臺灣空氣品質與氣候變遷(II)-氣象與空氣品質模擬結果驗證

作者：蔡宜君 中央研究院環境變遷研究中心 助研究員
謝佩蓉 國家災害防救科技中心 專案佐理研究員
李貞潁 中央研究院環境變遷研究中心 研究助理
鄭兆尊 國家災害防救科技中心 副研究員
許晃雄 中央研究院環境變遷研究中心 特聘研究員

臺灣地區空氣品質的季節特徵明顯，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，顯示氣象場對空氣品質影響甚大[1][2]。瞭解氣候變遷對臺灣空氣品質的影響，首先透過近十幾年觀測資料統計臺灣地區空氣品質的時空特徵（此部分已刊登在TCCIP電子報第034期），並進行現在及未來氣候狀態下，區域大氣及空氣品質模式模擬工作，未來將以此資料為基礎，進行不同氣候變遷情境的模擬，並用以討論氣候變遷對空氣品質的影響。本篇電子報討論現代氣候狀態的模擬結果與觀測資料比較驗證。

區域大氣及空氣品質模式實驗設計

區域大氣採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[3]，以歐洲中期天氣預報中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）ERA5重分析資料作為初始場條件，模擬2011至2015年的臺灣地區氣象場，空間解析度為2公里。其中ERA5重分析資料為採用觀測資料再加以模擬，所產製一組三維（時間與空間）觀測數據，以彌補原始觀測資料在時空分布的不足。

另一方面，區域空氣品質模式採用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[4]，WRF模擬的氣象場資料，經過前處理萃取出空氣品質模式需要的氣象資料（包括逐時風場、邊界層高度、雲量等），由於人為及自然污染物的逐時排放量會受大氣狀況（例如穩定度、溫度等）影響，這些氣象資料會先使用於人為及自然污染物逐時排放量的估算，再用以驅動空氣品質模式，模擬臺灣地區污染物的時空分布以及空氣品質。

2011-2015年區域大氣模式結果驗證

由北而南，挑選5座氣象局屬測站（彭佳嶼、台北、台中、高雄與花蓮，地理位置如圖1），比對觀測與模擬的海平面氣壓、近地面溫度、近地面相對溼度、風場等資料（圖2），模式結果與觀測資料在海平面氣壓和近地面溫度的相關係數極高，達0.96以上（相關係數代表兩變數之間的線性關係強弱的相關性，值域介於-1(高度負相關)~+1(高度正相關)之間，0表示兩者無明顯相關）；誤差分別在0.8hPa和2˚C以內。近地面濕度相關係數0.6以上，誤差在7-9%。風場方面，風速相關係數在0.5以上，誤差2m s^-1左右。風向分別取東西風（U）和南北風（V）分量做相關，相關係數約在0.5以上。整體來說，這組模擬結果表現不錯。其中高雄和花蓮的相關性稍差，可能測站位置接近海岸，模式判斷該位置為海洋而非陸地所導致。

圖1、氣象局測站與大氣模式驗證點位分布圖，包含局屬測站（實心圓）與自動測站（空心圓）。
 

圖2、2011至2015年模式與觀測的氣象參數之相關係數 (R) 和方均根誤差 (Root Mean Square Error，RMSE)。發布海上及陸上颱風警報期間不列入計算，(a) 海平面氣壓 (SLP)、近地面溫度 (T)、近地面相對濕度 (RH) 和風速 (WS), (b) 風向分量（東西風(U)分量、南北風 (V) 分量）。
 

