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利用受體模式解析南崁溪之污染來源與臺灣地區事業廢水指紋圖譜辨識

為了解決日月光廢水污染事件後續的問題，作者陳虹希 這樣論述：

河川水質與國民健康息息相關，然而，由於廢水污染之流動特性及環保機關人力、物力之限制，追查污染來源實屬不易，有鑑於此，本研究旨在以質量守恆為基礎概念並透過受體模式發展水污染源鑑識方法。研究中以桃園市南崁溪為目標河川，規劃河川水體為受體點，流域周邊事業廢水為污染源進行兩梯次採樣，在第二梯次採樣中，將安排一河川污染熱區—大檜溪橋進行30天之連續監測。本研究除了檢測該地區水質表現外，亦由52項元素之分析結果進行化學質量平衡模式 (EV-CMB) 與正矩陣因子模式 (PMF) 之解析，而針對PMF解析結果，需進一步透過相似性指標與指紋圖譜資料庫進行比對，辨識可能之污染事業別。在兩梯次河川水樣分析結果中

，全流域之「河川污染指標 (River Pollution Index, RPI)」皆屬於中度至嚴重污染，而屬嚴重污染之採樣點中，上游樂善寺主要受林口工業區之事業廢水影響，下游則由於生活污水及事業廢水雙重影響導致污染，另外，由於，該流域過去曾有Cu濃度超標之事件，桃園市政府亦於該流域進行Cu之總量管制，因此，特別針對Cu元素之污染情形與來源進行探討。在兩梯次河川水樣分析結果中，下游採樣點之Cu濃度皆高於環保署訂定之保護人體健康相關環境基準值0.03 mg/L，此外，在污染熱區之30天連續監測中，Cu之金屬指標值 (Metal Index, MI) 亦多數大於1，顯示可能造成健康之危害。在EV-

CMB解析結果中，第一梯次於河川中、下游點位皆解析出晶圓製造及半導體製造業較高之貢獻量，第二梯次則於大檜溪橋解析出未納管污水之明顯貢獻，兩梯次解析結果存在時間變異之影響。而針對下游地區之Cu污染來源，主要以印刷電路板製造業有較高之濃度占比，在大檜溪橋則以未納管污水之影響最大。在連續監測資料部分，於較多元素出現異常值之08/30、09/16及09/17三日中亦主要解析出未納管污水。在相似性指標測試結果中，指標COD (coefficient of divergence) 與各事業別之比對正確率相較 SID (standardised identity distance) 與PD (Pearson

distance) 為佳，因此，後續由COD指標輔以SID和PD進行比對。針對污染熱區，以60筆連續監測資料進行正矩陣因子模式 (Positive Matrix Factorization, PMF) 分析，推估可能污染源為6個，此一結果與資料庫中各事業指紋資料進行比對，並且與高污染事件日中EV-CMB之解析結果交互探討後，推測6個可能之污染源分別為食品製造業 (Factor 1、5)、光電材料及元件製造業 (Factor 2)、污水處理業 (Factor 3)、未納管污水 (Factor 4) 以及電鍍業 (Factor6)，其中，Factor 4為高污染事件日之主要貢獻者，另外，在Cu之

各來源貢獻比例部分，PMF與EV-CMB有相似之解析結果。綜合上述探討，南崁溪流域之污染型態以生活污水為主，此結果與過去研究相符，而兩受體模式之解析中，較大貢獻者皆指向相同之污染源。在受體模式運用上，EV-CMB之優點在於對環境資料筆數要求不高，但若無法完整掌握該地區污染來源將影響解析之品質，亦較無法有效考量時間變異之影響。此時，透過PMF模式將有助於鑑識時序上之突發污染事件， 然而PMF需一定資料筆數才能進行解析，因此，若能於連續監測技術上有所突破，將有利於突發污染源之掌握，此一優勢也需透過事業廢水指紋資料庫之不斷擴充，方能使污染源辨識更加準確。

企業政商關係對環保與公共安全違法處分之影響

為了解決日月光廢水污染事件後續的問題，作者楊淋婷 這樣論述：

近幾年來，臺灣天災人禍不斷，2014年的高雄石化氣爆、餿水油事件、食安危機；2013年的日月光廢水污染、毒澱粉事件…等，搞得人心惶惶，喚起大眾對企業良知 (即企業社會責任) 的看重。本研究採用2011年度臺灣證券交易所股票上市公司為研究對象，將企業董事會成員與高階管理階層過去或現在曾經在國有企業、中央政府或地方政府擔任具影響力之要職，或曾任立法委員、議員、縣市長等職務來定義該企業具有政商關係，探討企業之政商關係對環保與公共安全違法處分之間的關聯性。實證結果顯示政商關係與企業其因環境污染與違反公共安全而遭受處分兩者為負相關，符合門神效應，政商間透過檯面下之關說、利益掛勾等行為，可降低企業受罰；

但在具有較高污染與違反公共安全風險之企業中，反而呈現正相關，顯示在高違法風險的情況下，具有政商關係之上市公司更容易受到社會大眾的放大檢視，或因其違法情節已見諸媒體，導致政府機關無法冒險徇私包庇，反而積極給予適當的處分。