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化學地質學期末報告
高雄空氣汙染特性探討:以大寮站為例
生工二 顏東白
指導老師:洪惠敏
目次
一、摘要…………………………………………1
二、緣起…………………………………………2
三、文獻回顧……………………………………3
四、分析資料與方法簡介………………………5
五、分析結果與討論
1. 逐時平均初步分析與統計檢定結果討論…...
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一、 摘要
這個小型專題研究以高雄的大寮測站在 2013 年蒐集到的各污染物資料做簡
易的分析。分析的方法是將測站資料分成四個分類:夏平日、夏假日、冬平日、
冬假日。其中夏天指的是 7 月份的資料,冬天指的是 1 月份的資料,平日指的是
週...
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二、 緣起
地球化學是一門錯綜複雜、相互關聯的知識領域。不論研究的領域是大氣、
海洋、地質還是地球內部,各個部份間的互動情況都要有基礎的認識。選修這門
化學地質學簡介的同時,我也在修海研所的海洋化學概論;更早之前則在上學期
修過大氣化學概論...
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三、 文獻回顧
關於高雄地區空氣汙染特性的概略性整理,前人已經勾勒出大致的輪廓。在
底宗鴻[2008]碩士論文內,我們可以看到完整的統整。將他的介紹整理之後,大
致上可以得到這些重點:
1. 高雄地區的汙染情況為全台七個空汙品質區中最不理想...
4
文[T. Wang et al., 2002],當中提到如何透過分析一氧化碳和氮氧化物濃度的比例
來推測區域內空氣汙染的背景值和碳氮比的特徵,這些方法在底下會詳細介紹。
最後則是邊界層厚度和氣團來源的討論,則是參考洪老師提供的碩班同學即
將...
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四、 分析資料與方法簡介
本次分析資料來源主要為環保署每年皆會公布的各測站一年度監測資料,這
份資料在網路上公開可任意取得。各測站的定位由我指導教授的研究室蒐集,邊
界層厚度則是洪老師提供的觀測數據。
這次的分析選擇 2013 年 1 月和...
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五、 分析結果與討論
1. 逐時平均初步分析與統計檢定結果討論
首先是將大寮站的四個分類下個汙染物的逐時平均求出,如下各表所示。
CO 濃度(ppm)
timestamp 夏平日 夏假日 冬平日 冬假日
00:00 0.290476 0.2...
7
00:00 0.216111 0.224 0.372609 0.2775
01:00 0.227895 0.235 0.356522 0.212857
02:00 0.200526 0.1325 0.346087 0.225714
03:0...
8
08:00 11.68095 6.9 41.52174 39.71429
09:00 10.52857 5.816667 39.65217 33.85714
10:00 10.83182 6.4 35.5 28.25
11:00 11.84...
9
16:00 23.94706 31.28571 53.86522 57.375
17:00 19.255 28 40.43043 48.875
18:00 16.495 24 29.46087 36.625
19:00 14.2 20.42...
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PM2.5 濃度(μg/m3
)
timestamp 夏平日 夏假日 冬平日 冬假日
00:00 18.04762 26.75 60.82609 55
01:00 20.54545 27.375 62.43478 56.85714
02:...
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0.2
0.3
0.4
0.5
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0.7
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0.9
0:00 2:24 4:48 7:12 9:36 12:00 14:24 16:48 19:12 21:36
ppm CO 濃度逐時變化
夏平日
夏假日
冬平日
...
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50
60
70
80
00:00 04:48 09:36 14:24 19:12
ppb Ozone濃度逐時變化
夏平日
夏假日
冬平日
冬假日
0
20
40
60
80
100
120
00:00 04:...
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最後,我們再做統計檢定,看看各汙染物在兩季時平日的濃度是否真的顯著
地大於假日的濃度。使用的是 Welch’s test,即
𝐻0: 𝜇 𝑑𝑎𝑦 ≤ 𝜇 𝑒𝑛𝑑
𝐻1: 𝜇 𝑑𝑎𝑦 > 𝜇 𝑒𝑛𝑑
𝑄 =
𝑚𝑒𝑎𝑛(𝑋 𝑑𝑎𝑦) − 𝑚𝑒...
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第一個我們看到的是,在冬季時各污染物在平日的平均濃度顯著大於假日的
平均濃度,臭氧除外。而在夏季時則只有非甲烷碳氫類(NMHC)、氮氧化物和
PM10 在平日的平均濃度顯著大於假日的平均濃度。
我們可以觀察到,不論從逐時平均的變化還是統計...
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述的,夏冬兩季邊界層厚度和氣團來源的整理,我們可以整理成下表:
本地汙染源 背景汙染源
夏季 擴散條件較好,易排除 氣團來源自南方海域(較乾淨)
冬季 擴散條件較差,易累積
氣團來源自台灣北部
或中國沿海(較多污染物)
影響物質 生命期較...
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圖 7. 理想線性分佈示意圖
究竟這個簡化的模型能否拿來使用於這個情境呢?底下是四個分類裡,每個
小時的 CO 對 NOx 作圖(請見附件)以及最後作圖結果的製表:
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冬平日 冬假日 夏平日 夏假日
斜率 截距 相關係數 斜率 截距 相關係數 斜率 截距 相關係數 斜率 截距 相關係數
00:00 0.016687 0.140508 0.819506 0.011937 0.203142 0.706114...
