臺灣空氣品質變化與氣候變遷
蔡宜君、謝佩蓉、李貞潁、許晃雄
近年來空氣品質常造成能見度、健康等影響的議題，引起不少重視，例如空氣品質不良時，戶外活動者容易有咳嗽與喉嚨痛等過敏特徵、秋冬季節民眾容易受過敏困擾而就診，因此空氣品質周邊商品（空氣清淨機、抗霾口罩等等）也隨之熱賣等；空氣品質不良地區的民眾也有機會收到環保署發出的空氣品質不良警報簡訊，提醒民眾應該盡量避免出門或減少在外活動的時間。過去有許多研究從天氣分析角度，討論臺灣地區空氣品質不良日的大氣環境（李，1992；李等，2000），然而，影響空氣品質的因素太多，包括大氣環境、排放源等，單從資料分析無法得知個別因素的貢獻，亦無法推估未來變化，因此，本計畫首先分析環保署測站資料，從觀測資料角度瞭解近十年臺灣地區空氣品質變化狀況；再以數值模式為工具，設計數值實驗，評估未來氣候變遷對臺灣地區空氣品質的影響。
臺灣地區空氣品質變化趨勢
行政院環保署一般測站於2005-2017年期間空氣品質指標（AQI，Air Quality Index）超過100（對敏感族群不健康）的日數如圖1所示：北部大約每年100多天，中南部每年達200多天，顯示臺灣地區空氣品質大致呈現北優於南的趨勢；同時、隨著時間的推移，可以看出近年來空氣品質不良日數逐漸減少，南部減至100多天，北部甚至每年低於50天。造成近年空氣品質不良日逐漸減少的原因可分為人為因素與自然變化兩大方向：人為因素包括政府法規規範的修改及上游（長程傳送）人為污染源變化等；自然變化則肇因於氣象因素之改變與自然源排放（沙塵、植物）之改變等。
圖1 2005年至2017年環保署一般測站空氣品質指標不良達橘燈以上（AQI > 100，對敏感族群不健康）日數統計。橫軸是西元年，縱軸由上而下依序是北部、西部、南部與東部測站，空氣品質不良日數以色階表示（灰階代表該測站當年的無效日數超過20天）。
各種污染物裡，以臭氧（O3）和細懸浮微粒（PM2.5）造成空氣品質不良事件的頻率最高，圖2為各月因臭氧和細懸浮微粒造成的空氣品質不良日數，顯示臺灣地區發生空氣品質不良事件的季節特徵明顯：夏季空氣品質良好，秋天至隔年春天則易發生空氣品質不良事件；其中因臭氧造成空氣品質不良事件（圖2a）易發生在春秋兩季，而因細懸浮微粒造成空氣品質不良事件（圖2b），在北部與竹苗地區易發生在春季，頻率約每月10天左右；在南部則以冬季為主且幾乎每月超過20天以上都是空氣品質為不良等級。造成空氣品質有著季節變化的主因包括氣象場（Wu et al., 2019）及長程傳送：春季偶有北方沙塵或南方生質燃燒傳送至台灣地區，或者鋒面系統經過等因素都會造成空氣品質不良；夏季的西南季風加上午後對流與颱風降水，易將懸浮微粒稀釋或沖刷至地表，使得夏季不良日數相對較少；北部地區在秋冬季節有來自北方或臺灣中南部的污染物，易造成空氣品質不良，中南部在冬天則大多屬於背風下沉氣流穩定區，降水少又不利擴散，這些因素均容易造成空氣品質不良的情況。
圖2 2005年至2017年臺灣環保署一般測站空氣品質指標不良達橘燈以上（AQI > 100，對敏感族群不健康）之月平均日數統計，(a)臭氧（O3）指標，(b)細懸浮微粒（PM2.5）指標。
空氣品質未來趨勢
影響空氣品質的氣象條件包括盛行風向、大氣穩定度、降水、風場與地形交互作用等，各項氣象條件交互作用影響甚廣。本研究設計多組實驗，以數值模式進行模擬，嘗試瞭解氣象場對於空氣品質變化的影響，推估空氣品質的未來趨勢。實驗設計如圖3所示：兩組實驗均使用美國大氣研究中心（National Center for Atmospheric Research，NCAR）發展的區域大氣模式Weather Research and Forecasting，WRF（Skamarock，2008），控制組（CTRL run）以歐洲中期天氣預報中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）ERA5再分析資料作為初始場條件，模擬2011年至2015年的臺灣地區氣象場。實驗組（PGW，Pseudo-Global Warning run）的初始資料則加入由CMIP5計畫（Coupled Model Intercomparison Project, Taylor et al. 2011）模式結果所得到的未來氣候變化差異進行WRF模擬。將WRF模擬結果搭配東亞及臺灣地區排放資料1，驅動美國環保署發展的第三代空氣品質模式Community Multiscale Air Quality Mode（CMAQ）4.7版（Byun and Schere， 2006）進行污染物濃度模擬，並將模式結果用以評估氣候變遷對空氣品質的影響，預期能對臺灣地區的空氣品質未來變化趨勢有更清楚的瞭解。
圖3 本計畫流程示意圖。預計將進行對照組（CTRL）及實驗組（Pseudo-Global Warming, PGW），分別以WRF及CMAQ模擬現在及未來氣候狀態的空氣品質。橘色框為WRF初始及邊界條件，CTRL使用ECMWF ERA5資料，PGW則考慮未來氣候變化差異。
註1：臺灣行政院環保署為改善空氣品質及調查全臺空氣污染物排放量，自 1992 年起建立空氣污染排放總量資料庫清冊系統（Taiwan Emission Data System, TEDS），即為我國國家空氣污染物排放清冊。TEDS 範疇涵蓋臺灣地區及各行業排放量之推估，包括固定污染源及移動污染源。（擷取自行政院環保署網站）
參考文獻：
李清勝，1992：影響台北地區懸浮微粒濃度變化之氣象分析。大氣科學，20，341-361。
李清勝、俞家忠和王天胤，2000：導致台灣地區高污染之氣象分析與預報。環保署研究報告EPA-89-U1L1-03-086。
Byun, D., and K. L. Schere, 2006: Review of the governing equations, computational algorithms, and other components of the Models-3 Community Multiscale Air Quality (CMAQ) modeling system, App. Mech. Rev, 59(2), 51-77, doi:10.1115/1.2128636.
Skamarock, W. C., J. B. Klemp, J. Dudhia, D. O. Gill, D. M. Barker, M. G. Duda, X.-Y. Huang, W. Wang and J. G. Powers, 2008: A Description of the Advanced Research WRF Version 3, NCAR Technical Note NCAR/TN-475+STR, doi:10.5065/D68S4MVH.
Taylor, K. E., R. J. Stouffer, and G. A. Meehl, 2011: An overview of CMIP5 and the experiment design, Bull. Am. Meteorol. Soc., 93(4), 485-498, doi:10.1175/BAMS-D-11-00094.1.
Wu, C.-H., I-C. Tsai, P.-C. Tsai and Y.-S. Tung, 2019: Large-Scale Seasonal Control of Air Quality in Taiwan, Atmospheric Environment, 214, 116868, doi:https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2019.116868.
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