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2017-08-01房間裏的大象：PM2.5之社區污染源
428 期
Author 作者
龍世俊／中央研究院環境變遷研究中心研究員。
「房間裏的大象（elephant in the room）」 是一個英文諺語，指一明明存在的問題，卻因不明原因而被人忽視的現象。本文聚焦的議題是常被忽略、目前並沒有嚴格管控的 PM2.5社區污染來源。此類社區污染源，可能造成民眾近距離、高濃度的暴險，對健康的影響不容小覷。
什麼是細懸浮微粒？
細懸浮微粒，簡稱為PM2.5，是一種經由燃燒、膠結（coagulation）或化學反應生成之空氣污染物，專指粒徑小於2.5微米、肉眼無法辨識、漂浮在空氣中的粒狀污染物。 近2年來，PM2.5已是家喻戶曉，主要因為其能隨呼吸進入到人體肺部深處，且PM2.5已在 2013年被世界衛生組織認定為人類致癌物， 對健康有相當大的危害性。
PM2.5對健康之影響取決於其成份，不同來源所產生的PM2.5成份不同，對健康的傷害也不一樣。某些微粒化學成份會對人體呼吸道造成急性刺激（如酸性物質），有些化學成份對心肺功能造成慢性傷害，甚至可能有神經毒性（如重金屬）或是致癌性（如多環芳香烴）。比較複雜的是PM2.5可由污染源直接排放產生（稱為一次污染物），亦可由空氣中其它的氣狀污染物質（稱為前驅物）經化學作用後產生所謂的二次微粒（稱為二次污染物）。必須有效管控這些微粒來源及前驅物來源，才能降低PM2.5濃度，保障人體健康。由於這些來源種類繁多，這也增加PM2.5 管控的困難度。
污染源的分類
傳統空氣污染源分類皆分為固定污染源（如工業區）及移動污染源（如汽機車），但若由對人體健康的保障著眼，我們應該將污染源依其對民眾實際吸入的PM2.5暴險濃度（鼻子前的濃度，也是實際影響健康的濃度）的增量大小來區分。依此分類，可分為三類：「影響周界環境PM2.5濃度之污染源」、「影響社區環境PM2.5濃度之污染源」及「個人產生之PM2.5污染源」。
第一類「影響周界環境（ambient）濃度之污染源」，周界環境濃度指的是環保署測站在三層樓以上所測得的環境空氣品質，目的是要測量污染物由不同排放源產生後經擴散後均勻混合之周界環境濃度，是代表一個城市的空氣品質。第一類污染源向來是環保單位例行管制的重點，如電廠、大工廠、工業區或整個城市的交通排放等。由於電廠及大工廠等排放污染物質之煙囪高，排出的污染物對民眾造成的污染濃度增量，可能因大氣擴散作用而稀釋。第三類「個人產生之污染源」，如抽菸、烹調、焚香等，是民眾自己行為所致之高濃度污染源，因為污染源接 近民眾自己的呼吸區，對PM2.5暴險濃度之增 量最大。但因第三類屬於民眾行為，因此通常僅能經由教育宣導，使民眾改變行為減少暴險，而不適宜由環保單位管制。
第二類「影響社區環境濃度之污染源」，簡稱社區污染源，則是本文所指涉的「房間裏的大象」。是在民眾生活的社區中，長久存在，長時間排放，但卻很少被嚴格管控的污染源。臺灣人口稠密、工商及交通活動密集、擁有特殊住商混合之居住型態以及傳統之民俗（拜拜）及烹調習慣，造成臺灣民眾生活周遭社區污染源之複雜度遠高於西方國家，且民眾經常近距離接觸這些高濃度排放之社區污染源，可能造成健康隱憂。這些與亞洲特殊生活習慣與居住環境習習相關的污染源，包括民俗污染源（宮廟燒香及燒紙錢）、烹調污染源（進行炒、炸、烤方式烹調的 餐飲業、攤販與夜市等）、交通污染源以及其它（如社區小工廠、建築工地等）。這些都是民眾每天出門都會被其直接排放所影響之污染源；這些離民眾近的污染源排放之PM2.5，會造成民眾高濃度的尖峰暴露，對民眾造成的污染濃度增量影響可能不小於第一類「影響周界環境 PM2.5濃度之污染源」；再者，其持續之排放也會對其鄰居造成干擾，增加附近鄰居住家 室外內PM2.5濃度之增量。此外，這些成千上萬之小型社區污染源直接排放及其後續化學作用所產生之PM2.5的總量，應也佔了影響整體空氣品質的不小比例，因此，值得民眾及環保單位更加注重，並加以管制。
