台東焚化爐是否啟用? 環保署長:尊重地方民意

興建完成14年未啟用的的台東焚化爐,台東縣政府有意啟用,在地方引起正反意見之爭,環保署長張子敬9日在立法院衛環委員會備詢時表示,尊重地方意見。

以委外BOO模式興建的台東焚化廠於2005年完工,因當年資源回收政策成功全台圾垃量大減,台東每日產生的垃圾量遠低於興建時預估每日300噸垃圾量,台東縣政府基於營運及財務考量,決定不啟用,業者不滿聲請仲裁,最後台東縣政府以19.6億元向業者買下焚化廠產權封存至今,台東縣民每日產生圾垃則運至外縣市焚化。

台東縣政府今年有意重啟焚化爐自行處理縣內垃圾,獲得環保署支持,同意補助4.2億協助營運,但引起地方正反聲浪。9日衛環委員會開會期間,立委吳玉琴質疑,未來台東焚化爐會不會因處理量不足從西部運垃圾到台東燒;立委林淑芬認為台東每天推算僅產生90噸圾垃,遠低於每日預估量255噸圾垃,台東縣一年根本無法產生焚化量需要的93000多噸垃圾,一旦啟用,台東焚化爐將淪為財務黑洞,應該推動循環經濟,垃圾減量、資源回收才是正途。

對於台東圾垃量不夠燒,焚化爐將出現財務黑洞之說,張子敬表示,現在台東縣垃圾運至外縣市焚化,每公噸處理費用約4千元,放在台東焚化爐自行焚化,每噸約2千多元,成本比較低,相較之下比較划算。

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廣州欲建一流排水體系擬2020年底消除黑臭水體

廣州目前未達標的3條黑臭水體中,有2條屬於石井河流域,中國政府將全面整治目標在2020年底全面消除黑臭水體。

石井河流域幹流全長19.44公里,流域面積89.67平方公里。流域範圍涉及14個街道、35個城中村,183個居民委員會,人口約170多萬人,此河流長期存在三大人為產生污染:一是散亂污、臨河違建、垃圾等點源污染;二是村級工業園直排污水的工業污染;三是污水處理系統、合流制暗渠的溢流污染。

2020年起,區排水單元達標攻堅工作將納入河長制考核體系,未及時整改的,則按照有關規定進行問責處理。

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過去25年間,蘇格蘭環保人士總共在當地海灘上「撿起」超過15萬根塑膠棉花棒

過去25年間,蘇格蘭環保人士總共在當地海灘上「撿起」超過15萬根塑膠棉花棒,他們稱這是「海洋與野生動植物的勝利」,也期待蘇格蘭政府能採取更多措施,制止這場「塑膠潮」,也希望其他國家能跟進。

當地海洋保護協會的蓋梅爾(Catherine Gemmel)表示,這項禁令生效對「海洋和野生動植物」而言,是「前所未有」的勝利,期待蘇格蘭政府能繼續採取其他行動。

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稻米進口米價暴跌 菲農民世界糧食日上街抗議

菲律賓總統杜特蒂(Rodrigo Duterte)2月簽署稻米關稅法,取消稻米進口數量限制,允許民間貿易商選擇國家進口稻米,盼藉此改善國內稻米供應情形,降低市場價格。

但在16日世界糧食日這一天,菲律賓農民運動(KMP)、全國務農婦女聯盟(Amihan)和守護稻米(Bantay Bigas)等農民組織率領10多名農民,帶著全空的鍋瓢到農業部前抗議稻米關稅法讓農民無米可下鍋。他們表示稻米關稅法(RTL)實施後,越南、泰國的廉價稻米進口使菲律賓米價暴跌,嚴重影響農民生計。

菲律賓農民運動主席、農業改革部(DAR)前部長馬利安諾(Rafael Mariano)說,稻米關稅法實施後,「世界糧食日」在菲律賓已變成「世界無糧食日」。

因應米價暴跌和農民訴求,馬尼拉當局正研議對進口稻米設定建議零售價。與此同時,「守護稻米」和婦女組織「嘉布瑞拉」(Gabriela)也發起連署,預計11月把連署​​書呈交參眾兩院議員,希望促成廢除稻米關稅法。