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0
0.005
0.01
0.015
0.02
0.025
0.03
0.035
0.04
0.045
0.05
03:48 08:36 13:24 18:12 23:00
逐時分析回歸斜率
冬平日
冬假日
夏平日
夏假日
-0.2
-0...
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到底上面這些資料告訴了我們甚麼事情?首先我們先討論夏季的部分。如果
就回歸線的相關性來看,可以發現不論平日、假日,在清晨時相關係數最差,而
到了早上以後,它們做出來的圖都有很好的線性分佈,而且大多數的點集中在圖
的左側。
其實我們參考洪老...
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的來源是北邊的氣團,組成、演化的過程都比海上氣團還要多變。但我們還是可
以看到平日和假日的差異:冬平日的斜率特性和夏平日類似,相關性也維持在一
定的範圍,相比之下冬假日在早上八點到十二點的斜率顯著低於冬平日,而相關
係數也在這個時段掉到最...
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圖 13. 鳳山站、大寮站以及邊界層厚度量測處地理位置
從地圖上可以明顯看出來,大寮站位在高屏溪河畔,大發工業區以及環河道
路旁。這個地區以石化業和五金業為主。另一方面,鳳山站則位在靠近市中心區
的地方,周圍以住宅區和商業區為主。兩者 P...
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中[底,2008]提到大寮站的 PM10 組成以交通污染為主、工業污染次之的描述。
那麼,砂石業者的活動對於 PM10 的影響又會如何?冬天的特性又是否暗示
到了那時候境外傳輸成為汙染特性的主要影響因素?這些問題都必須要有後續
更完整的研...
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六、 展望
這次的研究只是很粗略地分析出大寮站在一年之內很短期的逐時分佈特性,
在未來如果要延伸同類型的主題時,有底下幾個可以考慮的方向。
1. 資料蒐集的時空尺度增加:測站數跟資料的時間範圍都增加的話,進行各種
統計上的分析會更精確。
...
24
七、 參考資料
1. 底宗鴻,2008,高雄地區陸域及鄰近海域懸浮微粒物化特性分析及時空分布
探討
2. Wang T., T. F. Cheung, and Y. S . Li, 2002, Emission characteristi...
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附件:CO 對 NOx 逐時作圖結果
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高雄地區空氣汙染小專題(化學地質學期末報告)

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2015年春化學地質學課堂中,針對高雄大寮地區空氣汙染夏冬兩季特性的簡單研究,其資料皆從環保署資料庫取得。

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高雄地區空氣汙染小專題(化學地質學期末報告)

  1. 1. 化學地質學期末報告 高雄空氣汙染特性探討:以大寮站為例 生工二 顏東白 指導老師:洪惠敏
  2. 2. 目次 一、摘要…………………………………………1 二、緣起…………………………………………2 三、文獻回顧……………………………………3 四、分析資料與方法簡介………………………5 五、分析結果與討論 1. 逐時平均初步分析與統計檢定結果討論………6 2. 逐時碳氮比例分析與結果討論………………..15 3. PM10 在夏季的顯著差異探討…………………20 六、展望………………………………………23 七、參考資料…………………………………24
  3. 3. 1 一、 摘要 這個小型專題研究以高雄的大寮測站在 2013 年蒐集到的各污染物資料做簡 易的分析。分析的方法是將測站資料分成四個分類:夏平日、夏假日、冬平日、 冬假日。其中夏天指的是 7 月份的資料,冬天指的是 1 月份的資料,平日指的是 週一到週五,假日指的是周六與週日。 分析的結果,除了臭氧之外其他有分析的汙染物其平日平均濃度顯著高於假 日平均濃度,惟夏天時 CO 跟 PM2.5 並無顯著差異。推測原因,臭氧的特性必須 從太陽輻射以及氮氧化物濃度來討論,CO 和 PM2.5 則須從境外輸送來討論。 而這樣的平日/假日的顯著差異究竟是本地汙染源的特性還是背景值的特 性,則在 CO-NOx 比例的分析做了討論。結果是,造成夏日 CO 平假日濃度差異 顯著性降低的原因為海上氣團,而從夏日碳氮比的斜率假日高於平日的結果亦可 推斷,本地汙染源仍可能有顯著的平日/假日排放差異。而冬季由於背景值和本 地汙染源變異度皆過高,此線性分析法難以適用,但仍可以從相關性和斜率的對 應關係,推測背景值在冬季有顯著的平假日差異。 最後本研究分析了平假日差異最明顯的夏季 PM10 資料,並從地理位置提出 一些合理推斷;大寮站因為緊鄰工業區和環河道路,平日工廠運作時大量卡車沿 經,所以與在住商區內的鳳山站相比,平假日差異的顯著性高出許多。
  4. 4. 2 二、 緣起 地球化學是一門錯綜複雜、相互關聯的知識領域。不論研究的領域是大氣、 海洋、地質還是地球內部,各個部份間的互動情況都要有基礎的認識。選修這門 化學地質學簡介的同時,我也在修海研所的海洋化學概論;更早之前則在上學期 修過大氣化學概論,這些課雖然都是由不同專業領域的老師授課,但大致上的學 術思路是類似的,比如進出平衡、停滯時間、組成分析等等的觀念。在學到這些 可以互相連結的課程之後,學期末進行研究時,自然會更加注意它們彼此可能的 連結。 這次的研究最後選擇以高雄地區的空氣汙染物作分析對象。主要想探討的問 題是高雄地區主要空氣汙染物的逐時變化特性,藉此理解高雄地區空氣汙染的特 徵。我想從大時間尺度(夏、冬)的變化以及小時間尺度(平日、假日)來分析, 並將結果和既有的理論或假設作比較。其中會特別探討和化學地質較有關係的 PM10 變化,提出一些自己的假設和未來可以驗證的研究方式。
