iVOD / 164404

Field Value
IVOD_ID 164404
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/164404
日期 2025-10-20
會議資料.會議代碼 委員會-11-4-26-5
會議資料.會議代碼:str 第11屆第4會期社會福利及衛生環境委員會第5次全體委員會議
會議資料.屆 11
會議資料.會期 4
會議資料.會次 5
會議資料.種類 委員會
會議資料.委員會代碼[0] 26
會議資料.委員會代碼:str[0] 社會福利及衛生環境委員會
會議資料.標題 第11屆第4會期社會福利及衛生環境委員會第5次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2025-10-20T10:55:01+08:00
結束時間 2025-10-20T11:05:40+08:00
影片長度 00:10:39
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/03f010abd9bb8d1b382cd07aab1d6463720e647d743851f483c966d97180d5d23d75864859a57f935ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 黃秀芳
委員發言時間 10:55:01 - 11:05:40
會議時間 2025-10-20T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第4會期社會福利及衛生環境委員會第5次全體委員會議(事由:一、邀請環境部、經濟部、農業部、內政部就「太陽能光電板案場環評機制與保護區廢棄物管理之檢討」進行專題報告,並備質詢。 二、審查 (一)委員賴瑞隆等16人擬具「噪音管制法第二十六條及第二十八條條文修正草案」案。 (二)委員陳亭妃等16人擬具「噪音管制法第二十六條及第二十八條條文修正草案」案。 (三)委員張智倫等17人擬具「噪音管制法第二十六條及第二十八條條文修正草案」案。 (四)委員王育敏等24人擬具「噪音管制法第二十六條及第二十八條條文修正草案」案。 (五)台灣民眾黨黨團擬具「噪音管制法第二十六條及第二十八條條文修正草案」案。 (六)委員黃健豪等19人擬具「噪音管制法第二十六條及第二十八條條文修正草案」案。 (七)委員牛煦庭等25人擬具「噪音管制法第二條及第二十六條條文修正草案」案。 (八)委員羅明才等20人擬具「噪音管制法第二十六條及第二十八條條文修正草案」案。 (九)委員羅廷瑋等17人擬具「噪音管制法第二十六條及第二十八條條文修正草案」案。 【專題報告及法律案採綜合詢答;法律案僅詢答】)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[0].start 6.32534375
transcript.pyannote[0].end 8.33346875
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1].start 8.53596875
transcript.pyannote[1].end 8.83971875
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2].start 8.72159375
transcript.pyannote[2].end 9.56534375
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3].start 12.34971875
transcript.pyannote[3].end 13.27784375
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[4].start 13.37909375
transcript.pyannote[4].end 24.26346875
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[5].start 24.29721875
transcript.pyannote[5].end 54.80721875
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[6].start 55.90409375
transcript.pyannote[6].end 141.24096875
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[7].start 56.03909375
transcript.pyannote[7].end 56.24159375
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[8].start 141.91596875
transcript.pyannote[8].end 166.92471875
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[9].start 167.38034375
transcript.pyannote[9].end 189.33471875
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[10].start 170.70471875
transcript.pyannote[10].end 171.04221875
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[11].start 172.30784375
transcript.pyannote[11].end 173.35409375
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[12].start 181.82534375
transcript.pyannote[12].end 182.29784375
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[13].start 184.71096875
transcript.pyannote[13].end 185.14971875
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[14].start 188.59221875
transcript.pyannote[14].end 219.01784375
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[15].start 200.59034375
transcript.pyannote[15].end 200.65784375
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[16].start 200.70846875
