2021 Fiscal Year Annual Research Report
Development of the high-resolution disribution model for the exposure assessment of air pollutants and its application to epidemiological study
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19K12370
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
山本 浩平 京都大学, エネルギー科学研究科, 助教 (10263154)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
荒木 真 大阪大学, 工学研究科, 招へい研究員 (20794027)
島 正之 兵庫医科大学, 医学部, 教授 (40226197)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 大気汚染物質 / 曝露量推定モデル / 気象モデル / 大気質モデル / 機械学習 / 健康影響評価 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
大気汚染物質の曝露による健康影響の評価において基礎情報となる曝露量の推定における高精度化を目指し，Land Use Regression (LUR) モデルと呼ばれる統計モデルの開発・改良，およびその適用に関する下記の3課題について検討した．
課題1［LURモデルへの詳細な風速場の取り込み手法に関する検討］では，申請者らが既に開発したLURモデルに観測気象データや気象モデルの推定値を取り込み，国内PM2.5およびNO2濃度分布推定を行った．結果として，いずれの大気汚染物質の濃度推定においても風速場や気温などの気象要素が重要であることを明らかにした．
課題2［大気質モデルとLURモデルのハイブリッド化に関する検討］では，既に開発済みの，機械学習手法を導入したLURモデルに，アジア域を対象とした大気質モデルの出力結果を取り込み，国内大気汚染に及ぼす越境汚染の影響を考慮したハイブリッドモデルを構築した．既存LURモデルとの比較により，新たに開発したハイブリッドモデルは，国内大気汚染物質濃度をより高精度に予測可能であることを確認した．
課題3［疫学調査にLURモデルを適用した健康影響評価］では，PM2.5による健康影響評価の基礎資料となる曝露量を過去に遡って推定する手法の検討を行い，モニタリングデータが得られていない時期から現在までの30年間の経年変化を高精度で推定することを可能にした．分析結果より，1990年代初頭よりPM2.5濃度は減少傾向があることが明らかとなった．またこの推定結果を用いて，過去にわが国で実施されてきた疫学調査の結果に，今回開発したモデルで得られたPM2.5濃度の推定値を用いた分析が進行中であり，これにより，PM2.5の健康影響についての新たな知見が得られることが期待できる。
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