| 研究課題/領域番号 |
19K12370
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分64010:環境負荷およびリスク評価管理関連
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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 | 大気汚染物質 / 曝露量推定モデル / 気象モデル / 大気化学輸送モデル / 機械学習 / 健康影響評価 |
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| 研究成果の概要 |
大気汚染物質の曝露量推定の高精度化を目指し，Land Use Regression（LUR)モデルと呼ばれる統計モデルの開発・改良を行った．日本の大気汚染濃度に影響を及ぼす，局所的な気象や大陸からの越境汚染の影響を考慮するために，気象モデルや大気質モデルの推定結果を取り込むハイブリッドモデルを構築し，また，モデル構築手法に機械学習を導入した効果についても評価を行った．さらに，開発したモデルを既に実施された疫学調査と連携させること目指し，PM2.5のモニタリングが実施されていない時期からの30年間にわたる曝露濃度の推定や，PM2.5成分濃度について10年間に渡る経年変化を推定した．
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| 自由記述の分野 |
大気環境モデリング
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果は，都市域を中心として未解決の問題である大気汚染物質の曝露に伴う健康影響の評価における基礎情報としての曝露量推定手法の発展に貢献すると考えられる．今回開発したモデルを既に実施された疫学調査と連携させることにより，大気汚染と健康の影響の関連についてより高精度の分析が可能になる．
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