民國115年 普通考試 環保行政 環境規劃與管理概要
第3題
進行環境風險評估時，針對不確定性（Uncertainty）之量化（Quantify）， 可採用方法之一為「蒙地卡羅模擬技術（Monte Carlo Simula…
題目
進行環境風險評估時，針對不確定性（Uncertainty）之量化（Quantify）， 可採用方法之一為「蒙地卡羅模擬技術（Monte Carlo Simulation Techniques）」。請說明「蒙地卡羅模擬技術」之運作機制與用意為何？ （25 分）
參考解答（AI 生成，非官方）
- 一、定義與定位：蒙地卡羅模擬（Monte Carlo Simulation）係以隨機抽樣進行不確定性傳遞（uncertainty propagation）之數值方法。其有別於傳統以單點估計值（point estimate）計算風險，改將輸入參數視為具有機率分布之隨機變數，重複抽樣代入風險模型，據以獲得輸出結果之機率分布，屬機率式風險評估（probabilistic risk assessment）之核心工具。
- 二、運作機制與步驟：（一）建立風險模型，如危害商數 HQ＝暴露劑量÷參考劑量，或致癌風險＝暴露量×致癌斜率因子；（二）辨識關鍵不確定參數並設定機率分布，常用常態、對數常態、均勻、三角與貝他分布；（三）設定參數間之相關性（rank correlation）；（四）進行隨機抽樣，可採簡單隨機抽樣或拉丁超立方抽樣（Latin Hypercube Sampling）以提升效率；（五）大量迭代，通常執行 1,000 至 10,000 次以上。
- 三、輸出與統計詮釋：模擬後可得輸出變數之機率密度函數與累積分布函數，並計算平均值、中位數、標準差、變異係數、各百分位數（如 P50、P95）、超越機率（probability of exceedance）與信賴區間；亦可進行敏感度分析（如龍捲風圖 tornado diagram、Spearman 等級相關），辨識對輸出影響最大之參數，作為後續研究與監測之優先順序。
- 四、用意：其目的在於量化不確定性、呈現風險之可能範圍而非虛假精確之單一數值，支援風險管理決策（例如以保守之 P95 作為管制基準）、評估超過法規限值或可接受風險之機率、增進與利害關係人溝通之透明度，並可作為情境分析與成本效益分析之輸入。
- 五、限制與精進：常見限制為輸入分布假設與資料品質不足（garbage in, garbage out）、忽略參數相關性、未涵蓋模型結構不確定性（model uncertainty）與深度不確定性（deep uncertainty）、計算量較大且結果不易重現；宜輔以敏感度分析、情境分析、專家判斷、模式比對與完整之抽樣紀錄，並以保守假設進行二階（two-dimensional）模擬以區分變異性與不確定性。
AI 依官方試題文字產生的參考解答，非考選部公告答案，內容僅供備考參考。