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研究:伊波拉疫情將隨二氧化碳濃度升高而擴大

環境資訊中心外電;姜唯翻譯;林大利審校;稿源:Carbon Brief

根據發表在《自然通訊(Nature Communication)》的,當大氣中溫室氣體濃度升高,非洲伊波拉疫情爆發的威脅也將隨之增加。

隨著氣溫上升,蝙蝠和其他會將病毒傳播給人類的動物可能遷移到新的區域,進而帶來疾病。

新的模型顯示,如果人口繼續快速增加但發展緩慢且沒有相應的氣候行動,那麼到2070年,伊波拉疫情平均每10年就會爆發一次,今日的平均值是每17年一次。目前還不是疫區的西非和中非也可能受影響。

該研究的結論是,在當前的經濟增長速度和高碳排放水準下,高風險區域的總面積可能擴大五分之一。在更高的碳排放水準下,甚至可能擴大1/3。

作者們說,他們於2018年建立統計模型,成功預測了剛果民主共和國當前的疫情,目前伊波拉在當地已經奪走了兩千多條生命。

因此,他們認為,這份研究當為非洲(包括過去認為未受影響的地區)針對性的伊波拉疫苗計畫和醫療基礎設施的部署奠定基礎。

獅子山共和國境內努力對抗伊波拉病毒蔓延的村民。(CC BY-NC-ND 2.0)

伊波拉病毒於1976年首次被發現,2014年爆發疫情,造成西非成千上萬人喪生,在世界各地成為頭條新聞。

一般認為這種傳染病是透過所謂的「溢出物感染」從蝙蝠和其他動物宿主傳播給人類的,是一種人畜共通傳染病。所有人類會感染的傳染病中,有2/3是人畜共通傳染病。

伊波拉病毒一旦感染人類,就可經由直接接觸在人與人之間傳播。人類的症狀包括發燒、嘔吐,有時還包括內部和外部出血。平均死亡率約為50%。

由於伊波拉疫情可能造成重大傷亡,科學家們必須了解下一次伊波拉疫情可能在何時何地爆發,以便分配醫療資源。

但是,由於伊波拉自發現以來,確認的疫情暴發僅有23次,很難用傳統預測常見傳染病(如流感)的方法預測。

伊波拉防疫措施。來源: 。(CC BY 2.0)

倫敦大學學院的雷丁(David Redding)博士、瓊斯(Kate Jones)博士及其團隊沒有用以前的爆發資料進行研究,而是「由下而上」建立伊波拉爆發的風險模型。

他們使用的資料包含許多因子,包括寄主分佈、人口數、陸上交通、空中交通、以及土地利用類型。

該分析的一個關鍵要素是氣候變遷,它既能影響當地社會經濟發展,也可以影響疾病傳播,而且正如雷丁所說,「在我們的模型中,大部分氣候的影響來自於為攜帶疾病的物種提供更好的條件,從而擴大了其地理分佈範圍。」

儘管究竟哪些動物能將伊波拉病毒傳給人類仍存在一些不確定性,最主要的嫌犯是大型狐蝠,而這種狐蝠常常被人類獵來吃。這些動物喜歡溫暖和潮濕的棲息地,隨著氣候變遷,高風險地區的棲息地還可能擴張。

分析中還納入了其他可能是傳染途徑的動物,如猿類和麂羚。

研究人員指出,從他們觀察到的結果看來,氣候的作用不如貧窮(後者與醫療保健的反應密切相關)和人口數。

但他們也發現,溢出物感染隨著溫室氣體濃度的增加而增加。雷丁說,「在我們的模型中,負面影響隨著排放增加越來越明顯。」

研究人員開發出一個可模擬西非流行的薩伊伊波拉病毒(Zaire Ebola virus, EBOV)人傳人和動物傳人的模型。

科學家用圖示說明在不同排放情境下的伊波拉病毒擴散風險。來源:

為了評估複雜的社會、經濟和氣候因素對非洲未來伊波拉病毒傳播的影響,研究團隊將氣候變遷情境中的代表濃度途徑(representative concentration pathways, RCPs)和共享社會經濟途徑(shared socio-economic pathways, SSPs)納入其模型。

