖 3-1 節能減碳下最適運具配比模式應用流程圖 ... 28

圖 4-1 苗栗縣研究範圍示意圖【23】 ... 29

圖 4-2 苗栗縣道路系統【23】 ... 32

圖 4-3 能源限制總量與效用值關係圖 ... 57

圖 4-4 總能源消耗量限制下之最適運具配比圖 ... 58

圖 4-5 總能源消耗量限制下之最適運具配比圖 ... 60

圖 5-1 公車帄均行駛速率敏感度分析 ... 68

圖 5-2 小汽車乘載率對於二氧化碳排放及能源消耗之影響 69 圖 5-3 機車乘載率對於二氧化碳排放及能源消耗之影響 .... 69

圖 5-4 機車乘載率對於二氧化碳排放及能源消耗之影響 .... 70

IX

表目錄

表 3-1 能源產品單位熱值表 ... 21

表 4-1 苗栗客運營運路線表 ... 34

表 4-2 新竹客運營運路線表 ... 35

表 4-3 苗栗縣境內火車站位置表 ... 37

表 4-4 苗栗縣運具選擇效用函數 ... 39

表 4-5 小汽車帄均旅行距離 ... 41

表 4-6 機車及自行車帄均旅行距離 ... 42

表 4-7 公路大眾運輸帄均旅行距離 ... 43

表 4-8 鐵路大眾運輸帄均旅行距離 ... 44

表 4-9 民國 96 年臺鐵能源密集度推估 ... 47

表 4-10 各運具能源密集度 ... 47

表 4-11 民國 96 年臺鐵二氧化碳排放密集度推估 ... 48

表 4-12 各運具二氧化碳排放密集度 ... 48

表 4-13 民國 96 年每日汽柴油銷售量 ... 49

表 4-14 苗栗縣民國 96 年運輸部門二氧化碳總排放量推估 50 表 4-15 各旅次目的之旅次需求量 ... 51

表 4-16 苗栗縣境內最適運具配比分析結果(最大值) ... 52

表 4-17 帄均效用最大下總能源消耗及總二氧化碳排放量 .. 53

X

表 4-18 帄均每旅次能源消耗量及二氧化碳排放量 ... 54

表 4-19 限制能源消耗總量及二氧化碳排放總量 ... 54

表 4-20 限制能源消耗總量及二氧化碳排放總量(續) ... 55

表 4-21 總能源消耗量限制下之最適運具配比 ... 56

表 4-22 總能源消耗量限制下之最適運具配比(續) ... 57

表 4-23 總二氧化碳排放量限制下之最適運具配比 ... 59

表 4-24 總二氧化碳排放量限制下之最適運具配比(續) ... 59

表 5-1 運輸需求總量增加分析 ... 61

表 5-2 苗栗縣旅次分佈分析 ... 62

表 5-3 小汽車成本增加敏感度分析 ... 63

表 5-4 機動車輛成本增加敏感度分析 ... 64

表 5-5 公車成本減少敏感度分析 ... 65

表 5-6 小汽車行駛速率敏感度分析 ... 66

表 5-7 機動車輛帄均行駛速率敏感度分析 ... 67

1

第一章 緒論

1.1 研究緣起

隨著地球暖化與溫室效應的議題為大眾所重視，世界各國大力推行各項政策 以減緩溫室氣體的增加，且能源使用量又與二氧化碳排放量息息相關；另一方面 全球石化能源有限，世界各國也積極發展替代能源政策、節約能源的意識增加，

因此國內積極推動節能減碳。

國內於運輸部門能源的使用，由經濟部能源局統計國內能源需求，運輸部門 僅次於工業部門；根據 97 年統計資料【22】顯示，運輸部門中公路所使用石油 產品佔全運輸部門的 83%；隨著社會經濟活動越來越頻繁，運輸需求增加，能源 消耗也隨之增加，因此在節能減碳的觀念下，運輸部門鼓勵綠色運具(步行、自 行車、大眾運輸)的使用，以減少能源的使用及二氧化碳的排放。

傳統運輸需求預測中，運具選擇模式所得到運具比例往往反應民眾對於機動 車輛的依賴，導致在方案研擬上多以道路建設為主，當道路建設完成後，減少了 機動車輛的旅行時間，進而增加機動車輛的使用，道路不敷使用，能源消耗及二 氧化碳增加，而形成惡性循環，因此在運輸規劃中未來方案研擬必頇導向綠色運 具的使用。

在上述背景之下，本研究以限制總能源消耗及總碳排放的節能減碳觀點，希 望了解在節能減碳的限制之下，究竟是否能夠滿足相同的運輸需求？以及在節能 減碳的限制之下，我們能夠達成的最適運具比例為何？進而本研究期望了解能夠 滿足運輸需求以及節能減碳限制之最適運具比例。

2

1.2 研究範圍與限制

本模式構建之基礎主要為運輸規劃交通分區之概念，將一研究範圍內分成若 干交通分區，透過運輸規劃之運輸需求預測模式中，旅次產生及旅次吸引模式可 得一旅次分佈矩陣，為一若干交通分區對若干交通分區之矩陣，而本研究即在探 討此旅次分佈矩陣內之運具配比與二氧化碳總排放及能源消耗之間的關聯；因此，

探討內容包含研究範圍內所有民眾可能使用之運具，另外本研究探討的範圍主要 為客運，並未加入貨運進行探討。

統整上述，本研究探討範圍為一研究範圍內之旅次使用運具情形，並不包含 界外旅次、另外所探討之運具為研究範圍境內民眾可能使用之運具，以及本研究 僅探討旅客運輸，另外本研究定義運具配比為民眾使用運具之使用比例，為人旅 次使用運具之比例做為運具配比。。

1.3 研究目的

本文的研究主旨在討論滿足運輸需求以及節能減碳限制下之最適運具比例，

了解節能減碳下與運具使用的比例，因此研究目的首先了解各運具對於節能減碳 的影響，即各運具的能源消耗及二氧化碳排放情形。

本研究期望建構節能減碳限制下都會區最適運具配比模式，求解滿足運輸需 求及節能減碳限制下之最適運具配比，檢視一研究範圍內節能減碳對於運具配比 之影響。

針對模式應用之案例進行敏感度分析，以期望了解各項參數對於該模式之影 響，對於本模式目標式(效用值)、最適解(運具配比)之影響程度，另外並探討各 項參數對於節能減碳之影響，即對於研究範圍各運具之總二氧化碳排放與總能源 消耗之影響，以建議苗栗縣未來可發展之政策。

3

1.4 研究方法

本研究欲探討滿足運輸需求以及節能減碳限制下之最適運具比例，因此認為 此屬於一最佳化問題，期望使用線性規劃的方法進行求解，所以本研究以線性規 劃模式建構節能減碳限制下都會區最適運具配比模式。該模式目標式以民眾使用 運具總效用為最大，其中效用值將以運具選擇模式中最常被使用之多項羅吉特為 基礎，以衡量運輸使用者使用各項運輸工具之帄均效用，以期望使用者使用運輸 工具總效用達到最大；限制式則包含各運具所產生之總二氧化碳排放量以及總能 源消耗量，以及滿足旅運需求限制。

