空氣品質模式簡介與操作- 概說

各位環境工程的夥伴們，在應用模式的數據時， 這一點要先理解！否則光是聽專家隨便說，總是容易吵架的！ 空氣污染物; 排放量分析; 空氣品質的定義 ... 🏠鳥站 基礎篇 伺服器篇 環工篇 討論區 空氣品質模式簡介與操作-概說 people >>回到鳥哥本站 關於環境工程 空氣品質模式簡介與操作-概說 AERMOD擴散模式-概說 AERMOD-AERMET氣象處理模組 AERMOD-AERMAP地形與受體 AERMOD實際操作(施工中) 資料下載與合作方案(施工中) 短篇：ISCST3在Linux上面運作 最近更新時間：2019/07/18 為了瞭解空氣污染物排放量與空氣品質間的關係，國際間使用了很多的數值模式來解析這兩者的相關性。

這些數值模式從簡單的擴散模式(ISC,AERMOD)到複雜的三維網格模式(Models3/CMAQ,CAMx...)，無論何種模式， 主要的目的都是想要了解污染物的來源，或者是透過減量、增量之後，會如何影響到環境的空氣品質。

但是，這些模式都有其應用的極限，模式這個工具主要是提供我們一個參考的依據，因為大氣變化實在很大， 模式無法提供一個『絕對值』，主要是提供一個『相對參考值』。

各位環境工程的夥伴們，在應用模式的數據時， 這一點要先理解！否則光是聽專家隨便說，總是容易吵架的！ 空氣污染物 排放量分析 空氣品質的定義 擴散模式-非化學反應 軌跡模式-非化學反應 箱模式-簡單化學模式 網格模式-複雜化學模式 參考資料 空氣污染物 乾淨的大氣中，原本就有很多的物質，並不是只有O2與N2而已啦！包括CO2,CO,VOC,NOx,NH3等等，原本就會存在於大氣中！ 你說，我們知道大氣中的本來就有氧氣(O2)與氮氣(N2)，那其他的東西是哪裡來的？動植物呼吸自然就會有CO2的產生， 大自然的森林火災、火山、地殼地熱揮發等等，原本就會產生一氧化氮(CO),氮氧化物(NOx),與硫化物(SOx)等， 另外，動物的排泄物本來就會產生氨氣(NH3)。

此外，植物會揮發所謂的芬多精，也會產生很多的揮發性有機物(VOC)， 所以，大氣裡面原本就有很多的物質～ 雖然如此，但是這些物質基本上都是存在一種平衡的，除非有什麼特別的重大事件(例如科學家發現地球曾經被冰河包圍，除了地球繞日軌跡之外， 很可能是由於某些元素的大量揮發，導致地球冷卻而變成冰封地球)，否則這些空氣物質不會在短時間內(所謂的短時間，可能是以千年為單位喔！)發生重大的變動。

人類在工業革命以後，大量的使用到化石燃料(石油、天然氣、煤炭等)，這些燃料裡面主要有硫成份與碳成份，在燃燒過程加入空氣，則會產生氮氧化物(NOx)， 硫成份產生硫氧化物(SOx)，碳成份產生CO2或CO等。

因為人類大量廣泛的使用，結果在短短幾百年之內，就讓這些成份產生很大的比例變化。

例如CO2的比例就有很大幅度的增加等等。

空氣污染物的排放(圖片來源ps1) 這些大氣原本就有的氣態成份，因為比例增加了，導致這些成份可能會開始影響到動植物的健康，這就被稱為是空氣污染物了！ 同時根據流行病學的研究，某些成份可能對人體有更大的危害，因而將這些成份慢慢的歸類與定義，同時根據這些成份濃度與健康之間的相關性， 因此定義了很多的空氣品質指標，好方便讓大家了解各常見成份的濃度與人體間的相關性。

氣態、固態 大氣中的成份並不是只有氣態的成份。

前面談到的大多數都是氣態分子，而這些成份之間可能會發生反應，包括NO2可能因為被陽光照射， 給予能量之後，產生NO+O.的模樣，然後這個氧原子又跟O2反應而生成O3，就是所謂的臭氧～這個臭氧是原本就會存在大氣的！ 因為大氣裡面原本就會有一定濃度的NO2啊，所以大氣裡面原本就會自然產生O3的。

只是這個O3如果產生在20公里以上高空，會是好的臭氧，因為她是在臭氧層，此時O3可以幫我們吃掉紫外線～ 但是在地表生成的O3就不是這麼回事了！因為地表的O3是具有高氧化反應的物質，它很容易氧化人為的物品， 如果濃度高到一個地步，也可能會讓人體產生不舒服！所以，高空的O3是好的，地表的O3則可能會對人體、對藝術品、對動植物有害！ 前面談到的NO2被陽光照射產生一些化學反應，那如果沒有陽光呢？當然就不會有這些反應了。

因為陽光是一個很重要的能量來源， 所以我們也稱這種藉由陽光反應的現象為光化學反應，簡稱光化反應。

光化反應藉由陽光提供了不少能量，藉由這些能量讓很多的氣態物質開始進行一些反應行為，這些反應行為最終總是有產物， 這些產物很可能是硫酸與硝酸，因為硫成份的最終產物通常是硫酸(SO4)，氮成份的最終產物通常是硝煙(NO3)。

而這些最終產物又很常遇到某些現象，最終變成固態物質，例如硫酸銨與硝酸銨，然後漸漸的，這些大氣中的氣態分子，就會轉化成為固態粒子， 而這些固態粒子的顆粒粒徑(你可以先想像是球狀的直徑)又太小了，小到它不會自然的沈降到地面，而是長時間的漂浮在空中， 這就變成我們現在經常聽到的PM10,PM2.5之類的物質～ 光化反應與氣態、固態物質產生(圖片來源ps2) 左側圖示：陽光讓NO2解離產生O3之後，因為VOC的關係，會持續產生很多的離子成份 右側圖示：這些解離的HO.成份，會跟硫成份或氮成份生成硝酸鹽(NO3-)或硫酸鹽(SO4=) 但是跟臭氧(O3)不一樣的地方，臭氧幾乎完全是化學反應的生成，而PM2.5這種小微粒的固態物質，則可能是來自氣態物質的反應， 也可能是直接排放的結果！從氣態物質反應過來的PM2.5，就被稱為衍生性成份，而直接排放的則是原生性排放成份。

