本期主題:空氣污染

發行人 :高志明

總編輯 :習良孝

編輯主任委員 :習良孝

編輯副主任委員:丁力行

本期主編   :張能復

編輯工作小組:王志遠、曠永銓、

郭子豪、盧彥廷、張翰青、陳昶均、

林益正、葉珈綺、陳婉寧

105年11月

細懸浮微粒與能源:Top-down與Bottom-up

楊之遠 / 中國文化大學土地資源學系教授兼系主任
黃偉鳴 / 行政院環境保護署溫減管理室簡任技正

摘要

  細懸浮微粒(PM2.5)是國內外最關注的空氣污染議題,而其成因與能源使用密切相關。根據文獻研究,霾害發生時懸浮微粒組成中硝酸根離子比例大幅增加,顯見移動源貢獻非常顯著。此外,從由上而下(Top-down)角度來看,推動產業結構轉型、提昇乾淨能源及能源效率與落實法規實施是長期解決細懸浮微粒污染的重要課題;從由下而上(Bottom-up)角度來看,減少各種可能形成細懸浮微粒污染的前驅物排放是相當重要,不過需要注意任何措施均有其正反兩面的衝擊。空氣品質改善工作需要建構在科學證據上,更需要有短期及長期的規劃。

一、前言

(一) 懸浮微粒組成

  粒狀物質(Particulate Matter, PM)是指以固態或液滴型態懸浮在空氣中的粒子,又稱為懸浮微粒(suspended particle)。依據法規定義,可再依其氣動粒徑(aerodynamic diameter)區分為小於及等於10微米的懸浮微粒(PM10)與小於及等於2.5微米的細懸浮微粒(PM2.5)兩大類。愈小粒徑的懸浮微粒對於人體健康影響愈顯著,亦是民眾所關切,如何減少細懸浮微粒成為當前空氣污染管制政策的重點。

  懸浮微粒的來源與可分為原生性(primary)及衍生性(secondary);原生性是指直接從自然與人為活動所排放,在大氣環境中未經化學反應的微粒;而衍生性則是自然與人為活動排放到大氣環境中的化學物質經過太陽光照或其他化學反應後生成。一般而言,細懸浮微粒多為光化學反應生成,而懸浮微粒則為揚塵或是物理性破碎既有塵土所貢獻,如表1。一般認為,細懸浮微粒的主要成分是燃料燃燒所排放的氮氧化物及硫氧化物結合大氣中氨所形成硝酸銨與硫酸銨。此外,有機氣膠(organic aerosol, OA)亦常約占細懸浮微粒總質量濃度20-60%,其中揮發性有機物(如:苯、甲苯、二甲苯等)經過大氣光化學氧化所生成的二次有機氣膠(secondary organic aerosol, SOA)亦約占有機氣膠的20-70% (Padias et al., 1992)。

表1 空氣中細懸浮微粒與懸浮微粒特性之比較

(二) 細懸浮微粒引起的霾害

  臺灣的空氣品質呈現明顯季節性差異,在夏季西南季風季節時,各地大氣中細懸浮微粒濃度幾乎均能達成空氣品質標準之年平均值,然而冬季初春東北季風盛行時,則轉為明顯惡化,形成霾害(haze)現象。這種霾害現象已經成為我國在空氣污染防制工作上一項重大挑戰。發生霾害有其氣象條件,如:低行星邊界層高度與垂直混合能力、低水平傳輸風速與相對濕度小於80%,造成能見度往往低於10公里(Yuan et al., 2015; Zhang et al., 2015)。

  從近期文獻指出,霾害氣象條件發生時無機鹽微粒吸濕現象扮演關鍵角色(Yuan et al., 2015; Zhang et al., 2015),其中微粒成分中硝酸根離子濃度明顯增加(Chuang et al., 2016; Pan et al., 2016),其增加速率遠遠超過其他無機成分。由於微粒降低能見度的粒徑範圍是在0.1-1μm範圍,光化學反應生成的硫酸銨與硝酸銨微粒粒徑小,且正好是此範圍最大的貢獻者。硫酸銨與硝酸銨微粒本身具有吸收潮解特性,硝酸銨大約在相對濕度61.8%左右就會潮解,硫酸銨則是在79.9%(黃偉鳴,1994),產生消光(extinction)現象。霾害期間增量的硝酸根離子推測多為車輛排放(Chuang et al., 2016; Pan et al., 2016),主要是因車輛排氣管高度臨近地表,對地面污染貢獻較發電廠高煙囪排放顯著(Wang et al., 2014; Pan et al., 2016)。