2011-2015年空氣品質模式結果驗證

圖3a是CMAQ模擬2011至2015年期間近地面細懸浮微粒（PM_2.5）季平均濃度，臺灣地區在冬季易發生高污染狀況，其中南部進入秋季就容易發生高污染狀況，並持續到春天才減緩。若以地域區分，西部濃度高於東部，南部濃度高於北部。臭氧主要為光化反應下的二次產物，日夜變化大，高污染易發生在白天，因此圖3b以白天（8:00 AM - 7:00 PM）濃度平均探討臭氧的季節特徵，臭氧和PM_2.5的分布及季節特徵相當不同，在地域特徵上除了西部較高，東部較低之外，最大的差異在於大臺中地區是另一個高濃度的地區，這與中部的局部環流及地形有關。季節變化部分，北部的高污染易發生在春秋季，中南部則以冬半年（9月至隔年2月）為高汙染季節。整體而言，模式模擬的季節特徵與環保署觀測資料分析相符合。

圖3、CMAQ模擬2011至2015年四季平均（a）PM2.5濃度（μg/m3）及（b）臭氧濃度（ppb）。由左而右分別為春季（3-5月）、夏季（6-8月）、秋季（9-11月）與冬季（12月，1-2月）。
 

臺灣地區以空氣品質指標（Air Quality Index，AQI）表示空氣品質的狀況，若空氣品質指標達橘燈以上（AQI > 100，對敏感族群不健康）則視為空氣品質不良的事件。造成空氣品質不良的指標污染物，以臭氧（O₃）和PM_2.5的頻率最高。將模式模擬結果與環保署分類的七個空品地區（北部、竹苗、中部、雲嘉南、高屏、宜蘭、花東）觀測數據相比，2011至2015年的日AQI值（圖4），顯示七大空品區臭氧的相關性為0.6～0.7，PM_2.5相關性為0.6～0.8，整體模擬表現在西部PM_2.5優於臭氧，東部則臭氧優於PM_2.5。

圖4、2011至2015年七個空氣品質地區的日AQI相關係數（R）以及方均根誤差（RMSE）。
 

模式結果誤差來源

本文前兩節分別介紹氣象模式以及空氣品質模式的模擬結果，而既然稱之為模擬，勢必與實際情況有所出入，接下來簡單討論模式誤差的可能來源。

首先以氣象模式WRF的結果與中央氣象局測站資料進行比對驗證，圖2顯示模擬的海平面氣壓和近地面溫度與觀測資料的相關性相當高，表示模式對於這兩個參數掌握度佳；另由於臺灣地形地貌變化大，模式的地形及土地利用資料解析度較粗，導致模式無法完全掌握細部特徵，故造成近地面相對溼度和風向風速的相關性則較低。

在空氣品質模式CMAQ的部分，除了氣象資料的誤差，另一個誤差的主要來源是污染物排放量。污染物的排放量是執行空氣品質模式必備的輸入數據，依污染物來源可區分為人為排放與自然排放兩大類別，目前臺灣地區排放清冊（Taiwan Emission Data System，TEDS）由環保署委託民間顧問公司，三年進行一次臺灣地區排放量之推估，包括固定污染源（點、線、面源）及移動污染源等；TEDS所估計出來的排放量為年平均值，各項誤差來源（季節變化、週間變化、日夜變化）相當大，需進行多次調整。自然排放源的揮發性有機化合物（Volatile Organic Compounds，VOCs）對郊區臭氧濃度貢獻甚大，是依據土地利用、葉面積指數、植物種類、日照、溫度變化等進行每小時排放量的估算，自然源VOCs的觀測資料較少，待更多觀測資料的收集，期許能進行更全面的模式結果驗證。

參考文獻

[1]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。
[2]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。
[3]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.
[4]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.

延伸閱讀

1. 臺灣空氣品質變化與氣候變遷TCCIP電子報第034期
   https://tccip.ncdr.nat.gov.tw/km_newsletter_one.aspx?nid=20191202172107
2. MODIS （Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer） 中級解析度成像分光輻射度計
   https://www.csrsr.ncu.edu.tw/rsrs/satellite/MODIS.php
   https://terra.nasa.gov/about/terra-instruments/modis
3. 重分析資料與氣象研究之應用 TCCIP電子報第020期
   https://tccip.ncdr.nat.gov.tw/km_newsletter_one.aspx?nid=20180703142159

喜歡這一期的文章嗎? 給作者一個讚！