RCPs代表不同程度的氣候行動導致溫室氣體濃度不斷升高的情境。SSP代表各種社會經濟發展情境,涉及全球社會、人口統計和經濟學的不同狀況。

接著,研究人員使用這些模型來預測到2070年非洲不同地區的伊波拉疫情風險變化。在大多數情境中,模擬結果顯示伊波拉發病率隨時間持續增加。

但是,在永續發展和氣候變遷大規模緩解的情境,伊波拉疫情風險普遍下降。

在現況條件下,模型預測,由溢出物感染引發的流行病大約每17年發生一次。流行病爆發在此定義為規模在1,500名患者以上的感染狀況。

團隊使用現況條件進行了約1,500次年度模擬,發現其中約有5.8%發生了疫情爆發。接著使用不同的條件組合重複此過程。

最大的增長發生在高排放、高人口增長和經濟發展緩慢的情況下(RCP6.0和SSP3),疫情幾乎每10年爆發一次。(論文的原始摘要寫道,在此情況下,疫情爆發的可能性比今日高出四倍,但是正確應是1.6倍。Carbon Brief與作者聯繫後確認了這一點。)

在最樂觀的情境下(假定排放量適中且發展迅速,即RCP4.5和SSP1),頻率下降到大約每30年一次。

模型也顯示,影響超過200萬人的「災難性疫情爆發」模式也很類似。目前這種事件預估每43年發生一次,但根據模擬,在高排放情境下,它們的發生頻率也將增加。

模型還預測有爆發風險的區域會擴大。例如,在最樂觀的社會經濟和氣候情況下,有爆發風險的總面積與今天相比減少了近一半(分別是40萬平方公里和80萬平方公里)。

相比之下,在低度氣候變遷緩解和中度發展(RCP6.0和SSP2)情境下,該面積增加了20.5%;在更極端的情況(RCP8.5和SSP3)下,該面積進一步增加了34%。

值得注意的是,許多傳染病是透過環境傳播(例如水或土壤傳播),但伊波拉病毒是透過宿主之間的直接接觸傳播。這表示儘管蝙蝠和人類直接受到氣候變遷的影響,但病毒本身卻不太容易受氣候變遷影響。

該論文的結論是,因應氣候變遷的全球性承諾也許有助降低伊波拉病例。但是對於這種推測不應太樂觀,因為「證據顯示不太可能發生全面性的改變」。

「在中部和西部非洲減少貧困以及增加醫療資源,似乎是降低全球未來伊波拉疫情風險最現實的方法。」

除了準確地找出已知有伊波拉疫情的地區外,該模型還確定了尼日、迦納和肯亞等國家都很可能受小規模溢出物感染和伊波拉疫情影響,儘管這些國家從來沒傳出伊波拉疫情過。

Ebola epidemics will ‘increase with greenhouse gas concentrations’, study finds by Josh Gabbatiss

The threat of Ebola outbreaks across Africa will increase as levels of greenhouse gases in the atmosphere rise, according to new research.

With warming temperatures, bats and other animals that are thought to transmit the virus to humans are expected to move into new areas, bringing the disease with them. 

The new modelling suggests that by 2070 epidemics could break out, on average, once every 10 years, if rapid population growth and slow development are accompanied by inaction on climate change. Under today’s conditions, the average is once every 17 years.

According to the analysis, published in , changing conditions may also affect regions of West and Central Africa that are not currently considered at risk.

The paper concludes that with current rates of economic growth and high emissions, the total epidemic-prone area could expand by a fifth. At even higher levels of emissions, it could expand by a third.

The scientists behind the work say their modelling, which was undertaken in 2018, has already successfully predicted the currently underway in the Democratic Republic of Congo that has claimed more than 2,000 lives.

With this in mind, they say the analysis should lay the groundwork for targeted Ebola vaccine programmes and healthcare infrastructure in Africa, including regions previously thought to be unaffected.

Modelling everything

First identified in 1976, Ebola around the world in 2014 when of epidemic proportions killed thousands of people in West Africa.

The viral disease is thought to pass to humans from bats and other animal hosts in so-called “spillover events”. It is one of the many “zoonotic”, or animal-borne, diseases that make up of all human infectious diseases. 

Once spread to humans, Ebola can be transmitted from person to person through direct contact. in humans include fever, vomiting and sometimes both internal and external bleeding. The average fatality rate is around 50%.