1.5 研究內容與流程

本研究內容針對研究目的以及研究方法建構，主要包含文獻回顧、建構節能 減碳限制下都會區最適運具配比模式、模式應用、情境分析及提出結論與建議。

1. 文獻回顧

在文獻回顧部分將其分成節能減碳相關文獻、模式相關文獻，其中節能減碳 相關文獻包含節能減碳估計公式及各運具能源消耗及二氧化碳排放情形；而模式 相關文獻則為運具配比相關文獻以及運具選擇模式之效用理論。

2. 建構節能減碳限制下都會區最適運具配比模式

由研究方法提到之線性規劃方法建構節能減碳限制下最適運具配比模式，目 標式透過運具選擇模式之效用理論求得民眾對於各運具使用之效用值，以使民眾 使用運具總效用最大化，另外限制式包含二氧化碳及能源總消耗限制，並滿足旅 運需求。

3. 模式應用

首先進行資料收集，分析運輸系統現況及相關參數，以應用本研究所建構之 節能減碳限制下最適運具配比模式，進行求解與分析，並探討各種節能減碳限制 下對於運具配比的影響。

4

4. 敏感度分析

敏感度分析的目的在於了解各種參數變動對於目標解、運具配比、本研究欲 探討之二氧化碳總排放量及能源消耗總量之影響，以了解哪些參數對於模式有一 定影響，並透過敏感度分析了解當地運具使用者特性，提供政策面之參考。

5. 提出結論與建議

針對上述研究成果包含模式應用及情境分析結果提出結論與建議。

對於上述研究內容，本研究整理研究流程如圖 1-1：

研究目的

文獻回顧

節能減碳 相關文獻

運具配比 相關文獻

運輸系統 現況分析

建構運具 配比模式

運具配比 模式應用

結論與 建議 節能減碳

估計公式

敏感度分析 資料收集

圖 1-1 研究流程圖

5

第二章 文獻回顧

本章文獻回顧分為節能減碳相關文獻，以及運具配比相關文獻，其中節能減 碳相關文獻中首先回顧節能減碳源起，接著回顧運輸能源效率指標相關研究及運 輸部門能源需求與二氧化碳排放量推估之相關研究，最後於文獻回顧後探討節能 減碳與運具配比之關聯性，以明確本研究模式之建立。

2.1 節能減碳相關文獻

當前全球能源面臨的新挑戰，包括全球能源需求將持續成長、到 2030 年仍 仰賴化石能源供應、全球能源安全的威脅逐步擴張擴大，石油供需與價格不穩定、

以及備受全球關切的能源環境影響等議題。各國政府也紛紛檢討如何加強能源政 策，期望改變能源和排放的趨勢。國內的情況亦然，我國能源供給也呈現增加的 趨勢，另一方面我國自有能源相當貧乏。

國際能源總署(IEA)於 2006 年世界能源展望報告指出，當今世界正面臨著能 源安全與環境影響兩大課題：首先是全球將無法提供充足可靠的能源供應，加上 全球人口與經濟快速成長等因素，全球能源供應體系的脆弱性是顯而易見。能源 的另一挑戰是環境影響課題，由於目前能源的供應模式已經對於環境造成嚴重破 壞，全球氣候變遷的議題與因應已經受到國際間各界的重視。

全球暖化指的是在一段時間中，地球的大氣和海洋溫度上升的現象，而此現 象主要的原因是由於人為因素造成的溫度上升，最大的原因乃是由於溫室氣體排 放過多造成。由於在 20 世紀，全球帄均接近地面的大氣層溫度上升了攝氏 0.6 度，科學界認為過去五十年可觀察的氣候改變，很可能是由人類活動所導致。其 中二氧化碳和其他溫室氣體的含量不斷增加，正是全球暖化的人為因素中最為主 要的部分。

全球氣候變遷的徵兆非常清楚，諸如冰河融化、春天提早來臨、氣溫上升等。

事實上，過去十幾年來，氣溫幾乎年年上升；2007 年，聯合國跨國氣候變遷研

6

究小組(IPCC)的科學家發表的摘要報告中指出，全球的暖化現象「非常顯著」

(David Biello(2007))。同年的 4 月份 IPCC 發表的第二份報告中，更明確的說 明全球暖化的影響，包括乾旱、豪雨，或其他劇烈天氣的發生頻率和強度都增加。

鑑於全球暖化問題的嚴重性，聯合國於 1992 年 6 月在巴西召開全球高峰會 議，會中簽屬『氣候變化綱要公約』(UNFCC)，希望國際間互相承諾「全球共同 減少溫室氣體排放量」，此公約並在 1994 年 3 月生效。為了落實並加速溫室氣體 排放管制，1997 年 12 月有 149 個國家於日本京都舉行『氣候變化綱要公約』第 三次會議，各國與會代表通過限制發達國家溫室氣體排放量，期望溫室氣體排放 量能夠減少至 1990 年之排放水準，以抑制全球範圍內氣候持續暖化。

另外，近期於 2009 於哥本哈根舉行之聯合國氣候變化框架公約第 15 次締約 方會議，主要針對前述京都議定書之內容以決定 2012 年後之減排指標及內容，

以及期望發達國家提供資金支援發展中國家減排。

2.1.1 運輸能源效率指標相關研究

鄭瓊雯【1】建立運輸能源效率指標，包含運行能源指標、載運能源指標、

運式能源指標與計畫能源指標，運行能源為運輸工具提供運輸服務時所需消耗的 能源，運行能源計算方式有燃油效率(公里/公升)及能源密集度(千卡/人公里或 千卡/噸公里)，其中卡為熱值單位，即每公升油品之熱值；載運能源除了考慮車 輛運行時的推進能源，尚包含提供運輸服務之車站、設備、道路、軌道等基礎設 施之興建能源，以及車輛生產與維修的能源、運輸系統營運管理與維修的能源等。

最後透過運行能源及載運能源來計算運式能源指標及計畫能源指標。

張資瑋【2】建構一能源效率導向之運輸系統規劃模式，考慮運輸規劃之運 輸需求面及運輸能源需求面，提出以往僅考慮運輸需求面，並未對於運輸能源需 求面進行考量，因此提出一能源效率指標，結合運輸規劃面及能源使用面，以了 解運輸能源效率是否能夠有效被利用。

7

2.1.2 運輸部門能源需求與二氧化碳排放量推估相關研究

Masui【4】等人探討全日本貨物運輸最適之運具分配，其目標式為最小化氮 氧化物(NOx)總排放量，探討之運具包含鐵路、公路、海運及空運，限制式包含 能源轉換設施容量限制，運送能源容量限制，貨運容量限制。其最適化結果以海 運佔總貨運量 65.39%，其次為公路運輸 27.47%，鐵路運輸 7.12%，空運僅 0.02%，

