為什麼要在意？
在沿海或工業園區的監測站裡，儀器的螢幕閃爍著細小的數字，隨著風向與濕度而微微波動。
工程師盯著這些變化，卻知道問題不在機器本身。
水氣與境外污染——這兩個看似「自然」的現象，是氣體監測裡最難纏的干擾源。前者像一層無形的霧，滲入儀器的呼吸；後者則是從千里之外飄來的氣團，悄悄墊高背景濃度，讓本地排放被誤解為異常。
即使儀器每天校正、週週比對，如果沒有處理這兩項變因，數據仍會飄移。正如美國 EPA 與多篇國際研究指出：濕度與長程輸送，是空氣感測準確度與解釋性中最關鍵的風險，也是最需要「工程」與「資料」兩端同時控制的難題。
水氣背景干擾
當空氣中的濕度升高時，空氣中的水分子開始展開牽制。在紅外光譜裡，它們出現兩條強烈的吸收帶——2.7 μm 與 6.3 μm——恰好落在許多氣體感測儀器（如 NDIR、FTIR）觀測的區域。於是光譜重疊，訊號失真；數值看似上升，其實是被「水」欺騙。
若換成電化學或 MOS 感測器，問題可能也沒好上多少。水分子會吸附在感測層，改變離子導電率與反應速率，造成零點漂移、靈敏度浮動。EPA 的感測器手冊甚至直接將「RH 變動」列為首要干擾源。
更棘手的，是冷凝與氣膠吸濕。當濕度逼近 100%，管路與光學窗上會結露；氣膠則吸水膨脹，讓 β 射線或光散射法的 PM₂.₅ 測值明顯偏高。
現場會看到什麼？
在濕季或降雨前後，O₃、NO₂、CO₂、CH₄ 乃至 PM₂.₅ 都會出現同步上升、停滯或跳動的現象。
霧天尤其明顯：PM₂.₅ 高估、儀器雜訊驟增，甚至「喘不過氣」。
工程對策，於是成了長期作戰：
取樣管與量測腔全程加熱，維持高於露點。
在前端設置除濕或乾燥模組，同時監控水溶性氣體的損失。
同步監測 RH、溫度、壓力，並以演算法補償。
在濕季提高校正頻率，以並設比對與校正曲線方式管理漂移。
這些細節，構成了對抗水氣的防線。
境外污染帶來的陰影
另一種干擾，來自遙遠的上游。
季風改向時，海上或大陸的排放物——O₃ 前驅物、硫氧化物、氮氧化物與氣膠——隨氣流長途輸送，在下風處形成「無形的罩子」。整片背景濃度悄悄抬升，使原本乾淨的空氣看似惡化。
在氣象圖上，這些路徑往往是明確的。研究人員利用 HYSPLIT 後向軌跡 或區域傳輸模式追蹤來源：箭頭從中國沿岸、韓國半島或東南亞延伸至台灣與日本，氣團帶著不同的化學組成，為數據添上另一層難以分辨的背景。
現場會看到什麼？
多個監測站（包含鄰縣市、高山或離島背景站）會在同一時刻同步升高。當風向與邊界層高度（BLH）轉換時，現象更加明顯；O₃ 與 PM₂.₅ 的日內曲線會整體上移，仿佛整個區域都被抬高一格。
資料端的對策：
比對多站資料，用相關係數與同步上升比例判斷是否為區域事件。
以高山或海島站為背景值，對都市站進行背景消除（common-mode subtraction）。
結合氣象條件與 HYSPLIT 軌跡，提高來源判讀的可信度。
在這樣的判讀過程中，氣象模型與監測網路不再只是輔助，而是「校正的一部分」。
適用於水氣 × 境外汙染的處理框架
當兩者同時出現，現場幾乎無從判斷數值究竟反映了哪種效應。因此在系統規劃階段，就必須設計「防護架構」：
規劃與需求確認
評估監測區域是否位於濕熱、沿海、或季風顯著區；
配置一般站、背景站、邊境與高山站，建立分層網路；
並確保 HYSPLIT、風場、能見度與 RH 資料能串接分析。設備選型與采樣設計
NDIR 與 FTIR 儀器須考慮 H₂O 譜線干擾，必要時加入參考通道；
β 射線法 PM 儀建議具智慧加熱與除濕功能，維持 RH ≤ 35%。
管路設計則要短、直、保溫，避免冷凝死角。安裝與調整測試（Commissioning）
濕季前後各校正一次；靠海或多霧站點建議季節性校正；
新站與既有可信站至少並行 2–4 週，建立偏差模型。運行與資料品質（QA/QC）
每次巡檢須記錄取樣流量、壓差、RH/T、露點與視窗污染；
為沙塵、海鹽、清潔作業等事件加上標記；
以共變修正（covariate correction）處理 RH、溫度、氣壓干擾，
並透過背景站進行共同背景消除。
這是一套從硬體到數據的雙層策略：「物理隔離」減少誤差，「資料運算」消化干擾。
持續存在的挑戰
氣體監測的難題，不單只是儀器夠不夠靈敏、準確。同時真正的挑戰，也是來自於環境的多變與不可控。 高濕、霧氣、季風、跨境污染，甚至一場清潔作業的化學氣味，都足以讓數據在幾秒鐘至幾小時內產生偏移。想要讓這些儀器的數值波動變得有意義，就必須理解它們——理解水氣如何改變光譜；理解氣團如何跨越邊界。
正確的做法不只是「消除波動」，並且要在無法消除時，學會與波動共存並管理它。
短期上，透過加熱、除濕、事件標記與即時修正；長期則以管路設計、濕度補償、背景消除與氣象模型整合，建立能自動辨識環境干擾的系統。當工程與資料的防護措施被結合，那些看似雜亂的曲線，才會逐漸顯露真相——在濕季、季風期、或區域污染事件中，仍能保持數據資料的可信、可解釋、可追溯性質。
撰文： MTI 巨晶彙審