馬鴻文臺灣大學：環境工程學研究所黃子玲Huang, Tzu-LingTzu-LingHuang2007-11-292018-06-282007-11-292018-06-282004http://ntur.lib.ntu.edu.tw//handle/246246/62646在進行風險評估時，常需使用相當多的參數，而往往在人力、物力、財力有限的情況之下，無法全面收集到充足的參數，因此造成風險評估中的不確定性。資訊量愈高，代表空間解析度愈大，則不確定性愈低。本研究試圖以統計檢定的方法，來得到採樣數要多少的答案及風險評估的可信度。 本研究分為二個部分，第一部分評估的區域為分別位於桃園縣及高雄縣境內的醫療廢棄物焚化爐週界5公里範圍內，其居民承受煙道排放戴奧辛所導致的致癌風險。由焚化爐排放之戴奧辛濃度，經由大氣擴散模式得知在地面的沈降量及濃度後，藉由多介質傳輸與轉換模式，計算不同介質中戴奧辛濃度的分佈情形。之後再結合多途徑暴露模式，估計戴奧辛進入受體的累積量與致癌風險。最後進行風險的不確定性分析及參數敏感度分析。 第二部分為具空間變異之環境參數的研究，此部分為風險評估中不確定性分析的範疇，目的在降低風險評估中的不確定性。先以已知的參數數值，使用Hydro_Gen模擬出評估區域每一點的值，假設為真實場的情形，再依資訊量的多寡畫分不同的解析度，解析度的畫分方式為正方形網格及行政界，比較不同解析度時，風險值的差異性，之後再以統計檢定（t-檢定）來判斷在不同解析度時，風險值是否可視為與真實場相同。不同解析度再個別進行20組的採樣，而在這20組中符合可視為與真實場相同風險值的比例，即為風險評估的可信度。 結果顯示，在設定情境下，桃園及高雄地區境內的醫療廢棄物焚化爐排放戴奧辛致癌風險皆大於1.00E-6。且風險有超過95%來源為攝食，顯示該區焚化爐排放濃度的確過高，有降低的必要性。而若以現行法規0.5 ng-TEQ/Nm3，則大致符合1.00E-6。在敏感度分析結果中，得到具空間變異較敏感的參數皆為土壤容積密度及土壤中有機碳的比例。以這二個參數進行空間解析度的研究，分別討論不同空間解析度時，風險評估結果的變異性及可信度。另外以誤食土壤為最大的不確定性來源。 空間解析結果，風險值變異性隨解析度增加而減少，在風險累積百分比較低時，不同空間解析的差異較小，顯示若欲得累積百分比較小之風險值時，可採較少的樣本。另外，風險可信度隨採樣數的增加而增加，在畫分正方形網格時，一般建議採樣數在100左右，即有相當不錯的可信度。而依行政區畫分時，桃園地區依村里界數目採樣時，風險可信度可達100%，高雄地區則只約30%。There are many parameters considered in risk assessment. However, it is difficult to analyze all parameters due to limited data and resources, and this causes increases in uncertainties. If more data and resources are obtained, the uncertainties may be reduced with increasing spatial resolution. In this study, a statistical method is provided to determine how much sampling is needed to reduce the uncertainty and increase the reliability of risk assessment. This paper is divided into two parts. The first part is to evaluate the carcinogenic effects on the residents exposed to dioxins within five kilometers of medical waste incinerators in Taoyuan County and Kaohsiung County. When concentrations of dioxin from the emission of incinerators are known, dry and wet deposition and air concentration on surface can be estimated by ISCST3. Then multi-media transport and transformation model is used to evaluate the concentration and distribution of dioxin in different media. Also the results from the multi-pathway exposure model are aggregated to estimate the accumulative dioxin concentration of receptors and carcinogen risk. Finally, risk uncertainty analysis and parameter sensitivity analysis are implemented. The second part of the paper is the study of the spatial variances involved in environmental parameters. This is to evaluate the uncertainty range and thus to reduce it in the risk assessment. By using Hydro_Gen, each point in the assessed zone is evaluated to simulate the real situations. Then number of resolutions are generated depends on how much information is obtained. There are two ways to generate different resolutions. One way is square grid method, and another one is administrative district. After comparing the cases under different resolutions and risk variability, a statistic test (t-test) is used to decide if the calculated risk could be regarded as true value in different resolution. Repeat sampling 20 times in every resolution, the risk reliability is the proportion of which could regard as real situation. From the results, the carcinogenic risk is found to be greater than 1.00E-6, and 90% of the risk is contributed from ingestion. This