臺灣博碩士論文加值系統

背景與目的
隨著經濟發展無論是在都市或是鄉村，所產生的空氣污染都越來越嚴重，若民眾長期暴露污染的空氣可能會影響健康。由於目前國內較少對於細懸浮微粒PM2.5與人體健康之研究報告，因此，本研究目的在比較城鄉間(彰化市和線西鄉)民眾暴露大氣中PM10 與PM2.5懸浮微粒濃度對其呼吸道疾病就醫率的差異，同時亦探討在不同PM2.5懸浮微粒容許標準下，對民眾呼吸道疾病就醫危險性之影響以作為環保機關未來制訂PM2.5大氣環境容許標準之參考。
材料與方法
收集1999年到2008年間每日懸浮微粒PM10濃度與PM2.5濃度，以及溫度資料皆取自行政院環境保護署空氣品質監測網中部空品區彰化測站與線西測站；民眾就醫資料使用國衛院提供全民健康保險資料庫，1999年到2008年間彰化縣彰化市和彰化縣線西鄉民眾呼吸道疾病就醫之資料。並利用統計軟體SPSS17版，以Generalized linear model進行分析，分別探討在調整年代和溫差的情況下，使用單一污染物模式(Single-Pollutant Model)和雙污染物模式(Two-Pollutant Model)，比較城鄉間大氣懸浮微粒濃度對民眾呼吸道疾病就醫率和就醫危險性之影響。
研究結果
當單污染物模式下，懸浮微粒PM10和PM2.5每上升10μg/m3，民眾罹患呼吸道疾病之就醫率在彰化市每萬人分別會增加9.18人和12.97人，而線西鄉則會增加4.28人和6.87人；民眾罹患支氣管炎就醫危險性的方面，在彰化市分別會增加1.7%和2.3%，而線西鄉則會增加2.1%和4%。相較於PM10濃度為40μg/m3，當PM10濃度在40μg/m3至100μg/m3和100μg/m3至160μg/m3時，彰化市民眾罹患呼吸道疾病就醫率每萬人分別會增加54人和100人，而線西鄉則每萬人會增加24人和41人。相較於PM2.5濃度為10μg/m3時，當PM2.5濃度在30μg/m3至40μg/m3和超過70μg/m3時，彰化市民眾罹患呼吸道疾病就醫率為每萬人會增加104人和144 人；而線西鄉則每萬人分別會增加35人和49人，顯示民眾呼吸道疾病就醫率與每日懸浮微粒濃度有劑量反應的關係。民眾若暴露在相同懸浮微粒PM10和PM2.5濃度下，彰化市民眾呼吸道疾病就醫率高於線西鄉民眾分別有1.7至2.5倍和1.7至3.5倍，其原因可能與城鄉醫療資源分布與民眾可近性有關。
結論與建議
在不同模式分析下，城鄉間懸浮微粒PM10濃度和細懸浮微粒PM2.5濃度對當地民眾其呼吸道疾病及支氣管炎和氣喘就醫危險性皆有顯著性之影響，且呈現劑量與效應之關係，當PM10或PM2.5濃度每增加10μg/m3，都會區民眾較鄉村地區有較高呼吸道疾病的就醫率，其原因可能與城鄉醫療資源分布與民眾醫療可近性有關。因此，建議有關單位應重視環境污染對城鄉醫療資源分布不均之影響，提高鄉村地區民眾醫療可近性，以提升國內環境之品質與民眾健康之水準。

