利用地理空間資訊建構適用於評估個體暴露於超細顆粒物的空間分佈估計模型（2025-JA-25MP-2695）在空氣環境流行病學中，評估人類暴露於大氣污染物及其健康影響的研究，對個別空氣污染物暴露程度進行評估（個別暴露評估）是一項極為重要且具挑戰性的任務。超細顆粒物（ UFPs ）的粒徑極小，通常小於100奈米，其環境濃度通常以數量濃度（顆粒/立方公分）而非重量濃度來表示。此外，人們懷疑超細顆粒物暴露會對心血管系統和中樞神經系統產生影響。近年來，以地理空間資訊為因變數的土地利用迴歸模型（LUR模型）已被廣泛應用於個別空氣污染物暴露評估，並且已有關於UFP的研究報告。然而，在日本，目前缺乏足夠的超細顆粒物空間分佈資訊，無法用於個體超細顆粒物暴露評估。因此，本研究以橫濱市為目標區域，嘗試建構一個適用於評估個體超細懸浮微粒暴露的土地利用迴歸模型。本次報告將介紹模型建構和實際暴露評估結果。
數據探索與視覺化預測建模和機器學習