Given its potential to inflict significant harm, it is vital that scientists understand when and where the next outbreak of Ebola is likely to strike so that medical resources can be directed accordingly.

However, as there have only been around 23 confirmed outbreaks since the disease was discovered, traditional methods used to predict common infections, such as flu, are difficult.

Instead of working from previous outbreak data, of , along with his colleague and their team, developed an outbreak risk model “from the bottom-up”. 

They used data on a range of factors including host distribution, human population size, people’s movements by roads and air, and land use.

, who leads the group at the and was not involved in the study, tells Carbon Brief that combining all these factors into a model is “extremely complex”. “Therefore, I am impressed by this work,” he says.

One vital component of the analysis was climate change, which can influence disease spread both by affecting both local socioeconomic development and, as Redding tells Carbon Brief, the host species themselves:

“In our model most of the climate effects are through better conditions for the disease-carrying species, thus increasing their native geographical range.”

While there is still about precisely which animals pass Ebola on to humans, the prime suspects are large fruit bats that are often hunted . These creatures are known to prefer warm and wet habitats, which are expected to expand in the target regions as the climate changes.

Other animals thought to provide alternative routes for infection, such as apes and duiker antelopes, were also considered in the analysis.

The researchers note that climate played a less important role in their observed outcomes than poverty – which is closely tied with healthcare response – and human population size. 

However, they also note that spillover events “increased with greenhouse gas concentrations”. Redding explains:

“There is a positive association in our model results with increasingly more negative impact with higher emission scenarios.”

Epidemic expansion

The researchers developed a model that simulated animal-to-human and human-to-human transmission of Zaire Ebola virus (EBOV), the strain responsible for the West African epidemic.

In order to gauge the impact of complex social, economic and climate factors on future Ebola transmission in Africa, the team then incorporated representative concentration pathways () and shared socio-economic pathways () into their modelling.

RCPs broadly represent scenarios with ever-higher levels of greenhouse gases resulting from different levels of climate action. SSPs are for various socioeconomic development scenarios, involving different outcomes for global society, demographics and economics.

(For more, see Carbon Brief’s recent on RCP8.5 and Carbon Brief’s SSP .)

The researchers then used these models to project changes in Ebola risk across different African regions by the year 2070.

Writing in their paper, they say their simulations suggest a “general, ongoing increase in Ebola incidence over time” for most scenarios.

However, for scenarios involving sustainable development and extensive climate mitigation, there was a general decrease in Ebola risk (the chart below gives an idea of changing risk in different scenario combinations).

Change in future risks of Ebola virus disease under different RCP and SSP scenarios. Each map represents mean change in “per grid cell probability” of an Ebola case from zero (yellow) to −0.06 (dark blue) and 0.06 (red), aggregated at a country level with data from the group’s model for 2070. Source: Redding et al. (2019)

Under current conditions, the models predict an epidemic resulting from a spillover event will occur roughly once every 17 years. An epidemic was defined as an outbreak involving more than 1,500 patients.

To arrive at this conclusion, the team ran around 1,500 yearly simulations using present day conditions and found that epidemics occurred in approximately 5.8% of them. This process was then repeated using different sets of conditions.

The greatest increase occurs in a scenario with high emissions, high population growth and slow economic development (RCP6.0 and SSP3), with epidemics expected to occur nearly once every 10 years.

(The likelihood of epidemics occurring under these conditions compared to present day was incorrectly described as four times more likely, instead of 1.6 times more likely, in the paper’s original abstract. The authors confirmed this after Carbon Brief contacted them about the discrepancy.)

Under the most optimistic of the scenarios they used – which assumes moderate emissions and high development (RCP4.5 and SSP1) – the occurrence drops to roughly once every 30 years.

A similar pattern is expected to play out for “catastrophic epidemics” affecting more than two million people. These events are currently predicted to take place once every 43 years, but the modelling suggests they will increase in frequency under high-emissions scenarios.

The models also predict an expansion in the area at risk from outbreaks. For example, under the most optimistic socioeconomic and climate scenario, the total area where epidemics could start decreased by nearly half compared to present day (0.4m square kilometres, km2, compared to 0.8m km2).