  5. 5. 3 三、 文獻回顧 關於高雄地區空氣汙染特性的概略性整理,前人已經勾勒出大致的輪廓。在 底宗鴻[2008]碩士論文內,我們可以看到完整的統整。將他的介紹整理之後,大 致上可以得到這些重點: 1. 高雄地區的汙染情況為全台七個空汙品質區中最不理想的。 2. 冬季時受到冷高壓和東北季風影響,氣壓梯度變小而長程運輸來源增加;然 而北部因為有較多陰天或雨天,較易排除空氣汙染物而使空氣品質較好,高 雄地區以下沉氣流為主,又更不利於污染物擴散,形成高濃度累積。 3. 混合層(邊界層)高度和汙染物擴散的速度有密切關聯;混合層高度越高汙 染物越易擴散。高雄的混合層在春季最高,隨季節遞減而至冬季最低,也是 另一個冬季有高濃度累積的原因。 4. 夏季時,受到海陸風影響,白天風場較強,且較乾淨,故各汙染物濃度皆較 低;到了夜晚,溫差變小使海陸風變弱時,方有明顯的累積作用。 5. 高雄地區的 PM10 來源,有道路、固定汙染源、土壤揚塵(沿海則有海鹽) 為主,在我主要分析的大寮站則以道路及交通汙染源為主。 表 1. 高雄地區大氣混合層高度隨季變化 1997-2001[1] 至於空氣汙染物特徵的分析,我參考了一篇關於 CO 與 NOx 比例分析的論
  6. 6. 4 文[T. Wang et al., 2002],當中提到如何透過分析一氧化碳和氮氧化物濃度的比例 來推測區域內空氣汙染的背景值和碳氮比的特徵,這些方法在底下會詳細介紹。 最後則是邊界層厚度和氣團來源的討論,則是參考洪老師提供的碩班同學即 將發表的論文。
  7. 7. 5 四、 分析資料與方法簡介 本次分析資料來源主要為環保署每年皆會公布的各測站一年度監測資料,這 份資料在網路上公開可任意取得。各測站的定位由我指導教授的研究室蒐集,邊 界層厚度則是洪老師提供的觀測數據。 這次的分析選擇 2013 年 1 月和 7 月作為冬、夏兩季的代表,測站則選擇大 寮站為主和部分鳳山站資料為輔助。會有這樣的選擇係因為洪惠敏老師的研究室 能夠提供該時空條件下直接量測到的邊界層厚度資料,我作分析時比較精確。 大寮站以及鳳山站的空間座標位置如下所列: 測站名稱 TWD97 經度 TWD97 緯度 形式 大寮站(DL) 120.425 22.5657 一般測站 鳳山站(FS) 120.358 22.6274 交通測站 分析時,考慮到工廠作息以及砂石業法令等因素,我決定將資料分成平日和 周末兩種時段,亦即所有資料被區分成四個分類:冬平日、冬假日、夏平日和夏 假日。之後我初步整理各種汙染物在四種分類情況下的逐時平均(即每日同一小 時的測值做平均再製圖表觀察變化),並個別分析它們在不同時間的特性。我會 試著和前述文獻中的幾項理論作驗證、比較。 接下來,討論到該區空氣汙染的碳氮比特性,也是取每日同一時刻的一氧化 碳和氮氧化物濃度測值,做散佈圖求相關性和線性回歸,以推測該區區域性汙染 源的特性以及周遭背景值,期望能再做更進一步的討論。 最後則是特別針對平日、假日差距最顯著的 PM10 做一更深入的討論,並討 論這樣的單周變化的可能因素。
  8. 8. 6 五、 分析結果與討論 1. 逐時平均初步分析與統計檢定結果討論 首先是將大寮站的四個分類下個汙染物的逐時平均求出,如下各表所示。 CO 濃度(ppm) timestamp 夏平日 夏假日 冬平日 冬假日 00:00 0.290476 0.29875 0.67087 0.56125 01:00 0.260909 0.26375 0.623913 0.507143 02:00 0.223636 0.19375 0.591304 0.475714 03:00 0.212609 0.19125 0.552609 0.454286 04:00 0.210909 0.212857 0.535217 0.457143 05:00 0.219048 0.2 0.527826 0.481429 06:00 0.24 0.24875 0.570435 0.521429 07:00 0.281818 0.222857 0.741739 0.608571 08:00 0.220476 0.165 0.771304 0.638571 09:00 0.166667 0.12 0.688696 0.554286 10:00 0.166818 0.127143 0.648696 0.5325 11:00 0.2 0.1725 0.671429 0.5275 12:00 0.153333 0.23125 0.677826 0.51125 13:00 0.146364 0.22 0.651739 0.51 14:00 0.1405 0.138571 0.575238 0.50625 15:00 0.152632 0.125714 0.556364 0.4975 16:00 0.186842 0.142857 0.557391 0.5225 17:00 0.2245 0.171429 0.646087 0.56125 18:00 0.256 0.208571 0.732609 0.6125 19:00 0.302273 0.21125 0.741739 0.65875 20:00 0.290455 0.24875 0.744783 0.65125 21:00 0.274545 0.278571 0.76087 0.64625 22:00 0.294545 0.2575 0.753043 0.65125 23:00 0.286364 0.291429 0.711739 0.61375 NMHC 濃度(ppm) timestamp 夏平日 夏假日 冬平日 冬假日
