台灣地區空氣污染健康效應之研究
Date Issued
1999-07-31
Date
1999-07-31
Author(s)
DOI
882314B002049
Abstract
本篇研究希望透過國際上常被運用的時間序列模式,來探討對空氣污染物與非意外死亡數增加之間的相關性。以台灣地區1994-1997 年的死亡資料及空氣污染的監測資料為基礎,分台北地區(包括台北縣、市)、台中彰化地區(包括台中縣、市及彰化縣)與高雄屏東地區(包括高雄縣、市及屏東縣)等北、中、南三個區域進行分析。本研究所運用的時間序列模式裡,總共考慮季節性波動、長時間趨勢、氣候和空氣污染物等因素,並調整長期趨勢因子進行探討。結果顯示,在台灣地區以傳統的時間
序列模式分析空氣污染與死亡之間相關性,並無法獲得與國外研究一致性的結果。我們的模式顯示氣候因子是死亡增加的一個重要指標,但卻沒有一個特定的氣候因子來當成穩定的代表性指標可對於本研究三個地區有同等的預測能力。因此,如果要有效的瞭解空氣污染與死亡之間的關係,有必要在暴露與結果兩方面的參數作進一步的修正。在暴露方面必須考量單一污染物與綜合污染物共線性的問題。在結果方面可考量非死亡外的其他就醫資料,例如以門診或急診作為指標。另外,也必須同時考量台灣地區不同城鎮之間社區特性以及社區居民在族群上的差異在模式模擬時所有可能造成的干擾。
序列模式分析空氣污染與死亡之間相關性,並無法獲得與國外研究一致性的結果。我們的模式顯示氣候因子是死亡增加的一個重要指標,但卻沒有一個特定的氣候因子來當成穩定的代表性指標可對於本研究三個地區有同等的預測能力。因此,如果要有效的瞭解空氣污染與死亡之間的關係,有必要在暴露與結果兩方面的參數作進一步的修正。在暴露方面必須考量單一污染物與綜合污染物共線性的問題。在結果方面可考量非死亡外的其他就醫資料,例如以門診或急診作為指標。另外,也必須同時考量台灣地區不同城鎮之間社區特性以及社區居民在族群上的差異在模式模擬時所有可能造成的干擾。
Subjects
air pollution
mortality ozone
particle
time-series
Publisher
臺北市:國立臺灣大學公共衛生學院職業醫學與工業衛生研究所
Type
report
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Name
882314B002049.pdf
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(MD5):81cccd19220fc82dbdbd02c02d9b84fa