全台「戴奥辛」分布结果出炉！成大点名4地区浓度高

成大团队研发集成混合空间推估模型（EMSM）显示2015年台湾全年戴奥辛平均浓度分布，云嘉南、高雄是浓度较高区域。(成大提供／曹婷婷台南传真)

空气中存在多少戴奥辛？成功大学测量及空间资讯学系吴治达副教授与团队应用地理人工智慧（Geo - AI）技术，发展出集成混合空间推估模型（简称EMSM），可高解析模拟全台大气戴奥辛分布，研究显示，云嘉南及高雄是台湾大气戴奥辛浓度较高区域。

成大吴治达副教授与团队应用地理人工智慧（Geo - AI）技术，发展集成混合空间推估模型（EMSM）方法学，成果刊登在国际顶尖期刊。(成大提供／曹婷婷台南传真)

成大团队指出，EMSM是全球第一个利用地理人工智慧开发的「集成混合空间推估模型」，以2006年至2016年环保署监测站每天戴奥辛监测浓度做为建模资料依据，运用机器学习优势，整合与堆叠多种空间推估方法学于一体，模拟台湾长时期、高解析度下大气戴奥辛浓度变化。

吴治达指出，戴奥辛是75种多氯戴奥辛（PCDD）及135种多氯？喃（PCDF）的群集，当焚化含有氯的塑胶废弃物时即可能产生，随着烟囱中的燃烧废气远距离传播到空气中，然后沉降到土壤或水底泥中，被植物或水生动物吸收或食入，再透过食物链的转移最终累积在生物体中。

然而，环保署受限于经费规画，监测点位设定有限，无法长时间采集空气样本做准确评估，因此，成大空间资讯学系吴治达副教授及团队，企图打造高精度环境大气中戴奥辛浓度的推估模型，用来模拟全台空气中戴奥辛的空间分布与时间变异状况。

集成混合空间模型，模拟台湾本岛戴奥辛分布年度变化情况。(成大提供／曹婷婷台南传真)

此外，研究团队还通过机械学习中的变量筛选方式发现，PM2.5（细悬浮微粒）、制造业以及纬度系是影响戴奥辛浓度变化的主要重要因子，当PM2.5浓度愈高、制造业密度高及纬度愈低时，较容易发现高浓度的戴奥辛，植物绿化则会减少戴奥辛的出现。

吴治达表示，虽然目前模型已能够在空间推估表现良好，但团队仍持续研究更细致的细度化方法，包括时间和空间分布呈现，提供更详细和精确的资讯，也企图加入新的演算法与资料汇集，期望尽早填补未来板块的预测。他强调，这项研究成果希望带给公部门、医疗单位相关实用讯息外，还能提供给民众实用参考及做好日常预防准备。