這裡需要特別說明的是，交通污染源可同時被歸類為第一類及第二類社區污染源。因為都市內整體交通排放會影響整個都市之空氣品質，而在社區中穿梭在各大街小巷中住家門前的汽機車是屬於社區污染源，因為其尾氣直接排放造成街旁住戶以及過馬路、等公車之路上行人們的直接暴露，增加民眾的 PM2.5暴險濃度。
污染源大調查
有關社區污染源的普遍性，我們研究團隊與社會學家曾在「2010年臺灣社會變遷調查」中，共同合作探討社區污染源的分佈。此次社會變遷調查包含全臺灣88個社區，總共1906位18歲以上民眾接受訪問。調查中發現，在受訪者住家周圍15公尺範圍內，有30%的受訪者表示有繁忙馬路，24%表示有會產生油煙的餐廳；在受訪者住家周圍50公尺範圍內，13%有夜市，11%有加油站，40%表示有寺廟。在都會區中情形更嚴重，住在都會區的受訪者中，在其住家周圍 15公尺範圍內，多於42%的民眾表示有繁忙馬路，33%表示有產生有油煙的餐廳；在受訪者住家周圍50公尺範圍內，16%有夜市，20%有加油站，46%表示有寺廟。這些結果顯示臺灣地區一般民眾住家社區環境中社區污染源存在的普遍程度。這些受訪者中，認為被這些社區污染源干擾或嚴重干擾者高達36%；顯示這些社區污染源確實造成了民眾的不適。
我們研究團隊也進一步應用「地理資訊系統」及「高解析度的數值地形模式」來估算大臺北地區（包含臺北市及新北市）各村里住在不同樓層高度且與市區道路不同距離的人口數分佈，並以實地觀測來驗證所得結果。研究結果顯示，大臺北地區約有12.3%（約80萬民眾）的人口居住在離市區道路5公尺以內且居住於一、二樓，而居住在離市區道路10公尺以內且居住於一、二樓者則為22.9%，約有150萬民眾。這些民眾都是直接暴露到社區交通排放的高暴險族群，其可能之健康風險值得關注。這些數據在在顯示社區污染源的嚴重性。
有鑑於臺灣住商混合環境的社區污染源會影響民眾住宅周遭環境的微粒濃度，且室外濃度會隨著空氣交換進入室內，影響居民暴險濃度，因此，我們研究團隊也探討臺灣社區環境中PM2.5之空間變異性並評估各種社區污染源對社區環境PM2.5濃度之增量影響。在臺灣社區中，微粒濃度有很大的地理變異性，我們曾在一個約300×400公尺的小型社區進行觀測，在中午時段，此社區中的不同地點微粒濃度變化可以由最低44.2微克/立方公尺（µg/ m3）至最高的123.7 µg/m3，相差高達3倍。我們並進行一系列研究以探討其影響因子，以移動式即時PM2.5監測儀以每1分鐘的實測數據，在不同地點進行觀測，並同時記錄車流量以及 PM2.5排放源，例如汽機車廢氣、餐廳或路邊攤油煙、路人抽菸行為、家庭工廠、宮廟拜香等資料，再透過統計方法，分析這些社區排放源對於社區PM2.5濃度的影響。
總結而言，我們發現：（1）影響研究目標社區的空氣品質最嚴重的三個社區污染源為餐飲業、寺廟及建築工地；（2）餐飲業 及寺廟附近PM2.5濃度平均增加6.3及15.1µg/ m3，而工地附近PM2.5濃度平均增加14.2µg/ m3；（3）與沒有任何可見污染源的背景點相比，同一社區的微粒濃度可增加至3.5倍。此為第一篇探討社區尺度PM2.5空間變異性且定量估算污染源貢獻量的研究，不僅呈現實際臺灣社區內之微粒濃度分佈，結果也明確顯示在亞洲城市探討社區尺度污染物空間變異性之重要，本研究之方法亦可適用於其他污染物及其他城市研究。
