環保署為提昇環境品質和維護國人健康，增訂細懸浮微粒周界空氣品質標準，24小時值與年平均值分別為35 μg/m3與15 μg/m3，且初步於109年達成全國細懸浮微粒年平均值15 μg/m3的目標，並逐期檢討我國PM2.5空氣品質標準。
本研究透過模擬PM2.5、SO2與NOx等空污排放對高雄市細懸浮微粒貢獻影響，且進行原生性PM2.5模擬結果之比較，並綜合各行業防制成本及處理效率，再利用線性規劃法分析不同空氣品質改善情境之空污削減效益，進而探討各污染物管制措施，以供管制細懸浮微粒之參考。
依照最新排放清冊TEDS9(基準年：2013年)篩選高雄市行業別，以AERMOD擴散模式模擬原生性PM2.5貢獻影響，發現每噸PM2.5排放中最高貢獻比例為食品業的0.017%；而以三維網格模式CMAQ模擬高雄市衍生性PM2.5影響，其結果呈現每噸SO2排放，以化學材料製造業之貢獻比例最高，其值為0.0002%；而每噸NOx排放之貢獻比例，以運輸工具製修業之0.001%為最高。
由原生性PM2.5模擬結果，探討CMAQ與AERMOD兩模式差異性，可發現與各行業排放重心高度或有效排放高度於CMAQ劃分之垂直分層有關，如近地表排放源(包含移動源及鋪面道路揚塵)因排放高度在第一層高度以內，貢獻濃度因測站附近高排放量而有高估現象；美濃站又因上風處排放源較少，使AERMOD模擬濃度偏低，產生CMAQ濃度/AERMOD平均濃度之比值差異較大的情形。若是排放重心高度或有效排放高度在CMAQ第一層高度以內的點源行業(鋼鐵業)及船舶業，因小港站附近多排放量高值，亦受CMAQ網格濃度高估的影響，而使CMAQ/AERMOD ratio偏大。另外，點源行業及船舶業因美濃站附近排放量極少，造成模擬濃度較低，而發生CMAQ貢獻濃度/AERMOD平均濃度之比值較低的現象。
收集各行業於PM2.5、SO2與NOx等污染物防制設備之成本資料後，依成本效益分析概念，探討高雄市2013年細懸浮微粒濃度分別改善5%、10%、15%、20%以及24% 等五種情境之減量情形，其中，在空品改善5%、10%與15%之情境分析中，可發現主要去除原生性粒狀物；20%改善情境下以硫氧化物為主要去除對象，且氮氧化物減量比例仍持續增加，總成本約耗費11.85億元；當空氣品質改善24%情境時，硫氧化物與氮氧化物去除比例仍增加約36%，且各行業中細懸浮微粒、硫氧化物及氮氧化物之管制皆接近最大控制效率，其成本模擬結果為62.8億元，而PM2.5、SO2與NOx分別大約削減5818噸、32810噸與 29255噸，且削減比例各為64.4%、90.6%與44.8%。由本研究模擬結果可知，應優先去除原生性粒狀物，而後去除硫氧化物，最後再去除氮氧化物。

Contributions of PM2.5 concentrations to Kaohsiung City in Taiwan from emissions of air pollutants including primary PM2.5, SO2, and NOx are simulated using AERMOD and Models-3/CMAQ in this study. The emission inventory for various emission sources are adopted from TEDS9 with base year 2013. The costs and efficiencies of different control technologies are combined with the simulation results for the cost-benefit analysis using Lingo System.
Simulation results show that the highest contributions are found to be 0.017% from food industry per ton of PM2.5 emission, 0.0002% from chemical material manufacturing per ton of SO2 emission, and 0.001% from transport equipment manufacturing per ton of NOx emission. Considering the difference between the two air quality models, the simulation results of primary PM2.5 from AERMOD are divided by those from Models-3/CMAQ for comparison. The contributions of primary PM2.5 are found to be over predicted at several EPA monitoring sites by Models-3/CMAQ when the height of the centroid for the type of emission source lies within the first layer of the grids.
Five scenarios, 5%, 10%, 15%, 20%, and 24% reduction of PM2.5 concentrations are simulated for optimal control strategy using Lingo System. The result of cost-benefit analysis indicates that primary PM2.5 should be removed first, followed by SO2 and then NOx. The cost of 24% reduction is 6.28 billion NT dollars with the emission reduction of 5818, 32810, and 29255 ton for PM2.5, SO2, and NOx, respectively.

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