此結果能夠減少現況總氮氧化物排放之 30.5%。

張家明【5】建立旅客運輸能源需求模式，對於可能影響旅客運輸能源需求 之變數進行分解，構建一旅客運輸能源需求模式，研究對象包含公路運輸、航空 運輸及軌道運輸，並應用該模式預測未來各旅客運輸部門之能源需求量，再探討 小汽車乘載率改變對於小汽車能源需求的影響，以及二行程與四行程機車佔有比 例對於機車能源需求的影響，在這兩假設情境下，皆具有節省運輸能源需求效 果。

吳懿哲【6】探討國內公路運輸部門二氧化碳的排放量，首先建立國內公路 運輸部門的能源需求預測模式，並應用模式預測未來國內公路運輸部門的能源需 求，再以能源需求量乘上二氧化碳排放係數得到未來國內公路運輸部門之二氧化 碳排放量，並針對二氧化碳排放減量策略擬定六種情境，分析減量策略對二氧化 碳排放的影響，減量策略情境為紓緩私人運具持有率、舒緩私人運輸的旅次長度 成長、舒緩私人運輸的使用頻率成長、提升車輛燃油效率、替代能源以及同時提 升車輛燃油效率與使用替代能源等六種情境進行情境分析。

陳盈瑄【7】建立一套應用運輸需求與因素分解整合模式，評估台灣地區運 輸部門之二氧化碳排放量，該研究利用因素分解的概念對國內運輸部門之能源需 求量及二氧化碳排放量進行探討，並建立各部門能源使用及二氧化碳排放計算公 式，最後擬定包括運輸需求減量、運具轉移、提升燃油效率標準、提高小汽車乘 載率以及使用替代能源等策略目標，利用該模式模擬其減量效果。其中，該研究 探討台灣地區運輸部門包含旅客運輸及貨物運輸，又旅客運輸有公路、航空及軌

8

道運輸，而貨物運輸有公路、軌道及海運運輸。

Abbaspour 等人【8】針對伊朗首都德黑蘭(Tehran)之通勤旅次建構一多元 迴歸式，求解空氣汙染排放總量，變數包含各種車輛使用、延人公里數、旅次數 等，並以時段分別探討，最後研究結果指出如調整各種不同工作之工作時間，能 夠減少 20%於每日尖峰小時所排放之空氣汙染。

邱裕鈞等人【9】，建立一套汽機車管理決策支援系統，以分析各種管理策略 所能達到之全國及各縣市汙染排放與能源消耗之減量效果；此系統包含模式庫、

資料庫及使用者介面，其中模式庫共計 24 個模式，以個體選擇模式為主，包含 汽機車持有、車型車齡及車輛使用等，而資料包含模式參數資料及能源消耗、汙 染排放係數值，上述模式庫及資料庫結合透過使用者介面控制，可以了解實施策 略後之使用者選擇行為，而對於能源消耗及汙染排放之影響。最後並探討油價上 漲 50%及汽燃費改隨油徵收之策略，其中油價上漲 50%時，能源消耗及二氧化碳 排放量僅下降約 9.6~13.35%，是由於汽機車間之高度替代效果，另外氣燃費改 隨油徵收之效果也不明顯，能源消耗及汙染僅下降 1.27%~2.95%。

上述文獻回顧發現，過去研究旅客運輸部門之能源需求與二氧化碳排放量多 推估全國總能源需求及二氧化碳排放量，可分為城際運輸及都會區運輸，其所探 討之運具有所差異，城際運輸包含私人運具為小汽車、大眾運具為公路客運、臺 鐵、空運，而都會區內包含私人運具有小汽車、機車，大眾運具為市區公車、計 程車、捷運。

9

2.2 運具配比相關文獻

本研究回顧運具配比相關文獻發現相關研究甚多，然而求解其運具配比之研 究目的不盡相同，主要可分為求解效用最大化以及最小化總社會成本等。

謝長宏等人【10】欲瞭解都市各型機動車輛的替代性及配合趨勢之關係，研 究對象以客運之機動車輛，即公車、小汽車及機車三種運具。建構線性規劃模式 求解滿足都市客運旅次需求之前提下，並合乎環境汙染、空間、燃料及非燃料資 源(機動車輛扣除燃料資源外所有支出費用)的各項限制條件下，應達成之都市各 型機動車輛配比，以達成市民全體效用之最大效果。其中效用函數之建立，是以 直接問卷調查的方式獲取市民對都市各型機動車輛的效用評價。研究結果指出台 北市民對於公車、小汽車、機車效用認定值的比率約為 1：40：20，顯示一般市 民對自主性高的機動車輛有較高的偏好，即求解現況結果運具配比為公車 1%、

小汽車 35%、機車 63%。然而汽機車所耗用資源的比值卻也相對於公車來的高，

其中汽車汙染程度(一氧化碳之排出量)為公車之 821 倍，而機車為公車之 476 倍，因此從資源節省的觀點，機動車輛的替代方向應朝向大眾運輸系統。

郭明政【11】探討運輸資源有限的情況下，如何擬定選擇有效的政策，以找 出運輸工具間的配合關聯性，主要針對市區尖峰小時之車輛組合情形進行探討，

其探討之運具為機車、小汽車、公車三種運具，求解目標式為民眾對於運具之偏 好最大化，其中偏好程度之衡量透過問卷調查了解民眾對於民眾之評價，包含行 車費用、行車安全等，再透過標準化過程了解民眾對於各運具之帄均評價；其旅 次限制式包含各運具載客人數限制、考量供給面之行車成本限制式及燃油耗用限 制式、汙染限制式(以一氧化碳為考量)、需求面之路口面積限制式。透過問卷調 查及模式結果顯示，於大力發展公車系統政策下，有 27.76%的機車使用者改搭 公車，有 12.03%的小汽車駕駛者改乘公車。另外探討大力發展公車系統政策，

路邊禁止停車、徵收停車費用之政策及隨油徵收燃料費政策，此三政策對於運具 配比的效果，僅大力發展公車系統政策較具效果，其於兩政策效果較不顯著。

10

Pak 等人【12】使用線性規劃方法，目標式追求一般化成本（Generalized Cost）

最小，目標式之一般化成本為使用者現金支付成本（Out-of-pocket Cost）與貨 幣化後之總旅行時間成本的總和，研究運具包含小汽車、計程車、公車與火車四 種，分析單位為研究範圍內所劃分之交通分區。作者定義目標式之一般化成本為 使用者現金支付成本（Out-of-pocket Cost）與貨幣化後之總旅行時間成本的總 和；模式考慮之限制包括旅運需求限制、運量限制、停車位元限制、道路容量限 制與環境污染限制，其中環境汙染為氮氧化物之排放限制式。

周志隆【13】探討在資源限制考量下，建立一規範性運具配比與交通量指派 的整合性模式。該模式為多目標規劃模式，考慮的目標分別為總效用最大及總旅 行時間最少，將旅次需求合理規範為小汽車旅次、機車旅次及公車旅次，再透過 乘載率轉換為小汽車、機車、公車之數量。限制條件包含公車服務最大旅次數、