原生性排放來源是什麼呢？舉例來說，你開車或騎車，車輛騎經路面，將路面的灰塵捲起來，這也是一種PM2.5的來源， 你的汽機車引擎排放的尾氣，也會有細微粒PM2.5的排放，大風吹過河谷或者是有砂石的地表，也會捲揚起PM2.5， 在工廠進行裁切、燃燒、各種製程過程都會產生這種微粒，當然啦，營建工地或者是自然界的地殼活動、風化活動等，都會產生PM2.5。

所以說，大氣裡面的成份有氣態與固態，而固態的成份比較複雜，因此在測量上比較不容易。

目前常見的方法， 是透過光學的透光度去猜測PM2.5的濃度，比較準的則是透過以濾紙過濾一定量的空氣，再去稱重，藉以了解單位空氣體積內的PM2.5重量， 推算出PM2.5的濃度。

如果想要知道這種PM2.5裡面主要的成份為何，就得要將這些成份進行分析！ 才能知道含有多少硫氧化物、氮氧化物、有機碳化合物或者是其他的重金屬與地殼元素等等。

落塵,TSP,PM10,PM2.5 那什麼PM2.5與PM10呢？前面提到空氣裡面的固態微粒可以想成是球狀，其實根本不是啊～是不規則形狀的～ 既然是不規則形狀，那麼自然就很難去判斷微粒的粒徑(直徑)。

此時，科學家就以氣動粒徑(ps5)來進行分析， 以具有相同運動狀態的圓球粒子粒徑來作為對應。

那麼2.5與10是啥？那就是2.5微米(micrometer,µm)與10微米的意思， 那什麼是微米(µm)呢？其實就是10-6米的意思～有夠有夠小的微粒，這個微粒小到會被氣體分子碰撞而漂浮在大氣中！ 因此可以漂浮非常久的時間～導致具有跨界傳輸的特質！因此很難掌握PM2.5是從哪邊飄過來的！因為大氣運動太複雜了！ 現在你大概知道PM2.5的成份來源非常複雜，有衍生性產生的，也有原生性排放的～那，為什麼PM2.5是在這幾年才會這麼熱門？ 是原本沒有？最近才發現的嘛？其實PM2.5一直以來都有存在的～只是，過去的採樣分析技術沒有這麼好，所以無法分析到這麼小微粒的質量， 因此以前就沒有這方面的數值而已。

事實上，PM2.5是一直存在的。

早期研究固體微粒，先是由落塵(dust)開始的。

因為發現大氣中有很多的酸性物質，為了理解這些酸性物質的沈降作用， 而放置雨水採樣器與落塵採樣器，就是放置落塵桶，讓大氣中自然沈降的灰塵降落在桶中，藉以分析的一種方式。

不過，我們知道，一顆大石頭的重量比起一把沙子的重量還要重，但是灑在空氣中時，沙子產生的粉塵情況要比一顆石頭嚴重！ 因此，這種方式很難拿來說明大氣中懸浮粒子的問題。

後來使用了所謂的大饅頭採樣器，透過固定馬達抽氣設備，讓空氣透過流動的方式流進採樣器，藉以讓小顆粒流進採樣器而大顆粒因為重力的問題， 無法流進採樣器內，達到收集懸浮微粒的效果。

這種方式所採樣到的固態物質，我們稱為總懸浮微粒(TSP,TotalSuspendedParticulate)， TSP大致的氣動粒徑是在100µm以下！大概30年前，空氣污染採樣，大致上都是採用TSP的設備。

你可以在google上面輸入『TSP採樣器』， 同時搜尋圖片，就能發現很多TSP採樣器的實際圖片囉！ 後來分析技術越來越高竿，透過氣流的碰撞與流動，有分為旋風集塵與衝擊板的技術，將高於10µm或2.5µm以上的粒子移除， 然後小於10µm或2.5µm的粒子透過乾淨濾紙收集，等到固定時間後將這個濾紙稱重，就可以得到10或2.5µm的重量！ 於是就有PM10與PM2.5的名稱了。

未來，如果技術再加強，很可能會有PM1的濃度值～ 懸浮微粒的分離與收集(圖片來源ps3) 上圖：衝擊板示意圖，讓定速氣流衝擊，讓大顆粒黏著在衝擊板上，細微粒則隨風離開，因此收集離開氣體即可 下圖：旋風分離器，氣流從左側進入，隨著圓形旋風旋轉，大顆粒撞擊到牆面而留下，細微粒則從中間出口離開，收集出口處的氣流即可。

你可能會問，那麼到底為什麼要分析PM2.5或PM1呢？這是因為大顆粒的物質在通過人體的呼吸道時，會自然被人體的過濾方式過濾掉， 並不會進入肺部。

但是小於1µm以下的微粒，則很容易隨著氣體直接進入到肺部～而因為不同的成份(尤其是酸性成份)對人體會誘發不同的問題， 所以大家就開始研究這些小粒子的影響了！要注意喔，PM2.5或PM1影響人體主要有兩種情況，除了『顆粒數量』本身(因為微粒本身就會影響肺泡)之外， 『裡面的化學成份』也是會影響身體的一項因素喔。

因為粒徑越小，越容易進入肺部，所以，大家當然就會比較在意小顆粒的粒子比重，於是漸漸的科學家分析的重點，就會開始放在PM2.5或PM1上頭。

濃度單位 我們知道大氣裡面的成份有氣態與固態，氣態成份的『量』，我們通常以固定氣體體積裡面，該成份佔有多少比例來當作他的『量』。

舉例來說，我們知道大氣裡面大概含有20%的O2與80%的N2，這個20%就是一個比例數值。

但是大氣中的其他成份比例實在太低了， 例如臭氧，背景濃度(原本大氣裡面可能的含量之意)大概佔有0.00000005左右的比例，以百分比來說，也需要寫成0.000005%， 這也實在太過傷腦筋～因此，後來就有個表示的方法，稱為ppb(partsperbillion,ppb)，意即是十億分之一的意思。

因此，上述的濃度單位就可以轉成50ppb這樣的解釋！基本上，ppb就是： ppb:10-9 不過，某些人為排放的濃度比ppb還要高一些，例如CO2濃度大概佔有0.04%左右的含量，不過小數點底下不是很容易評估， 因此也被稱為400ppm(partspermillion,百萬分之一)這樣的單位！所謂的ppm就是： ppm:10-6 再次強調，ppb與ppm跟百分比(%)很類似，它就是一個物質比例的單位，%為10-2這樣的數值，而ppm與ppb則分別是 10-6與10-9這樣！一般來說，大氣裡面的氣態污染物成份，大多就是使用ppm與ppb的單位喔！ 那麼固態物質呢？例如PM2.5與PM10呢？如前所說，因為PM2.5與PM10的顆粒太小，小到眼睛都看不到啊～所以， 只能透過以收集氣體的方式，先讓氣體通過旋風分離器或者是衝擊板，讓大顆粒物質去除，然後將小於2.5µm的顆粒， 經過一個事先經過稱重的濾紙，加以過濾收集。