Background and objective
Air contaminated with various pollutants in urban and rural areas can cause long-term or short-term health effects. Recently, governments throughout the world have begun to pay attention to the association between the fine suspended particles PM2.5 and human health effects. In 2005, daily levels of PM2.5 particles have been included in the air quality monitoring stations in Taiwan. However, few studies have shown the associations between daily exposure to PM2.5 level and hospital admissions due to respiratory diseases. The objective of this study is to investigate the correlation between exposure to PM10 and PM2.5 levels and hospital admissions due to respiratory diseases in an urban area (Changhua City) and a rural area (Siansi Township).
Materials and methods
Data regarding hospital admissions due to respiratory diseases were obtained from Taiwan’s National Health Insurance Research. Daily PM10 level, PM2.5 level and temperature data were measured by Taiwan’s air quality monitoring station of the Environmental Protection Administration in Changhua City and in Siansi county during the period of 2000 to 2008. The software of SPSS 17 was used to create a generalized linear model to assess the correlation between daily hospital admissions for respiratory diseases and levels of PM10 and PM2.5. We created two models: a one-pollutant model and a two-pollutant model, both controlling for calendar years and temperature difference in the urban and rural areas for the 10-year period from 1999 through 2008.
Results
Based on two models, we found hospital admissions rates of respiratory diseases significantly increased with exposure to PM10 and PM2.5 level in the urban and rural areas. People living in Changhua city showed hospital admissions due to respiratory diseases being higher than those of residents living in Siansi county. Residents in the urban area exposed to PM10 and PM2.5, suffered from respiratory diseases at a rate of about two-folds higher than those of exposed residents in the rural area. This can be explained by the fact that residents have different levels of accessibility and utilization of health care services depending on whether they live in a rural or urban area.
Conclusion
We suggest environmental protection agencies set up guidelines or standards for air pollutants. They should pay attention to the relevant problems, including the uneven distribution and accessibility of health care services in urban and rural areas.

目錄
中文摘要 i
Abstract iv
表目錄 vii
圖目錄 x
第一章 前言 1
第一節 研究緣起 1
第二節 研究目的 3
第二章 文獻回顧 4
第一節 懸浮微粒之來源及組成 4
第二節 空氣污染物懸浮微粒所造成之健康影響 7
第三節 城鄉間之健康不平等(health inequality) 15
第四節 懸浮微粒濃度之容許標準 17
第五節 小結 19
第三章 材料與方法 20
第一節 研究架構 20
第二節 研究地區 21
第三節 資料來源 23
第四節 統計方法 35
第四章 結果 40
第一節 兩地區基本資料之比較 40
第二節 兩地區懸浮微粒對呼吸道疾病就醫率之影響 45
第三節 兩地區懸浮微粒對特定疾病就醫危險性之影響 50
第五章 討論 60
第一節 資料選取 60
第二節 空氣中懸浮微粒濃度對民眾呼吸道疾病之影響 64
第三節 空氣污染物濃度對人體健康影響在城鄉間之差異 76
第四節 不同懸浮微粒濃度對呼吸道疾病之影響 81
第五節 研究優勢與限制 86
第六章 結論與建議 88
第一節 結論 88
第二節 建議 91
參考文獻 92




