行政院長賴清德10月5日表示，火力發電廠只佔了台灣4%～9%的空汙來源，若把中國空汙也併入計算，火力發電廠的空汙更只佔整體2%～4%。

這是錯的。根據我的研究，單單台中電廠的影響就達4%了！因此看到媒體刊出環保署長李應元及前副署長詹順貴因台塑集團總裁王文淵的隔空放話，被要求要修改環評法，極為感慨。

賴清德引用資料來源，低估了這些地方的濃度

賴清德發言的資料源頭，是根據張艮輝等的兩份報告所得的資訊。但根據張艮輝之報告，亦列出了其性能評估的結果（如表1）。由表可以看出其系統性的低估PM 2.5之濃度，所有月份都低估了，全年平均低估達15.2%。如再看其模擬的空間分佈圖（如圖1）與觀測值比較，可以發現主要是低估了南投、斗六及嘉義市等地靠中央山脈西側的地區。這些地區也正好是台灣PM 2.5高值所在的地區。

表1。由表可以看出，他嚴重低估了二氧化硫（SO 2 ）的濃度，所有月份都低估；所有測站全年平均低估達39.2%。NO2亦系統性低估達20.2%。PM 2.5的性能評估亦系統性的低達15.2%。

圖1。張艮輝等模擬2010全台PM 2.5分佈圖與環保署觀測值的比較。由圖可以發現其主要低估了南投、斗六及嘉義市等地靠中央山脈西側的地區。這些地區正好亦是台灣PM 2.5高值所在的地區。

由表可以看出其嚴重低估二氧化硫（SO 2 ）的濃度，所有月份都低估了。所有測站全年平均低估達39.2%，可見其問題。而二氧化硫9成都是由工廠排出，可判定目前賴清德所引用的資訊，應顯著低估了工廠的影響。實際值工廠之影響應乘上約1.7 倍（=100/(100-39.2)）。

而氮氧化物（NOx）的性能評估，賴清德引用的報告亦嚴重低估氮氧化物的濃度，而且低估了所有月份，全年低估達20.2%。氮氧化物之排放，一半來自工廠、一半來自車輛。而這低估之量約是二氧化硫低估的一半（20.2%/39.2%）。因此合理解釋，這低估主要是來自工廠之低估，而非車輛之低估。

台灣最大的PM2.5來源是工廠，佔比近半

如果工廠之佔比應該乘上1.7倍，原工廠PM 2.5的本土汙染源佔比是27%～31%，修正後其佔比應該是46%～53%，比原先佔比高了19%～22%，如圖2。如再看其PM 2.5的性能評估，發現了其低估了15.2%。若考慮境外的影響，這低估的量正好與所述工廠PM 2.5佔比應低估19%～22%相當。

圖2。考量工廠之佔比可能低估1.7倍後，修正各主要汙染來源之佔比。

有關所有電廠的佔比，修正後電廠在境內源之佔比也會從4.5%～9.9%增加到7.6%～16.8%；而包含境外後之佔比，境外以2成作估計，佔比6%～14%間。

台中電廠的部份，張艮輝等的研究中，其PM 2.5影響的全台佔比為1.9%，而我的硏究為4%。張艮輝及我的研究均顯示，愈是本土高汙染日，其佔比愈高；張艮輝的研究在某些案例日對某些特定區域，最高比例可達10%～12%，而我的研究則是這數字的兩倍。圖3為比較張艮輝及我模擬2007年高汙染情境的PM 2.5分佈，可以看出其没有模擬出中雲紫爆的情境；而筆者的模擬則有，但仍略為低估，表示我模擬台中電廠在紅爆等高汙染日的佔比較為可信。

圖3。比較張及我模擬2007年中雲高汙染情境──所有台中忠明站PM2.5> 70μg/m3──的日期，其平均PM 2.5分佈圖。由圖中可以看出張模擬中雲紫爆低估許多的情境；筆者之模擬則有，但仍略為低估。