等大約6小時或12小時，有時甚至需要24小時之後，再收集起來， 然後經過同樣的稱重程序處理，將兩次稱重的結果相減，再除以抽氣的氣體量，就會得到單位氣體內的2.5µm質量濃度， 通常是microgrampercubicmeter(µg/m3)這樣的單位，也就是『10-6克/立方公尺氣體』的意思。

排放量分析 前面說到，大氣中原本就有一些空氣污染物，但是，真的會危害人體的，恐怕都是人類自己排放的氣態污染物～ 這些污染物來源非常多～不過，為了簡化，我們將它分為底下幾大類： 固定污染源(pointsources)：例如電廠、鋼鐵廠、工業區廠房、橡膠製造業等等，具有固定廠房，大部分還有煙囪排放的場區， 就被稱為點源，也就是固定污染源。

移動性污染源(mobilesources)：基本上，就是機動車輛。

不過，根據燃料與道路的差異，又分為汽油車、柴油車、油電車等車種， 以及國道、省道、線道等路線。

以地圖上的資料來說，馬路就是一條一條的線(line)，所以移動性污染源也稱為線源。

面源(Areasources)：包括住宅區、商業區、裸露地表面、畜牧區、森林區等等，以大範圍區域的類型作為排放依據的，稱為面源。

污染物的排放源頭(圖片來源ps4) 事實上，每種排放都有其特別的參數，包括排放量的日夜變化、周變化、月變化等，都不一樣。

同時，排放的空氣污染物也不相同。

舉例來說，火力電廠燃煤，所以還挺有可能排放出比較多的SOx與NOx，而加油站附近，則可能排放比較大量的揮發性有機物(VOC)等等。

但這些排放，都應該經過普查來探索與了解整個排放量(每年排放總重量)、排放強度與(每個小時排放的比例)、排放位置(經緯度座標與高度)等等。

台灣地區因為有空污費的關係，有設廠的固定污染源大多需要繳交空污費，空污費的計算原則有一定的機制在，因此，我們常常戲稱， 固定污染源的資料相對是準確的。

此外，一般有設煙囪的工廠，由於其排放量可能比較高，因此也需要加設連續偵測設備(ContinuousEmissionMonitoringSystems,CEMS)， 且此設備常須與縣市環保局連線，因此資料比較不容易造假！ 至於移動性污染源的分析，主要是針對汽機車的引擎排放進行分析，這些分析通常是在研究室內部進行。

因為引擎出廠之後， 在外頭風吹日曬的關係，因此，排放量通常要比實驗室內部的測量高出許多！同時，越老的車引擎效率通常也越不好， 因此，也要加上車齡劣化的問題，將這些數據資料帶入台灣移動源模式就可以得到大致的排放量資料。

然後再針對實際的車流量， 就可以推算出排放量的小時變化，再加上馬路的座標，就可以將移動源做個排放量的粗估。

面源的推估就比較複雜～必須要分門別類去處理～詳細的各種排放量參考，可以前往環保署的『台灣排放量資料庫(TaiwanEmissionDataSystem,TEDS)』(ps6) 查詢！ 排放物種的細部分類 由於我們對於空氣污染勿主要還是著重在影響到人體健康的物種上，因此，大部分的排放量普查，大概都是針對SOx,NOx,PM10,PM2.5,CO,NH3,VOC等。

但是，就如同前面談到的，事實上粒狀物與揮發性有機物(PM10,PM2.5,VOC)的內含成份，可能會根據不同的產業而改變！ 當然也有地域方面的差異的！ 需要注意的是，每種空氣污染物的比例不同時，可能會產生不一樣的結果～最著名的就是O3的生成！臭氧的生成基本上就是底下的反應式： NO2+VOC+O2+陽光-->NO+O3+OH. 但是，如果NO的濃度過高的時候，又可能會將O3給削減掉，就是NO+O3-->NO2+O2，這個情況在高流量的道路旁最容易發現！ 所以，高速公路經過的地方，臭氧的濃度有可能在某些時刻會特別低，因為被汽機車大量排放的NO給削減掉了！此外， VOC的成份裡面，甲烷(CH4)的反應性相對比較低，而植物揮發的成份對於光化學反應來說，又是反應性非常高的物種！ 因此，不同的VOC成份，對於光化學反應的貢獻情況也不太一樣啊！ 最可怕的是，光化學反應與一般的數學式不一樣，因為，大氣光化學反應通常都是『非線性』的！也就是說， 不是你排放大量的SOx就會產生固定量的硫氧化物成份，因為可能透過競爭效應，或者是酸性成份過量，反而會造成化學反應的不利反應！ 當然！整體來說，排放大量的SOx肯定是不好的，不過，就『排放當地』的效益來看，大量排放不見得會是糟糕的！ 總之，排放量與空氣品質之間的關係，不是用簡單的線性迴歸就能搞定的問題！它是相當麻煩的啦！ 台灣地區雖然有本地自己監測的各種製程的VOC與PM的成份含量百分比，不過，通常國際間還是喜歡使用美國環保署公告釋出的 SPECIATE(ps7)這套軟體所提供的各項數據！這種分類的動作，我們稱為排放源剖面數據(emissionsourceprofile)。

舉例來說，假設火力電廠燃煤機組產生的粒狀物為100%的比例，我們可以透過SPECIATE找到燃煤電廠的PM組成， 每種組成份相加，最終就要達到100%的量！那未來要使用這種類型的煙囪時，就可以透過這樣的解析，將粒狀物拆解成為各種可能的成份。

