農業廢棄物收集及生質能源廠選址策略分析
周亞璇 甯蜀光
高雄大學土木與環境工程系，高雄，台灣 摘要 二十世紀以來，全球暖化效應發酵，引起國際間對於控制溫室氣體濃度之重視，有鑒 於此，目前世界各國紛紛採取二氧化碳減量措施；此外，國際油價持續向上攀升，而台灣進 口能源依存度高達98 %，影響台灣甚鉅。由於生質能源之開發可兼顧廢棄物處理與能源增 產之雙重目標，因此政府積極進行相關技術之研發。相較於其它國家，臺灣生質能源之原料 分佈零散且規模明顯不足，利用效率相對較低，因此，提高收集系統效率及廠址篩選成為開 發生質能源成功與否之重要關鍵。本研究乃運用層級分析法，考量經濟、環境、技術、社會 及管理各面向之影響，進行場址合適性評估，其後並以農業廢棄物為主要收集對象，建立數 學規劃模式，並結合地理資訊系統，探討處理廠區位及其收集路線，期望能藉由整體性之系 統規劃達到提升生質能資源利用效率最佳化之目標。 關鍵字：生質能源、選址分析、系統優化、層級分析1. 研究背景與目的
原油價格上揚及溫室效應儼然已成為21 世紀國際面臨最迫切的經濟及環境問題。國際 間組成跨政府氣候變遷小組(Intergovernmental panel on climate change,IPCC)以因應日益暖化 的環境，計劃以實際行動減緩對地球持續的破壞。配合國際減碳行動，同時舒緩石油危機， 臺灣經濟部能源局於2005 年亦公佈「能源政策白皮書」以落實新思維架構之能源政策，並 以2010 年時生質能發電比例提高至 1.44 %為目標，其中以農業廢棄物作為生物質來源，製 成廢棄物衍生燃料(Refuse Derived Fuel, RDF)及燃燒發電等利用方式已受到廣泛的討論。然 而，臺灣農地分佈零星，廢棄物收集不易，因此廠址之評選及收集路線之規劃成為此項生質 能源開發成功與否的重要關鍵。曾[1]及 Jianguo Ma etc.[2]曾分別利用模糊層級分析法(FAHP) 及層級分析法(AHP)對廠址評估因子進行權重評比，再以地理資訊系統(GIS)疊圖工具進行掩 埋場址及厭氣消化槽之選址分析；吳等[3]則運用 ArcGIS 建立相關圖層，網格化後進行疊圖 分析，估算每個網格再生能源潛力，並作豬糞尿生質能之集運規劃；Xun Shi etc.[4]將生物 質收集至交叉路口，輔以鄰域距離關係進行生質能源廠之選址；M. K. Chose etc.[5]則是透過 路網分析進行固體廢棄物收集路線的詳細規劃；而蔡[6]更探討不同分區類型，以最短路徑 為目標建立模式，進行回收站的優選。本研究則嘗試針對高雄地區稻作類農業廢棄物之收集 及設廠之策略進行相關之規劃，以提升生物質利用之效益。12th Mainland-Taiwan Environmental Protection Conference, Oct. 20-26, 2008. 高雄大學土木與環境工程系，高雄，台灣。
2. 研究方法
本研究以台灣高雄地區之稻作類農業廢棄物為對象，首先運用層級分析法，考量經濟、 環境及社會各面向之影響，進行場址適合性評估；其後並建立數學規劃模式，結合地理資訊 系統，探討廢棄物收集路線並篩選最佳生質能源廠廠址，主要研究流程如下： (1) 藉由層級分析問卷決定各「生質能源廠址區位評估因子」權重。 (2) 評估各項因子之 GIS 圖層，套用 AHP 分析所得之評估因子權重進行疊圖分析，評選出 候選廠址。 (3) 建立最佳化模式，求解最佳收集路線。現將各項方法說明如後。 2.1 層級分析法層級分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)可藉由各層級指標間之兩兩比較，將錯綜 複雜的評估問題簡化，決定各因子間相對權重，以利後續之選址分析。AHP 之優點在於能 綜合採納受訪專家、學者或消費者之意見，分析簡易，並且在量化類別尺度上具有完善之理 論基礎 。 本研究綜合整理出的評估模式架構圖如下，此評估架構主要分作三個層面進行比較： 圖1 AHP 評估模式架構圖 - 開發成本 開發成本意指廠區開發及運轉過程中，可預期成本之評估。本研究考量土地取得成本、原 料取得及開發所需資源取得成本，以提供廠區開發及運轉期間操作及生產的穩定性。 - 環境衝擊 開發或運轉過程中難免會對該區周遭環境造成影響，處理廠設備及其收集系統易對空氣及 附近交通造成衝擊。本著開發兼顧環境保護的原則，本研究期望將開發對環境造成的衝擊 降至最低。 - 社會衝擊面 開發後可能使得人口數、就業機會增加，同時改變當地土地價格，若能因此使得城市開始 發展，對於城市競爭力應有所提昇。 2.2 選址分析 2.2.1 資料收集及圖層建立 在圖層資料收集方面，除了土地利用、道路分佈等基本圖資外，考量生質能源廠區位評 生質能源廠區位評估因子 開發成本 環境衝擊 社會衝擊 土 地 取 得 成 本 原 料 取 得 成 本 開 發 所 需 資 源 取 得 成 本 空 氣 污 染 衝 擊 噪 音 污 染 衝 擊 交 通 流 量 衝 擊 就 業 機 會 增 加 率 土 地 價 格 變 動 率 人 口 成 長 率