中國、交通、餐飲業對台灣空汙總影響被高估

對於張艮輝研究的境外佔比，台大公衛系教授詹長權已公開說明這比例高估了；不少空汙基金會的學術委員在委員會也表達這佔比嚴重高估。除此之外，張等使用的排放量資料庫，也可能有系統性的誤差。如麥寮電廠所排放的二氧化硫，其中硫在進行質量平衡時，發現煤中之硫有97%不知去向（圖4）。而其CEMs設備更換，亦隱匿不告知雲林縣環保局，而受到裁罰。其原生PM 2.5之排放量，以塑化一廠為例，實際檢測加入凝結性PM 2.5後，其排放量增加2倍。而新林口超超臨界之燃煤電廠，只量過濾性PM 2.5，其排放濃度為0.6 mg/m3，加上凝結性PM 2.5後，濃度高達20 mg/m3。

圖4，麥寮發電廠中之污染物如硫目前仍有97% （=32,473/33,449），不知去向。

而資料庫中柴油車之排放量，私下知道交通部運研所認為這排放量高估3成。而餐飲業之排放量，台北市環保局認為在北市其可能高估數倍；在礦場之排放量，東部幾個環保局認為這資料庫亦有高估的現象。

台灣地形複雜，WRF 3 km氣象模式無法清晰解析

為何工廠之汙染會被顯著低估？我的看法，主要是這些大工廠及電廠多位於海邊。而目前使用的WRF 3 km氣象模式解析度，還無法解析出台灣許多複雜地形問題。例如：

問題1，如果深澳、協和、台中、六輕、興達這些大汙染源都在海邊。在其所在之格點，模式是設為陸地格點還是海洋格點？

問題2，在這些格點，WRF 3km解析度之是否足以模擬出這些大汙染源所在格點之海陸風。如果模擬不出，或誤判這些格點為海洋格點，這時這些大汙染源之煙流就會沿盛行風運動，大部分時間吹入台灣海峽，部分影響台灣海線之鄕鎮。模式中少了海陸風，這些大汙染就幾乎不會因海風帶入影響台灣西部靠山區域，如PM 2.5高值所在之南投、斗六及嘉義市等地。這可能解釋了圖1中為何張艮輝的模擬嚴重低估上述靠山縣市之PM 2.5濃度的原因。

問題3，在3公里解析度，金瓜石山之高度、火炎山之高度、大肚山之高度及八卦山之高度是否足夠高，可以形成導流現象（channel effect），在混合層高比山低時，讓煙流繞山運動而不是跨山運動？

以上這些，都還亟需釐清。

燃煤電廠產生的致癌重金屬，仍有許多不知去向

而且，這只是PM 2.5的濃度佔比，更重要的是PM 2.5成份中一級致癌物重金屬及戴奧辛的佔比。

根據環保署之委託研究，重金屬砷在燃煤電廠排放佔比高達49.5%，燃煤汽電共生鍋爐佔8.5%；也就是PM 2.5成份中最毒的重金屬砷，約有5成是林口、台中丶麥寮、興達、大林及和平等6座燃煤電廠所排放的。另根據表2，台灣之主要燃煤電廠，包括台中火力發電廠、麥寮電廠及和平電廠，有多項重金屬排放並不符合美國電廠有害空氣汙物排放標準中的分項標準。再加上上述三電廠的發電量都很大；如台中電廠的發電量比美國最大的燃煤電廠還多，可見如台中電廠對其所在地的影響，會比美國燃煤電廠對其所地的影響還大。

表2。由表可以看出台灣之主要燃煤電廠包括台中火力發電廠、麥寮電廠及和平電廠，有多項重金屬排放並不符合美國電廠有害空氣汙物排放標準中的分項標準。且如台中電廠之發電量比美國最大的燃煤電廠還多，可見其對台灣在地的影響會比美國燃煤電廠對當地的影響還大。

而當更進一步進行麥寮電廠重金屬之質量平衡分析、希望可以了解其中一級致癌物如砷等重金屬之流佈時，雲林縣環保局發現砷有93%不知去向。其它如鎘有93%不知去向、鉛有96%不知去向、銅有98%不知去向、鋅有75%不知去向。這些致癌重金屬的去處，更需要來釐清。

我不厭其煩寫這評論，還是希望中央執政團隊不要迷路了，盡信模式，不如沒有模式。只有回歸理性且可驗證的決策，台灣的空汙防治及能源轉型才能成功。

（作者為中興大學環工系教授。）

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