空氣真的有變乾淨嗎?成大研究團隊用AI畫出全台空汙地圖 揪出隱形殺手「臭氧」

成大測量及空間資訊學系教授吳治達(左)帶領測量系印尼籍碩士生Thia Prahesti(中)、博士後研究員 Aji Kusumaning Asri(右)等,利用地理人工智慧及機器學習等多種工具,成功建構出造成臭氧汙染的重要前驅物質「非甲烷碳氫化合物」詳細分布,成果刊登在國際環境領域頂尖期刊。 圖/成大提供
成大測量及空間資訊學系教授吳治達(左)帶領測量系印尼籍碩士生Thia Prahesti(中)、博士後研究員 Aji Kusumaning Asri(右)等,利用地理人工智慧及機器學習等多種工具,成功建構出造成臭氧汙染的重要前驅物質「非甲烷碳氫化合物」詳細分布,成果刊登在國際環境領域頂尖期刊。 圖/成大提供
良好健康與福祉

近年台灣空氣品質逐步改善,PM2.5濃度下降,但臭氧濃度仍偏高,成為另一項空汙隱憂,且臭氧長期暴露恐影響呼吸道與心血管健康;成大教授吳治達率跨校團隊,運用地理人工智慧成功建構臭氧前驅物「非甲烷碳氫化合物」全台分布圖,成果登上國際期刊。

研究團隊表示,經分析環境部2015年至2021年全台測站資料發現,非甲烷碳氫化合物(NMHC)濃度較高的區域主要集中在台北、新竹、宜蘭、台南、高雄等都會與人口密集地區,不過,植物同樣是NMHC天然來源,因此森林茂密的中央山脈一帶,NMHC濃度也偏高。

研究團隊提到,雖然山區車流量不大,但若氮氧化物隨氣流移入,與植物排放的NMHC在特定光照條件下結合,仍可能促進臭氧生成,但是臭氧濃度的高低仍取決NMHC與氮氧化物的比值及光照等多項複雜因素。

吳治達表示,NMHC是大氣中揮發性有機物的重要組成,不僅影響臭氧生成,也與PM2.5中的二次有機氣膠形成密切相關,由於其來源多元、化學反應複雜,單靠現有測站難以掌握全貌,團隊透過地理人工智慧與多模型集成學習技術,在有限監測資料下推估全台NMHC分布,都會區解析度可細至20公尺,可補足監測不足問題,提供政府更精準的空汙管制依據。

此外,研究團隊長期協助環境部建構空汙監測與分析模型,包含即時臭氧汙染圖、AI辨識露天燃燒行為,並正合作推動「空汙散步地圖」,讓民眾更容易掌握生活周遭的空氣品質。

吳治達團隊論文已刊登在國際環境領域頂尖期刊「危險物質(Journal of Hazardous Materials)」,跨校跨域團隊包含空間資訊、環境工程、環境健康與公共衛生等,成員另有測量系印尼籍碩士生Thia Prahesti、博士後研究員Aji Kusumaning Asri、台大環工所教授蕭大智、陽明交大環職衛所教授紀凱獻、新加坡國立大學蘇瑞福公共衛生學院助理教授 Wei Jie Seow、中研院環變中心副主任龍世俊等。

成大測量及空間資訊學系跨校跨領域團隊,利用地理人工智慧及機器學習等多種工具,成功建構出造成臭氧汙染的重要前驅物質「非甲烷碳氫化合物」詳細分布,圖中深色部分為濃度高的地方。 圖/成大提供
成大測量及空間資訊學系跨校跨領域團隊,利用地理人工智慧及機器學習等多種工具,成功建構出造成臭氧汙染的重要前驅物質「非甲烷碳氫化合物」詳細分布,圖中深色部分為濃度高的地方。 圖/成大提供


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