記者施春瑛∕台南報導
成功大學廿七日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；研究並發現當細懸浮微粒PM2.5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，研究顯示，雲嘉南高是台灣大氣戴奧辛濃度較高區域。
成功大學測量及空間資訊學系吳治達副教授與團隊應用地理人工智慧技術，開發「集成混合空間推估模型（EMSM）」，用來模擬全台空氣中戴奧辛的分布，該研究成果並刊登在國際頂尖期刊《Journal of Hazardous Materials》。
成大表示，戴奧辛是七十五種多氯戴奧辛（PCDD）及一百三十五種多氯呋喃（PCDF）的群集。當焚化含有氯的塑膠廢棄物時即可能產生，隨著煙囪中的燃燒廢氣遠距離傳播到空氣中，然後沉降到土壤或水底泥中，被植物或水生動物吸收或食入，再透過食物鏈的轉移最終累積在生物體中。
吳治達團隊與明志科大環境與安全衛生工程系助理教授許金玉、陽明交通大學環境與職業衛生研究所紀凱獻所長及潘文驥副教授、菲律賓大學迪里曼分校助理教授Jennieveive B. Babaan共同合作，使用地理人工智慧技術開發「集成混合空間推估模型」，並以二００六年至二０一六年環保署監測站每日戴奧辛監測濃度做為建模資料依據，來模擬全台空氣中戴奧辛的空間分布與時間變異狀況。
EMSM模型能在大範圍觀測下，以高解析度呈現全台灣每日的環境大氣戴奧辛濃度分布圖，高達百分之八十七準確度模擬出戴奧辛在大氣中的長期時空變化趨勢。
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、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。