  一般而言,燃燒所排放初期的氮氧化物主要是NO,尚不足以形成硝酸根離子,必須要有碳氫化合物(揮發性有機物)的加入才能使NO氧化成為NO2,進而形成硝酸根離子或反應生成臭氧。觀察臺灣本土性霾害發生時,高細懸浮微粒濃度往往伴隨高濃度的臭氧,顯然揮發性有機物在細懸浮微粒及臭氧反應生成機制上扮演重要關鍵。

  為解決霾害問題,企求改變天氣型態並不切實際,重點還是要減少污染物排放。從細懸浮微粒成分及霾害成因來看,可以思考的減量措施均與使用能源、燃料燃燒或燃料有機成分呈高度相關。以下從Top-down及Bottom-up兩個層面進行探討。

二、Top-down approach

(一) 因素分解

  從前一節可以了解細懸浮微粒與能源使用呈現高度相關,但又是何種驅動力造成污染情況延續?一般而言,空氣污染物排放當然是會隨著人類活動強度(如:能源消費量、交通運具)而持續上升,另外不同燃料成分、不同能源結構或污染控制技術也是重要影響關鍵。除此之外,時間、地形與天氣型態也是貢獻因子之一。

  為釐清污染長期趨勢的主要驅動因素,經濟學家常以因素分解分析(index decomposition analysis)方法為之,利用分解恆等式各項因子,同時結合各項長期統計數據進行解析(Yamaji et al., 1991;Rafaj et al., 2014a, b;Wang et al., 2016; Lyu et al., 2016),這種討論方法又以Kaya 恆等式(Kaya identity)為代表。Kaya 恆等式係由人口成長,人均所得,能源密集度(每單位GDP所消耗的能源,比值愈低代表能源效率愈好)及每單位能源所排放的二氧化碳(可以代表一個國家或區域的能源結構,比值愈高則代表化石能源占比愈高)所構成(Yamaji et al., 1991),適用於探討一個區域或國家的二氧化碳排放係由何種因子所驅動,如式(1)。依據式(1)可以了解,恆等式的右邊各項因子如果呈現持續成長,二氧化碳的排放量亦將隨著成長;這種方法除可以檢視過去已發生污染排放的驅動主因,亦可作為未來排放趨勢之貢獻因子探討。

CO2 = (CO2/Energy) × (Energy/GDP) × (GDP/Pop) × Pop              (1)
Energy 代表能源消費,GDP 代表國民生產毛額或附加價值, Pop代表人口

  將恆等式的左邊應變數從二氧化碳排放量置換為與能源相關的空氣污染物排放量,就可以轉為探討驅動空氣污染成因議題。過去很多研究利用分解恆等式討論空氣污染減量與能源關聯(Rafaj et al., 2014a, b; Wang et al., 2016; Lyu et al., 2016)。Rafaj et al. (2014a) 將原Kaya恆等式調整如式(2),藉因素分解探討歐洲空氣污染物(如:PM2.5、SO2等)排放的控制因子,控制因子著重在能源結構與效率上:


(二) 從3E面向思考

  式(2)以巨觀方式,將減少細懸浮微粒污染問題降解為經濟(GDP)成長、能源系統(使用效率及能源結構)與污染控制措施3大面向,以由上而下(Top-down)方式將細懸浮微粒行塑為結合能源(energy)、環境(environment)與經濟(economy)的3E問題。本文就此進行討論:

  調整產業結構: GDP的成長往往是帶動環境品質惡化的主因,特別是GDP會帶動能源消費,同時引發更多空氣污染物的排放。Glasure and Lee(1997),Oh and Lee(2004),Morimoto and Hope(2004)等研究指出部分開發中國家,如:南韓、新加坡、斯里蘭卡等,GDP與能源消費間有高度共整合關係(cointegrated relationship),亦即兩者具有相互牽動關係(causal relationship)。Yang(2000)與Lee and Chang(2005)進一步指出,我國 GDP成長與能源消費是有高度關連,並且呈現雙向影響關係(bi-directional causality);GDP會影響能源消費,能源消費也會影響GDP成長。從這樣的研究結果可以理解,將GDP與能源消費做脫鉤(decoupling)規劃是重要的工作,亦即要規劃我國的產業結構轉型,並導引至能源消費為低的產業。

