整合物聯網、遙感探測與機械學習以探討室內外空氣污染對老人短期之健康效應

人類平均每天約有80%以上的時間在室內空間活動，然而室內空氣品質資料取得不易，故有關室內細懸浮微粒污染之健康風險效應仍有諸多待釐清之處。近年來物聯網技術的廣泛應用，提供了室內細懸浮微粒監測新的契機。除此之外，受限於衛星影像時空解析力、以及台灣高濕多雲的氣候，遙感探測技術於海島型國家空氣污染監測的應用與發展一直頗受限制，但隨著影像融合技術的突破，利用衛星技術反演高時空解析度之周界細懸浮微粒濃度已成為可行之方法學。逐基於過去之研究經驗，本研究擬以三年之研究期程，利用空氣盒子資料庫獲得室內/室外空污監測數據、以及各項GIS空間資料庫取得島內排放源分布資訊，以發展結合土地利用迴歸與機械學習演算法之混合式高時空解析度推估模型；進一步藉由影像融合技術獲取高時空解析度之衛星資料、據以反演氣膠光學厚度與周界細懸浮微粒濃度，並將其導入所發展之機械學習模型中，以提高室內外細懸浮微粒推估成果之準確度；最後整合前二年室內外空氣品質模擬之結果，分析室內及室外之細懸浮微粒污染濃度對老人心血管與氣喘門診之風險效應。