[新聞] NASA繪製空污死亡地圖/中國最嚴重 台灣也很糟
NASA繪製空污死亡地圖/中國最嚴重 台灣也很糟
〔編譯魏國金、記者劉力仁/綜合報導〕美國北卡羅來納大學一份研究顯示,空氣污染每
年造成全球約兩百一十萬人過早死亡,美國航太總署(NASA)的地球觀測站利用該研
究數據,繪製全球細懸浮微粒空污地圖(左上圖,取自網路),結果顯示,亞洲以中國的
污染最為嚴重,台灣情況也很糟。
細懸浮微粒會直侵肺部
細懸浮微粒是由二.五微米(PM2.5)或更小的塵埃、煤灰等粒子組成。如此大小的微粒
可透過呼吸道進入肺部,影響健康。PM2.5可來自汽車廢氣或其他工業來源。
NASA地球觀測站的部落格指出,地圖上深棕色地區的過早死亡數較淺褐色區域為多
(台灣是深棕色);藍色地區的空氣品質較一八五○年有所改善,過早死亡數也下降。
台灣平均濃度高歐洲三倍
中興大學環工系教授莊秉潔表示,台灣地區PM2.5年平均濃度約30μg/m3(微克/立方公尺
),比歐洲PM2.5濃度高二至三倍,中國北京、上海等大都會濃度又比台灣高二至三倍,
香港也比我們差一點。
環保署將PM2.5年平均值訂為15μg /m3、二十四小時值訂為35μg/m3,與美、日一致。環
保署空保處長謝燕儒表示,目標為民國一○九年達成全國PM2.5年平均值濃度15μg/m3。
這份發表於「環境研究通訊」(Environmental Research letters)期刊的研究,比較從
一八五○年一月到兩千年一月,一百五十年來的空污程度,NASA據此報告數據,發布
每年每一千平方公里細懸浮微粒恐導致的平均死亡地圖。
每年相關死亡數約210萬例
主持該研究的北卡羅來納大學環境科學助理教授威斯特推測,與細懸浮微粒有關的死亡數
每年約達兩百一十萬例。該部落格也說︰「在中國華東、北印度與歐洲,細懸浮微粒尤其
造成更大的死亡,自工業革命以來,所有這些都市化地區都增加大量的細懸浮微粒到大氣
中。」
http://www.libertytimes.com.tw/2013/new/sep/29/today-life1.htm
環署最新監測/細懸浮微粒濃度 斗六最高
〔記者劉力仁、鄭旭凱、林國賢、林明宏/綜合報導〕台灣中南部地區因為工業區林立,
PM2.5濃度偏高,根據環保署網站最新監測數據(九月七日),三十個監測站中,濃度最
高是斗六48μg/m3,再來是南投44μg/m3,豐原、台中、嘉義、台南、新營、屏東、美濃
也都超過30μg/m3。此外,金門也偏高,從八月至今多次超過40μg/m3,研判跟中國越境
污染有關。
中國越境污染 金門遭殃
環保署自今年一月十六日定時在環保署網站公布全國三十站PM2.5手動監測數據。對於斗
六市的PM2.5污染,雲林縣副縣長施克和表示,學者對污染源有不同分析,有的質疑來自
六輕、台中火力發電廠,雖無法找到確切的原因,但縣府已要求六輕等細懸浮微粒的製造
、產出單位能減量排放,縣府也有加嚴的標準,要求各單位減排。
中南部只有三個月好空氣
南投縣高污染數值同樣可能來自台中火力發電廠或六輕,或是當地工廠或環境污染。南投
縣政府環保局長方信雄指出,已向環保署爭取到PM2.5在南投縣的基本背景資料調查,進
行較具體的防範。
台灣水資源保育聯盟發言人陳椒華表示,中南部人很可憐,一年只有六至八月空氣品質比
較好,環評委員近年來雖逐漸將PM2.5濃度納入考量,但仍有長路要走,譬如高雄南星遊
艇園區因為PM2.5超標,進入二階環評,但彰化大城產業園區案PM2.5問題就不受重視。其
他開發案包括六輕長春案、三輕擴廠案,也都有PM2.5濃度過高問題。
http://www.libertytimes.com.tw/2013/new/sep/29/today-life1-2.htm
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.112.25.196
推
09/30 12:06, , 1F
09/30 12:06, 1F
推
09/30 12:57, , 2F
09/30 12:57, 2F
→
09/30 13:00, , 3F
09/30 13:00, 3F
推
09/30 13:01, , 4F
09/30 13:01, 4F
→
09/30 13:01, , 5F
09/30 13:01, 5F
→
09/30 13:03, , 6F
09/30 13:03, 6F
→
09/30 13:04, , 7F
09/30 13:04, 7F
→
09/30 13:16, , 8F
09/30 13:16, 8F
推
09/30 13:44, , 9F
09/30 13:44, 9F
→
09/30 13:44, , 10F
09/30 13:44, 10F
→
09/30 14:45, , 11F
09/30 14:45, 11F
→
09/30 14:47, , 12F
09/30 14:47, 12F
→
09/30 14:48, , 13F
09/30 14:48, 13F
推
09/30 17:37, , 14F
09/30 17:37, 14F
推
09/30 17:58, , 15F
09/30 17:58, 15F
推
09/30 18:37, , 16F
09/30 18:37, 16F
推
09/30 18:37, , 17F
09/30 18:37, 17F
→
09/30 18:37, , 18F
09/30 18:37, 18F
→
09/30 18:37, , 19F
09/30 18:37, 19F
推
10/01 01:08, , 20F
10/01 01:08, 20F
→
10/01 01:43, , 21F
10/01 01:43, 21F
→
10/01 01:43, , 22F
10/01 01:43, 22F
→
10/01 01:44, , 23F
10/01 01:44, 23F
推
10/01 11:30, , 24F
10/01 11:30, 24F
→
10/02 17:43, , 25F
10/02 17:43, 25F
→
10/02 22:13, , 26F
10/02 22:13, 26F
推
10/02 22:33, , 27F
10/02 22:33, 27F
→
10/03 01:24, , 28F
10/03 01:24, 28F