這麼做有什麼幫助呢？前面提到，不論是VOC還是粒狀物裡面的成份組成，都會影響到光化學反應或者是其他的氣態、固態、氣固態反應的機制， 因此，如果能夠取得更詳細的物種分類(其實，主要就是揮發性有機物與粒狀物而已啦！)，我們就可以得到更準確的評估方式！ 透過後續介紹的模式，就可能可以了解到在某些情境下，這樣的排放，會對空氣品質造成什麼樣的影響啊！ 排放量與空氣污染物之間 為什麼要調查排放量呢？因為我們得要知道目前的空氣品質如果發生問題，到底是誰造成的？因此，當然要知道誰排放了多少的空氣污染物！ 但是，排放了之後呢？有什麼方案可以知道排放出來的污染物與空氣品質間的關係？前面不是提到如果有反應式的話， 反應式很常見的都是非線性的！那調查排放量有什麼用呢？還是測不準啊？ 我們也知道污染物有很多種，而污染物要發生反應，也是需要時間的！所以，一般來說，除非是高反應性的VOC物種， 或者是高氧化性的物種(例如HO2,O3...)，否則，例如SO2,NO2,CO,PM等等，在20~50km的傳輸之間， 可能反應行為還不至於太嚴重，因此，此時可以使用單純的擴散模式來解析！那我們就可以透過這些擴散模式來了解， 到底一隻煙囪排放污染物之後，到煙囪的下風處時，在某種大氣的條件下，它可能會造成多少程度的空品影響。

這就是環境影響評估裡面經常要進行的工作。

但是，如果要調查衍生性的物種，就是反應生成的物種，例如O3,PM等等，就得要透過詳細的排放量分析調查， 並且帶入更為複雜的網格模式(後面會介紹)之後，才有可能分析出排放量的可能影響情況喔！ 總之，排放量調查是模式模擬的第一步啦！ 空氣品質的定義 再來談談空氣品質～不過開始之前，先來說說各種有毒物質的『致死劑量』 致死劑量(ps8,ps9) 每種有毒物質都有其致死劑量～～所謂的致死劑量，就是多少量的這種有毒物質，可能就會造成70公斤(舉例的)的人體死亡的劑量， 這就是致死劑量的簡單定義。

目前還有所謂的半數致死量(LethalDose,50%,在多少劑量底下，會有50%的機率死亡。

或者是說， 能殺死一半試驗總體之有害物質、有毒物質或游離輻射的劑量)，不過其基本的原則都一樣，就是這個劑量...就很容易致死～ 舉例來說，我們知道有所謂的工業用酒精，就是甲醇，這種東西的致死劑量多高呢？根據維基百科的說明，很可能在5~10毫升左右， 就可能會致死～那成人常喝的乙醇(就是酒精)呢？喝下純酒精大約250~500毫升，就有很高的致死機率！雖然每個人的酒精分解情況有差， 不過，大部分的人類，可能就在這個範圍內，就會導致昏迷了吧！ 我們常說多喝水吧？多喝水沒事吧！沒事多喝水吧？你猜，水這個東西有沒有致死劑量？上網查一查，肯定是有的！ 大部分的情況下，如果你一口氣(是一口氣喔！不是一天慢慢喝)喝下6公升以上的水，就有可能有50%的機率會死掉！ 這就是水的LD50致死劑量～問題是，可能你還沒有喝完，就先撐死了～因此，平時你不可能會『一口氣』喝下這麼多的水啦！ PSI空氣污染指標(ps10) 前面提到致死劑量，每種物種所需要的劑量都不相同！同樣的，在大氣環境的情況下，不同的空氣污染物，對人體產生的影響也不同啊！ 為了保障大眾的健康，於是有所謂的空氣污染指標(pollutantsstandardindex,PSI)的產生。

根據PSI的定義，PSI的數值對應的情況如下： PSI數值說明健康影響 0~50良好- 51~100普通- 101~200不良對敏感族群有不良反應 201~300非常不良對所有族群有不良反應 301~有害對健康有強烈影響 這個PSI並沒有針對所有的污染物，而是針對比較嚴重，且在大氣中比例比較高的物種來訂定的。

早期(2016年以前)使用的PSI定義如下： 污染物測量間隔單位 PM10日平均µg/m3 SO2日平均ppm CO8小時ppm O31小時ppb NO21小時ppm 50 50 0.03 4.5 60 - 100 150 0.14 9 120 - 200 350 0.30 15 200 0.6 300 420 0.60 30 400 1.2 早期的法規最喜歡討論的就是『空氣品質不良日』與『空氣品質副指標污染物』這些東西。

基本上，空氣品質不良日就是指PSI超過100的那一天的意思。

而上述規範的5種空氣品質污染物中，最容易造成空氣品質不良的物種為PM10與O3這兩個物種。

只是，我們想要瞭解當日的空品不良是誰造成的？ 所以，主要造成空氣品質不良的物種，就被稱為副指標污染物。

AQI空氣品質指標(ps11) 不過查了上述的資料之後，我們會發現，咦！怎麼沒有近年來大家很在乎的PM2.5呢？此外，臭氧是種高氧化性的污染物，小時平均濃度高達120ppb時， 就會讓人體不舒服。

但是，在8小時平均下，如果達到80ppb時，同樣對人體也有不良的影響！為了將近年來的研究帶入空氣品質指標當中，因此，台灣環保署特別定義了AQI (AirQualityIndex,AQI)的指標～基本上，AQI指標的數值意義大致如下： AQI數值說明 0~50良好 51~100普通 101~150對敏感族群有不良反應 151~200對所有族群有不良反應 200~300非常不健康 301~400危害 401~500危害 環保署的AQI針對的物種有O3,PM2.5,PM10,CO,SO2,NO2等，相關數據請前往環保署網站查詢。

這裡提到比較常見的O3以及PM相關的數據， 大致上是這樣的： 污染物測量間隔單位 O38小時ppm O31小時ppm PM2.524小時µg/m3 PM1024小時µg/m3 0~50 0.000-0.054 - 0.0-15.4 0-54 51~100 0.055-0.070 - 15.5-34.5 55-125 101~150 0.071-0.085 0.125-0.164 35.5-54.4 126-254 151~200 0.086-0.105 0.165-0.204 54.5-105.4 255-354 這個指標的意義，除了非線性之外，加入了PM2.5以及O3的八小時移動平均值，對於環保署的健康風險評估，會有比較大的幫助。

此外， 造成AQI超過100時，也還是稱為空氣品質不良日！至於造成空氣品質不良的原因，就變成了PM2.5以及O3八小時平均最容易發生囉！ 這樣的機制也會讓環保署改變不同的改善措施！因為，除了PM2.5之外，有可能也要來管理臭氧8小時移動平均這個可能的空氣污染物～ 擴散模式-非化學反應 既然我們得要知道污染物從排放源排出來之後，到底對於受體點(就是接觸到空氣污染物的那個位置，因為是『接受』的座標，因此就被稱為『受體點』)影響有多大， 那麼就得要理解一下到底污染物是怎麼到達受體點的？在短距離(20公里到50公里內)的範圍內，假設空氣污染物沒有反應時， 我們可以透過簡單的大氣擴散模式來瞭解傳輸與擴散的效應！先來看一下底下的圖示： 大氣擴散模式示意圖 (圖片來源ps12) 幾個觀念先來談談： 有效煙囪高度：首先，污染源排放出空氣污染物，這個污染源如果是煙囪的話，那麼煙囪內的氣體通常是比外界空氣還要熱的氣團。