  9. 9. 7 00:00 0.216111 0.224 0.372609 0.2775 01:00 0.227895 0.235 0.356522 0.212857 02:00 0.200526 0.1325 0.346087 0.225714 03:00 0.1665 0.18 0.341739 0.218571 04:00 0.194737 0.124 0.325217 0.272857 05:00 0.164737 0.093333 0.315652 0.237143 06:00 0.157895 0.091667 0.291739 0.247143 07:00 0.1285 0.084 0.357826 0.27 08:00 0.086842 0.05 0.352609 0.27 09:00 0.096667 0.07 0.34 0.238571 10:00 0.111176 0.07 0.314545 0.2275 11:00 0.128235 0.09 0.30087 0.19125 12:00 0.061333 0.072 0.269091 0.1675 13:00 0.0625 0.088 0.212381 0.145 14:00 0.085 0.08 0.211 0.15 15:00 0.0925 0.05 0.236316 0.145 16:00 0.14625 0.044 0.245238 0.16625 17:00 0.122632 0.056 0.271364 0.18125 18:00 0.15 0.054 0.343043 0.21375 19:00 0.202857 0.071667 0.36087 0.245 20:00 0.22381 0.096 0.355652 0.26625 21:00 0.208095 0.153333 0.378261 0.27 22:00 0.2015 0.141667 0.38913 0.305 23:00 0.192 0.15 0.37913 0.2975 Nox 濃度(ppb) timestamp 夏平日 夏假日 冬平日 冬假日 00:00 15.44762 13.3 31.78261 30 01:00 15.50455 12.3625 30.69565 21.71429 02:00 13.17273 10.2125 27.65217 21.85714 03:00 13.74783 8.9625 25.33913 22.28571 04:00 13.04091 9.828571 24.91304 21.57143 05:00 14.72381 9.575 25.30435 22.57143 06:00 15.99048 10.825 25.43478 25.42857 07:00 15.26818 9.971429 36.21739 30.71429
  10. 10. 8 08:00 11.68095 6.9 41.52174 39.71429 09:00 10.52857 5.816667 39.65217 33.85714 10:00 10.83182 6.4 35.5 28.25 11:00 11.84211 7.125 38.33333 25.625 12:00 9.225 8.8 34.43478 22.25 13:00 8.319048 7.842857 32.1087 19.5 14:00 9.505263 6.114286 28.8381 20.5 15:00 9.4 5.771429 29.68182 20.5 16:00 15.17368 6.671429 30.3913 23.875 17:00 14.03 6.857143 33.82609 25.125 18:00 13.98 8.285714 37.95652 26.75 19:00 17.35 8.85 37.21739 29.75 20:00 17.54091 9.142857 36.95652 30.5 21:00 18.05909 13.125 36.95652 31.375 22:00 16.02727 11.6125 37.6087 32.125 23:00 15.51364 12.42857 34.04348 31.5 Ozone 濃度(ppb) timestamp 夏平日 夏假日 冬平日 冬假日 00:00 6.057143 7.5 8.256522 6.85 01:00 6.731818 6.675 9.326087 9.728571 02:00 6.627273 7.5875 9.334783 7.971429 03:00 5.995652 7.5125 9.617391 7.5 04:00 5.022727 6.185714 8.717391 6.657143 05:00 4.180952 7.3125 7.708696 5.2 06:00 5.814286 8.8375 7.06087 4.414286 07:00 11.89091 13.02857 5.726087 5.285714 08:00 23.19048 19.83333 9.108696 8.971429 09:00 31.42857 27 17.82609 18.68571 10:00 31.9 35.85714 33.66364 29.675 11:00 39.27273 39.375 44.6 45.125 12:00 35.55 35.5 56.4087 63 13:00 31.6 36.57143 60.82609 70 14:00 26.04762 33.42857 64.04545 71.75 15:00 27.66667 32 63.61364 68.625
  11. 11. 9 16:00 23.94706 31.28571 53.86522 57.375 17:00 19.255 28 40.43043 48.875 18:00 16.495 24 29.46087 36.625 19:00 14.2 20.425 24.2 26.5 20:00 12.21818 15.68571 16.32174 19.775 21:00 10.97273 13.6125 12.34348 14.5875 22:00 9.486364 13.85 9.065217 11.6625 23:00 7.945455 10.31429 8.786957 10.15 PM10 濃度(μg/m3 ) timestamp 夏平日 夏假日 冬平日 冬假日 00:00 27.95238 39.75 90.21739 84.25 01:00 30.09091 42.375 90.69565 90.42857 02:00 33.80952 33.25 87.6087 90.42857 03:00 35.04545 29.5 84.91304 86.28571 04:00 38.22727 29.42857 82.82609 80.85714 05:00 39 31.25 80.08696 