2020年10-12月空品改善分析
第一章 前言
近年在國人環保意識逐年提升，中央部會及地方政府皆極為注重空氣品質變化等環境議題，持續投入相當資源及建立多項污染防制措施及積極作為，以主動有效降低大氣環境中污染物濃度。為了解目前污染物於全臺各地之現況及近年變化之趨勢，本計畫將以行政院環保署全臺空品測站監測資料為主要依據，探討2020年一月到九月全臺各地空氣品質變化趨勢，其中細懸浮微粒之結果係採用校正前之數據，同時佐以氣象局觀測資料了解近年氣象條件之變化以確實探討管制策略之效應。
本計畫探討之污染物包括下列物種：
- 細懸浮微粒(PM2.5)：空氣中的粒狀物粒徑小於或等於2.5微米之顆粒，包含原生性及衍生性部分，為目前國內最關注物種之一。
- 二氧化硫(SO2)：主要來自工業燃燒所排放，包含化石燃料的燃燒，如發電廠、煉鋼廠等都是主要來源之一。
- 氮氧化物(NOx)：主要來源為燃燒過程所排放，主要來自於移動污染源如汽機車和固定污染源如發電廠、煉鋼廠等。
- 一氧化碳(CO)：主要來源為移動污染源中汽機車的排放。
- 非甲烷碳氫化合物（NMHC）：產生臭氧和其他光化學空氣污染物的前驅物質。
- 臭氧(O3)：光化產物，由氮氧化物及揮發性有機物經光化學反應生成。
- 粗懸浮微粒(PM2.5-10)：空氣中的粒狀物粒徑界於2.5 - 10微米間之顆粒。
第二章 各污染物濃度時空分布特性
2.1 近年全臺PM2.5濃度變化趨勢
圖2.1-1 2015年-2020年一月至九月臺灣地區平均PM2.5非降雨小時濃度值及分布圖，其全臺平均值從2015年的25.5 μg/m3逐漸遞減至2020年14.5 μg/m3，其濃度遞減的原因主要為排放至大氣環境之原生性PM2.5及其前驅物減少所致，例如燃油、燃煤鍋爐改燒天然氣，加嚴多項污染源之污染物排放標準，補助汰換老舊車輛等，相關措施皆正面降低大氣環境中PM2.5及其前驅物之濃度降低。而2020 年較2019 年減少之幅度明顯大於其餘年份，推估除了上述因素持續減少國內污染源之貢獻外，與電廠的污染減量排放也有關係，例如通霄電廠至2020年6月1~3號新建天燃氣機組陸續商轉，因具有較低單位發電量之排放污染物係數而減少各污染物之排放，又台中電廠3、4號機組燃燒系統改善(鍋爐爐內)及後燃燒系統改善(污染防制設備)減少各項污染物之排放，另配合空污預報資訊進行加大「減煤減排」措施，2020年10發電量創10年來同期新低且單月燃煤量較去年同期減少10萬噸等。此外來自於台灣境外之污染，如過境台灣海峽之船舶排放及中國大陸之長傳輸污染亦較為減少。
由圖亦可得知於2015年全臺PM2.5濃度以中部地區及南部地區較高、北部及東部地區較低，中南部地區PM2.5濃度大都在30 μg/m3以上，部分較高區域超過35 μg/m3，而北部地區則大都在25 μg/m3以下，東部地區則相對最為乾淨，PM2.5濃度皆在20 μg/m3以下。因為相對較多固定污染源及為數眾多之移動污染源，加上不同季節環境風場和地形之影響，因此中、南部地區較台灣其他地區PM2.5濃度為高，而北部地區雖然有較少之固定污染源，但部分地區盆地地形加上移動污染源及台灣境內其他區域污染源之影響，仍有一定程度之污染濃度，而東部地區因為相對較少污染源之影響，空氣品質相對為佳。
進入2016年後整體PM2.5濃度分布趨勢及水準與2015年仍相近，然部分地區PM2.5濃度已有降低，例如中部中彰雲沿海區域及南投部分區域、南部台南市北部及高雄部分區域。此外北部宜蘭及花東地區也有改善趨勢。2017年較2016年於部分地區也有進步之趨勢，例如台中南投交界區域、雲林、苗栗及高雄部分區域。2018年濃度分布與2017年比較，部分區域呈現些微增加之情況，如嘉義地區、高雄地區，不過全臺整體來說還是稍微降低之情況。2019年則有較為明顯之進步，整體中、南部地區之濃度分布都較2018年為進步，整季各測站平均值皆在35 μg/m3以下。2020年則如前所述全臺皆呈現明顯之改善。
