波新聞─翁順利／台南
戴奧辛污染已成為台灣環境保護關注的重要議題，台南成功大學測量團隊發展出混合空間推估模型，可高解析度模擬全台大氣戴奧辛的分布，發現PM2.5（細懸浮微粒）濃度愈高、製造業密度愈高及緯度愈低時，容易出現較高濃度的戴奧辛，植物綠化則減少戴奧辛的出現。研究成果已獲國際頂尖期刊採用刊登。
成功大學測量及空間資訊學系吳治達副教授指出，戴奧辛是75種多氯戴奧辛及135種多氯呋喃的群集，焚化含有氯的塑膠廢棄物時即可能產生，廢氣沉降後，透過食物鏈的轉移最終累積在生物體中，環保署受限於經費規劃，監測點位設定有限，無法長時間採集空氣樣本做準確評估，
因此，國立成功大學空間資訊學系吳治達副教授團隊，與明志科技大學、陽明交通大學、菲律賓大學共同合作，使用地理人工智慧（Geo-AI）技術開發「集成混合空間推估模型（EMSM）」，模擬全台空氣中戴奧辛的空間分布與時間變異狀況，打造高精度環境大氣中戴奧辛濃度的推估模型。
團隊建立的EMSM利用AI技術，以2006年至2016年環保署監測站每日戴奧辛監測濃度為依據，整合與堆疊多種空間推估（包含空間內插法、土地利用迴歸等）， 透過模型可解譯性技術所定義的重要地理空間變數資訊，來模擬全島長時期、高解析度下的大氣戴奧辛濃度變化。
在大範圍觀測下，以高解析度( 50公尺的網格 ) 呈現全臺灣每日的環境大氣戴奧辛濃度分布圖，高達87%準確度模擬出戴奧辛在大氣中的長期時空變化趨勢，相較於其它空間推估方法學，擁有更好的解釋能力與穩定度。
此外，研究團隊還通過機械學習中的變量篩選方式發現，PM2.5（細懸浮微粒）、製造業以及緯度係是影響戴奧辛濃度變化的主要重要因子，當PM2.5濃度愈高、製造業密度高及緯度愈低時，較容易發現高濃度的戴奧辛，植物綠化則會減少戴奧辛的出現。
吳治達表示，目前模型已能在空間推估上表現，可模擬現在和過去兩個板塊戴奧辛分佈的狀態，團隊仍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的資訊。未來將加入新演算法與資料匯集，期望希望帶給公部門、醫療單位實用訊息外，還提供給民眾做好日常預防準備。