In comparison, in a scenario involving low climate mitigation and “middle of the road” development (RCP6.0 and SSP2), this area increased by 20.5%, Under a more extreme scenario (RCP8.5 and SSP3) this increased further, by 34%.

Disease and climate

While the links between climate and Ebola, Redding and his co-authors think this is the first attempt to model future transmission of the disease that takes climate change into account.

Baylis says there has been extensive work exploring direct links between changing climate and the spread of disease – for example, in the Kenyan highlands and malaria risk. 

However, while work from his own group has suggested of infectious diseases are susceptible to climate, he says identifying these links can be challenging:

“Attribution is difficult, because we are really saying that climate change increases the probability of an event, but extreme events are expected even without climate change.”

It is worth noting that while many infectious diseases are transmitted via the environment (by way of water or soil, for example), Ebola moves via direct contact between hosts. This means while bats and humans are affected directly by the changing climate, the virus itself is less susceptible to a changing climate.

The paper concludes that global commitments to tackle climate change may drive down Ebola cases. However, it is not optimistic about this outcome, noting “evidence suggests a wholesale change is unlikely”:

“Efforts to decrease poverty in Central and Western Africa with a concomitant increase in healthcare resources, therefore, would appear to be the most realistic approach to reducing future Ebola virus disease risk globally.”

Future response

Besides accurately identifying the known endemic area for Ebola, the modelling also identifies countries such as Nigeria, Ghana and Kenya as vulnerable to both small spillovers and epidemics of Ebola, despite never having been the source of such outbreaks before.

The team says their approach “somewhat contradict[s] analyses based on current case data”.

According to Baylis, the team’s validation of past outbreaks using the new approach increases confidence in future predictions, but notes the models are still “likely constrained by the quality of our knowledge of Ebola hosts, which is not high”.

Besides identifying a “much larger” area within Africa that is vulnerable to spillover events, the team also incorporated information about airline routes and concluded that China, Russia, India, the US and many European countries were at risk of importing the disease.

According to Redding, their work “acts as a call” for both a better understanding of where Ebola outbreaks could hit, plus the need for cooperation between wealthier and poorer countries to improve healthcare resources in preparation. He concludes:

“Such an approach is a no-lose situation as better containment facilities and barrier nursing, for example, could protect nations and their neighbours against many different future disease outbreaks, not just Ebola.”

※ 全文及圖片詳見:()

※ 論文資料:Redding, D. et al. (2019) Impacts of environmental and socio-economic factors on emergence and epidemic potential of Ebola in Africa, Nature Communications,

作者

如果有一件事是重要的,如果能為孩子實現一個願望,那就是人類與大自然和諧共存。

於特有生物研究保育中心服務,小鳥和棲地是主要的研究對象。是龜毛的讀者,認為龜毛是探索世界的美德。

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再添一魂! 140縣道出現今年第七件石虎路殺

苗栗縣140縣道石虎路殺熱區,28.5公里處卓蘭路段往三義方向,昨天(22日)晚上7點半再發生一隻石虎陳屍,縣府人員據報到場察看,發現馬路有血跡,研判又是路殺事件,140縣道今年第七起,苗栗縣今年已發生20件石虎路殺事件,損失21隻石虎。

140縣道昨晚路殺是公石虎,體重2.2公斤,研判年紀一歲多,應屬亞成體,140縣道隔著大安溪與台中市相望,被視為苗栗、台中石虎交流重要廊道,林務局、縣府等有關單位都列為最優先改善石虎路殺路段。



22日晚間,苗104又出現一起石虎路殺案件。照片轉載自自由時報報導,民眾提供。

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疑池底清淤 破壞古坑綠隧生態池

古坑綠色隧道生態池被民眾發現,原本豐富的動植物生態幾乎消失殆盡,對十多年營造的環境不見了,覺得惋惜及心痛。

2017年四4月公所以池底太多淤泥、外來種植物佔據,發包清淤及修理濾水設備、增設水車,當時就有人擔憂清淤工程會破壞生態,甚至傳出有人在施工期間發現紅冠水雞媽媽帶著小雞找不到築巢地方,覺得很不捨,如今被發現動植物生態幾乎消失,在地居民議論紛紛。

綠隧生態池是古坑鄉公所當年打造綠色隧道公園時施作,公所人員還特地到特生中心找了許多台灣特有種或少見的水生植物來栽種,有田蒽、台灣水龍、大安水蓑衣、金線蓮花、細葉水竹香等。