2.2氣象條件對空氣品質之影響
2.2-1 2020年及2019年10月至12月臺灣地區地面風速、降雨量、太陽輻射及雲量差值分布圖，由風速差值圖可知與2019年同期比較，2020年在中部大部分地區風速較低，不利污染物擴散及濃度降低，，但在南投地區風速則較去年為高，有利於污染物擴散及濃度降低；由降雨量差值圖可知與2019年同期比較，全臺各地區降雨量以北部迎風面區域增加較為明顯，自桃園以下至台南地區皆較去年許量減少，降雨過程能帶走大氣環境中之污染物而降低濃度，因此與2019年比較2020年中南部地區較少之降雨量不利於污染物濃度降低；在太陽輻射差值圖部分，與2019年比較2020年全臺各地之太陽輻射皆為較低，類似之情況可由雲量差值圖得到驗證，與2019年比較2020年全臺的雲量皆較多，可降低太陽輻射(陽光)的強度。較弱之太陽輻射雖可讓近地表之混合層發展較低而不利於污染物擴散，但較弱之太陽輻射亦會促使光化反應減弱，導致具光化反應之物種，如衍生性細懸浮微粒及臭氧，不容易生成降低高濃度之污染事件發生。綜合上述討論，與2019年之氣象條件比較，2020年中、南部地區之地面風速較小污染物之擴散較弱、降雨量較少對污染物之洗除作用低、太陽輻射量低(陽光弱)及雲量高易混合層發展較低而不利於污染物擴散，因此2020年氣象條件對於大氣環境污染物之影響整體而言是應為不利擴散之情境。
2.3 PM2.5及相關污染物濃度之時空分布
為探討PM2.5及相關污染物濃度之時空分布特性，茲將本計畫探討之一般空氣污染物分成工廠代表污染物及車輛代表污染物（如圖2.3-1），其中為工廠主要排放物種之工廠代表污染物為NOx和SO2，而為移動污染源主要排放物種之車輛代表污染物為NOx、CO和NMHC。另為了排除因降雨所致污染物濃度降低之情況以專注在人為管制策略和防制措施之減量效應，下面所使用之監測分析資料皆排除降雨時段之資料。
一、PM2.5
圖2.3-2為2020年及2019年10月至12月臺灣地區PM2.5非降雨小時濃度及差值分布圖，由圖中可得知2020年PM2.5濃度以中、南部較高而北、東部較低，較高及較低之濃度差異約為15 μg/m3。相較之下2019年雖然分布趨勢相近2020年，但全臺各地整體之濃度皆較高。由差值圖來看北部大部分區域其濃度值變化2020年為較2019年減少，幅度約為1 μg/m3 - 6 μg/m3，中、南部區域2020年濃度值變化大部分亦較2019年減少，減少幅度約為1 μg/m3 - 9 μg/m3，而在雲林及嘉義部分區域則呈現稍微增加之情況，東部地區之變化則不明顯。
二、NOX
圖2.3-3 2020年及2019年10月至12月臺灣地區NOX非降雨小時濃度及差值分布圖，由圖中可得知2020年NOx濃度主要集中在臺北市、新北市、桃園市、臺中市、臺南市、高雄市六都及嘉義地區，因這些區域人口較為密集且為工商業發達之處，不論是移動污染源或固定污染源皆較其他區域為多，因此其濃度當然相對較高，而臺灣西半部又較東部為高，因東部地廣人稀且較少污染源排放所致。於2019年NOx濃度之分布趨勢與2020年極為相近，因此推估主要貢獻來源之強度及時序變化應該極為相似。由差值圖來看中部大部分區域其濃度值變化2020年為較2019年增加，而北、南部大部分地區則較2019年為減少之情況，全台平均為稍微減少之趨勢。
三、SO2