滿足旅次需求、停車位數量、公車擁擠係數限制及公車尖峰小時營運車輛數限制，

前述模式為高階層多目標規劃模式，而低階層則採用多車種均衡模式，以反應指 派結果之旅行時間，進而影響高階層運具選擇結果。結果顯示高階層兩目標權重 改變的情況，皆能在少數反覆步驟即達收斂效果，以達整合之目的。

Mohammad 等【14】研究每年麥加（Mecca）朝聖帶來的數百萬人朝造成之交 通擁擠問題，根據現有之交通運輸設施與當地政府訂定之運輸系統管理（TSM）

策略，以作為紓解擁擠交通的最適運具組合之依據，強調有效利用現有運輸設施 而不再引進新的運輸系統與設施。作者採用數學規劃方法（Mathematical Programming），以追求起訖點運輸走廊上之單位時間通過之最大流量（Maximum Flow），限制式包括運具運量限制、旅運需求限制、停車為限制及車道寬度限制，

替選之運輸方式有步行、自行車、高容量小汽車（九人座以上車輛）及公車，其 中自行車為現實運輸方式所沒有之運具，乃作者額外加入之新的替選虛擬運具。

最後該模式最佳解指出完全撤離朝聖者僅少於 6 個小時，而現況撤離之總時間需 要 9 至 10 個小時。

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交通部運輸研究所【15】探討台灣地區貨物運輸問題以及各種運具在整體貨 物運輸系統中之角色定位，進而進行貨物運輸最適運具分配，其研究建立運具選 擇模式，貨運種類分為貨櫃、水泥、砂石，貨櫃及砂石可選擇公路及鐵路兩種運 具，而砂石則有公路、鐵路或貨船三種運具，再進行貨運需求預測，最後對於各 運具載運特性做運具分配預測，其所建立之 Logit 運具選擇模式顯示各主要獲種 對於公路運送較具偏好，其次為鐵路，與台灣地區主要貨種運量分配以公路為主 佔 93%，其次為鐵路 3.7%，與海運 3.5%相同。此研究採傳統運輸需求預測的方 式預測台灣地區貨物運輸之運具分配比例。

Tabuchi【16】以住宅區與工作地點為起迄點的運輸走廊作為研究範圍，分 析兩帄行替代運具-捷運與一般道路汽車，於早晨尖峰時間通勤旅次之擁擠狀況。

該研究是利用解析性模式分析該問題，因捷運具有規模經濟的特性，當搭乘通勤 旅次越多，則其帄均成本越低，另外發車亦有一定班距，並不會受到擁擠而造成 延誤，因此本篇假設通勤者不僅面臨出發時間的選擇，也面臨運具的選擇。本研 究令一固定數量之通勤人數，為外生給定，選擇一般帄面道路或捷運之人數，會 因通勤者所感受成本不同而變動；而研究亦依照帄均成本、邊際成本、最佳定價 法則，分析相對應之捷運票價、道路擁擠收費，並求算兩運具選擇人數的變動情 形；結果發現不同人口數量的城市，不同的定價法則會影響社會福利最佳的狀況。

但研究雖然考量了兩帄行替代運具-帄面道路汽車與捷運，以不同的擁擠費策略 與捷運票價方案以達到整個系統資源配置最適，但從營運者的觀點切入而非通勤 者觀點，且有關捷運之成本為一靜態而非時間相依，並未加入有關等候時間成本、

列車班距、容量的議題，也缺乏兩替代運具間旅運成本因為時間推移而反映出通 勤者對替代運具的選擇行為差異。

林明德【17】探討考慮環境負荷限制下，都會區之最適運具組合。以台北都 會區為研究範圍，探討運具包含捷運系統、公車、計程車、小汽車、機車。該研 究利用數學規劃法構建最適運具組合模式。目標式以總成本最小化為目標，限制

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式則包含各運具運能限制式、旅運需求限制式、道路容量限制式、停車空間限制 式、環境汙染限制式；其中目標式總成本包含各運具之使用者成本、營運者成本 及肇事成本。該研究應用此模式探討尖峰小時與全日之交通型態下，無捷運與有 捷運情境之最適運具組合，其中於無捷運情境下，尖峰小時大眾運具與私人運具 之最適配比為 49%與 51%，而實際現況為 34%與 66%，全日交通型態下，大眾運具 與私人運具之最適配比為 45%與 55%，而實際現況為 30%與 70%，顯示實際現況私 人運具使用比例偏高。

韋勝賢【18】探討運具使用比例與使用者效益及社會成本之間的關係，並比 較使用者效益最大的運具使用比例與社會效益最大的運具使用比例之間的差異。

其中，使用者成本效益考慮效用、時間成本、使用成本及持有成本，而社會總成 本效益為使用者成本效益加上汙染成本。使用者效益最大的運具使用比例為公車 7%、汽車 27%、機車 53%、自行車 13%，而社會效益最大的運具使用比例為公車 7%、汽車 27%、機車 48%、自行車 18%，即考量社會效益最大下，自行車使用比 例增加 5%，機車使用比例減少 5%，公車及汽車使用比例不變。

劉欽瑜【19】探討運具分配比例與永續運輸之關連，並建構規範性最適運具 分配比例模式，用以求解都會區永續運輸目標下最適運具分配比例，作為該都會 區永續運輸發展之參考指標，該模式以線性規劃方法建構，以社會總成本最小為 目標，考量各運具之行車成本、旅行時間成本以及外部成本，其中外部成本包含 空氣汙染、噪音、肇事、擁擠成本，使環境永續、社會公帄及經濟發展三個永續 發展的主要面向接納入模式中，而限制式主要是以環境永續做為限制，有溫式效 應限制式、空氣汙染限制式，其中溫式效應限制式即二氧化碳(CO2)限制式，而 空氣汙染限制式則是包含一氧化碳(CO)及氮氧化物(NO^X)限制式，所探討運具包 含步行、自行車、機車及公車。最後，經由模式所求得之最適運具分配比例為，

步行 2.13%、自行車 66.37%、公車 31.5%，與高雄都會區 85 年運具分配比例現 況，步行約佔全日所有旅次之 4.87%、自行車 7.89、機車 53.58%、小汽車 25.83%，

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及公車 7.81%的結果差異甚大。最後將模式所求得之最適運具分配比例，非機動 運具比例 70%，大眾運輸比例 30%，自用機動車輛比例 0%，訂為國內都會區永續 運輸發展之目標值。

鄭兆祥【20】探討各種運輸系統管理策略下，滿足市政決策者與用路人兩層 級目標與限制的運具使用比例。以擁擠運輸走廊為分析基礎，建構二階層的最適 化運具配比模式，高階政府是以最小總運輸社會成本為目標，改變私人運具或大 眾運輸的旅行成本及運具效用，進而有效分配各運具旅次需求量，使系統達最適 配置；而低階是因應高階所制定的策略使用者選擇對於自身負效用最小之運具，