77.57143 06:00 39.71429 36 78.13043 74.14286 07:00 38 35.57143 80.34783 74.28571 08:00 37.52381 33.33333 89.82609 81.14286 09:00 30.28571 21 93.78261 82 10:00 28.21053 18.5 90.09091 72.5 11:00 39.55 23.75 84.90476 70.25 12:00 49.2381 27.625 85.86364 71.625 13:00 65 29.28571 84.31818 69.25 14:00 67.2 27.14286 79.33333 71.75 15:00 63.78947 26.42857 91.9 77.625 16:00 68.66667 27.28571 91.7 86.375 17:00 56.9 28.28571 91.31818 93.375 18:00 39.25 29.57143 97.17391 97 19:00 34.5 29.75 104.0455 98.125 20:00 31.77273 38.57143 104.6818 93.75 21:00 29.95455 34.75 102.913 90.5 22:00 31.04762 24 99.17391 84 23:00 30.68182 27.85714 95.30435 78.125
  12. 12. 10 PM2.5 濃度(μg/m3 ) timestamp 夏平日 夏假日 冬平日 冬假日 00:00 18.04762 26.75 60.82609 55 01:00 20.54545 27.375 62.43478 56.85714 02:00 23.95455 20.875 61.69565 57 03:00 27.3913 20 60.52174 54.42857 04:00 30.09091 22.71429 57.56522 51.71429 05:00 30.04762 22.875 54.95652 50.14286 06:00 27.28571 22.5 52.86957 47.28571 07:00 21.13636 21 51 48.57143 08:00 17.85714 17 56.3913 54.14286 09:00 12.71429 8.5 58.73913 55.42857 10:00 12.42857 8.285714 56.40909 51.75 11:00 17.38095 14.125 54.14286 49.375 12:00 16.15 16.125 55.81818 47.25 13:00 16.63636 18 55.43478 46.5 14:00 15.5 18.85714 50.36842 48.125 15:00 19 18.14286 53.15 48.875 16:00 21.27778 18.28571 54.59091 49 17:00 18.9 20.42857 53.86957 51.375 18:00 17.55 22.57143 55.6087 54.875 19:00 20.13636 20.75 58.47826 57 20:00 18.72727 20 60.26087 57 21:00 11.40909 16.75 60.3913 55.125 22:00 12.5 15.375 61.21739 52.625 23:00 18.09091 23.42857 61.08696 52 表 2. 至表 7. 各污染物逐時平均資料 我將這些汙染物的逐時平均變化整理如下列各圖:
  13. 13. 11 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0:00 2:24 4:48 7:12 9:36 12:00 14:24 16:48 19:12 21:36 ppm CO 濃度逐時變化 夏平日 夏假日 冬平日 冬假日 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 00:00 02:24 04:48 07:12 09:36 12:00 14:24 16:48 19:12 21:36 ppm NMHC濃度逐時變化 夏平日 夏假日 冬平日 冬假日 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 00:00 04:48 09:36 14:24 19:12 ppb NOx濃度逐時變化 夏平日 夏假日 冬平日 冬假日
  14. 14. 12 0 10 20 30 40 50 60 70 80 00:00 04:48 09:36 14:24 19:12 ppb Ozone濃度逐時變化 夏平日 夏假日 冬平日 冬假日 0 20 40 60 80 100 120 00:00 04:48 09:36 14:24 19:12 μg/m3 PM10濃度逐時變化 夏平日 夏假日 冬平日 冬假日 0 10 20 30 40 50 60 70 00:00 04:48 09:36 14:24 19:12 μg/m3 PM2.5濃度逐時變化 夏平日 夏假日 冬平日 冬假日 圖 1. 至圖 6. 各污染物逐時平均
  15. 15. 13 最後,我們再做統計檢定,看看各汙染物在兩季時平日的濃度是否真的顯著 地大於假日的濃度。使用的是 Welch’s test,即 𝐻0: 𝜇 𝑑𝑎𝑦 ≤ 𝜇 𝑒𝑛𝑑 𝐻1: 𝜇 𝑑𝑎𝑦 > 𝜇 𝑒𝑛𝑑 𝑄 = 𝑚𝑒𝑎𝑛(𝑋 𝑑𝑎𝑦) − 𝑚𝑒𝑎𝑛(𝑋 𝑒𝑛𝑑) √ 𝑆 𝑑𝑎𝑦 2 𝑚 + 𝑆 𝑒𝑛𝑑 2 𝑛 , 𝑑𝑓 ≈ ( 𝑆 𝑑𝑎𝑦 2 𝑚 + 𝑆 𝑒𝑛𝑑 2 𝑛 )2 ( 𝑆 𝑑𝑎𝑦 2 𝑚 )2 𝑚 − 1 + ( 𝑆 𝑒𝑛𝑑 2 𝑛 )2 𝑛 − 1 式 1. 統計顯著性檢定公式 其中,m 跟 n 各為兩個取樣的取樣數。底下是各種汙染物在夏冬兩季下針對 平日和假日做上述檢定的結果: 汙染物 季節 Q 門檻 顯著性 結果 CO 冬季 6.5611 2.3348 0.99 Null 駁回 夏季 1.3319 2.3408 0.99 Null 無法駁回 NMHC 冬季 8.7456 2.3344 0.99 Null 駁回 夏季 4.1323 2.3452 0.99 Null 駁回 NOx 冬季 7.0102 2.3359 0.99 Null 駁回 夏季 7.8679 2.3353 0.99 Null 駁回 Ozone 冬季 -1.282 2.3388 0.99 Null 無法駁回 夏季 -1.92 2.3383 0.99 Null 無法駁回 PM10 冬季 3.0573 2.3362 0.99 Null 駁回 夏季 3.9078 2.3326 0.99 Null 駁回 PM2.5 冬季 3.2437 2.3367 0.99 Null 駁回 夏季 0.047 2.3418 0.99 Null 無法駁回 表 8. 統計顯著性檢定結果 很顯然地,大部分的情況下,各污染物在各季節都有平日高於假日的趨勢。 但其中也有不少例外,現在我們就例外情況做一探討。
