人工智慧揭秘空气污染时空变化 透过Geo-AI模拟戴奥辛分布 – 科学月刊Science Monthly

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Author 作者 吴治达/成功大学测量及空间资讯学系教授,国家卫生研究院国家环境医学研究所兼任副研究员,中兴大学永续农业创新发展中心兼任教授;林佑如/成功大学测量及空间资讯学系硕士生;曾于庭/成功大学测量及空间资讯学系研究助理。Geo-AI戴奥辛人工智慧空气污染空气监测制造业集成混合空间学习模型Take Home Message
•为厘清戴奥辛污染程度,笔者团队以新的空间分析技术「地理人工智慧」(Geo-AI)模拟了戴奥辛时空分布。
•透过以测站数据、机器学习、集成学习法建立的Geo-AI模型,团队发现污染集中在中南部,可能与工业区及农业活动有关。
•Geo-AI可准确找出戴奥辛污染热区,提供政府空污防治参考,有望应用在更多环境课题。
戴奥辛(dioxin-like compounds),是超过210种不同化合物的总称,其中包括共平面多氯联苯(partially coplanar polychlorinated biphenyls)、多氯二联苯呋喃(polychlorinated dibenzofurans, PCDFs)、多氯二联苯戴奥辛(polychlorinated dibenzo-p-dioxins, PCDDs)。戴奥辛产生的途径相当多样,大部分源於制造特定化学产品的过程,例如制造含氯的防腐剂或除草剂、冶链金属、制造水泥、火力发电厂等。在自然环境下的露天燃烧、处理废弃物(废电缆、废五金)或焚化炉燃烧垃圾、纸浆加氯漂白等过程,也都是戴奥辛的重要来源之一。

此外,这些多样的来源形式还包含工业制程产生的副产物、特定工业制程的燃烧排放、化学产品制造过程、能源利用,甚至涉及人为行为,例如露天燃烧、火灾、抽菸等。

空气中过高的戴奥辛浓度可能对人体产生严重的健康影响。长期暴露於高浓度的戴奥辛可能导致免疫系统受损、神经行为变化、皮肤病变、儿童发育问题,甚至增加罹患癌症的风险。由於戴奥辛对人体健康会产生严重的影响,因此也有「世纪之毒」之称。有监於预防胜於治疗的预防医学观念,如果我们能事先得知戴奥辛浓度的分布,一方面能透过环保政策以减少相关排放源的产生,另一方面也可以提供读者参考,主动避免接触或暴露在戴奥辛高浓度地区,对於降低人们遭戴奥辛危害的风险应有实质帮助。
人工智慧如何应用在空污研究?「地理人工智慧」(geospaital artificial intelligence,Geo-AI)是近年兴起的模式分析技术,广泛应用於环境科学研究。以空气污染模拟为例,由於空气污染主要来自人为排放,Geo-AI可利用卫星、航照、无人机等影像资料、地理资讯系统(geographic information system, GIS)的空间分析技术,快速获取土地利用排放源分布资讯。再结合空污监测站的数据,利用机器学习和集成学习等先进演算方法,建立「空气污染vs土地利用排放源分布状况」的Geo-AI推估模式(图一)。如此一来,即使是没有测站的地方,只要将土地利用排放源分布资料代入模型,即可推估空气污染浓度。随着电脑软硬体和运算效能的进步,利用Geo-AI即可准确、有效且快速的模拟大范围区域内空气污染的空间变化与分布。

虽然戴奥辛的监测资料可於环境部空气品质监测网下载,但受限於测站数量有限,大众很难透过监测站的数值直接了解自身所在地区的污染程度。面对这个挑战,本团队运用Geo-AI的概念,系统性地结合多个基础模型和机器学习(machine learning)演算法,建立效能更佳、解释能力更好的空气污染推估模型(请见

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戴奥辛(dioxin-like compounds),是超过210种不同化合物的总称,其中包括共平面多氯联苯(partially coplanar polychlorinated biphenyls)、多氯二联苯呋喃(polychlorinated dibenzofurans, PCDFs)、多氯二联苯戴奥辛(polychlorinated dibenzo-p-dioxins, PCDDs)。戴奥辛产生的途径相当多样,大部分源於制造特定化学产品的过程,例如制造含氯的防腐剂或除草剂、冶链金属、制造水泥、火力发电厂等。在自然环境下的露天燃烧、处理废弃物(废电缆、废五金)或焚化炉燃烧垃圾、纸浆加氯漂白等过程,也都是戴奥辛的重要来源之一。

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