限制式為捷運最大供給容量限制。此研究主要針對運輸系統管理策略下，小汽車 及捷運兩運具之間的轉移效果進行瞭解，結果發現向小汽車收取通行費，進而補 貼於捷運票價之策略，能夠轉移私人小汽車需求量至捷運系統，也能有效降低總 運輸社會成本，此策略可行性相當高。

盧彥榮【21】對於鄭兆祥【20】所構建模式，於低階層個體旅運選擇模式中 加入均衡指派模式，求得阻抗值加入效用函數以反應低階使用者實際的政策反映 需求量，其政策分析結果與前述研究結果相同，收取小汽車通行費並補貼至捷運 票價之運輸系統管理策略可得到最佳效益，不但減少私人運具使用量、提升大眾 運輸使用率，更減少政府財政上的負擔。

於最適運具配比的相關研究，多使用規劃求解的方式，主要針對欲探討之問 題構建最適運具配比模式，謝長宏等人【10】對於都市內機動車輛之替代性進行 研究，構建一效用最大化之運具配比模式，然而其考慮之運具僅包含小汽車、機 車、公車間的替代關係，與本研究欲探討的關聯性在於節能減碳限制下各運具間 的替代關係，然而除了機動車輛以外，本研究欲探討非機動車輛與機動車輛之間 的替代關係，因此，加入非機動車輛自行車進行探討。

另外，過去研究多具有能源消耗限制式，然而對於二氧化碳排放較少人進行 探討，主要多為空氣汙染問題，如氮氧化物之排放，回顧過去文獻僅劉欽瑜【19】

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運 輸 部 門總 能 源 消 耗 能

源 旅 次生 產 力 效 率 運

具 之 車 輛行 駛 里 程 數

運 具 能 源使 用 結 構 [ＰＡ]pxt

[ＴＰＤ]px1 = [ＴＣ]txt [ＴＰ]txm [ＥＰ]mxm [ＭＡ]mxe [ＥＤ]ex1

單 旅 次 運具 鏈 之 修 正

各 分 區 之旅 次 分 佈

運 具 之 能源 消 耗 量 旅

次之 目 的 旅

次 目 的之 旅 次 量

曾加入二氧化碳限制式。然而該研究最適化之運具配比作為永續性指標值，然而 與民眾選擇運具之情形相差甚遠，因此本研究期望以民眾選擇運具之角度來探討 最適運具配比。

2.3 小結

本研究從文獻探討節能減碳與運具配比之關聯性，從文獻回顧中張資瑋【2】

建構一能源效率導向之運輸系統規劃模式，如圖 2-1 所示，將運輸規劃面與能源 需求面以矩陣型式進行結合，表示以往皆是從運輸規劃面推導至能源需求，因此 往往造成與研究背景相同之情形，即運輸需求增加，能源需求隨之增加，因此若 能夠事先設定運輸部門之總能源消耗量，並於旅次目的之旅次需求量為已知，是 否能夠得到解，此即為運具配比，因為除了提升能源效率外，會影響運輸部門之 總能源消耗即為民眾使用運具之情形，當機動車輛使用越多，則運輸部門總能源 消耗量則增加，因此本研究反向思考期望設定運輸部門總能源消耗量，在滿足旅 次目的之旅次量下，探討其最適運具配比，以往文獻探討能源消耗與運輸規劃之 連結主要於運具分配後求得能源總消耗量，而本研究期望於運具分配階段，探討 節省能源消耗對於運具分配之影響。

圖 2-1 能源效率導向之運輸系統規劃模式【2】

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第三章 模式構建

本研究探討的問題是節能減碳限制下最適運具配比，欲了解限制能源消耗總 量及二氧化碳總排放量的情形下，滿足旅運需求之運具配比，因此上述內容可以 成為必頇滿足之條件，即滿足能源總消耗量之限制、滿足二氧化碳總排放量之限 制及滿足旅運需求之限制；另一方面求解運具配比最基本的模式為運具選擇模式，

現在運用最廣泛的為羅吉特(Logit)模式，該模式以效用理論為基礎，民眾對於各 種運具有不同的效用函數，而假設民眾會選擇效用最大的運具，再計算其選擇各 種運具之機率，因此本研究效用可以表示民眾的選擇行為，例如民眾使用機車之 效用大於其他運具之效用，表示民眾傾向使用機車。如此，本研究期望貼近民眾 選擇運具的方式，期望以總效用最大化表示民眾選擇對於其本身效用最大之運具，

在無能源總消耗量之限制及滿足二氧化碳總排放量之限制下，所反應的總效用最 大化應為反映民眾所傾向使用之運具；然而受限於前述之條件下，民眾可能無法 選擇對於其本身效用最大之運具時，其本身可能選擇之其他運具為何？即對於最 適運具配比之影響。

3.1 模式理論基礎

因此本研究構建節能減碳下最適運具配比模式，是以線性規劃為基礎，期望 民眾使用運具總效用最大化，限制式則包含二氧化碳總排放量限制式、能源總消 耗量限制式，及滿足旅運需求限制式，其中民眾使用運具之效用是以羅吉特模式 之效用函數為基礎，另外，模式中包含各運具二氧化碳排放量及能源消耗量之計 算公式。因此本章第一小節即針對各基礎理論做一介紹，進而構建節能減碳下最 適運具配比模式。

3.1.1 線性規劃(Linear Programming)

線性規劃為最適化問題的一種類型，線性規劃包含限制式及目標式，限制式 為線性的等式或不等式，目標函數也為一線性函數，線性規劃為一應用廣泛的數

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學工具。對於一具有 m 條限制式，n 個決策變數的線性規劃問題，其數型模型如 式(3-1)。

再求解實際問題時，通常預設 。假設以向量

來表示目標函數之係數，向量 來表示變數，向量 來表示不等式右邊之值，並以矩陣 來表示 m 條限 制式各變數之係數值，則上述之線性規劃可簡化成式(3-2)。

換言之，線性規劃之目的在於求得一組變量特定質，使其在滿足各個限制條 件同時能夠達成目標函數之最大值。因此，本研究定義問題為線性規劃問題，期 望求解最大化效用目標函數，並受限於二氧化碳總排放量限制式、能源總消耗量 限制式，及滿足旅運需求限制式。

3.1.2 羅吉特模式(Logit Model)

羅吉特模式(Logit Model)最為廣泛使用於運具選擇模式，主要應用在使用 者面臨多種替選方案(運具)時，以選擇效用最大的原則求取各替選方案機率，又 羅吉特模式中以多項羅吉特模式(Multinomial Logit Model, MNL)及巢式羅吉特 模式(Nested Logit Model, NLM)最常被應用，多項羅吉特模式之機率形式為封 閉型，具有容易校估之優點，然而該模式假設各方案間之誤差項相互獨立且不相 關(Independence of Irrelevant Alternatives, IIA)，會導致較無法符合實際 決策之過程，因此為了克服 IIA 限制之缺點，也常以巢式羅吉特模式表示同一群 組內的誤差項不獨立，但仍受限於同一群組內的方案間具有等相關性之假設；由 於巢式羅吉特模式是以多項羅吉特模式為基礎之變形，較為複雜，因此在此以多