表目錄
表4-1、彰化縣彰化市和線西鄉1999年到2008年之年終人口數 98
表4-2、彰化縣彰化市和線西鄉1999年到2008年醫療資源分布 98
表4-3、台灣各鄉、鎮、市地區都市化程度等級表 99
表4-4、1999年至2008年彰化市各種污染物歷年平均值之分布 101
表4-5、1999年至2008年線西鄉各種污染物歷年平均值之分布 101
表4-6、彰化市各種污染物濃度及溫度之相關性(Pearson R) 102
表4-7、線西鄉各種污染物濃度及溫度之相關性(Pearson R) 103
表4-8、1999年 - 2008年各年份PM10超過法定標準值之總日數 104
表4-9、1999年到2008年各月份懸浮微粒PM10濃度超過法定標準平均值日數 104
表4-10、2010年彰化市十大死因之分布 105
表4-11、2010年線西鄉十大死因之分布 105
表4-12、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之線性模式分析2000年至2008年兩地區各種污染物對呼吸道疾病就醫率之影響(Single-Pollutant Model) 106
表4-13、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之線性模式分析2000年至2008年兩地區之PM10和其他各種污染物同時存在時，PM10對呼吸道疾病就醫率之影響(Two-Pollutant Model) 107
表4-14、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之線性模式分析2000年至2008年兩地區之PM2.5和其他各種污染物同時存在時，PM2.5對呼吸道疾病就醫率之影響(Two-Pollutant Model) 108
表4-15、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析2000年至2008年兩地區調整年份和溫差時，不同濃度之PM10對呼吸道疾病就醫危險性之影響 109
表4-16、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之線性模式分析2000年至2008年兩地區調整年份和溫差時，不同濃度之PM10對呼吸道疾病就醫率之影響 110
表4-17、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析2000年至2008年兩地區調整年份和溫差時，不同濃度之PM2.5對呼吸道疾病就醫率之影響 111
表4-18、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之線性模式分析2000年至2008年兩地區調整年份和溫差時，不同濃度之PM2.5對呼吸道疾病就醫率之影響 112
表4-19、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區各種污染物濃度對支氣管炎就醫危險性之影響(Single-Pollutant Model) 113
表4-20、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區各種污染物濃度對氣喘就醫危險性之影響(Single-Pollutant Model) 114
表4-21、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區各種污染物濃度對結膜炎就醫危險性之影響(Single-Pollutant Model) 115
表4-22、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區各種污染物濃度對腸胃道疾病就醫危險性之影響(Single-Pollutant Model) 116
表4-23、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區各種污染物濃度對精神疾病就醫危險性之影響(Single-Pollutant Model) 117
表4-24、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區之PM10和其他各種污染物同時存在時，PM10對支氣管炎就醫危險性之影響(Two-Pollutant Model) 118
表4-25、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區之PM10和其他各種污染物同時存在時，PM10對氣喘就醫危險性之影響(Two-Pollutant Model) 119
表4-26、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區之PM10和其他各種污染物同時存在時，PM10對結膜炎就醫危險性之影響(Two-Pollutant Model) 120
表4-27、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區之PM10和其他各種污染物同時存在時，PM10對腸胃道疾病就醫危險性之影響(Two-Pollutant Model) 121
表4-28、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區之PM10和其他各種污染物同時存在時，PM10對精神疾病就醫危險性之影響(Two-Pollutant Model) 122
表4-29、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區之PM10和其他各種污染物同時存在時，PM2.5對支氣管炎就醫危險性之影響(Two-Pollutant Model) 123
表4-30、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區之PM10和其他各種污染物同時存在時，PM2.5對氣喘就醫危險性之影響(Two-Pollutant Model) 124
表4-31、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區之PM10和其他各種污染物同時存在時，PM2.5對結膜炎就醫危險性之影響(Two-Pollutant Model) 125
表4-32、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區之PM10和其他各種污染物同時存在時，PM2.5對腸胃道疾病就醫危險性之影響(Two-Pollutant Model) 126
表4-33、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區之PM10和其他各種污染物同時存在時，PM2.5對精神疾病就醫危險性之影響(Two-Pollutant Model) 127
表4-34、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區調整年份和溫差時，不同濃度之PM10對支氣管炎就醫危險性之影響 128