transcript.pyannote[16].end 200.75909375
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[17].start 219.33846875
transcript.pyannote[17].end 220.21596875
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[18].start 220.82346875
transcript.pyannote[18].end 255.28221875
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[19].start 256.00784375
transcript.pyannote[19].end 285.11721875
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[20].start 285.55596875
transcript.pyannote[20].end 289.03221875
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[21].start 289.36971875
transcript.pyannote[21].end 301.94159375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[22].start 295.34346875
transcript.pyannote[22].end 295.78221875
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[23].start 301.99221875
transcript.pyannote[23].end 311.27346875
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[24].start 311.84721875
transcript.pyannote[24].end 360.27846875
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[25].start 321.83721875
transcript.pyannote[25].end 322.25909375
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[26].start 349.76534375
transcript.pyannote[26].end 350.17034375
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[27].start 357.74721875
transcript.pyannote[27].end 358.11846875
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[28].start 359.73846875
transcript.pyannote[28].end 361.67909375
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[29].start 361.69596875
transcript.pyannote[29].end 366.45471875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[30].start 365.72909375
transcript.pyannote[30].end 382.33409375
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[31].start 372.19221875
transcript.pyannote[31].end 372.58034375
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[32].start 377.69346875
transcript.pyannote[32].end 377.92971875
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[33].start 382.26659375
transcript.pyannote[33].end 382.58721875
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[34].start 382.75596875
transcript.pyannote[34].end 414.05909375
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[35].start 411.78096875
transcript.pyannote[35].end 413.04659375
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[36].start 413.63721875
transcript.pyannote[36].end 433.80284375
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[37].start 416.67471875
transcript.pyannote[37].end 416.96159375
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[38].start 429.65159375
transcript.pyannote[38].end 430.19159375
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[39].start 430.66409375
transcript.pyannote[39].end 431.01846875
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[40].start 432.46971875
transcript.pyannote[40].end 432.97596875
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[41].start 433.95471875
transcript.pyannote[41].end 447.67409375
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[42].start 436.09784375