  能源系統轉型及改變消費行為:面對細懸浮微粒減量議題,無論是能源效率的提升或是尋求低污染及乾淨的能源供應都是相當重要。然而,一般決策者都認為推動能源效率提升或推動潔淨能源有助於減少能源消費,進而減少污染排放,但是這些預期往往僅討論至技術減量空間,而未考量實際消費者行為,造成多數節能效果會被高估,這就是反彈效應(rebound effect)。Druckman et al. (2011)認為反彈效應會讓英國在住宅部門的溫室氣體減量效果減少約1/3;Ouyang et al. (2010)研究中國住宅能源消費至少存在30-50%的反彈效應,對於節約能源政策效果產生明顯的影響。因此,推動能源系統轉型必須搭配節約能源之教育,改變消費者行為,才能收到明確具體成效。

  落實污染控制:Rafaj et al.(2014a)用因素分解方法分析1960至2010年歐盟50年來空氣污染物削減工作,並提出西歐的二氧化硫的削減是取決於能源密集度降低與能源結構的轉變,但氮氧化物的削減卻是由管末管制(end-of-pipe measures)所主導;此外,Rafaj et al.(2014b)再利用因素分解方法探討歐盟至2020年的各項空氣污染物減量推估,以PM2.5為例,利用調整能源結構來減少PM2.5似乎未如預期,反而是嚴格的管末管制法規及措施減少PM2.5最為顯著。面對PM2.5各式各樣的前驅物,各種管制標準或作法多元,但除標準數值加嚴外,最重要是確保執法的落實。

三、 Bottom-up approach

  除了由上而下(Top-down)的整體策略思考外,依據細懸浮微粒成分來規劃其前驅物減量策略,這種由下而上(Bottom-up)的減量規劃也是相當重要(USEPA,2007;Liang et al., 2016;Xia et al., 2016)。

  從文獻可知,減少陽離子NH4+就是要減少氮發酵、改善施肥型態,這也是涉及一種能量形式的轉換;欲減少有機碳(OC),就是要減少揮發性有機物排放,改善油品、溶劑的品質或燃燒程序(Xia et al., 2016; Guo et al., 2017);要減少硫氧根離子的形成可選擇控制燃料的含硫份、使用天然氣或加裝排煙脫硫裝置等;要減少硝酸根離子的形成,需要控制燃料中氮的成分、燃燒的溫度不宜過高(不宜超過1300℃,以免形成thermal NOx)、加裝脫硝裝置(如:SCR、SNCR或NSCR等)。當然能源效率提升與節約能源都可以減少燃料使用,間接減少這些空氣污染物的排放,美國環保署(2007)在其針對細懸浮微粒減量技術的建議清單中,即將能源效率與再生能源發展列為首要建議項目。從前述討論,規劃污染減量工作與能源消費端的管理密切相關,然而仍有一些案例值得我們關注:

  使用天然氣對於改善空氣品質確實有其正面效果,但是否就可忽略其對於環境的影響?美國加州南岸的臭氧目前仍無法符合美國清空法所規定的空氣品質標準,加州南岸空氣品質管理局(SCAQMD)對於天然氣的輸入,特別規範降低其Wobbe index (HHV/ ,HHV是單位燃料體積淨熱值,而Gs是燃氣相對密度),以減少使用天然氣所可能產生的氮氧化物,進而惡化當地的臭氧污染(Carreras-Sospedra et al., 2014)。加州南岸空氣品質管理局認為天然氣作為工廠製程燃料時,其產生的氮氧化物可藉由後端脫硝設備控制,但是同樣的天然氣用在住宅或商業部門時,這些部門並無良好的控制設備,反而會排放更多的氮氧化物,形成另類的逸散源污染。

  此外,從車輛油品逸散的揮發性有機物是大氣環境中揮發性有機物重要來源之一,不單是在行駛中尾氣排放,甚至在停車或加油時的排放也相當顯著(Yamada et al., 2015)。我國針對車輛油品揮發性有機物排放管制係針對新車,對於使用中車輛排放情況雖有討論但卻未能有進一步掌握。在各地政府強制要求機車退出騎樓後,大多數機車都直接受到陽光直接曝曬,一般推論溫度愈高且車齡愈高的車子其油箱汽油揮發情況將會加劇。這些揮發性有機物排放到大氣環境中,正好促成氮氧化物的光化學反應,形成細懸浮微粒或臭氧。再者,這類油品蒸發現象也是能源問題。惟這項管制工作將會涉及民眾財產,必要時甚至需強制規範車輛之使用年限,確實屬於知易行難的工作。