表4-35、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區調整年份和溫差時，不同濃度之PM10對氣喘就醫危險性之影響 129
表4-36、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區調整年份和溫差時，不同濃度之PM10對結膜炎就醫危險性之影響 130
表4-37、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區調整年份和溫差時，不同濃度之PM10對腸胃道疾病就醫危險性之影響 131
表4-38、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區調整年份和溫差時，不同濃度之PM10對精神疾病就醫危險性之影響 132
表4-39、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區調整年份和溫差時，不同濃度之PM2.5對支氣管炎就醫危險性之影響 133
表4-40、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區調整年份和溫差時，不同濃度之PM2.5對氣喘就醫危險性之影響 134
表4-41、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區調整年份和溫差時，不同濃度之PM2.5對結膜炎就醫危險性之影響 135
表4-42、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區調整年份和溫差時，不同濃度之PM2.5對腸胃道疾病就醫危險性之影響 136
表4-43、使用GENERALIZED LINEAR MODEL之Poisson模式分析1999年至2008年兩地區調整年份和溫差時，不同濃度之PM2.5對精神疾病就醫危險性之影響 137
表4-44、1999年至2008年彰化市每日空氣污染物濃度和疾病就醫人數分布表 138
表4-45、1999年至2008年線西鄉每日空氣污染物濃度和疾病就醫人數分布表 139
表4-46、彰化市和線西鄉PM2.5各月份模擬模式 140
圖目錄
圖4-1、各鄉鎮人口占全縣人口之比例 142
圖4-2、1999年-2008年彰化市和線西鄉人口數 142
圖4-3、1999年-2008年彰化市和線西鄉PM10濃度趨勢之比較 142
圖4-4、1999年-2008年彰化市和線西鄉PM10各月份濃度之比較 143
圖4-5、1999年-2008年彰化市和線西鄉PM2.5模擬濃度之比較 143
圖4-6、1999年-2008年彰化市和線西鄉PM2.5各月份模擬濃度之比較 143
圖4-7、1999年-2008年彰化市和線西鄉平均溫度之趨勢之比較 144
圖4-8、1999年-2008年彰化市和線西鄉平均溫差之趨勢之比較 144
圖4-9、2000-2008年彰化市和線西鄉支氣管炎、肺氣腫及氣喘標準化死亡率之比較 144
圖4-10、2000-2008年彰化市和線西鄉肺炎標準化死亡率之比較 145
圖4-11、2000-2008年彰化市和線西鄉肺癌標準化死亡率之比較 145
圖4-12、2000-2008年彰化市和線西鄉胃及十二指腸之潰瘍標準化死亡率之比較
145
圖4-13、2000年-2008年彰化市和線西鄉PM10在不同濃度下呼吸道系統疾病之平均每日就醫率 146
圖4-14、2000年-2008年彰化市PM2.5在不同濃度下呼吸道系統疾病 146
圖4-15、2000年-2008年彰化市和線西鄉不同溫度下呼吸道系統疾病之平均每日就醫率 146
圖4-16、2000年-2008年彰化市和線西鄉不同溫差下呼吸道系統疾病之平均每日就醫率 147
圖4-17、1999年-2008年彰化市和線西鄉PM10在不同濃度下支氣管炎之平均每日就醫人數 147
圖4-18、1999年-2008年彰化市和線西鄉PM10在不同濃度下氣喘之平均每日就醫人數 147
圖4-19、1999年-2008年彰化市PM10在不同濃度下結膜炎之平均每日平均每日就醫人數 148
圖4-20、1999年-2008年彰化市PM10在不同濃度下胃潰瘍、十二指腸潰瘍、消化性潰瘍之平均每日就醫人數 148
圖4-21、1999年-2008年彰化市PM10在不同濃度下精神分裂症、情感性精神病之平均每日就醫人數 148
圖4-22、1999年-2008年彰化市和線西鄉PM2.5在不同濃度下支氣管炎之平均每日就醫人數 149
圖4-23、1999年-2008年彰化市和線西鄉PM2.5在不同濃度下氣喘之平均每日就醫人數 149
圖4-24、1999年-2008年彰化市和線西鄉PM2.5在不同濃度下結膜炎之平均每日就醫人數 149
圖4-25、1999年-2008年彰化市和線西鄉PM2.5在不同濃度下胃潰瘍、十二指腸潰瘍、消化性潰瘍之平均每日就醫人數 150
圖4-26、1999年-2008年彰化市和線西鄉PM2.5在不同濃度下精神分裂症、情感性精神病之平均每日就醫人數 150
圖4-27、1999年-2008年彰化市和線西鄉不同溫度下支氣管炎之平均每日就醫人數 150
圖4-28、1999年-2008年彰化市和線西鄉不同溫度下氣喘之平均每日就醫人數 151
圖4-29、1999年-2008年彰化市和線西鄉不同溫度下結膜炎之平均每日就醫人數 151
圖4-30、1999年-2008年彰化市和線西鄉不同溫度下胃、十二指腸、消化性潰瘍之平均每日就醫人數 151
圖4-31、1999年-2008年彰化市和線西鄉不同溫度下精神分裂症、情感性精神病之平均每日就醫人數 152
圖4-32、1999年-2008年彰化市和線西鄉不同溫差下支氣管炎之平均每日就醫人數 152
圖4-33、1999年-2008年彰化市和線西鄉不同溫差下氣喘之平均每日就醫人數 152
圖4-34、1999年-2008年彰化市和線西鄉不同溫差下結膜炎之平均每日就醫人數 153
圖4-35、1999年-2008年彰化市和線西鄉不同溫差下胃潰瘍、十二指腸潰瘍、消化性潰瘍之平均每日就醫人數 153
圖4-36、1999年-2008年彰化市和線西鄉不同溫差下精神分裂症、情感性精神病之平均每日就醫人數 153

1999年至2008年中部空品區空污監測資料：行政院環境保護署空氣品質監測網 （Update 2011）

2009年衛生統計死因系列鄉鎮別統計結果：行政院衛生署衛生統計資訊專區

2009年衛生統計死因系列鄉鎮別統計結果：行政院衛生署衛生統計資訊專區(Update 2011)

2011年台灣地區空氣品質監測網簡介：行政院環保署全球資訊網（Update 2011）

2012年美國環保署(US EPA)空氣中六種常見污染物：http://www.epa.gov/air/ (Update 2011)

2012年彰化縣政府主計處：各鄉鎮統計相關資料 (Update 2011) http://www.chcg.gov.tw/accounting/07static/static01.asp?cate_id=14

2012年線西鄉公所，http://www.hsienhsi.gov.tw/ (Update 2011)

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