transcript.pyannote[42].end 436.67159375
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[43].start 440.40096875
transcript.pyannote[43].end 441.00846875
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[44].start 442.05471875
transcript.pyannote[44].end 442.67909375
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[45].start 444.29909375
transcript.pyannote[45].end 444.82221875
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[46].start 445.59846875
transcript.pyannote[46].end 446.13846875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[47].start 447.67409375
transcript.pyannote[47].end 494.70471875
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[48].start 494.99159375
transcript.pyannote[48].end 528.77534375
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[49].start 513.13221875
transcript.pyannote[49].end 513.36846875
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[50].start 529.43346875
transcript.pyannote[50].end 548.87346875
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[51].start 548.90721875
transcript.pyannote[51].end 607.09221875
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[52].start 555.58971875
transcript.pyannote[52].end 555.69096875
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[53].start 555.89346875
transcript.pyannote[53].end 555.96096875
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[54].start 559.04909375
transcript.pyannote[54].end 559.35284375
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[55].start 559.38659375
transcript.pyannote[55].end 559.40346875
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[56].start 571.78971875
transcript.pyannote[56].end 572.36346875
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[57].start 576.21096875
transcript.pyannote[57].end 576.31221875
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[58].start 581.18909375
transcript.pyannote[58].end 581.20596875
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[59].start 581.27346875
transcript.pyannote[59].end 581.44221875
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[60].start 604.02096875
transcript.pyannote[60].end 604.83096875
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[61].start 606.36659375
transcript.pyannote[61].end 606.83909375
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[62].start 606.99096875
transcript.pyannote[62].end 609.72471875
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[63].start 609.08346875
transcript.pyannote[63].end 609.45471875
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[64].start 609.80909375
transcript.pyannote[64].end 609.85971875
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[65].start 609.96096875
transcript.pyannote[65].end 628.35471875
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[66].start 614.85471875
transcript.pyannote[66].end 615.59721875
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[67].start 628.47284375
transcript.pyannote[67].end 629.50221875
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[68].start 630.00846875
transcript.pyannote[68].end 634.95284375