這個氣團因為比周圍的大氣溫度還要高，因此，這個氣團會先往上衝，等到溫度達到與周圍大氣溫度差不多之後，才不會持續上升。

這個原本的煙囪高度(H)，加上煙流因為出口風速與溫度所造成的煙流上升高度(δh)，兩者相加(H+δh)就被稱為有效煙囪高度！ 氣團的傳輸與擴散：這個氣團之後就會被大氣吹著跑～這就是傳輸！而除了與風向相同方向的傳輸之外，因為氣體會擴散的緣故，因此， 污染物會朝向四面八方開始擴散出去！所以你看看上圖，越往下風處(wind)傳輸，氣團的範圍會擴大，這就是擴散的緣故。

受體點與地表高度：再來，氣團開始擴散之後，如果擴散到地面，該地面就是一個受體點～我們就可以透過公式找到該地點的污染物濃度大概是多少。

而如果地表並不是水平面，例如丘陵地，那麼氣團就會提早碰到地面，此時，丘陵地的地表濃度相對水平面的濃度，基本上就會高一些。

因此，計算擴散模式時，模擬範圍的地面高層分佈與受體高度，是很重要的一個參數。

逆溫層、混合層高度(ps13) 上面是基礎的擴散模式的概念，事實上，還有很多參數是需要考量的。

舉例來說，你可能會有聽過混合層高度(mixingheight)這個東西！ 這是啥？基本上，學過基礎地球科學，我們都知道，在對流層中，在乾空氣的環境下，平均每上升100公尺，溫度會下降1°C。

這就是氣溫垂直遞減率的由來。

而熱空氣會浮在冷空氣上，這好像也挺合理～因此，當煙囪排放出較熱的空氣時，基本上，污染物都會上升的！ 直到氣團溫度被同化為止。

不過，由於某些大氣現象，例如輻射逆溫、山地逆溫、沈降逆溫等，會造成某一高度的氣體溫度比下層溫度還要高！與一般高度越高溫度越低的情況不同， 這種情況就被稱為逆溫。

空氣的對流大部分都在逆溫層那個高度以下，而這個逆溫層的高度在不同的地區、氣候與季節的情況下， 會有不一樣的高度！甚至白天與夜晚的逆溫層高度也不同～ 當你的有效煙囪高度高於逆溫層，這個氣團可能就不太容易擴散到地面，但是煙囪高度在逆溫層底下，則污染物就很容易累積在地表， 而不容易擴散出去！所以，逆溫層的計算，對於擴散模式來說，影響也非常大！ 風場資料與模擬範圍 從前面的說明，我們會知道擴散模式的模擬中，針對氣象資料方面，除了需要水平方向的風速、風向、溫度等重要資料之外， 也需要從垂直高度的壓力、溫度風場變化等，去分析類似混合層高度這種重要的計算參數！因此，氣象資料的取得我們就需要兩種來源： 一種是地面的風場資料，可以從氣象局購買而得； 一種是探空資料，全世界每天會同步放掉兩個探空氣球，台灣探空氣球好像只剩下北部地區在8,20點的時候施放。

地面資料是中央氣象局的地面測站直接量測，可以得到該區域的逐時風場資料。

但探空資料卻每天只有兩筆～另外，時間好像還不是最佳的時刻！ 因此，探空資料很多情況下，也只能用模式計算推估而已～這部份可能有許多的不確定性。

此外，你看擴散圖～怎麼會風向只有一個方向？台灣地區的地形這麼複雜，很多時候都有小區域的紊流發生，所以空氣不可能持續朝同一個方向吧？ 沒辦法，一般擴散模式就是只有能一組氣象資料，在這個模擬的過程中，整個模擬範圍都使用同一組氣象場的資料。

因此，如果你模擬的範圍太過寬廣，就很可能會失真！畢竟風場是很複雜的，用同一組風場，範圍就不能太離譜！ 一般擴散模式建議，模擬範圍盡量不要超過50公里！想想看，50公里都可以從台南市區到高雄的小港機場了！ 這期間的風場資料會完全相同？應該不盡然吧？所以囉，模擬範圍不能太離譜啦！通常以模擬目標中心點，向四個方向延伸20公里， 就已經是個很大範圍的模擬區間了！ 應用場景 擴散模式很常使用在工廠擴建時，想要知道增加排放量時，會導致周圍受體點濃度變化的情況。

舉例來說，假如台商回流，因此電力不足， 導致台電要在興達電廠再加一個機組。

假設這個機組每年會導致多排放100噸的SOx，那麼，請問這種排放會導致周界的空氣品質中， SO2的濃度增加多少的量？這種情況就可以使用這類的擴散模式來分析，然後分析的結果會有(1)全年平均增量(2)最大日增量(3)最大小時增量， 因為SO2的數值比較少作為空氣品質指標(AQI)的副指標污染物，因此可能看全年平均會更有意思。

另外，煙囪也會排放PM2.5啊！同樣的擴散模式作法也能應用在PM2.5上面！同樣透過增量的模擬，可以找到最大日平均增量， 如果這個最大日平均增量加上背景濃度(就是原本還沒有加上這個排放前，由環保署自動監測站原本就測量到的PM2.5濃度值)， 竟然超過AQI所規定的100數值以上時，那就代表....很有問題～如果沒有超過，也需要經由專家分析，到底影響程度有多大！ 經過這些分析後，才能夠判定新增排放後，有沒有什麼更為嚴重的環境影響的問題。

因為火力電廠排放的污染物當中，還有很多的NOx排放，相同的作法可以分析出NO的濃度增量。

但是，我們知道NOx與臭氧有關啊！ 那麼這個新增的排放，會導致多少臭氧的產生或削減呢？呵呵！請注意，O3的形成都是從反應式來的，因此，NOx需要帶入反應式， 才能夠求得O3的量。

但是，擴散模式並沒有加入任何的化學反應機制，因此，只要提到"單純"的擴散模式， 那就不可能模擬衍生性污染物！這個大前提大大家要先留意！因為很多的研究都會說，他們的『擴散模式有加入反應式』， 這種說法很有問題～因為一般來說，這種方式大多只會應用在某些特定的情況下，而且大多數都只能用在小範圍的科學研究上， 很難具有代表性！大家在看數據的分析時，也千萬要問一下數據的成因～隨便相信數據，而不問數據來源，可能會有很大的問題！ 結論就是，擴散模式就只是用在小範圍的非反應性物種的擴散分析，如果分析範圍超過50公里以上，或者是分析的物種包含反應性成份， 那你就得要開始質疑數據的可信度！比較特別的是PM2.5，擴散模式可以模擬『原生性排放的PM2.5』濃度，但是無法分析到『由反應性生成的PM2.5濃度』。