  再者,在面對氣候變遷議題,大家喜歡提出推動生質燃料,無論是生質酒精或生質柴油等均蔚為一時風尚。惟部分文獻指出使用生質柴油,除使車輛馬力稍微損失外,相較於傳統柴油將會增加氮氧化物的排放(Shahir et al., 2015);使用生質燃料相較於燃煤雖然會減少二氧化硫的排放,但卻會增加有機微量物質的排放,特別是具有高度毒性的PAHs與PCDD/Fs(Wielgosiński et al., 2016)。

  污染改善工作往往會具有正面與負面的影響,利用改變能源使用型態來解決細懸浮微粒污染時,更需要科學證據來建立系統化實施步驟,將負面影響降到最低,如同美國環保署所強調的,空氣品質管理理論的核心就是在科學證據(scientific research)(USEPA, 2016)。

四、討論與結論

  美國海軍准將Grace Hopper女士曾說:「The most dangerous phrase in the language is “we have always done it this way.“ 」,現行社會總喜歡人云亦云或是用老方法來處理新議題,面對細懸浮微粒這種減量壓力,Grace Hopper的名言確實值得我們深思。解決能源議題從來就不是簡單的工作,也不是短期間就能調整。一個能源供應設施的更換或興建往往需要數年,甚至長達數十年,一個決策者的判斷偏差甚至會嚴重影響後代子孫的環境。決策必須依據科學證據,尤其面對與能源相關的細懸浮微粒課題,我們必要更加謹慎思考。

  要解決細懸浮微粒引起的霾害問題,需要結合Top-down與Bottom-up兩個面向進行分析、建立論證基礎及研擬改善策略,在系統化的運作機制下,動態地檢討修正。長期而言,我國能源系統必須轉型為乾淨與低碳能源、提升能源效率及發展低耗能產業;短期而言,需要優先解決氮氧化物及揮發性有機物排放問題,同時加速汰除為數眾多的老舊車輛。

參考文獻

1. Pandis, S. N., Harley, R. A., Cass, G. R., Seinfeld, J. H., 1992. Secondary organic aerosol
 formation and transport. Atmospheric Environment 26A(3), 2269-2282.

2. Kim, K. H., Kabir, E., Kabir, S., 2015. A review on the human health impact of airborne
 particulate matter. Environmental International 74, 136-143.

3. Yuan, Q., Li, W., Zhou, S., Yang, L., Chi, J., Sui, X., Wang, W., 2015. Integrated evaluation
  of aerosols during haze-fog episodes at one regional background site in North China
 Plain. Atmospheric Environment 156: 102-110.

4. Zhang, Q., Quan, J., Tie, X., Li, X., Liu, Q., Gao, Y., Zhao, D., 2015. Effects of meteorology
  and secondary particle formation on visibility during heavy haze events in Beijing,
 China. Science of the Total Environment 502: 578-584.

5. Chuang, M. T., Chen Y. C., Lee, C. T., Cheng, C. H., Tsai, Y. J., Chang, S. Y., Su, Z. S., 2016.
 Apportionment of the sources of high fine particulate matter concentration events
 in a developing aerotropolis in Taoyuan, Taiwan. Environmental Pollution 214, 273-281.

6. Pan, Y., Wang, Y., Zhang, J., Liu, Z., Wang, L., Tian, S., Tang, G., Gao, W., Ji, D., Song, T.,
 Wang, Y., 2016. Redefining the importance of nitrate during haze pollution to help
 optimize an emission control strategy. Atmospheric Environment 141, 197-202.

7. Wang, Y., Yao, L., Wang, L., Liu, Z., Ji, D., Tang, G., Zhang, J., Sun, Y., Hu, B., Xin, J., 2014.
 Mechanism for the formation of the January 2013 heavy haze pollution episode
 over central and eastern China. Sci. China Earth Sci. 57 (1), 14-25.

8. Yamaji, K., Matsuhashi, R., Nagata, Y., Kaya, Y. 1991. An integrated system for
 CO2/energy/GNP analysis: Case studies on economic measures for CO2 reduction in
 Japan. Paper presented at the Workshop on CO2 Reduction and Removal: Measures for
 the Next Century, 19-21 March, International Institute for Applied Systems Analysis,
 Laxenburg, Austria.