表2.3-4為2020年及2019年10月至12月臺灣地區SO2濃度及差值分布圖，由圖中可得知2020年SO2濃度分布區域有明顯熱點，分別位於北部地區新北鶯歌、樹林區及桃園龜山、桃園大園鄰近區域、中部地區彰化沿海區域及南部地區高雄沿海一帶，依其分布位置推論應為鄰近工業區及大型污染源排放所致。於2019年SO2濃度之分布趨勢與2020年極為相近，因此推估主要貢獻來源之強度及時序變化應該極為相似。由差值圖來看北部地區有增有減但變化幅度不大，新竹沿海區域有較明顯增幅約0.5 ppb。中部地區以臺中沿海區域為減少，臺中南投交界處則為稍微增加之情況，其中南彰化增幅較明顯。南部地區則以雲林、嘉義沿海地區有些微增幅，其他地區大都呈現下降趨勢。
四、CO
表2.3-5為2020年及2019年10月至12月臺灣地區CO濃度分布圖及差值分布圖。由圖中可得知2020年CO濃度分布區域呈現主要集中在人口密集之處如新北市、桃園市、臺中市及高雄市等六都區域。2019年CO濃度分布趨勢與2020年相近。由差值圖來看2020年在中、南部地區CO濃度呈現稍微減量之趨勢，但因變動幅度甚小、接近儀器偵測靈敏度，故基本上可視為變化不明顯。
五、NMHC
表2.3-6為2020年及2019年10月至12月臺灣地區NMHC濃度分布圖及差值分布圖。由圖中可得知2020年NMHC濃度分布區域主要集中在人口密集之處如新北市、桃園市、臺中市及高雄市等都會區域。2019年NMHC濃度分布趨勢與2020年相近。由差值圖來看2020年在全臺各地區NMHC濃度呈現稍微增量之趨勢，以中、南部地區增幅較明顯。
2.4 其他污染物濃度之時空分布
一、PM2.5-10
圖2.4-1為2020年及2019年10月至12月臺灣地區PM2.5-10非降雨小時濃度及差值分布圖，由圖中可得知2020年PM2.5-10濃度以中、南部較高，其中彰化、雲林沿海可達30 μg/m3以上。而北、東部地區相對較低，大都位於15 μg/m3以下。相較之下2019年雖然分布趨勢相近2020年，但其高低區域濃度值之差異明顯較大。由差值圖來看北部大部分區域其濃度值變化2020年較2019年減少，幅度最大可達約5 μg/m3，中部區域台中南投交界處2020年則較2019年增加，幅度最大約為5 μg/m3，其餘地區則為減少之趨勢，以臺中及雲林沿海區域減少較明顯，可達10 μg/m3以上，南部地區也大都是呈現減少趨勢，幅度約為5 μg/m3，東部地區之變化則較不明顯。
二、O3
圖2.4-2為2020年及2019年10月至12月臺灣地區O3非降雨小時濃度及差值分布圖，由圖中可得知2020年O3濃度於中、南部地區以靠山部分較高、沿海地區較低，此分布應與O3為光化產物之特性，需隨時間在風場、其前驅物及太陽輻射作用下而生成所致。北部區域則相對分布較為均勻且濃度較低，應與當地風場及污染源排放特性有關。相較之下2019年雖然分布趨勢相近2020年，但全臺整體濃度值較2020為高。由差值圖來看全臺大部分區域其濃度值變化2020年較2019年為減少趨勢，減量幅度最大可達約10 ppb以上，以中南部區域較為明顯，但於台中南投交界處則呈現些微增加趨勢，應與當地污染源變化有關。
三、總臭氧 (O3+NO2)
因為O3會與一氧化氮（NO）反應生成二氧化氮（NO2），而NO2又會與揮發性有機物（VOCs）因光化作用下產生O3，因此為避免誤解O3濃度之變化為不同物種之轉換或為管制策略之成效，茲將O3濃度及NO2濃度相加以進行探討。圖2.4-3為2020年及2019年10月至12月臺灣地區O3非降雨小時濃度及差值分布圖，由圖中可得知2020年總臭氧濃度於南、北都會地區有較高之監測值，中部地區都會與郊區反而相對較低，東部地區因污染源較少故濃度為最低之區域。2019年總臭氧濃度在分布趨勢與濃度水準明顯較2020年為高。由差值圖來看以南部地區減量較明顯，最大減幅可達6 ppb以上，北部地區減少幅度其次，約為4 ppb，中部地區部分區域呈現減少之趨勢，但是中彰投交界處則呈現明顯增加之情況，應與當地污染源變化有關，花東地區亦都呈現減少狀態。圖2.4-4為O3非降雨小時每日小時最大值濃度及差值分布圖，亦呈現相同趨勢。