總之，擴散模式就是讓你很直覺的發現，"附近"的污染物，可能對你家附近的"受體點"影響的程度。

台灣常見的擴散模式 在台灣，常見的擴散模式都是從美國環保署引進的～主要包括： ISC3:https://www.epa.gov/scram/air-quality-dispersion-modeling-alternative-models#isc3 AERMOD:https://www.epa.gov/scram/air-quality-dispersion-modeling-preferred-and-recommended-models#aermod 主程式碼的部份大概都沒改過，只是將(1)地表高層資料(2)地面風場與探空資料(3)排放量資料帶入上述的模式中，就可以大致分析出我們所需要的增量可能性。

只是，美國環保署預設釋出的執行檔都是針對windows系統，如果你是使用Linux系統的話，就得要重新編譯程式了。

軌跡模式-非化學反應 擴散模式主要是從排放源去找到與受體相關的污染影響情況。

反過來，如果我想要知道，目前的空氣好像有點糟糕，那目前這個氣團是從哪裡來的呢？ 這就得要以逆軌跡模式(backtrajectory)去反向找出來氣團的來源了！ 假設氣團就是一個從地表到上空的氣體柱，這個氣體柱會被水平方向的風吹著跑～當然需要考慮到地形因素導致的風場變化。

那麼，我們先將需要模擬的區域的風場，全部抓出來，做個解析。

舉例來說，全台灣共有70個以上的環保署監測站資料，裡面都有風速風向的資料。

此外，比較具有代表性的，還有中央氣象局的監測站資料，將這些資料全部取得，並且每個資料加上經緯度座標，就可以知道同一時間每個位置的風場變化。

再經過時間內插，取得每分鐘的風場變化狀態。

最終可以取得有點像底下的風場圖示顯示： 地表風場變化情況與軌跡推估示意(圖示取自台大張能復老師的研究計畫,ps14) 上圖的左邊圖示就是每個位置的風場，然後將你需要推算軌跡線的(1)座標與(2)時間帶入到軌跡模式中，軌跡模式就會透過你給的地點與時間， 去找到該點的座標位置與附近的風場，然後藉由逐時的風場計算每一分鐘或數分鐘，該氣團的行進路線，最終就可以取得氣團行進的路線， 而推算出軌跡線！ 如果軌跡線是往以前的時間推算，亦即推算該氣團的來源，就稱為逆軌跡；如果軌跡線是往未來的時間推算，亦即推算該氣團的走向， 就稱為前軌跡。

無論如何，最終取得氣團在不同時間的座標，將座標連結起來，就成為軌跡線。

如同上圖的右側圖示，那就是軌跡線的推估了。

目前比較著名的軌跡模式使用的是HYSPLIT，該模式是由NOAA單位所開發的，官網如下： HYSPLIT模式：https://ready.arl.noaa.gov/HYSPLIT.php HYSPLIT甚至有網頁板，可以直接從WEB上面操作軌跡線的推估，相當有趣！而且HYSPLIT也寫了不少的引導， 大家可以前往該官網查詢。

箱模式-簡單化學模式 前面也曾經提過，臭氧主要是由NOx搭配VOC再經由陽光照射之後，就會生成O3！那反應速率呢？這就得要經過實驗而來。

那實驗怎麼做？以前曾經看過文章裡面的照片(現在突然找不到...)，主要是透過惰性材質製造到透明塑膠袋，這個袋子大概有好幾公尺的長寬， 然後將定量的NOx與VOC成份注入該測試腔內，放在戶外經過陽光的照射，經過一段時間，再將氣體抽出來進行分析， 就能大概瞭解各種成份相關性了！美國北卡大學也蓋過大型的測試腔建築物，同樣用來分析上述的臭氧與光化學反應的物種關係喔！ 美國北卡大學的屋外測試腔(TheUniversityofNorthCarolina(UNC)outdoorchamber,ps15) 但是大氣的成份總是會變化的，因為有排放量、有反應生成，有化學反應削減，還有傳輸導致的輸入與輸出！所以，上述的方式測得反應速率之後， 接下來，就可以透過簡單的箱模式(boxmodel)來處理相關的反應式！箱模式的思考，有點像底下這張圖： boxmodel的示意圖(圖片ps16,ps17) 上圖左側是整個具有化學反應的箱模式中，需要考慮的參數！包括箱子中的排放源、水平傳輸、垂直傳輸等等。

右側圖示當中的X則是代表某個化學物質，舉例來說，臭氧，根據排放、沈降、化學反應增量、化學反應遺失等， 再透過風速傳輸，最終在箱子內會剩下多少量等等，就可以瞭解該反應物種的濃度了。

這種簡單的箱模式，最常應用的例如臭氧的EKMA模式！ 透過該模式可以找到NOx與VOC的相關性！如下所示： EKAM:臭氧-NOx-VOC的關係式 這個EKMA關係式相當重要！你可以看到圖中有A點與B點，當你所在的環境為A點時，無論你削減NOx或VOC，臭氧的濃度都會由0.28ppm 網0.24ppm的方向移動，亦即臭氧濃度都可以降低。

但是如果你的環境是B點時，降低VOC會導致臭氧由0.12ppm朝向0.08ppm降低， 但是降低NOx時，卻會讓臭氧從0.12ppm朝向0.16ppm緩慢前進，這就是有名的『臭氧敏感性分析』的一個重要特色！ 也就是說，在不同的情境下，你的污染物減量如果方向錯誤，反而可能造成削減了某一種物質，卻導致另一種物質的濃度提昇喔！ 只是這種模式假設整個箱子內部是均勻混合的，而且氣象條件、排放參數條件、邊界條件都比較簡單，因此，雖然可以簡易的推估反應式， 不過，對於大範圍的模擬區域來說，還是有其極限。