indicates that the concentration of the dioxin from the emissions of the medical waste incinerators is large enough to cause an adverse effect on human health. The medical waste incinerators are therefore to be advised to reduce the concentration of dioxin to eliminate the carcinogenic risk. By using the existing risk standard of 0.5 ng-TEQ/Nm3, the risk value is evaluated to be 1.00E-6. A sensitivity analysis shows that bulk density of soil at deposition location and fraction of organic carbon in soil at deposition location are the most important parameters. Following that, spatial resolution analysis is implemented by using these two parameters to evaluate the variances and reliability of the risk assessment. However, incautious intake of soil is considered to be the most dominant source of the uncertainties. The result from the spatial resolutions show that the risk variability decreases as the resolution increases, and the variance between difference spatial resolutions is smaller while the accumulative risk value is lower. This indicates that reducing the number of sampling may lower the accumulative risk value, and increasing the number of sampling may increase the risk reliability. If square grid method is implemented, a proposed sampling of around 100 will give a satisfactory reliability. However, if number of samples depends on the number of districts of village, the risk reliability for Taoyuan is 100% and only 30% for Kaohsiung.摘要 I Abstract II 目錄 IV 圖目錄 VII 表目錄 XI 第一章 緒論 1 1.1 研究緣起 1 1.2 研究目的 2 第二章 文獻回顧 3 2.1 健康風險評估 3 2.1.1 由風險評估中衍生出的議題 6 2.2 醫療廢棄物焚化爐排放戴奧辛之風險評估相關研究 7 2.2.1 戴奧辛之基本毒理特性 8 2.2.2 各國空氣中戴奧辛之來源 10 2.2.3 各國煙道排放戴奧辛之法規值 13 2.2.4 醫療廢棄物組成 15 2.2.5 國內有關醫療廢棄物焚化爐之大事記 17 2.2.6 焚化爐排放戴奧辛之風險評估 19 2.3 不確定性分析 19 2.3.1 不確定性來源 19 2.3.2 蒙地卡羅模擬法及應用 20 2.3.3 不確定性相關文獻 22 2.3.3.1 不確定性分析架構 22 2.3.3.2 暴露評估之不確定性分析 23 2.3.3.3 定性之不確定性分析 23 2.3.3.4 資訊量與不確定性的關係 25 2.3.3.5 空間變異性及空間解析度 26 第三章 研究方法 30 3.1 研究內容及研究流程 30 3.2 大氣擴散模式 33 3.2.1 大氣擴散模式原理 33 3.2.2 焚化爐煙道排放狀況--排放源資料設定 34 3.2.3 氣象資料--氣象資料設定 35 3.2.4 受體點高程資料--受體點地形資料設定 35 3.2.5 ISCST3模擬範圍 36 3.2.6 結合地理資訊系統 36 3.3 暴露評估模式及參數設定 36 3.3.1 環境參數設定 39 3.3.2 暴露參數設定 42 3.4 劑量效應評估與風險量化 43 3.5 不確定性分析與敏感度分析 44 3.5.1 不確定性分析 44 3.5.2 敏感度分析 44 3.6 Hydro_Gen的設定 45 3.7 環境參數空間解析度研究方法 46 3.7.1 解析度的定義 47 3.7.2 真實場的產生 47 3.7.3 畫分解析度的方法 48 3.7.4 不同解析度的比較方法 51 3.8 統計方法 51 3.8.1 假設檢定 52 3.8.2 可信度 53 第四章 結果與討論 55 4.1 空氣濃度與沈降量 55 4.1.1 桃園地區 56 4.1.2 高雄地區 57 4.2 風險評估結果 59 4.2.1 未進行不確定性分析之風險評估結果 59 4.2.2 進行不確定性分析之風險評估結果 61 4.2.2.1 桃園地區 61 4.2.2.2 高雄地區 65 4.2.3 敏感度分析結果 70 4.2.3.1 考慮所有的參數所得敏感度分析結果 70 4.2.3.2 不討論攝食生理參數所得敏感度分析結果 71 4.3 空間解析結果 74 4.3.1 不同解析度時風險分佈情形 75 4.3.1.1 切割為正方形網格時風險分佈 75 4.3.1.2 以行政界畫分風險分佈 82 4.3.2 不同解析度時的風險累積機率分佈 85 4.3.2.1 切割為正方形網格時風險累積機率分佈 85 4.3.2.2 以行政界畫分風險累積機率分佈 92 4.3.3 不同解析度時風險變動的情形 95 4.3.3.1 解析度為正方形網格風險變動的情形 95 4.3.3.2 解析度為行政界線風險變動的情形 102 4.3.4 q-q圖 109 4.3.4.1 解析度為正方形網格的q-q圖 109 4.3.4.2 解析度為行政界線的q-q圖 112 4.4 可信度結果 114 4.4.1 解析度為正方形網格時可信度結果 114 4.4.2 解析度為行政界線的可信度結果 118 第五章 結論與建議 123 5.1 假設與限制 123 5.2 結論 123 5.3 建議 125 第六章 參考文獻 127 附錄一 暴露評估模式參數設定說明 131 附錄二 醫療焚化爐排放戴奧辛致癌風險之機率分佈圖 1461946083 bytesapplication/pdfen-USt-檢定醫療廢棄物焚化爐不確定性風險評估空間解析度medical waste incineratort-testspatial resolutionsuncertaintyrisk assessment[SDGs]SDG3thesishttp://ntur.lib.ntu.edu.tw/bitstream/246246/62646/1/ntu-93-R91541204-1.pdf