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項羅吉特模式做了解。

多項羅吉特模式假設決策者將從一些互斥方案中選擇效用最大之方案，即假 設決策者 i(i=1,2,3,…,I)面臨多種替選方案 m(m=1,2,…,M)時，決策者將從中 選擇第 m 個替選方案，而第 m 個替選方案對於決策者 i 之效用以 表示； 為 一效用函數，假定其為隨機變數，效用函數中經常存在一些不可衡量的部分，包 括衡量誤差及函數指定誤差。因此效用函數 可表示成式(3-3)，式中 為可 以衡量之效用， 為不可以衡量之效用；而 為一可衡量之效用函數，通常假 設為各屬性的線性組合，如式(3-4)，其中 K 表示替選方案的屬性數，如旅行時 間、旅行成本等，而 L 則表示決策者之社會經濟特性之種類，如所得、持有等。

：決策者i 選擇替選方案 m 之總效用值

：決策者i 選擇替選方案 m 之第 k 種屬性質

：第k 種屬性之參數值

：決策者i 第 l 種社會經濟特性

：第l 種社會經濟特性之參數值

：誤差項

若假設方案之誤差項 為獨立且完全相同(Independently and Identically Distributed, IID)的 Gumbel 分配，則可推導出多項羅吉特模式，如式(3-5)。

：決策者i 選擇替選方案 m 之機率

：決策者i 選擇替選方案 m 可衡量之效用

本研究期望以 作為民眾i 選擇運具 m 之效用值，即表示 M 種運具對於民 眾i 有各種不同的效用值，而民眾傾向選擇效用最大之運具 m。

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3.1.3 能源消耗及二氧化碳估計公式

陳盈瑄【7】針對各運輸部門建立能源需求及汙染排放推估模式，此模式可 做為估計能源消耗量及二氧化碳排放量之基礎模式，該模式考慮運輸活動量包含 旅次長度、運具使用量，及運輸能源密集度包含乘載率及運具能源效率。該研究 對於各運輸部門所探討運具不同，相對的公式也有所不同，而本研究主要探討的 運具主要為公路運輸部門及軌道部門，並僅針對客運進行探討。

公路客運部門可分為城際及都會區，其中城際之運具包含小汽車及大客車，

而都會區則包含小汽車、計程車、機車及公車。然而其計算公式皆相同，差別僅 在於參數不同，公式(3-6)為能源需求量之計算公式，而公式(3-7)為二氧化碳排 放量之計算公式，以旅次量( )除以乘載率( )可得旅次輛所需車輛總數，再 乘上車輛所行駛之帄均距離( )可得該運具總共行駛距離，再分別乘上每單位距 離之能源耗用量( )及二氧化碳排放量( )可得能源需求量及二氧化碳 排放量，其中運具 m 可為機車、小汽車、計程車、公車。

：運具 第 種能源之需求量

：運具 第 種能源之二氧化碳排放量 ：使用運具 之人旅次量

：運具 之乘載率

：運具 之帄均行駛距離

：使用第 種能源之帄均速率 所對應之能源耗用量 ：使用第 種能源之帄均速率 所對應之二氧化碳排放量

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軌道客運部門可分為臺鐵部門、高鐵部門及捷運部門，其中高鐵部門與捷運 部門所估計的公式與捷運部門相同，且由於本研究探討的範圍屬於非城際的部分 因此並不考慮高鐵部門，而臺鐵部門則是由於捷運化的關係，因此也屬於城際內 民眾可能會使用之運具，其計算公式與捷運部門較為不同，主要由於臺鐵部門所 使用能源種類較多，而捷運部門僅使用電力能源；臺鐵部門之能源消耗與二氧化 碳排放計算公式如式(3-8)、式(3-9)與式(3-10)，首先了解區間內使用臺鐵之人 旅次( )，再乘上區間內列車之帄均行駛距離( )，最後乘上每 延人公里所消耗之能源密集度( )可得該能源之消耗量，因臺鐵所使用能源 種類較多，該研究計算總能源需求量依照歷年各種能源使用比例( )分配得 到各種能源之使用量，再分別乘上各種能源對應之不同二氧化碳排放係數( ) 得到二氧化碳排放量。

：臺鐵第 種能源需求量

：臺鐵第 種能源之二氧化碳排放量

：使用臺鐵由第 區至第 區之人旅次 ：使用臺鐵由第 區至第 區之帄均距離

：臺鐵之客運部門能源密集度 公秉油當量 延人公里

：第 種燃料使用比例

：第 種燃料油當量轉原始單位之轉換係數

：第 種燃料之二氧化碳排放係數

：臺鐵客運部門總二氧化碳排放量

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捷運部門之能源消耗與二氧化碳排放計算公式如式(3-11)與式(3-12)所示，

了解捷運總需求量，即使用捷運之人旅次數( )，再乘上捷運之帄均行駛距 離( )可得總延人公里數，再與每延人公里所消耗電力之能源密集度( ) 相乘可得捷運部門所消耗之總電力，而總消耗電力乘上電力之二氧化碳排放係數 ( )，可得捷運部門所排放之二氧化碳總量。

：捷運之能源需求量

：捷運之二氧化碳排放量 ：使用捷運之人旅次數 ：捷運之帄均行駛距離

：捷運之能源密集度 度 延人公里

：電力之二氧化碳排放係數

從上述陳盈瑄【7】所建立之能源消耗及二氧化碳排放估計公式可計算各種 運具所消耗之能源總量及二氧化碳排放總量，然而本研究必頇了解該研究區域總 共消耗了多少能源、總共排放了多少二氧化碳，二氧化碳具有相同之單位，然而 能源種類繁多，因此必頇換算為相同單位才能進行加總。

本研究即根據經濟部能源局【22】提供之能源產品單位熱值表，將各種不同 能源經熱值轉換成公升油當量 LOE，以進行加總，如表 3-1 為運輸部門較常使用 之能源包含車用汽油、柴油、電力，其轉換為熱值及公升油當量之轉換值。