9. Rafaj, P., Amann, M., Siri, J. G.,Wuester, H., 2014a. Changes in European greenhouse gas
 and air pollutant emissions 1960-2010: decomposition of determining factors. Climatic
  Change 124, 477-504.

10. Rafaj, P., Amann, M., Siri, J. G. 2014b. Factorization of air pollutant emissions: projections
 versus observed trends in Europe. Science of the Total Environment 494-495, 272-282.

11. Wang, Q., Wang, Y., Zhou, P., Wei, H. 2016. Whole process decomposition of
 energy-related SO2 in Jiangsu Province, China. Applied Energy,
  http://dx.doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.05.073

12. Lyu, W., Li , Y., Guan, D.,Zhao, H., Zhang, Q., Liu, Z. 2016. Driving forces of Chinese
 primary air pollution emissions: an index decomposition analysis. Journal of Cleaner
 Production 133, 136-144.

13. Glasure, Y. U., Lee, A. R., 1997. Cointegration, error-correction, and the relationship
 between GDP and electricity: the case of South Korea and Singapore. Resource and
 Energy Economics 20, 17– 25.

14. Oh, W., Lee, K., 2004. Causal relationship between energy consumption and GDP
 revisited:the case of Korea 1970–1999. Energy Economics 26, 51–59.

15. Morimoto, R., Hope, C., 2004. The impact of electricity supply on economic growth in Sri
 Lanka. Energy Economics 26, 77– 85.

16. Yang, H., 2000. A note on the causal relationship between energy and GDP in Taiwan.
  Energy Economics 22, 309–317.

17. Lee , C. C. , Chang ,C. P., 2005. Structural breaks, energy consumption, and economic
  growth revisited: Evidence from Taiwan. Energy Economics 27, 857–872.

18. Druckman, A., Chitnis, M., Sorrell, S., Jackson, T., 2011. Missing carbon reductions?
  Exploring rebound and backfire effects in UK households. Energy Policy 39, 3572 – 3581

19. Ouyang, J., Long, E., Hokao, K., 2010. Rebound effect in Chinese household energy
 efficiency and solution for mitigating it. Energy 35, 5269–5276.

20. USEPA, 2007. List of potential control measures for PM2.5 and precursors (Draft),
  version 1.0.

21. Liang, C. S., Duan, F. K., He, K. B., Ma, Y. L., 2016. Review on recent progress in
 observations, source identifications and countermeasures of PM2.5. Environment
 International 86,150-170.

22. Xia, D., Jiang, B., Xie, Y., 2016. Modeling and analysis of PM2.5 generation for key factors
 identification in China. Atmospheric Environment 134, 208-216.

23. Guo, H., Ling, Z. H., Cheng, H. R., Simpson, I. J., Lyu, X. P., Wang, X. M., Shao, M., Lu, H. X.,
 Ayoko, G., Zhang, Y. L., 2017. Tropospheric volatile organic compounds in China.
 Science of The Total Environment 574, 1021-1043.

24. Carreras-Sospedra, M., Lunden, M. M., Brouwer, J., Singer, B. C., Dabdub, D., 2014. Air
 quality impacts of liquefied natural gas in the South Coast Air Basin of California. Journal
 of Natural Gas Science and Engineering 21, 680-690.

25. Yamada, H., Inomata, S., Tanimoto, H., 2015. Refueling emissions from cars in Japan:
 compositions, temperature dependence and effect of vapor liquefied collection system.
  Atmospheric Environment 120, 455-462.

26. Shahir, V. K., Jawahar, C. P., Suresh, P. R., 2015. Comparative study of diesel and
 biodiesel on CI engine with emphasis to emissions- a review. Renewable and Sustainable
 Energy Reviews 45. 686-697.

27. Wielgosiński, G., Łechtańska, P., Namiecińska, O., 2016. Emission of some pollutants
 from biomass combustion in comparison to hard coal combustion. Journal of the Energy
 Institute 1-10.

28. USEPA, 2016. Air Quality Management Process Cycle.
  https://www.epa.gov/air-quality-management-process/air-quality-management-
 process-cycle

29. 黃偉鳴,相對濕度對混合氣膠成長之影響,國立台灣大學環境工程研究所碩士論文,1994年