利用貝氏統計方法作戴奧辛整合性健康風險評估

Assessment of Aggregate Health Risk for Dioxin with Bayesian Statistic Markov Chain Monte Carlo Simulation

劉書妤(Shu-Yu Liu)

指導教授 ： 吳焜裕

國立臺灣大學/公共衛生學院/職業醫學與工業衛生研究所/碩士(2015年)

https://doi.org/10.6342/NTU.2015.01315

摘要

戴奧辛於環境中流佈情形複雜，鑒於對於戴奧辛宿命相關知識的漸進發展，戴奧辛風險評估的範疇從最初空氣吸入暴露擴大至經大氣沉降後進入的表層水、土壤和植被等多介質與最終累積於食物鏈之間接途徑評估。本研究將台灣整體視為一汙染場址，欲探討戴奧辛自台灣各地排放源排放於台灣之擴散分佈情形，並以全台灣人民為評估對象，執行戴奧辛健康風險評估。而使用多介質模式為評估工具已成一大趨勢，美國加州環保局發展之CalTOX多介質模式是許多風險評估研究會使用的模擬工具，然而，戴奧辛風險評估過程礙於部分介質無實際數據且模式所需參數繁多，又大多參數無台灣本土數據可使用，故評估過程存在許多不確定高，本研究以CalTOX多介質模式概念為基礎，運用OpenBugs軟體之貝氏統計方法為工具，將模式內建的參數視為先驗分佈，廣泛收集台灣各地區介質監測資料作為最大概似可能(likelihood)，並給予缺乏資訊的介質假設之濃度分佈，利用馬可夫鏈蒙地卡羅法經Gibbs估算，取得經校正後具有台灣本土特性的戴奧辛轉移參數之後驗分佈，藉此進一步估計缺乏介質戴奧辛數據之濃度。
本研究後續假設風險評估者擁有之戴奧辛介質數據不足的兩種情況，實際以估算出之具台灣本土性值之參數估計缺乏資訊的介質濃度值，以機率性評估方法估算台灣民眾之戴奧辛暴露致癌風險，估算台灣三個年齡層族群之戴奧辛終生每日平均暴露劑量及致癌風險，一方面驗證模式的可行性，另一方面以此結果提供政府檢討目前戴奧辛控制管理層面之成效良窳。
執行風險評估過程，在有限的本土參數及環境數據限制下，本研究以此方法改善過去CalTOX使用者於模擬過程的困境，運用貝氏統計方法估算以降低來自於參數設定以及資訊不足的不確定性。

關鍵字

戴奧辛 ； 機率風險評估 ； 貝式統計 ； 蒙地卡羅馬可夫鏈 ； 多介質模式

並列摘要

無資料

並列關鍵字

dioxin ； risk assessment ； Bayesian ； MCMC ； Multi-media model

參考文獻

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