第三章 各縣市各污染物濃度時空分布特性
3.1 各縣市污染物濃度及差值排序變化
本節以縣市為單位，呈現各縣市轄下測站各污染物濃度之平均結果並依序排位，同時比較近年改善幅度以為探討參考，然應注意部分縣市境內僅單一測站，其監測值可能因所在位置之事物改變或無法事先避免之突發事件而造成奇異誤差產生。
一、PM2.5
表3.1-1為2020年與2019年10月至12月全臺各縣市環保署測站PM2.5非降雨小時濃度、序位及差值，由表中可得知2020年全臺各縣市以臺東縣濃度最低(6.9 μg/m3)序位第1，其次2-4分別為宜蘭縣、花蓮縣和新竹縣，其特點皆為境內較少污染源排放且無明顯上風處污染物傳輸貢獻，因此大氣環境中PM2.5濃度較低。接續濃度較低者主要為北部之縣市，依序為臺北市、新竹市、基隆市、新北市、苗栗縣及桃園市等，其中北部縣市冬季因位於上風處且無因地形造成不利污染物擴散之情況，且境內相對較少污染源排放，故濃度僅次於東部地區。接下來為中部縣市及離島區域包含臺中市、澎湖縣、彰化縣、金門縣、連江縣、雲林縣、南投縣和嘉義縣，因較多之固定污染源及移動污染源之排放、冬季於高壓迴流天氣型態影響下易因位於背風面之弱風區導致污染物不易擴散而有較高監測值出現。最後為南部縣市，除了前述中部地區之狀況外，因位於臺灣較南端，於冬季東北季風盛行時常挾帶境外污染物及全臺中北部污染物往此處帶，而因地形影響東北季風過山後易於南部地區形成下沉有逆溫之大氣狀態，不利於污染物之擴散導致空氣品質不佳之情況，嘉義市空氣品質不佳之情況，應為當地移動源污染排放影響及跨縣市污染物傳輸所致。
由2020年與2019年差值結果來看，以污染減量來看改善幅度最大者為金門縣，減量達5.7 μg/m3 (佔2019年監測值23.5%)，其次為台中市減量達5.1 μg/m3 (26.7%)，再者為新竹市減量達5.0 μg/m3 (32.7%)，接著是苗栗縣減量達4.7 μg/m3 (29.2%)，而嘉義市為唯一增量之縣市增量達0.1 μg/m3 (0.4%)。2020年各縣市除嘉義市外PM2.5平均濃度皆較2019年降低，由表中可知減量成效之多寡並無地域特性，顯示污染防制法規之落實及各項污染源防制工作仍為污染減量之不二法門，例如政府補助汰換老舊車輛、超臨界燃煤電廠及燃氣電廠的設置、新式污染防制設備的使用等，且針對各項管制措施之實際成效持續收集、彙整更多相關資料並應用模式模擬工具進行研析探討。
二、NOX
表3.1-2為2020年與2019年10月至12月全臺各縣市環保署測站NOX非降雨小時濃度、序位及差值，由表中可得知2020年全臺各縣市以澎湖縣濃度最低(3.2 ppb)，其次依序為臺東縣、連江縣、花蓮縣和新竹縣，而較差縣市最後五位分別是台北市、桃園市、嘉義市、新北市及高雄市，其原因應與人口集中、移動污染源排量較大有關。由差值來看，全臺各縣市大都較2019年濃度減少，減量幅度較明顯者為北、中部縣市，推估應與政府政策推行源頭減量及管末管制有關，例如空氣品質維護區之推行、補助汰換老舊車輛、超臨界燃煤電廠的設置及污染防治設備升級更新等。
三、SO2
表3.1-3為2020年與2019年10月至12月全臺各縣市環保署測站SO2非降雨小時濃度、序位及差值，由表中可得知2020年全臺各縣市以臺東縣濃度最低(1.1 ppb)，其次分別為花蓮縣、澎湖縣、基隆市和新竹縣，中南部之縣市濃度普遍較北部為高，以彰化縣、嘉義市及高雄縣三者濃度相對較高，應為境內固定污染源所影響，留意最高彰化縣之濃度雖然為最低臺東縣之三倍但差距僅為2.0 ppb。由差值來看，全臺各縣市大都較2019年濃度減少，然減量幅度大都介於<0.1 ppb – 0.3 ppb之間並不明顯。
四、CO