而且，邊界條件(就是箱模式圖示中的風向傳輸方向)可能會有很大的影響！ 網格模式-複雜化學模式 因為箱模式只有一個箱子而已，現在，我們將整個模擬的區域劃分出好幾個獨立的箱子，如此一來，每個箱子就具有獨立的化學反應， 然後在透過box-box之間的傳輸，不就能夠將整個區域細分了嘛？這就是三維(X,Y,Z)網格模式的思考角度！底下是網格模式的示意圖： 三維網格模式的示意圖(美國EPA簡報資料,ps18) 如上所示，我們需要將整個模擬的區域分為水平的X,Y以及垂直的Z的格子，每個格子需要有獨立的氣象條件、污染物濃度條件、傳輸條件等等， 同時，假設一次運算為5分鐘，那麼每個模擬的5分鐘中間，就得要透過統一的計算來處理彼此的傳輸擴散資料，因此，網格模式的運算會相當龐大！ 所以，通常大型的網格模式會使用較大量的CPU資源，否則運算時間會拉長很多時間！ 另外，再次看看上圖，如果上圖的範圍將整個台灣包含在裡面，那麼邊界條件(就是非台灣地區的，也就是最外圍的那一層格子)該怎麼指定呢？ 如果是固定值，且輸入的污染物濃度資料太低，就可能會有稀釋模擬環境的問題，如果設定的太高，又可能會有額外的外來污染的問題！ 那該如何是好？這時，就有所謂的巢狀網格模式的產生！ 巢狀網格、多層次網格模式 因為『邊界層』對於模式的影響是相當龐大的！什麼是邊界層呢？舉例來說，以你家的空間為例。

如果你要模擬你家裡被屋外空氣品質的影響有多大， 假設你家的空間是可以被隨意移動的。

現在，你的空間移動到清淨農場，你會發現，啊！空氣真是好啊！從窗口(邊界層)進來的空氣將屋內的髒空氣通通吹走了！ 好舒服！好愉快啊！現在，你的空間移動到林園工業區內，你會發現，哇！窗戶(邊界層)吹進來的揮發性有機物，都快要讓你窒息了！ 因此，同一個空間(box)在不同的窗口(邊界層)旁邊，受到的影響真的會差很多！ 那你會說，不然，我們將前面談到的格子數量加大！例如，假設一個格子距離是3kmx3km好了，我們使用了1000個格子，讓中央距離邊界達到1500公里， 如果是這樣，邊界效應的影響應該就會小很多吧！是沒錯啦！但是，總數1000*1000(X*Y)的格點運算，可能會讓你的系統累死！跑不完啦！ 因此，就有多層次，或所謂巢狀網格的產生。

如下圖所示： 以模擬台灣地區為例，通常多層次網格的設計示意圖(鳥哥個人模擬資料) 為了避免邊界層的影響，因此，我們需要將模擬中心(就是上圖的台灣)跟最遠的邊界(就是上圖的最北到蒙古以北、東到日本以東、 西到緬甸以西、南到爪哇島以南)距離拉遠～但是這個距離只是要計算邊界效應而已，因此，最外層網格通常使用格點大小為81kmx81km的大小！ 總數如果有50格，就有81*50=4000公里了！距離真的夠了！然後水平格點也只有50x50而已，運算速度也夠快。

之後為了計算更好的效果，學術界通常以3的倍數來削減，因此接下來的格點大小則為27kmx27km，之後是9kmx9km， 最後以3kmx3km的網格包含全台灣，如此一來，就可以兼顧(1)邊界層的效應、(2)模擬的速度、(3)最內層模擬的準確性！ 運作模式所需要的資料 要運作這種網格模式，你得要注意到，如箱模式所說，每個格點都需要有各自的氣象資料、排放量資料與當時的污染物濃度資料， 然後透過一段時間(通常是180秒到300秒之間，這裡指的秒，是指運算模式的案例時間，而不是電腦花費的時間)的運算， 之後再以傳輸方式傳輸每個格點資料，然後在進行下一次的模擬。

在整點時，就將該時間點的各種空氣污染物濃度記錄下來。

因此，所需要的資料就非常的龐大！基本上，需要的資料有： 完整的排放量資料：包括前面提到的點源、線源、面源的資料，不要忘記還有生物源！每個格點(是3D的狀態下喔！)都需要有排放量資料！ 包括煙囪排放時，帶入煙囪參數所算出來的有效煙囪高度，並將該污染物放入該格點當中累加。

所有的排放量都需要放入模式中！ 不可以忽略！ 氣象資料：所謂的氣象模式，就是將全世界有紀錄的地面風場測站資料，搭配全球同步每日兩次施放的探空資料， 整合起來之後，帶入例如MM5或WRF等大氣模式當中運作，透過物理化學反應，推算出逐時的風速、風向、溫度、 濕度、陽光照射、雲層資料等等，這個WRF模式運作時，與空氣品質的三維模式相同，已經網格化了！所以可以得到每個格點的氣象場喔！ 網格模式與相關模組資料(美國EPA簡報資料,ps18) 如上圖所示，空品資料通常要兩個重要的模組： 大氣模式(meteorologymodel)：就是上面提到的WRF模式！這個模式透過取得氣象場的觀測資料， 除了地面測站之外，還有探空資料等，再帶入模式中(上圖的下方圖示流程)，最後就可以推算出模式需要的氣象場資料 (上圖中的ProcessedMeteorology)。

排放量模式(emissionmodel)：用途就是在將排放量資料(點、線、面、生物)進行逐時化，網格化， 比較需要留意的，是排放量模式(emissionmodel)的運作，也是需要用到氣象模式(meteorologymodel)的輸出資料！ 因為例如植物生物源排放，植物行光合作用時，才會有比較大量的VOC揮發！此外，煙囪的煙流上升高度， 也需要與氣象場的溫度進行比對計算的！ 第三代網格模式 早期的網格模式(或稱為第二代網格模式)，通常是僅能計算某一種化學反應，例如氣態的光化學反應， 就只能計算氣態物質～無法推算固態的PM或者是沈降、或者是能見度、或者是酸雨資料等。

後來美國環保署開發出一種one-atmosphere的機制， 也就是說，光化學反應除了產生O3之外，也能透過O3氧化的過程，將硫化物、氮化物生成為硫酸鹽與硝酸鹽等固態成份！ 同時，由於產生固態成份，也會影響能見度與酸性沈降等。

將這些機制全部放入同一個模式中運作，就成為第三代網格模式。

目前這個模式的代表就是Models-3/CMAQ！ models-3/CMAQ大概是目前國際間使用最廣泛的網格模式，因為這個模式執行過程中，就自然會運算PM2.5的成份、 光化學反應的進行。