  16. 16. 14 第一個我們看到的是,在冬季時各污染物在平日的平均濃度顯著大於假日的 平均濃度,臭氧除外。而在夏季時則只有非甲烷碳氫類(NMHC)、氮氧化物和 PM10 在平日的平均濃度顯著大於假日的平均濃度。 我們可以觀察到,不論從逐時平均的變化還是統計檢定的結果,臭氧都和其 他汙染物有很大的不同。最根本的原因是因為其生成機制。臭氧係光化反應所產 生,故需要充足的陽光,同時又需要足夠的二氧化氮濃度。這樣就可以解釋為什 麼夏季時臭氧生成的時間比冬季還早,但冬季的最大濃度遠高於夏季。 圖 4. 臭氧濃度逐時變化 但這樣並沒有解釋到圖上或檢定結果都呈現的現象,即不論夏冬,臭氧在假 日的平均濃度皆高於平日的平均濃度。如果從圖上來看,可以發現大約下午之後 這個趨勢就一直維持,直到深夜才漸漸趨同。想要知道為什麼會有這種情況發生, 必須將氮氧化物做更細緻的分析,即分別做 NO 以及 NO2 等的逐時平均濃度。 初步推測,當太陽輻射開始減少時,臭氧的分解反應開始主導濃度變化的過程, 此時二氧化氮和臭氧的移除反應就更重要,若假日二氧化氮平均濃度低於平日, 則此即有可能為下午假日的臭氧濃度能維持得比平日還要高。這個假說必須要等 之後做二氧化氮逐時平均的分析時,才有機會驗證。 接下來談談 CO 跟 PM2.5 在夏冬兩季顯著性出現差異的原因。考量到前面所 0 10 20 30 40 50 60 70 80 00:00 04:48 09:36 14:24 19:12 ppb Ozone濃度逐時變化 夏平日 夏假日 冬平日 冬假日
  17. 17. 15 述的,夏冬兩季邊界層厚度和氣團來源的整理,我們可以整理成下表: 本地汙染源 背景汙染源 夏季 擴散條件較好,易排除 氣團來源自南方海域(較乾淨) 冬季 擴散條件較差,易累積 氣團來源自台灣北部 或中國沿海(較多污染物) 影響物質 生命期較短、較長者皆有影響 生命期較長者較有影響 表 9. 各種汙染源在不同季節的特性比較 如果從上表的脈絡來看,是否 CO、PM2.5 等較有可能受境外傳輸影響的汙 染物,在夏季時被海上較乾淨的氣團來源稀釋掉平日和假日的差異?而氮氧化物、 NMHC 等生命期短、以本地排放為主要供給的汙染物,相較之下就能保留平日、 假日的差異。 當然也不能排除,冬天的背景汙染源本身也有可能有平日與假日顯著差異的 可能性。所以,平日與假日的顯著差異,究竟是本地汙染源的特性(工廠排放、 交通汙染源的一周變化)還是大環境背景值自然變化的特性造成的?在下一節做 碳氮比分析時會再做更詳細的推論。 2. 逐時碳氮比例分析與結果討論 我們接著要延續前一節的討論,方法是將上節講到的四個分類中每一小時的 CO 與 NOx 比例求出來,做簡單線性回歸與相關性分析。 為什麼要這麼做呢?那是因為,如前所述,以生命期來看 CO 遠大於 NOx, 所以境外輸入中 CO 與 NOx 的斜率將趨近一鉛垂線,此時如果做 CO 對 NOx 的 散佈圖,則其回歸斜率就可以粗略代表汙染源在該時的排放特性。這個方法其實 就是很簡便地,把 CO 和 NOx 濃度上的分佈想成兩斜率固定的輸入源(本地與 境外)的線性組合而已。
  18. 18. 16 圖 7. 理想線性分佈示意圖 究竟這個簡化的模型能否拿來使用於這個情境呢?底下是四個分類裡,每個 小時的 CO 對 NOx 作圖(請見附件)以及最後作圖結果的製表:
  19. 19. 17 冬平日 冬假日 夏平日 夏假日 斜率 截距 相關係數 斜率 截距 相關係數 斜率 截距 相關係數 斜率 截距 相關係數 00:00 0.016687 0.140508 0.819506 0.011937 0.203142 0.706114 0.019513 -0.01096 0.822849 0.024412 -0.02593 0.94508 01:00 0.013049 0.223359 0.748053 0.028041 -0.10175 0.686266 0.014425 0.037253 0.820158 0.022873 -0.01902 0.912462 02:00 0.015099 0.173792 0.765033 0.014843 0.151289 0.625387 0.01647 0.006679 0.773716 0.016961 0.020536 0.83715 03:00 0.01279 0.228526 0.726238 0.008213 0.271263 0.615197 0.005035 0.143382 0.485746 0.027383 -0.05417 0.895319 04:00 0.01081 0.265905 0.7492 0.009725 0.24736 0.58774 0.012838 0.043496 0.598776 0.02931 -0.07521 0.870658 05:00 0.012372 0.214752 0.769081 0.009992 0.255898 0.68024 0.002047 0.188901 0.209486 0.016417 0.042803 0.637735 06:00 0.013122 0.236668 0.692218 0.010866 0.245122 0.798965 0.003658 0.181514 0.31406 0.019252 0.040349 0.777673 07:00 0.012049 0.30535 0.759962 0.010242 0.293993 0.821765 0.008207 