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[69].start 634.95284375
transcript.pyannote[69].end 636.21846875
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[70].start 635.08784375
transcript.pyannote[70].end 635.72909375
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[71].start 637.50096875
transcript.pyannote[71].end 640.26846875
transcript.whisperx[0].start 6.625
transcript.whisperx[0].end 7.914
transcript.whisperx[0].text 謝謝主席 我們請部長 彭部長
transcript.whisperx[1].start 12.386
transcript.whisperx[1].end 37.752
transcript.whisperx[1].text 黃委員好部長好 部長我今天想要針對就是這個廢棄物亂到的這種狀況來跟部長做一個討論就以彰化這邊為例彰化這個北有大渡溪南有濁水溪那中間還有貫穿著舊濁水溪然後還有楊子戳溪原大排那其實這幾個這個大排或者是
transcript.whisperx[2].start 38.672
transcript.whisperx[2].end 52.359
transcript.whisperx[2].text 這個溪有的都會比較偏就是會比較偏人煙比較稀少的地方可能一般的人可能不會到達的一個地方然後有一些地方是這樣子那這些地方也會成為廢棄物亂到的一個很
transcript.whisperx[3].start 55.956
transcript.whisperx[3].end 83.383
transcript.whisperx[3].text 可能是廢棄物亂到的一個天堂所以我們一直希望就是說這些可能比較偏遠的比較人煙比較稀少的這些地方也許可能要用一些比較科技的方式來執法那不可能說都靠著什麼這個河川的巡守員去巡邏我覺得這個可能會有一些困難所以在這幾年當中我們看到就是除了這個
transcript.whisperx[4].start 84.663
transcript.whisperx[4].end 105.801
transcript.whisperx[4].text 第三河川分署第四河川分署還有彰化縣政府以及農田這個農水署其實他們都有這個巡守隊那針對這些河去做一些巡邏那也看到就是說在這一年當中這幾次當中就也這個
transcript.whisperx[5].start 107.422
transcript.whisperx[5].end 135.688
transcript.whisperx[5].text 出動了1800次的這個巡查那也這個清除總共27公噸的垃圾那這些地點有的甚至除了垃圾一般的家務垃圾之外還有一般的大型家具的垃圾所以我在這邊想要請教部長就是說除了彰化有這樣的一個狀況我相信全國各地比較人煙稀少的這個不論是河川或者是山谷
transcript.whisperx[6].start 136.808
transcript.whisperx[6].end 156.422
transcript.whisperx[6].text 也是很多這樣的重狀況也真的非常多一般的民眾不太會到達或者是人煙比較稀少的地方有時候山谷就是一堆垃圾所以我想請教部長針對這樣的一個狀況我們有沒有可能在這些可能垃圾
transcript.whisperx[7].start 157.082
transcript.whisperx[7].end 165.16
transcript.whisperx[7].text 可能會被亂到垃圾的這些地點可能加裝監視器或者是用什麼樣的方式能夠杜絕亂到垃圾或者是亂丟垃圾
transcript.whisperx[8].start 168.021
transcript.whisperx[8].end 187.61
transcript.whisperx[8].text 包委我們這邊是處理是比較大型的例如說營建剩餘土石房或營建廢棄物這個是大型需要一個車輛那我們現在是有一套的一個方案包含了監視器各方面然後用GPS不過委員你這邊這個是稍微小一點點我們會跟彰化環保局一起來討論
transcript.whisperx[9].start 188.81
transcript.whisperx[9].end 217.279
transcript.whisperx[9].text 我也希望就是說不論是我們的這個營建廢棄物或者是其他的這種垃圾可能是這種失業廢棄物或者是那種工廠生產出來的垃圾其實這個環保環境部這邊管那其實有很多像這種大型垃圾在地方也是層出不窮所以我希望就是說環境部跟地方政府應該要去想一套方法可能更容易來稽查或者是更容易把這些
transcript.whisperx[10].start 218.68
transcript.whisperx[10].end 236.455
transcript.whisperx[10].text 熱點可能這個容易被亂倒垃圾的這些熱點可能要加裝一些這個監視器或是什麼樣的方式能夠來杜絕另外我想請教就是說部長在也是在彰化地區在前陣子就是
transcript.whisperx[11].start 237.556
transcript.whisperx[11].end 254.704
transcript.whisperx[11].text 有人就是把這個營建的廢棄物就丟到我們彰化的這個惡靈中科園區他是一個科學園區然後垃圾就直接這個營建的這個廢棄物就直接倒到那邊去所以我希望就是說其實
transcript.whisperx[12].start 256.272
transcript.whisperx[12].end 284.878
transcript.whisperx[12].text 雖然我們在那個載運的這個貨車或者是那種卡車可能你們都有GPS那可能就是說上有上有政策下有對策也許他是用什麼樣的方式把這些這個營建廢棄物亂丟亂盜所以我希望就是說部長針對這部分我覺得應該還要有更精進的方式來杜絕另外他這個犯罪的手法他是用偽造土石方的證明
transcript.whisperx[13].start 286.098
transcript.whisperx[13].end 310.727
transcript.whisperx[13].text 偽造土石方的證明然後去取得這個可能他裡面有管理員是因為這樣然後取得信任然後就進去裡面亂盜這個也是一個方式所以我希望就是說部長針對這一部分未來如果還有亂盜這個營建廢棄物或者是一般的失業廢棄物或者是一般的這種垃圾我覺得應該要有這個嚴懲或者是重罰
transcript.whisperx[14].start 312.815
transcript.whisperx[14].end 338.192