新的模式還主動加入了生物源的日夜排放、雲程序的進行、乾沈降、濕沈降等輸出檔案， 而且輸出的資料統一格式為NetCDF格式，這種格式的資料一般來說，讀寫速度快，而且資料的定義很清楚， 不容易因為欄位錯誤而導致資料讀寫的失誤！相當有趣！ 運作情境-很重要！慢慢瞧一瞧！ 網格模式的運作應該是大家比較不容易搞清楚的部份～尤其是習慣跑擴散模式或軌跡模式的操作者， 通常搞不清楚網格模式到底是怎麼運作的，怎麼會複雜到目前會跑這種模式的人，還是少之又少？ 我們前面講到，化學反應機制很多都是非線性的，也就是，並非1+1=2結果就會產生1+2=3的情況！ 在某些特別的情境下，反而有可能會變成1+2=1的狀態呢！所以，在進行網格模式的模擬時，一定要遵循底下的流程， 才可以對外說，你的模擬是合理的： 排放量資料盡可能整齊：蒐集所有的排放量資料，雖然可能並非100%準確，但是至少排放量的資料取得源頭與資料分析的結果(排放量、排放座標、排放的煙囪參數等等) 必須要有一定程度的可靠性。

因為排放量如果沒有帶入完全，很可能就會產生許多的誤差狀態。

氣象場資料需要正確：以台灣地區為例，一年12個月的工廠排放應該不會差太多，也就是人為排放量在一年當中，應該不至於差異太大。

至於生物源，雖然夏天排放比較大量的VOC，不過，基本上，以台灣地區的氣溫來說，差異可能也沒有非常大。

但是，想一想， 台南高雄屏東地區，夏天空氣品質好到四處看都是美景，冬天空氣品質爛到晚上回家鼻孔都鼻屎...四季的差異最大的變化大概就是氣象風場變化。

所以，氣象場資料是否正確，會有非常非常大的影響！因此，氣象場資料需要符合環保署規定的模式效能評估才可以！ 須通過模式性能評估：將上述兩者資料彙整，並分別交由排放量處理模式、大氣模式處理完畢後，再帶入空品模式。

空品模式運算完畢後，將運算的資料結果，取得與環保署測站相同格點的資料，進行PM2.5,O3,SO2,NO2等等物種的觀測值與模擬值比對， 如果比對的結果是合理的，那代表模式的模擬結果應該是可信的。

如果模擬的結果不對呢？那你就應該要： 重新查閱氣象資料，再次確認氣象場與觀測值沒有太大的誤差； 重新檢測排放量資料，包括是否有年度的變化、突發行為沒有考慮到，或者是某一類的排放量可能有高估或低估的問題等等。

建立基準案例：上述的行為要進行任何調整，都需要公告在自己模擬的報告書中，以方便當有任何人有疑問時，可以提出佐證。

不論是大教授，還是小教授， 不論是大公司，還是小公司，不論是什麼網格模式，都得要對自己的模擬負責！這些資料一定要交待！如果交待不清...那就真的有人品的問題了！ 等到模擬的結果與實測值差異在可接受的誤差之後，該次模擬就可以被稱為『基準案例』(basecase)。

進行案例模擬：今天，假設環保署想要將汽油車通通改成電動車，那麼我們就得要： 從排放量著手，將汽油車排放量改成電動車排放量，因此SOx,NOx,VOC的排放會減少。

承上，但是電動車主要是由電力提供，因此電廠的電力輸出會增加，此時需要以相對的電力增加情況去考慮何處設廠？以什麼機組發電？ 可能的電力損耗情況，經過評估後，更改電廠的排放。

將上述的更改帶入排放量模式，處理成為新版的排放量資料，然後再帶入模式模擬。

將這個案例模擬的結果與基準案例進行比對，就可以知道這樣的更改帶來的效果。

所以，一般習慣跑擴散模式的朋友會不太懂！原因如上啊。

通常擴散模式『只針對新增或削減的那個污染排放進行模擬』，就可以知道增量的結果。

但是網格模式的處理是，你要將『原來的所有的排放量』裡面，『抽換你想要更改的那個排放源』之後，再重新模擬。

所以，並不是僅針對要更改的那個排放源而已！ 這樣說，理解了嘛？這裡最麻煩！ 參考資料 (ps1)NJWEA2014簡報：https://www.slideshare.net/CornerstoneEnvironmental/njwea-2014-air-pollution-101 (ps2)Yang,Yi.Molecules2017,22(10)https://www.mdpi.com/1420-3049/22/10/1684 (ps3)測量方法：http://fy.chalmers.se/OLDUSERS/molnar/lectures/Measurement%20Methods%20II.htm (ps4)大氣沈降文章：https://www.researchgate.net/figure/A-conceptual-model-of-the-transport-and-deposition-of-phosphorus-from-the-atmosphere-The_fig1_6274052 (ps5)氣動粒徑的說明：http://terms.naer.edu.tw/detail/1318325/ (ps6)台灣排放量資料庫(TEDS)https://teds.epa.gov.tw/ (ps7)美國環保署的SPECIATE資料：https://www.epa.gov/air-emissions-modeling/speciate (ps8)甲醇致死劑量：http://cht.a-hospital.com/w/甲醇中毒 (ps9)乙醇致死劑量：http://cht.a-hospital.com/w/酒精中毒 (ps10)台灣空氣污染指標PSI：https://zh.wikipedia.org/wiki/台灣空氣污染指標 (ps11)台灣環保署AQI數據的說明：https://taqm.epa.gov.tw/taqm/tw/b0201.aspx (ps12)大氣擴散模式：https://en.wikipedia.org/wiki/Atmospheric_dispersion_modeling (ps13)逆溫層或混合層高度：https://en.wikipedia.org/wiki/Inversion_(meteorology) (ps14)台灣大學環工所，張能復老師研究：http://ntur.lib.ntu.edu.tw/handle/246246/22136#.XS6xj_IzZhE (ps15)早期研究大氣成份相關性，如臭氧前驅物的暴露腔回顧：https://www.publish.csiro.au/en/pdf/EN13901 (ps16)箱模式(boxmodel)的解釋：http://www.aqbook.org/read/?page=255 (ps17)箱模式(boxmodel)的解釋：http://acmg.seas.harvard.edu/people/faculty/djj/book/bookchap3.html#pgfId=108713 (ps18)網格模式的圖解：https://slideplayer.com/slide/8705234/ 基礎學習篇文件 各版本彙整說明 CentOS7.x CentOS5.x FedoraCore4 Mandrake9 RedHat6.1 基礎訓練篇文件 各版本彙整說明 CentOS8.x-基礎訓練 CentOS7.x-基礎訓練 伺服器篇文件 各版本彙整說明 CentOS6.x 其他連結 環境工程模式篇 各項討論區