估因子，尚需建立地價、電廠位置、失業率分佈情形等圖層，可透過ArcGIS 將各類資訊輸 入資料庫中並繪圖，取得本研究疊圖分析所需之圖資。下表為各評估因子之應所需圖資： 表1 各評估因子對應之圖資 評估層面 評估因子 對應圖資 開發成本 土地取得成本 各區域土地價格 原料取得成本 農業區分佈 開發所需資源取得成本 水、電廠區位 環境衝擊 空氣污染衝擊 環境敏感區分佈 噪音污染衝擊 環境敏感區分佈 交通流量衝擊 主要幹道分佈 社會衝擊 人口成長率 各區域人口數 就業機會增加率 各區域失業率 土地價格變動率 各區域土地價格 2.2.2 疊圖分析 完成圖資建置後，以 ArcGIS 鄰域分析等工具將圖資內容劃分為 10 個級距，接著以 1000 m× 1000 m 大小進行圖層網格化，取得各網格得分數，高雄縣市網格化後有 2962 塊網格。 再依AHP 分析權重比例進行疊圖分析，取得最高分的 6 塊網格，作為候選廠址。 圖2 疊圖分析示意圖 2.3 場址評選及收集路線最佳化 本研究先將各農業廢棄物收集至縣道，透過路網分析工具運算各點間距離，再以收集路 線距離最短為目標，建立最佳收集路線模式，並利用LINGO 軟體求解最佳收集路線。收集 路線最佳化模式如下： - 規劃目標：收集路線距離最短 i：農業廢棄物收集點 j：農業廢棄物收集點 k：生質能源廠 N：農業廢棄物收集點總合 N0：無農業廢棄物(即生質能源廠候選廠址)總合 K：生質能源廠總數
∑∑∑
= = = K 1 k N 1 j N 1 i ijk ijkX
D
Min
評估因子權重(w) 評估因子圖層(F) 適合度圖層(網格式) w1F1 w2F2 w3F3 + + = F1 F2 F3Dijk：第k 個生質能源廠收集點 i 至收集點 j 之距離 Xijk：路線選擇之0-1 整數變數，由收集點 i 至收集點 j 若 Xijk=1：第 k 處理廠選擇自收集點 i 至收集點 j 為收集路線 若 Xijk=0：第 k 處理廠不選擇收集點 i 至收集點 k 為收集路線 - 限制條件： (1) 收集點收集狀況限制式 (2) 廠區選擇狀況限制式 (3) 廠區容量限制式 (4) 收集時間限制式 (5) 路徑與廠區選擇 0-1 二元變數限制式 (6) 車輛守恆限制式 (7) 破解內圍路線限制式 Tijk：第k 個處理廠收集點 i 至收集點 j 之運輸時間 Qj：收集點j 之農業廢棄物量
∑∑
= =≤
N 1 j N 1 i ijk ijkX
工作時間上限
T
1 X N 1 j K 1 k ijk =∑∑
= =∑
=≤
+
K 1 k jik ijkX
)
1
(X
0
X
X
N 1 j jik N 1 j ijk−
∑
=
∑
= = j=1,2,…,N i=1,2,…,N 1 or 0 Xijk = k=1,2,…,K k=1,2,…,K k=1,2,…,K ， i=1,2,…,N∑∑
= = ≥ N 1 j ijk N 1 i jX 生質能源廠處理下限 Q∑∑
= = ≤ N 1 j ijk N 1 i jX 生質能源廠處理上限 Q 1 X N 1 i K 1 k ijk =∑∑
= = 1 X 0 N 1 i N 1 j ijk =∑∑
= = 1 X N 1 i N 1 j ijk 0 =∑∑
= = k=1,2,…,K k=1,2,…,K∑∑∑
= = ==
K 1 k N 1 j N 1 i ijk 0所需生質能源廠數
X
∑∑∑
= = ==
K 1 k N 1 j N 1 i ijk所需生質能源廠數
X
0 k=1,2,…,K3. 案例分析結果與討論