0.156512 0.718597 0.011978 0.103422 0.811246 08:00 0.009886 0.36082 0.577022 0.007219 0.351883 0.719723 0.011185 0.089827 0.830619 0.022085 0.012615 0.927259 09:00 0.012687 0.185632 0.727619 0.004348 0.407077 0.468738 0.013123 0.028498 0.894291 0.029939 -0.05415 0.908774 10:00 0.014006 0.143681 0.848789 0.005682 0.371985 0.476135 0.011256 0.044896 0.873679 0.017059 0.017962 0.879112 11:00 0.012679 0.185401 0.800888 0.002678 0.458879 0.170937 0.016817 -0.00125 0.911348 0.028211 -0.0285 0.913423 12:00 0.013709 0.205765 0.696384 0.003068 0.442986 0.158865 0.016831 -0.00177 0.937963 0.038664 -0.109 0.925298 13:00 0.016948 0.107554 0.814479 0.019182 0.135955 0.456993 0.019039 -0.01791 0.971476 0.04341 -0.12046 0.988006 14:00 0.01776 0.063066 0.815164 0.016933 0.159124 0.538829 0.020076 -0.05294 0.931396 0.026265 -0.02202 0.942336 15:00 0.010474 0.245482 0.653172 0.005108 0.392796 0.33142 0.013896 0.016603 0.771966 0.011845 0.057353 0.858134 16:00 0.007607 0.326198 0.497293 0.006002 0.379202 0.541026 0.010127 0.033176 0.942109 0.016419 0.033317 0.961784 17:00 0.010116 0.303887 0.602962 0.008398 0.350258 0.5848 0.012716 0.046096 0.950414 0.019219 0.039644 0.897211 18:00 0.01115 0.309377 0.599018 0.008582 0.382926 0.40762 0.016751 0.021815 0.937969 0.02416 0.008387 0.968626 19:00 0.013946 0.222717 0.766327 0.021143 0.029745 0.806101 0.010523 0.119696 0.712727 0.021965 0.016855 0.925248 20:00 0.01692 0.11947 0.816766 0.016477 0.14871 0.859482 0.015071 0.026099 0.841715 0.030717 -0.0337 0.904648 21:00 0.016302 0.158417 0.808028 0.015664 0.154779 0.857478 0.009477 0.103393 0.67766 0.02073 0.015006 0.856213 22:00 0.012979 0.264914 0.665826 0.015473 0.154186 0.852559 0.019855 -0.02368 0.851501 0.022364 -0.0022 0.811023 23:00 0.017411 0.118999 0.747699 0.01056 0.281114 0.550594 0.016958 0.023287 0.818037 0.023071 0.004691 0.76749 表 10. CO/NOx 作圖斜率、截距、相關係數
  20. 20. 18 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 0.05 03:48 08:36 13:24 18:12 23:00 逐時分析回歸斜率 冬平日 冬假日 夏平日 夏假日 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 03:48 08:36 13:24 18:12 23:00 逐時分析回歸截距 冬平日 冬假日 夏平日 夏假日 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 03:48 08:36 13:24 18:12 23:00 逐時分析相關係數 冬平日 冬假日 夏平日 夏假日 圖 8. 至圖 10. CO/NOx 斜率、截距、相關係數逐時變化
  21. 21. 19 到底上面這些資料告訴了我們甚麼事情?首先我們先討論夏季的部分。如果 就回歸線的相關性來看,可以發現不論平日、假日,在清晨時相關係數最差,而 到了早上以後,它們做出來的圖都有很好的線性分佈,而且大多數的點集中在圖 的左側。 其實我們參考洪老師給的邊界層厚度的資料就可以發現,夏天時 CO-NOx 相關性從最低點開始變高的時間點,剛好就是夏天邊界層厚度開始增加的時間點。 換言之,當本地擴散條件變好、吹海風使汙染濃度受海上乾淨氣團影響為主的時 候,CO 和 NOx 會有比較好的相關性和線性關聯。當晚上邊界層厚度降低,本地 汙染物累積時,相關性卻會變差。可以想見,這代表背景值的 CO-NOx 特性較 穩定,所以組成上越以背景濃度為主時,汙染物的 CO-NOx 有越好的線性關係。 圖 11. 邊界層厚度逐時變化 這樣的即果就已經暗示了前一節的假設:即夏季時 CO 在平日、假日的平均 濃度沒有顯著差異的原因,係受到海上乾淨氣團的影響。斜率的逐時變化則驗證 了這個假設:夏季假日的 CO-NOx 斜率顯著高於夏季平日,代表假日時本地排 放源佔的比例下降,使汙染物特性向背景值靠攏,斜率於是增加。也從這裡可以 推論,夏季的本地排放源平日、假日的平均濃度很有可能有顯著差異。 同樣的論證方法可以放在冬季的結果做討論嗎?或者說,冬季是否也有一個 穩定的背景值?答案恐怕是否定的。冬季汙染物的情況比夏季更為複雜,背景值 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 0:00:00 4:48:00 9:36:00 14:24:00 19:12:00 高度(公尺) 邊界層厚度逐時平均 summer winter