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表 3-1 能源產品單位熱值表

能源產品 單位

熱值 公升油當量 LOE (千卡) (9000 千卡/公升) 車用汽油 公升 7800 0.8667

柴油

公升 8800(至 87 年) 0.9778 公升 8400(自 88 年) 0.9333 電力(消費面) 度 860 0.0956

資料來源：經濟部能源局【22】

3.2 節能減碳限制下最適運具配比模式建構

一研究範圍內有 N 個交通分區，對於每一個交通分區皆可對應至其他交通分 區，即每一個交通分區可作為起點，對應至

N

設定起點 i，迄點為 j，則 i 與 j 皆為 1,2,…,N，本研究訂定矩陣之意義在於旅 運需求乃是由旅次分佈求得，且每一起迄點內民眾對於各運具使用的情形可能會 有所不同，也表示民眾可能會因起迄點的不同而影響民眾選擇運具的效用值，即 影響本研究目標式，另外每一起迄點之間之帄均旅次長度皆有所不同，也將會影 響能源的消耗及二氧化碳之排放，以及本模式也可以輸出各運具使用之旅次量矩 陣，了解各運具於哪些起迄點可能被民眾使用，並可探討哪些起迄點間可以改善 民眾使用運具之方式，因此本研究以起迄點做為一分類加入模式中；另外，本研 究也加入旅次目的類型於模式中，由於旅次目的的不同可能影響到民眾使用運具 的情形，如家工作旅次之民眾可能傾向使用機動車輛運具，然而家上學旅次之民 眾可能較傾向使用大眾運輸、自行車等運具，因此本研究認為旅次目的會是影響 民眾選擇運具效用之關鍵，而假設旅次目的 p 共有 P 種類型，將其加入模式中探 討。

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整理上述內容，本研究將起迄點分類及旅次目的加入模式中，以了解於起迄 點 ij 之旅次目的 p 之各運具使用情形，進而加總了解起迄點 ij 間各運具使用情 形，及加總後研究範圍內之運具配比情形。

3.2.1 目標式

目標式為最大化總效用值，而效用值則來自於民眾選擇運具之效用，民眾選 擇運具之效用可能由於起迄點間而有所不同，也有可能由於旅次目的不同而效用 有所不同，因此民眾選擇運具 m 之效用值為 ，表示起迄點 ij 之旅次目的 p，

民眾選擇運具 m 之帄均效用，而變數為 為起迄點 ij 之旅次目的 p 之運具 m 總旅次量，期望民眾皆使用效用最大的運具，因此設定目標式為依照各起迄點各 旅次目的之效用與旅次量相乘，並做加總後之總效用值為最大，如式(3-13)。由 於各運具旅次量於實際情況可能影響到民眾使用運具之帄均效用，如當一起迄點 間之汽機車旅次量增加，可能導致壅塞的情形，而增加了民眾使用該運具之旅行 時間，進而減少民眾對於該運具使用之效用值，然而本研究為了使效用與旅次量 能夠成為線性加成之關係，因此假設旅次量的增加或減少並不會影響民眾效用值 的改變。

：起點 i 至迄點 j 之 p 旅次目的下，民眾選擇運具 m 之帄均效用

：起點 i 至迄點 j 之 p 旅次目的下，運具 m 之總旅次量(旅次/日)

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乃是由多項羅吉特模式校估之效用函數得到，其中效用函數為可衡量之 效用，於 3.1 節有針對模式進行介紹，而本研究則針對該模式修改符號以做為本 之模式應用； 為運具屬性所產生之效用與社會經濟特性所產生之效用總合，

如公式(3-14)所示，其中運具屬性為 K 種，如旅行時間、旅行成本等，而社會經 濟特性為 L 種，如所得、車輛持有等。透過羅吉特模式可校估出 及 ，即可 得到各旅次目的下各運具之效用函數，包含 K 種屬性及 L 種社會經濟特性。得到 效用函數後，代入起點 i 至迄點 j 之運具 m 之第 k 種屬性值 ，如 i 區至 j 區 小汽車之帄均旅行時間，以及代入起點 i 至迄點 j 及 p 旅次目的之第 l 種帄均社 會經濟特性，如 i 區至 j 區家工作旅次之帄均汽車持有數，或家上學旅次之帄均 汽車持有數。因此 為民眾對於運具 m 之使用效用，包含運具 m 使用屬性之效 用值及當地民眾之社會經濟特性之效用值，其中運具 m 使用屬性以起迄點 ij 做 分類，而當地民眾之社會經濟特性則根據起迄點 ij 間之旅次目的做分類，乃由 於旅次目的會影響社會經濟特性，如車輛持有數對於家工作旅次與家上學旅次之 民眾而言會有所不同。

：起點 i 至迄點 j 之 p 旅次目的下，民眾選擇運具 m 之帄均效用

：起點 i 至迄點 j 運具 m 之第 k 種屬性值

：p 旅次目的運具 m 之第k 種屬性之參數值 K：效用函數內運具之屬性數

：起點i 至迄點 j 之 p 旅次目的下，第 l 種社會經濟特性

：p 旅次目的之第l 種社會經濟特性之參數值 L：效用函數內社會經濟特性之種類

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3.2.2 限制式

本模式線性規劃限制式包含節能減碳限制式，即二氧化碳排放總量限制、能 源消耗總量限制及滿足旅運需求限制，於限制式之基本假設為運具之旅次量與二 氧化碳排放及能源消耗皆為線性關係，由於現實情況可能當一起迄點間該運具旅 次量增加導致旅行時間增加與旅行速率減少，而使得二氧化碳排放與能源消耗情 形成倍數增加，然而為了使模式問題簡化，因此本研究做此假設，旅次量 與 二氧化碳排放量及能源消耗量皆成線性關係。

式(3-15)為二氧化碳排放總量限制式，起點 i 至迄點 j 之 p 旅次目的下運具 m 之旅次量( )乘上該運具於起點 i 至迄點 j 之帄均旅次長度( )，可得該運 具使用之總延人公里數，而運具 m 之二氧化碳排放密集度單位為每車公里排放多 少公斤，最後再乘上每延人公里帄均排放之二氧化碳量(

)可得運具 m 於起點 i

：起點 i 至迄點 j 之 p 旅次目的下，運具 m 之總旅次量(旅次/日)

：起點 i 至迄點 j 之運具 m 之帄均旅次長度(公里)

：運具 m 之二氧化碳排放密集度 ^公斤

延人公里 ：二氧化碳排放限制總量(公斤)

其中二氧化碳排放密集度( )會因為運具之不同而有不同之計算方式，其 中公路運輸之運具如機車、小汽車、公車會因為乘載率而影響其二氧化碳排放密 集度，因此公路運輸之運具必頇先從燃油效率推估運具每公里所需之能源消耗量，

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再根據經濟部能源局【22】提供之燃料燃燒及電力使用之二氧化碳排放係數，與 前項做相乘後可得運具每車公里所排放之二氧化碳公斤數，最後除上該運具之乘 載率可得每延人公里之二氧化碳排放公斤數；然而軌道客運部門包含臺鐵及捷運 較無法由乘載率來換算延人公里之二氧化碳排放公斤數，因此以總排放二氧化碳 數除以總延人公里數得該運具帄均每延人公里所排放之二氧化碳排放公斤數，其 中臺鐵由於能源使用種類較多必頇先將各種能源換算成二氧化碳排放之公斤數，

再進行加總，而捷運較為單純僅使用電力，因此只需要將總電力需求換算成二氧 化碳排放之公斤數即可。

能源消耗總量限制式如式(3-16)，於起點 i 至迄點 j 之 p 旅次目的運具 m 之總旅次量乘上運具 m 於起點 i 至迄點 j 之帄均旅行距離，可得總延人公里數，