生態觀察家、前雲林縣生態保育協會理事長吳登立指出,多年前他曾在綠隧生態池調查,發現有20多種蜻蜓,是雲林縣平地最大的蜻蜓聚集地,還有多種蝴蝶、鳥類。清淤後重新進水一段時間,他前往觀察,蜻蜓只剩下零星幾隻,池裡新放養許多雜食性的錦鯉,對生態沒有加分還有危害之虞,2019年7、8月他再去觀察,發現有十多隻蜻蜓,但種類只有一、二種。

古坑鄉公所最近進行綠隧週邊設施整修,公所祕書陳泳豪表示,生態池雜草叢生、圍籬多處損壞,施工將雜草剷除,圍籬整修後重新粉刷,並在池底種植90多盆蓮花,未來還將增設其他設施。

對此,吳登立說,生態池不是景觀池,重要是維持生物多樣性,不需太多人造設施;而不捨生態池環境遭破壞的民眾則希望,相關單位不要只關心建設。

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黑手黨把持回收物 毒塑料運中國製鞋賣回義大利

法新社報導,義大利警方24日表示,已偵破一個由兇殘暴徒領導的黑手黨塑膠回收集團,他們把有毒材料運到中國製鞋,再把成品賣回義大利。

警方表示,這個集團是由幫派分子卡彭那羅(Claudio Carbonaro)所領導,他曾在「1980和1990年代犯下殘暴罪行,包括60多宗謀殺案」。在轉做警方的證人後,卡彭那羅2013年重返西西里,他在那裡接管了歷史悠久的黑手黨,並開始獲利極為可觀的污染塑料販運。

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台東首創「環保寺廟」認證 電器設備列考量

台東縣環保局鼓勵寺廟減少使用產生煙灰,一旦達到標準,會由縣府頒發「環保寺廟認證」標章。跟其他縣市推動的低碳寺廟不同的是,台東縣的認證項目除了減香減爐少鞭炮外,還將寺廟內是否採用電器設備也列入考核。台東縣環保局長謝清泉表示,「包括你使用的是不是LED直接減碳,還有金爐是否環保金爐。」

台東縣環保局表示,年底前就會公佈寺廟推動環保的考核結果。

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全國首例!竹市訂罰則禁事業廢水排入取水口上游 10/30起實施

新竹市府2019年6月提出《新竹市下水道管理自治條例》修法,禁止事業廢水排入飲用水上游並訂定相關罰則,經市議會通過後,修正條文送中央內政部審查已核定通過,30日起實施,市府工務處強調,修法後除嚴格要求事業廢水不得排入頭前溪湳雅取水口上游外,更增訂處罰條例,因比中央母法嚴格,創全國首例。

目前市轄工廠或事業體排放的污水都排往頭前溪湳雅進水廠取水口的下游,位在竹市端的水體都已嚴格規範,但因頭前溪上游段位在新竹縣竹東鎮,市府已函請新竹縣府能採同樣嚴格標準,管制頭前溪上游的事業體廢水排放,保障排入頭前溪上游的水體來源。

工務處表示,竹市民生用水每天約33萬公噸,主要來自寶山水庫,但因有豐水期與枯水期,約有1到3成用水來自頭前溪,其中,頭前溪自來水湳雅取水口位於新竹市,市府今年跨局處研擬修正條例,明定規範禁止事業廢水排入湳雅取水口上游,讓市民飲用水更有保障。

《新竹市下水道管理自治條例》修正案經市議會支持,已在2019年6月12日三讀通過,近期更獲內政部同意核定,成功修法禁止事業廢水排入飲用水取水口上游,且因訂有相關罰則,可說是全國首例,其中,修正草案新增第11條第2項「事業廢水不得排入頭前溪自來水湳雅取水口上游段水體」,若違反此自治條例且未限期改善者,將處新台幣3萬元以上10萬元以下罰鍰。

2019年6月與台水公司合作啟動北水南送工程,預計2020年底完工後,2021年正式通水,屆時石門水庫供水量將從每天4.6萬噸提升到20萬噸,在水情穩定時可提供新竹地區全面飲用水庫水。

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