3.1 案例範圍及背景資料 本研究以高雄縣市作為案例分析，進行稻草之收集利用。下表為高雄縣市相關基本資料： 表2 高雄縣市基本資料 高雄縣市資料 土地面積 294,626 公頃 稻作耕種面積 43,940 公頃 稻草數量 263,640 公噸 註：1 公頃稻田產生 6 公噸稻草[7] 3.2 層級分析法分析結果 經由分析專家填答「生質能源廠評估因子權重」之 AHP 問卷，綜合意見得到各評估因子 之權重，如下表所示： 表3 生質能源廠評估因子權重 評估層面 評估因子 權重 開發成本 土地取得成本 0.055 原料取得成本 0.124 開發所需資源取得成本 0.071 環境衝擊 空氣污染衝擊 0.263 噪音污染衝擊 0.135 交通流量衝擊 0.103 社會衝擊 人口成長率 0.071 就業機會增加率 0.107 土地價格變動率 0.072 3.3 疊圖分析結果 依問卷分析所得權重，於 ArcGIS 中進行疊圖分析，產生得分最高的 6 塊網格作為候選 廠址。 圖3 生質能源廠候選廠址 圖 4 收集點及候選廠址分佈狀況 候選廠址○
收集點3.4 最佳路線分析結果 廠區 收集路線 收集量(ton) 1 廠1Æ10Æ7Æ17Æ18Æ37Æ38Æ35Æ36Æ廠 1 59235.36 2 廠2Æ24Æ26Æ27Æ25Æ12Æ9Æ11Æ13Æ14Æ15Æ16Æ廠 2 32753.89 3 廠3Æ20Æ19Æ21Æ23Æ22Æ41Æ40Æ廠 3 30470.97 4 廠4Æ31Æ28Æ29Æ30Æ6Æ5Æ8Æ4Æ廠 4 44787.79 5 廠5Æ32Æ34Æ33Æ廠 5 47321.66 6 廠6Æ39Æ3Æ1Æ2Æ廠 6 49075.86
4. 結論與建議
層級分析法的使用可決定各評估因子間相關權重，區分各評估因子的重要性，利用不同 權重篩選出最適合生質能源廠區位。本研究評估因子中，以空氣污染衝擊項目權重最高，而 土地取得成本權重最低，顯示生質能源廠址的選擇對空氣污染衝擊較為敏感，而土地資源的 取得成本相對較不迫切。 從稻類農業廢棄物收集狀況來看，臺灣還是有潛力進行生質能源的開發及應用，若再加 上其它種類的生質能源一併收集，改良處理技術，則可妥善運用臺灣有限的生質能源，為永 續發展貢獻一份心力。綜合以上，仍有許多日後可持續改進的方向，整理建議如下： (1) 在評估因子以 AHP 問卷調查之前，可透過德爾菲法進行評估因子的選擇，如此一 來更能確切表達受訪者的意見，使選址效果更為精確。 (2) 本研究是以收集路線最佳化為目標，未來可加入設廠總成本，以成本最小作為目標 式，或依需求進行多目標規劃，使研究成果更符合決策者需求。參考文獻
[1] 曾玉津，掩埋場模糊多準則決策選址法之研究，台北，臺灣大學環境工程研究所碩士論 文，2001.[2] Jianguo Ma, Norman R. Scott, Stephen D. DeGloria and Arthur J. Lembo, Siting Analysis of Farm-based Centralized Anaerobic Digester Systems for Distributed Generation Using GIS,
Biomass and Bioenergy, 2005, 28:591-600.
[3] 吳民貴、陳彥良、陳建中，南部五縣市豬糞生質能源開發之研究，第二十屆環境規劃與 管理研討會論文集，台南，2007，
[4] Xun Shi, Andrew Elmore, Xia Li, Nathaniel J. Gorence, Haiming Jin, Xiaohao Zhang and Fang Wang, Using Spatial Information Technologies to Select Sites for Biomass Power Plants: A Case Study in Guangdong Province, China, Biomass and Bioenergy, 2008, 32:35-43.
[5] M. K. Ghose, A.K. Dikshit and S.K. Shaarma, A GIS Based Transportation Model for Solid Waste Disposal – A Case Study on Asansol Municipality, Waste Management, 2006, 26:1287-1293.
[6] 蔡永泰，資源回收站址優選分析，新竹，交通大學環境工程研究所碩士論文，2005. [7] 楊紹榮，農業廢棄物處理與再利用，台南區農業改良場，http://www.tndais.gov.tw/Soil/b1.htm