研究社區尺度PM2.5濃度地理變異性，可補足區域大尺度環境研究所缺乏的重要數據，對民眾、學界及政府單位有相當獨特的貢獻。不僅能探討亞洲特有的社區污染源對社區環境PM2.5濃度之增量影響，並了解這些污染源對民眾實際PM2.5暴險濃度之增量貢獻； 同時由於成千上萬社區污染源的排放積少成多，對整體都會區空氣品質的影響不可小覷；因此，社區PM2.5研究的分析成果可作為環保署對這些社區污染源進行管控訂 定優先順序的基礎。可以進一步降低PM2.5 環境濃度。
結語
世界衛生組織為保障民眾健康所提出之PM2.5建議值為24小時平均濃度為25µg/m3， 年平均濃度則為10µg/m3。我國環保署訂定PM2.5之環境空氣品質標準為24小時平均濃度35µg/m3，而年平均濃度15µg/m3。大部份臺灣都會區的PM2.5周界環境濃度之年平均皆高於15µg/m3，既高於我國環保署之年平均標準，更高於世界衛生組織之年平均建議值。 由上所述，PM2.5周界環境濃度還未考慮臺灣複雜的社區污染源對民眾暴險濃度之增量影響；若加上社區污染源貢獻，臺灣民眾的實際暴險濃度會高於PM2.5周界環境濃度，也會更加高於世界衛生組織之建議值，其所造成之健康風險值得關注。如何有效降低民眾實際PM2.5暴險濃度，是保障健康提昇民眾褔祉的重要關鍵。
雖然環保單位已擬定整體PM2.5污染源管制措施，但是目前仍著重於管制第一類「影響周界環境濃度之污染源」，包括工業及交通源，而較忽視存在於民眾生活周遭的社區污染源，也就是「房間裏的大象」。我們必須強調管制這些「房間裏的大象」（包括民俗污染源、烹調污染源、及社區小工廠等其它污染源），有效降低民眾實際PM2.5暴險濃度，是進一步保障民眾健康提昇民眾褔祉的重要手段；亦可突破目前PM2.5管制的瓶頸， 進一步降低PM2.5周界環境濃度。長期以來， 環保方面的管制措施皆以歐美為師，但對於我們特殊的住商混合居住型態所造成這些民眾生活周遭的社區污染源，並無歐美管制措施之前例，因此造成相關政策延宕未決。上述這些民眾生活周遭的社區污染源，都是屬於燃燒活動，不僅會產生PM2.5，亦會產生可能之致癌成份——多環芳香烴，因此環保單位應該正視「房間裏的大象」，考慮將社區污染源做為進一步管制的重點，以有效降低民眾PM2.5暴險濃度，保障民眾健康！
延伸閱讀：
1. Lung S.C.C., Lee C.R. and Hu S.C., Inequality of Asian-type Neighborhood Environmental Quality in Communities with Different Urbanization Levels. Environmental Science & Policy, 38:1-10, 2014.
2. Wu C.D. and Lung S.C.C. Applying GIS and Fine-resolution Digital Terrain Models to Assess Three-dimensional Population Distribution under Traffic Impacts. Journal of Exposure Science and Environmental Epidemiology, 22(2):126-134, 2012.
3. Lung S.C.C. et al., Variability of Intra-urban Exposure to Particulate Matter and CO from Asian-type Community Pollution Sources. Atmospheric Environment, 83:6-13, 2014.