| 研究課題/領域番号 |
19K12370
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | LURモデル / 健康影響評価 / 気象モデル / 大気質モデル / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
大気汚染物質の曝露に伴う健康影響の評価における精度向上を目指し，本年度は，環境大気汚染濃度分布を空間的高解像度で推定するための手法としてのLand Use Regression (LUR)モデルの開発とその精度向上手法を中心に検討した．
課題1として挙げている，LURモデルへの気象場の取り込みについては，本年度は気象モデルWRFによる気象場の推定値をLURモデルへ取り込み，日本における大気汚染物質（PM2.5およびNO2)の濃度分布推定において，気象場が説明変数として重要なパラメータであることを定量的に示した．またLURモデルの構築手法について，一般によく用いられる線形回帰モデルとサポートベクター回帰法を用いた非線形モデリングの両方を用いて大気汚染濃度を推定し比較した結果，非線形モデルによる予測結果が概ね高い予測精度を示した．
また，国内大気汚染物質濃度に影響を及ぼすと考えられる越境汚染の影響を考慮するため，課題2では全球大気化学輸送モデルGEOS-Chemや領域気象モデルWRFと化学輸送モデルCMAQからなるモデルシステムを用いて推定された大気汚染濃度分布推定値を，LURモデルの入力とするハイブリッドモデルを構築し，その予測精度について評価した．全国スケールの解析においては，後方流跡線解析結果と比較することにより，越境汚染が示唆される気象条件の下では，ハイブリッドモデルによる予測精度の向上が認められた．また近畿周辺地域における分布推定では，曝露評価の基礎データとなる詳細な地域別の特性を高精度で推定することが可能であることが示された．
課題3として挙げている，推定された大気汚染物質濃度分布の健康影響評価への適用についても，推定濃度分布から個人曝露量へ変換する手続きを進めており，これが終了次第，個人曝露量と健康影響について定量的な評価を行う予定である．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究計画において課題としてあげた3つのテーマについて，すべて検討が進められている．研究成果としては，令和元年度に英文雑誌に1本の論文が既に掲載されており，令和2年度には，国内学会発表2件の他，現在英文雑誌2本と和文雑誌1本の論文をまとめ，投稿・査読中である．
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| 今後の研究の推進方策 |
LURモデルの予測精度向上のために，気象モデルおよび大気質モデルの推定精度の向上手法についてさらに検討し，また入力データである他の環境情報についてのアップデートを行う．また，種々の機械学習手法についても検討を行い，LURモデル構築手法の改良についても引き続き検討を進める．さらに，得られた大気汚染物質濃度分布の健康影響評価への適用について，推定環境濃度分布データの整理および加工を行い，既に健康影響調査が行われた地域における個人曝露量の推定を行う．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究計画においては，令和元年度および令和2年度において3名の国内学会参加費用，令和2年度において2名の国際学会での発表を予定していたが，学会がすべてオンライン開催になったため，渡航・滞在費用の支出が無くなり，その費用を物品費として，研究のさらなる発展のために使用したが，依然として残額が生じた．令和3年度も国際および国内学会がオンライン開催になることが決定されているため，旅費を物品費などとして使用することにより，研究の発展およびその成果の投稿費用として使用する予定である．
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