transcript.whisperx[14].text 對 謝謝委員這個案例我們有注意到現在就是委員你說的嚴懲重罰我們現在是未來會有一個智慧維理的計畫等於是除了GPS之外車牌在每個路口我們都可以掌握這個訊息所以我們會運用AI的方法來解決事實上這個的問題在於是說廢棄物如何去化現在我們的確我們跟內政部合作也在盤點這樣的一個機會因為這個其實
transcript.whisperx[15].start 341.074
transcript.whisperx[15].end 360.991
transcript.whisperx[15].text 這個是台灣幾十年來都從來沒有人去解決這個問題但是我們也重視到這再不處理已經會變成是一個很大的環境的一個議題所以我們有認真有面對來處理這個事但是我也必須跟委員坦承這個道高一尺 魔高一丈他們在進化當中在進化當中 那你們應該要
transcript.whisperx[16].start 361.932
transcript.whisperx[16].end 382.219
transcript.whisperx[16].text 比他更早一步去想到要怎麼去解決這個問題例如說像有一些地方不是只有高雄有台北也有挖下去全部都是廢棄物的也都有所以我們現在的確是更重視到這一個環節所以委員再給我們一點時間其實我們已經有一個跨部會的平台就是來處理這個事情
transcript.whisperx[17].start 382.959
transcript.whisperx[17].end 410.396
transcript.whisperx[17].text 這一件其實因為是即時有去抓到才不會造成可能也許下一手的這個廠商他如果要進駐之後他一挖可能底下全部都是這種營建廢棄物那這個廠商他會很倒楣要去清理這些這些廢棄物所以我覺得就是說應該我們還要有一個比較更精進的方式怎麼樣去解決這些營建廢棄物那剛剛部長有特別提到就是我們未來會有
transcript.whisperx[18].start 411.456
transcript.whisperx[18].end 433.51
transcript.whisperx[18].text 現在已經有跨部會現在有跨部會的跨部會然後我們在修改法令廢清法自在法都要修正然後這個所謂的廢棄物的量能可以去化甚至有人可以把這個所謂的這個營建廢棄物或土石方鼓勵成立這個土地銀行等等土質銀行等等能夠做好一個內循環來做處理就是說不要
transcript.whisperx[19].start 434.19
transcript.whisperx[19].end 454.022
transcript.whisperx[19].text 什麼東西都是廢棄物來看待現在的情況像這個就是倒一車可能就一兩萬塊所以一頓就一兩萬塊有利可圖所以大家都喜歡幹這種事情貪小便宜那我們就希望可以改變這個生態部長接下來我想請教就是說因為彰化這邊也有很多就是農業的廢棄物
transcript.whisperx[20].start 456.623
transcript.whisperx[20].end 471.901
transcript.whisperx[20].text 除了農模之外也有一些葡萄藤或者是一些樹枝這種都算是比較農業的廢棄物當然就是說我們怎麼樣讓這些我們認為就是說可以再利用的可以再利用的
transcript.whisperx[21].start 472.741
transcript.whisperx[21].end 490.848
transcript.whisperx[21].text 譬如說有的樹枝它就可以成為木炭或者是它還可以成為農地上有用的肥料類似這樣的一個狀況我希望就是說未來可能還要再加強力道怎麼樣讓這些農業的廢棄物能夠
transcript.whisperx[22].start 495.129
transcript.whisperx[22].end 512.382
transcript.whisperx[22].text 可以推廣然後可以再利用我覺得這應該還要再去努力因為尤其是農磨的這個部分因為我也提到好幾次因為農磨確實是一個非常麻煩的一件事情你用完之後上面的土其實你要把它清掉其實還是有困難
transcript.whisperx[23].start 513.283
transcript.whisperx[23].end 528.116
transcript.whisperx[23].text 那這個要怎麼樣去解決那另外就是說我們現在碰到這個花蓮光復香這些泥土沙可能混合著一些廢棄物那你怎麼樣我覺得這個土也許
transcript.whisperx[24].start 529.517
transcript.whisperx[24].end 548.333
transcript.whisperx[24].text 感覺好像是還蠻肥沃的這種土那這種土是不是未來還可以怎麼樣再利用那就是說這些土它裡面夾雜的一些垃圾你怎麼樣去把它清掉然後讓它變成真的就是土或者是泥或者是沙所以我不知道說部長針對這一部分你們要怎麼去處理
transcript.whisperx[25].start 549.233
transcript.whisperx[25].end 568.984
transcript.whisperx[25].text 謝謝委員提到這個彰化因為彰化除了這個葡萄藤之外還有這種稻米的稻梗其實就我們來看的話應該都是資源物所以我記得我也跟農業部陳部長有談過說我們是不是有一些輔導一些榻榻米的公司因為榻榻米用稻梗來做其實是蠻合適的
transcript.whisperx[26].start 569.984
transcript.whisperx[26].end 593.132
transcript.whisperx[26].text 把這個規模經濟把它做出來的確我們是在想這個事委員提到葡萄藤是蠻好的我們會加大力道也希望能夠去了解說它可以怎麼樣再利用這個就是循環經濟至於花蓮那個部分其實它的現在最新的資料是30萬噸我們預估會到100萬噸目前的確是要把它分類然後進行各種各樣的一個運用
transcript.whisperx[27].start 594.632
transcript.whisperx[27].end 609.48
transcript.whisperx[27].text 現在是正在進行當中因為我們現在還在救災所以我們現在有一套想法希望能夠把它做資源再分類不過這個真的也要一些特別的預算來去做處理我們希望明年可以來開始進行這個工作我們也會全力支持就是說
transcript.whisperx[28].start 610.36
transcript.whisperx[28].end 634.439
transcript.whisperx[28].text 未來這個真的也是一個蠻大的工程我看起來應該是一個蠻大的工程所以我們希望就是說環境部真的在這個環境上面可能還要再加強力道就是說尤其是對於這個農業上的這些我們認為可以再利用的可以拜託再跟農業部這邊再合作然後再加強力道去宣傳好 謝謝委員 謝謝
transcript.whisperx[29].start 638.521
transcript.whisperx[29].end 639.971
transcript.whisperx[29].text 謝謝黃秀芳委員發言還有彭部長