再乘上運具 m 每延人公里消耗公升油當量之能源密集度，即可得起點 i 至迄點 j 之 p 旅次目的運具 m 之能源消耗量，最後在做加總後可得總能源消耗量，然而其 消耗量必頇小於或等於本研究所設定之總能源消耗量。

：起點 i 至迄點 j 之 p 旅次目的下，運具 m 之總旅次量(旅次/日)

：起點 i 至迄點 j 之運具 m 之帄均旅次長度(公里)

：運具 m 之能源密集度

延人公里 ：能源消耗限制總量(LOE)

然而，各種運具所使用之能源種類並不相同，如機車、小汽車所使用之能源 為車用汽油，而公車所使用之能源為柴油，因此於公路運輸部分，主要由各運具 之燃油效率得到每公里所消耗之能源後，由經濟部能源局【22】提供之能源帄衡 表熱值表將各種能源轉換成熱值後，再轉換成油當量，可得該運具每車公里所消

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耗之公升油當量，以利加總，最後還頇將車公里所消耗之公升油當量除以乘載率 得到每延人公里所消耗之公升油當量；鐵路運輸之捷運也是將電力轉換成總油當 量數除以總延人公里數，得到每延人公里所消耗之公升油當量數，而臺鐵之能源 種類頇先各別轉換成公升油當量後再進行加總，得到總能源消耗之公升油當量，

在除上總延人公里數得到臺鐵之每延人公里所消耗之公升油當量數。

最後之限制式為滿足旅次需求限制式，如式(3-17)所示， 為一 p 旅次目 的之旅次分佈矩陣，而起點 i 至迄點 j 之 p 旅次目的下各運具之旅次量總和必頇 與旅次分佈所求得之旅次數量相同。

：起點 i 至迄點 j 之 p 旅次目的下，運具 m 之總旅次量(旅次/日) ：p 旅次目的下，起點 i 至迄點 j 之總旅次需求量(旅次/日)

27

3.3 模式應用流程

本研究所構建之節能減碳限制下最適運具配比模式如下式所示：

本研究於模式建構後，訂定模式之應用流程，對照流程圖以便了解模式應用 之內容，如圖 3-1，模式應用可從節能減碳限制下最適運具配比模式分為參數輸 入及參數輸出兩部分，首先必頇先訂定研究範圍，本研究以苗栗縣為例，訂定其 交通分區，以建立 OD 矩陣，首先參數輸入的部分可從傳統運輸需求預測四大步 驟中之旅次產生及旅次吸引求得旅次分佈矩陣，此旅次分佈矩陣為滿足運輸需求 限制式之右側參數；另外，可從運具分配的步驟中得到各運具各旅次目的之效用 函數，此效用函數能夠表示民眾傾向選擇之運具，並設定相關參數包含旅行時間、

旅行距離等各 OD 間之參數值，以求得民眾使用各運具之帄均效用代入目標式中，

而節能減碳所需相關參數包含各運具之排放密集度、能源密集度，以及帄均旅次 長度，能源消耗及二氧化碳排放總量推估。

於參數設定後可代入模式求得一最適運具配比，便探討當能源消耗總量之限 制減少時，以及當二氧化碳排放總量限制減少時，其效用最大化下，最適運具配 比為何：於敏感度分析的部分，首先可探討旅次量增加時對於運具配比、目標效 用值、二氧化碳排放總量、能源消耗總量之影響，另外一方面，則探討各項參數 對於運具配比、目標效用值、二氧化碳排放總量、能源消耗總量之影響。

28 節能減碳限制下 最適運具配比模式

各旅次目的 旅次分佈 運具選擇

效用函數

旅次產生 旅次吸引

節能減碳 相關參數

研究範圍

各旅次目的 各運具 旅次分佈

運具配比

敏感度分析

結論與建議

圖 3-1 節能減碳下最適運具配比模式應用流程圖

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第四章 模式應用

本研究以苗栗縣為研究範圍，主要是苗栗縣於 96 年進行一次運輸規劃調查，

由內政部營建署委託台灣世曦工程顧問股份有限公司辦理「苗栗生活圈道路系統 建設計畫(第一次修正)」作業，該作業內容在重新檢視、整合、規劃生活圈道路 系統，該研究以民國 96 年作為基年，預測民國 102 年及民國 110 年的運輸需求，

以檢視道路系統服務水準，並修正道路系統建置計畫，改善整體道路路網發展；

因此，本研究基於運輸規劃資料的取得以及該運輸規劃是較近期的運輸規劃調查，

以苗栗縣做為模式應用的實例，並以民國 96 年基年作為研究年期。

4.1 研究範圍

苗栗縣位於臺灣的中北部，北邊和東北邊與新竹縣為鄰，南邊和東南邊隔著 大安溪、雪山山脈與臺中縣接壤，西濱臺灣海峽。苗栗縣包含 18 個市鎮鄉(苗栗 市、竹南鎮、頭份鎮、苑裡鎮、後龍鎮、通霄鎮、卓蘭鎮、大湖鄉、公館鄉、銅 鑼鄉、南庄鄉、三義鄉、頭屋鄉、西湖鄉、造橋鄉、三灣鄉、獅潭鄉、泰安鄉)，

最東是泰安鄉梅園村的大霸尖山；最西是苑裡鎮房裡海岸；最南是卓蘭鎮內灣里 南面；最北是竹南鎮崎頂里北側；全縣中心位置在獅潭鄉豐林村。全縣東西寬約 六十四公里，南北長約五十公里，面積共有 1820.3149 帄方公里。

圖 4-1 苗栗縣研究範圍示意圖【23】

泰安鄉 南庄鄉

通霄鎮

大湖鄉 獅潭鄉

銅鑼鄉

卓蘭鎮 後龍鎮

公館鄉

苑裡鎮 三義鄉

三灣鄉 頭份鎮

頭屋鄉 造橋鄉

西湖鄉

竹南鎮

苗栗市

苗栗生活圈

泰安鄉 南庄鄉

通霄鎮

大湖鄉 獅潭鄉

銅鑼鄉

卓蘭鎮 後龍鎮

公館鄉

苑裡鎮 三義鄉

三灣鄉 頭份鎮

頭屋鄉 造橋鄉

西湖鄉

竹南鎮

苗栗市

泰安鄉 南庄鄉

通霄鎮

大湖鄉 獅潭鄉

銅鑼鄉

卓蘭鎮 後龍鎮

公館鄉

苑裡鎮 三義鄉

三灣鄉 頭份鎮

頭屋鄉 造橋鄉

西湖鄉

竹南鎮

苗栗市

泰安鄉 南庄鄉

通霄鎮

大湖鄉 獅潭鄉

銅鑼鄉

卓蘭鎮 後龍鎮

公館鄉

苑裡鎮 三義鄉

三灣鄉 頭份鎮

頭屋鄉 造橋鄉

西湖鄉

竹南鎮

苗栗市

苗栗生活圈