國立成功大學宣布成功建立全球第一個利用地理人工智慧開發的「集成混合空間推估模型」，以解析戴奧辛時空變化；研究顯示，雲嘉南高是台灣大氣戴奧辛濃度較高區域。
成大建立戴奧辛推估模型！雲嘉南高濃度較高
成大今天發布新聞稿指出，戴奧辛污染具有極高毒性、危害人體健康及長期殘留特性，向來是台灣環保重要議題；成大測量及空間資訊學系副教授吳治達及團隊利用地理人工智慧（Geo-AI）技術，成功建立「集成混合空間推估模型」，可高度解析模擬台灣大氣戴奧辛分布，這項研究成果已刊登在國際頂尖期刊。
「集成混合空間推估模型」（Ensemble Mixed Spatial Prediction Model，簡稱EMSM）以2006年至2016年資料研究發現，當PM2.5（細懸浮微粒）濃度愈高、製造業密度愈高及緯度愈低時，容易出現較高濃度戴奧辛，植物綠化則會減少戴奧辛的出現。
「集成混合空間推估模型」也顯示2015年台灣全年戴奧辛平均濃度分布，其中雲林、嘉義、台南及高雄是大氣戴奧辛濃度較高區域。
成大表示，戴奧辛是75種多氯戴奧辛（PCDD）及135種多氯呋喃（PCDF）的群集。當焚化含有氯的塑膠廢棄物就可能產生，且隨著煙囪燃燒廢氣遠距離傳播到空氣中，沉降到土壤或水底泥，被植物或水生動物吸收或食入，再透過食物鏈轉移最終累積在生物體。
EMSM是全球第一個利用地理人工智慧開發的「集成混合空間推估模型」，以2006年至2016年環保署監測站每天戴奧辛監測濃度做為建模資料依據，運用機器學習優勢，整合與堆疊多種空間推估方法學於一體，以模擬台灣長時期、高解析度下大氣戴奧辛濃度變化。
吳治達表示，將持續研究更細緻的細度化方法，包括時間和空間分布呈現，以提供更詳細和精確資訊，並加入新的演算法與資料匯集，儘早填補未來板塊預測，提供公部門、醫療單位相關訊息，且讓民眾實用參考及做好日常預防準備。
