誰有空氣污染的資料 - 空氣污染

By Andy
at 2008-04-02T00:00

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誰有空氣污染的資料
我要上台報告的，大約五分鐘念完撲要太多
拜託拜託幫一下忙

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By Connor
at 2008-04-04T08:43

空氣污染的健康效應
1952 年12 月的倫敦籠罩著濃厚煙霧，使死亡與致病因子明顯遽增，更衝擊社會大眾對空氣污染的認知及政
府的規範與管制，同時也開啟空氣污染的研究。幾十年來，無數的事件與研究成果，使我們相信極端嚴重的空氣
污染會立即危害健康。近年來，對主要空氣污染物濃度的控管，雖已降低立即重大危害健康事件的發生機率，但
由歐美幾個主要流行病學研究指出，目前都市裡的空氣污染，仍對市民心肺健康有不同程度的影響。這些研究主
要依據各種統計模型，它可分析出大都市每日空氣品質變化與心肺疾病健康事件發生次數的關係，所探討的健康
事件，集中於比較嚴重的心肺疾病患者的急診、住院和死亡。
依據環保署的大氣空氣品質監測資料與健保局的完整就醫紀錄，使我們得以探討台灣的空氣品質是否也有健
康效應。我們從健保就醫紀錄，擷取1997-1998 年台北市設有急診部門的醫療院所，兩年間所呈報的每日急診人
數，再依病因及年齡分別檢定，探究致病原因是否與當日或前幾日監測的空氣污染物濃度變化相關連。在控制天
氣、星期假日及季節等可能干擾因子下，建構統計模型來探討空氣污染物，由第25 百分位的低濃度轉為第75 百
分位的高濃度時，顯示各病因急診就醫相對增加的風險。結果發現細懸浮微粒PM2.5 濃度的變化，與各年齡層嚴
重呼吸道疾病急診相對風險增加4-6％有顯著相關，同時亦與成年人和老年人心臟疾病急診相對風險增加5％有
顯著相關。氣體污染物二氧化氮和一氧化碳，與小孩呼吸道疾病急診及成年人和老年人心臟疾病急診風險相關
連。微粒與氣體污染物濃度同時提高，與小孩呼吸道疾病及成年人和老年人心臟疾病急診相對風險增加9％有顯
著相關。為確認所建構模型的可靠性，我們同時分析腸胃疾病急診的資料，結果並未發現與空氣品質變化有直接
的關連性。這證實我們分析嚴重心肺疾病急診與空氣污染關係的統計模型，受到就醫行為及醫療服務等干擾因素
的影響是有限的。
該研究與其他歐美先進國家的大部分流行病學研究一樣，旨在探討一個大城市空氣品質的嚴重健康效應。我
們以大城市為研究區域，其優點是人數眾多，較有機會收集足夠的每日健康事件，以利時間序列分析，但假設一
個大區域裡所有人的污染暴露量均為相同，是該研究的缺點，因為事實上大區域內空氣污染物的空間分布，經常
是不均勻的。在文獻上，利用監測站附近的醫院構成一個新的區域，或合併幾個鄰近的小行政區成為新的研究地
區，是解決此問題的方法。雖然這種作法使得合併小行政區域內的空氣品質變異較小，但可能有些區域並沒有監
測資料，或嚴重健康事件發生次數過於稀疏，所造成的統計推論偏差。我們認為如果空氣污染會有健康效應，應
該會反映在輕微呼吸道方面疾病的就醫變化。因此選定下呼吸道疾病的門診為健康事件，同時選擇設有空氣品質
監測站的50 個鄉鎮市區作為研究區域。據此設計，我們從健保局1998 年全國門診資料，整理出各地區、各年齡
層每天下呼吸道疾病的門診人次。同時，考慮醫療設施、社會經濟情況與工作環境的條件下，定義研究族群為居
住或工作於該地區，且生病並就診於該地區醫療院所的人數，而非該鄉鎮市區的戶籍人口。根據上述資料的時空
特性，採取兩階段分析策略來簡化建立模型的過程。此過程的第一階段，是以一個時間序列模型，來估計每個地
區當天、前一天，與前兩天的污染物濃度，對該地區研究族群下呼吸道疾病門診發生率的相對變化。第二階段，
則採用貝氏統計模型，來改善第一階段各地區呼吸道疾病門診率相對變化的估計，並估計全國性的空氣污染與下
呼吸道疾病門診率的相對變化。
週報第1030 期
2008-04-03 16:00:52 補充：
12 週緩慢下降，在實驗結束前又微微地向上。同樣地，正常的C57 老鼠之健康效應也較小，且不顯著。這意味
著有危險因子者，長期暴露於高濃度的懸浮微粒中，會影響到自律神經系統的平衡，且可能進一步導致心血管疾
病的發生。
這些跨領域合作計畫的共同特色，是藉由龐大的分析資料，來證實空氣污染的健康效應，也展示了我們嚴謹
的統計分析在這些計畫的必要性與重要性。未來這方面的研究，可能產生更多不同結構與複雜的資料，對統計科
學研究而言，將是一種機會，也是一種挑戰。.

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台灣地區目前最嚴重之空氣污染問題

有關違反空氣污染防治條例第三十二條的問題(很急