表3.1-4為2020年與2019年10月至12月全臺各縣市環保署測站CO非降雨小時濃度、序位及差值，因由表中可得知2020年全臺各縣市以澎湖縣濃度最低，其次分別為新竹縣、連江縣、宜蘭縣及基隆市，因CO主要來源為移動污染源，因此濃度較高之縣市大都為六都之一或是其下風處縣市。由差值來看，全臺各縣市大都較2019年濃度減少，減量幅度較明顯者為中南部縣市及離島地區，推估應與政府政策推行源頭減量及管末管制有關，例如空氣品質維護區之推行、補助汰換老舊車輛、超臨界燃煤電廠的設置及污染防治設備升級更新等。
五、NMHC
表3.1-5為2020年與2019年10月至12月全臺各縣市環保署測站NMHC非降雨小時濃度、序位及差值，目前僅於臺灣西半部縣市之測站進行監測。因NMHC主要來源為移動污染源，故濃度較高之縣市皆為六都之一。由差值來看，全臺各縣市大都較2019年濃度減少，減量幅度較明顯者為中南部縣市，推估應與政府政策推行源頭減量及管末管制有關。
六、O3
表3.1-6為2020年與2019年10月至12月全臺各縣市環保署測站O3非降雨小時濃度、序位及差值，由表中可得知2020年全臺各縣市以嘉義市濃度最低(27.4 ppb)，其次分別為南投縣、宜蘭縣和花蓮縣，而除離島地區因受跨境傳輸之影響外，全臺以基隆市、屏東縣及新竹縣市濃度較高。由差值來看，全臺各縣市濃度大都呈現減少情況，幅度最大皆為6 ppb左右。
七、PM2.5-10
表3.1-7為2020年與2019年10月至12月全臺各縣市環保署測站PM2.5-10非降雨小時濃度、序位及差值，由表中可得知2020年全臺各縣市以台北市濃度最低(10.1 μg/m3 )，其次分別為臺東縣、宜蘭縣、新竹縣和花蓮縣，而較高之縣市為嘉義縣、雲林縣、台南市及高雄市，其原因除固定及移動污染源排放以外，街道揚塵及河川揚塵之貢獻亦為主因。由差值來看，全臺各縣市皆較2019年濃度減少，部分縣市如彰化縣及雲林縣則為相對減量較多。
3.2 PM2.5 > 35 μg/m3之超限日數百分比統計
表3.2為2020年與2019年10月至12月全臺各縣市環保署測站非降雨小時PM2.5 > 35 μg/m3日數統計，由表中可得知2020年全臺各縣市以嘉義市26%有效天數超過標準為最多，其次連江縣21%及金門縣20%，再者為雲林縣20%及台南市18%，而基隆市、台北市、宜蘭縣及花東則皆無超限紀錄。由差值圖來看，全臺各縣市與2019年超標日數比較，以嘉義市增加21%最多，嘉義縣、連江縣和金門縣約增加10%次之，接下來為南部及中部縣市，僅新竹市、台北市、基隆市、澎湖縣和宜蘭縣為稍微減少。與各縣市2020年PM2.5平均濃度大都較2019年呈現降低不同，2020年日均值超限日數之比例大都較2019年為增加之情況。
第四章 結論
本計畫依據環保署全臺空品測站監測資料，探討全臺各區域空氣污染物在非降雨情況下之時空變化趨勢，污染物包含PM2.5、NOX、SO2、CO、NMHC、O3及PM2.5-10。
2020年10月至12月全臺PM2.5平均監測濃度創歷年同期新低，平均濃度值從2015年的30.3 μg/m3逐年遞減至2020年16.1 μg/m3，此外，空品不良(PM2.5日均值 > 35μg/m3）之日數百分比也為歷年同期最少，且中、南部日數比例減少之程度較北、東部來的明顯，主要原因為人為排放至大氣環境之原生性PM2.5及其前驅物減少所致。
雖然整體而言今年氣象條件對於大氣環境污染物是不利擴散之情境，但今年全臺各地PM2.5平均濃度較2019年為減少之情況，其相關前驅物如NOX和SO2等，雖然降幅較小但亦同為減少趨勢。上述空品減量之變化，其主因為中央與地方政府共同致力施行各項管制措施以減少相關污染物排放之成效，例如政府推行空氣品質維護區之設立、燃油、燃煤鍋爐改燒天然氣、加嚴多項污染源之污染物排放標準，補助汰換老舊車輛，另國內電廠配合空污預報進行「減煤減排」措施、超臨界燃煤電廠及燃氣電廠的設置、新式污染防制設備的使用也促進大氣環境污染物減量。