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整合物質流分析與生命週期評估探討台灣水-能源-糧食交織系統的環境衝擊

為了解決臭氧機mobile01的問題，作者馮國倫 這樣論述：

隨水、能源、糧食資源需求與關聯性日益增加，水能糧資源管理策略的選擇從以往以解決單一問題為導向的思維模式，逐漸被考量資源彼此鍵結關係的交織思維方式所取代。同時考量三者間相互依賴和影響的關係，被認為能避免問題轉移與帶來好處。WEF Nexus概念雖已被廣泛接受，但因其涉及的面向廣且相對新穎，目前多數WEF Nexus相關文獻僅為替水能糧資源管理策略點出指導方針，對於管理策略的選擇並無一套系統性分析的標準方法。因水能糧資源之間的關聯性錯綜複雜，若透過運用定量評估工具提供將議題數值化的方法，能使決策者有更好的決策依據。本研究即欲運用定量評估工具，從都市代謝的角度出發，以我國為案例分析大尺度水能糧系統

環境衝擊之間的關聯性，以供決策參考。工具選擇上，將物質流分析與生命週期評估進行整合。運用物質流分析釐清水能糧資源從生產到消費過程，以了解各社會經濟部門與水能糧資源部門的角色與作用。再以生命週期評估方法量化環境衝擊作為評估指標。在整體衝擊計算上特別區分水能糧子系統與交織總系統兩種計算方式。同時為檢討資源流量交織係數對結果的影響性，以現況水能糧物質流分析為基礎建立交織關係係數矩陣，針對交織係數進行敏感度分析，而後以目前政府對未來水能糧資源管理策略為情境調整交織係數，以多部門策略情境與單部門策略情境交互比較，觀察多部門策略下策略之間的交互影響作用。由敏感度分析與情境分析的結果，評估在資源需求相同下因

為交織關係改變對不同系統環境衝擊的影響。由現況物質流分析盤查資源流量與流向的結果所建立的交織係數矩陣，可以發現我國以自來水系統、煉油、汽電共生、熱電電廠、灌溉、畜牧、養殖等過程需要水能糧資源投入，而其中自來水廠、公共電廠、汽電共生廠、煉油廠具有以彼此最終產品為需要的雙向關係，故相關最終產品環境衝擊受彼此牽動。依ReCiPe方法評估環境衝擊之中點類別衝擊指標，在現況水能糧供應結構下，總系統之公用電力在氣候變遷等五項衝擊項；油品在臭氧耗用、游離輻射；自來水在金屬耗用；畜牧產品在陸地生態毒性對衝擊的貢獻最大。其中公用電力以工業需求最大，自來水、畜產品以住宅部門需求最大，油品以出口需求最大。從現況子系

統環境衝擊交織關係上來看，水系統除人體健康、海洋毒性、水資源耗用、金屬耗用項外，能源系統對其餘衝擊影響力巨大。能源系統衝擊貢獻多來自於自身，水系統僅對水資源耗用項具有影響力。糧食系統臭氧耗用、游離輻射、燃料耗用能源系統對其具有一定影響力。以現況為基礎分析16項交織係數的對衝擊結果的敏感度，發現係數以漏水率對總、水、能系統在溫室氣體、水資源耗用與金屬耗用影響力皆為頭幾大。以情境分析未來資源管理策略的結果發現，目前政府主要規劃之水能調適策略同時採用的情境，相較於採用單一策略的情境，總系統在陸地生態毒性、淡水生態毒性等衝擊項目衝擊更上升，在水資源耗用、金屬耗用等衝擊項目更具環境效益。但若以子系統來看

，對水系統而言在如氣候變遷等七項衝擊項，新興水資源開發計畫造成之衝擊雖在非核家園發電結構下有所減緩，但仍高於基本情境，主要還需靠自身改善水能交織係數。本研究運用物質流分析結合生命週期評估的方法，將複雜多樣的水能糧資源產品換成環境衝擊指標，使得不同類型資源得到統一的比較標準，並評估不同情境水能糧技術組合下，水能糧系統之間的關聯性。藉由本研究增進對水能糧交織代謝的了解，以期能促進跨部門的協同合作。

微型氣體感測器之效能比對與校正方法建立之研究

為了解決臭氧機mobile01的問題，作者劉彥良 這樣論述：

在網路蓬勃發展、資訊流通迅速的現代社會，物聯網(Internat of Things，IoT)成為生活中不可或缺的物件，同時人們對生活環境品質也越趨要求，因此建構次世代空品監測網(Next Generation of Air Monitoring，NGAM)，在城市中廣佈微型感測器，可便於民眾即時掌握周遭環境資訊。微型感測器優點在於低價、建置簡單以及容易取得；缺點在於其準確性與精密度較差，故本研究將建立合宜之微型氣體感測器之校正方法，並使用多元線性迴歸模型來考量環境變數，進而提升感測器之精確度。研究中使用電化學感測器及半導體感測器，對典型大氣濃度下的污染氣體：一氧化碳、一氧化氮、二氧化氮、臭

氧以及總碳氫化合物進行監測與校正比對。在實驗過程中皆以FEM儀器同時平行比對，並對感測器之表現性進行探討。實驗室環境中，未校正之感測器與參考儀器間的一般線性迴歸結果為中度相關(R2>0.49)；經考量溫、濕度並以多元迴歸對感測器校正後，感測器與參考儀器間的相關程度提升至高度相關(R2>0.69)。除了校正之外，本研究利用準確度及精密度來檢視感測器的QA/QC是否符合期待，研究結果顯示感測器精密度除了TVOC感測器為70%與B系列NO2感測器為77%外，其餘感測器皆達90%以上；準確度部分則在使用多元迴歸校正後，依不同的感測器可達10至30%的提升，驗證感測器經多元校正後可提升其準確度及精密度。

此外，本研究亦對野外環境進行感測器應用分析，經分析後得知感測器在野外易受風速影響，特別是NO2感測器，其受影響之權重甚至達50%以上，因此需考量野外環境因子並納入校正式。經由野外測試結果顯示，目前僅有CO感測器是有能力對野外大氣環境進行有效監測，其餘氣體感測器僅能用於警示較高濃度污染使用。