光化測站VOCs之PMF受體模式貢獻源分析自動化

  • 莊 捷如

Student thesis: Master's Thesis

Abstract

大氣中的揮發性有機物為生成臭氧之前驅物之一,對臭氧生成扮演了重要角色。為了分析揮發性有機物的貢獻源與貢獻比例,本研究以PMF受體模式之底層引擎—ME-2進行改寫,使之可以不需經由圖形化界面即可執行,藉由IM/IS法計算適當的污染源模擬數量,並自動判定各因子所屬之污染源。 使用改寫後的ME-2引擎,本研究以2014年1月朴子、臺西、臺南與小港光化測站的資料進行模擬,分析出四站各有4、4、4與5個主要污染源。 經過污染源定性篩選與定量計算,再將根據貢獻量日夜變化修正之後,朴子站之4個Factors分別為Gasoline exhaust (32%)、Lubricant refinery (31%)、Hydrocarbon storage (24%) 與Surface coating (14%);臺西站之4個Factors分別為Gasoline exhaust (46%)、Lubricant storage (21%)、Metallurgy (19%) 與Surface coating (14%);臺南站之4個Factors分別為Dry cleaning (30%)、Surface coating (24%)、Gasoline exhaust (23%) 與Household solvent use (23%);小港站之5個Factors分別為Surface coating (37%)、Dry cleaning (22%)、Gasoline exhaust (17%)、Hydrocarbon cracking (13%)與Liquefied petroleum gas (11%)。
Date of Award2016 Aug 23
Original languageChinese
SupervisorYee-Lin Wu (Supervisor)

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光化測站VOCs之PMF受體模式貢獻源分析自動化
捷如, 莊. (Author). 2016 Aug 23

Student thesis: Master's Thesis