  22. 22. 20 的來源是北邊的氣團,組成、演化的過程都比海上氣團還要多變。但我們還是可 以看到平日和假日的差異:冬平日的斜率特性和夏平日類似,相關性也維持在一 定的範圍,相比之下冬假日在早上八點到十二點的斜率顯著低於冬平日,而相關 係數也在這個時段掉到最低點。如此的變化或許可以解釋成,整個背景濃度在假 日時亦發生了平均值顯著降低的現象,而且對於汙染物濃度造成的效果大於本地 汙染源給的效果。由於不論本地汙染源還是背景值都有很高的變動性,白天以後 冬季的作圖其相關性就比夏季差。 3. PM10 在夏季的顯著差異探討 最後我要分析的是夏天時大寮站 PM10 有如此顯著的平日和假日的逐時平 均差異的可能原因。 圖 12. 夏日 PM10 濃度逐時變化 PM10 七月份的資料是所有這次研究所分析的汙染物中,平日和假日特性差 距最大的項目。為何從早上九點開始一直到晚上六點左右,PM10 平日的濃度會 和假日濃度差距這麼大?從 PM10 的來源我猜想了幾個可能性: 1) 砂石業者在假日休息 2) 工廠在假日休工 3) 交通設施造成的汙染 4) 境外傳輸 我沒有辦法提出各因素的確切比重,不過還是可以簡單分析。首先當然還是 要把大寮站和鳳山站(待會會用到)的相關位置標示出來: 0 10 20 30 40 50 60 70 80 03:48 08:36 13:24 18:12 23:00 μg/m3 PM10濃度逐時變化 夏平日 夏假日
  23. 23. 21 圖 13. 鳳山站、大寮站以及邊界層厚度量測處地理位置 從地圖上可以明顯看出來,大寮站位在高屏溪河畔,大發工業區以及環河道 路旁。這個地區以石化業和五金業為主。另一方面,鳳山站則位在靠近市中心區 的地方,周圍以住宅區和商業區為主。兩者 PM10 的夏季分佈特性可以看出很明 顯的差別: 圖 14. 大寮站和鳳山站夏日 PM10 逐時變化 可以很明顯的看出來,大寮站在平日/假日的 PM10 逐時濃度有明顯差異, 鳳山站就沒有。推測原因可能是因為平日工業區大型貨運卡車進出頻繁,假日時 運作較歇,反而因為位於市郊而使濃度低於市中心的鳳山站。這呼應了前述文獻 0 10 20 30 40 50 60 70 80 03:48 08:36 13:24 18:12 23:00 大寮站(DL)及鳳山站(FS)夏日PM10逐時平均 DL 夏平日 DL 夏假日 FS 夏平日 FS 夏假日 鳳山站 大寮站 邊界層厚度量測處
  24. 24. 22 中[底,2008]提到大寮站的 PM10 組成以交通污染為主、工業污染次之的描述。 那麼,砂石業者的活動對於 PM10 的影響又會如何?冬天的特性又是否暗示 到了那時候境外傳輸成為汙染特性的主要影響因素?這些問題都必須要有後續 更完整的研究才能回答,在下一大節中會仔細整理。
  25. 25. 23 六、 展望 這次的研究只是很粗略地分析出大寮站在一年之內很短期的逐時分佈特性, 在未來如果要延伸同類型的主題時,有底下幾個可以考慮的方向。 1. 資料蒐集的時空尺度增加:測站數跟資料的時間範圍都增加的話,進行各種 統計上的分析會更精確。 2. 時間序列分析:這次使用的是統計檢定法求平日和假日平均濃度的顯著差異, 然而如果能做時間序列分析求出異常的週期,或許也能看出單周變化的存 在。 3. 臭氧消散的機制可以再深入研究,方法是將氮氧化物拆開,分別討論 NO、 NO2、NO3、硝酸以及 N2O5 的逐時變化,以得出一個合理的解釋。 4. 冬季背景值和本地汙染源變動性太大的問題,可能需要透過 hysplit 來進行逆 追蹤,推測背景值在各日的來源。但是有了來源之後要如何對它的特性作分 析,又是另一個問題。 5. 砂石業對於 PM10 的影響,在日後可以從分析空氣中地殼元素的比值來做; 如果可以精確地掌握鄰近河流河床風化的情況以及揚塵含有的地殼元素比例, 定量上就有可能。 平日跟假日濃度差異的分析,目前台灣甚少更深入的研究,本研究初步的結 果確實看出一些值得討論的特性,期許未來能有機會進一步探討。
  26. 26. 24 七、 參考資料 1. 底宗鴻,2008,高雄地區陸域及鄰近海域懸浮微粒物化特性分析及時空分布 探討 2. Wang T., T. F. Cheung, and Y. S . Li, 2002, Emission characteristics of CO, NOx, SO2 and indications of biomass burning observed at a rural site in eastern China, JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH, VOL. 107, NO. D12, 4157, 10.1029 3. 洪老師提供的邊界層厚度資料以及學生論文資料(尚未發表)
  27. 27. i 附件:CO 對 NOx 逐時作圖結果
  28. 28. ii 00:00 01:00
  29. 29. iii 02:00 03:00
  30. 30. iv 04:00 05:00
  31. 31. v 06:00 07:00
  32. 32. vi 08:00 09:00
  33. 33. vii 10:00 11:00
  34. 34. viii 12:00 13:00
  35. 35. ix 14:00 15:00
  36. 36. x 16:00 17:00
  37. 37. xi 18:00 19:00
  38. 38. xii 20:00 21:00
  39. 39. xiii 22:00 23:00
  40. 40. xiv

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