本研究主要利用地理資訊系統(GIS)的空間分析技術來作為環境暴露 評估的工具，得到一較為完整且全面性的濃度推估，並利用出生地的村 里中心點以及台北市的電子門牌，獲得每位學童的住家環境和學校環境 的空氣污染物濃度。同時亦考量到學童住家和學校環境的空氣污染物濃 度差異，發現 1996-1997 年台北市學童住家區域環境和學校環境在五種 (PM10、SO2、NO2、CO、O3)主要汙染物的濃度上，其相關係數約在 0.83 到 0.86 之間，由於台北市的人口密集以及學校較多，學生多半會在住家 鄰近的國中就讀，因此住家區域環境和學校環境的汙染物濃度一致性較 高，若是採用測站附近挑選個案的方式，應是另一種可行的取樣方法。
但是 1995-1996 年台灣地區學童住家區域環境和學校環境在五種(PM10、 SO2、NO2、CO、O3)主要汙染物的濃度上，其相關係數約在 0.65 到 0.86 之間，很明顯的發現實際上學童住家區域和學校環境的空氣污染物濃度 是不一致的，由於在整個台灣地區教育資源並非均勻分配，仍有部分學 生須到外地求學，因此其住家區域和學校環境的空氣污染物濃度是有比 大的差異。因此，本研究利用時間加權平均濃度的方式來計算學童所暴 露到的環境汙染物濃度，作為學童的環境暴露指標，改善以往因資料或 技術上的問題，僅能以測站週遭學校作為選樣的樣本，並直接利用測站 的濃度值作為學童的環境暴露量，其所可能造成的偏差。
在肺功能研究部分，發現空氣污染對於學童的肺功能指標有可能性 危害，像是PM10、SO2、NO2與 O3，研究結果與 Clark 於 1999 年所發表 的文獻評論相似，該評論指出PM、SO2、NO2、抽菸與肺功能有關(Clark et al., 1999)。
由於空氣污染物本身的交互作用複雜，混合汙染物有較單一汙染物 在分析上來的棘手，更明確的空氣污染物(尤其是交互作用)對肺功能的影 響力，值得進一步探討。如 Devalia 的研究指出 SO2、NO2或 SO2+NO2 對FVC、FEV1沒影響，可是 SO2+NO2與FEV1/FEV1 predicted 減少 20%
有關(Devalia et al., 1994)，因此，有關污染物之間的交互作用仍需作進一 步的研究。
此外，CO 在 FVC 和 FEV1的影響呈現正相關，在FEV1/FVC 則是呈 現負相關。雖然已經用居住區域當作一社會經濟指標放入模組中作為控 制變項，但仍無法完全解釋 CO 對肺功能所造成的效應，因此，除了現 有考慮的因子外，仍須考慮其他與CO 相關的影響因子，一同納入分析，
再重新檢視 CO 及其他污染物對學童肺功能之影響。例如在莫斯科的研 究發現在高污染區的FEV1/FVC 較高，其 FEV1/FVC 較高可能是因為 FVC
氣喘研究方面，父母親的氣喘狀態、父母親的教育程度、家中是否 可看到黴菌外，室外污染物(僅 NO2)與氣喘盛行率有關，這結果與 Lee 於 2001 年在台灣抽樣調查 35036 位國中小學同的研究結果一致，同樣發現 父母親的氣喘或是過敏狀態對學童氣喘的影響力遠高於其他因子(Lee et al., 2003)；而國外針對挪威和俄羅斯所做的研究也同樣發現：父母親有氣 喘、家中溼氣等因子較易引發氣喘，而寵物飼養、二手菸、地毯跟氣喘 盛 行 率 較 沒 關 係 ， 室 內 污 染 源 似 乎 不 是 影 響 氣 喘 盛 行 率 主 要 因 子 (Dotterud et al., 2001)。由於本研究在室內污染源部份僅以問卷作為評判 依據，所取得的室內污染源種類較少，因此，可能還有其他室內污染源 與氣喘之間的相關性，值得進一步探討。另外，由於氣喘並無標準的診 斷依據，在氣喘的分類依據上，雖然本研究將「疑似氣喘」歸類在「沒 有」氣喘的分類上，但是與將「疑似氣喘」歸類在「有」氣喘的分類上 或是將「疑似氣喘」從「沒有」氣喘的分類上排除，其結果並無太大的 差異，詳細結果請參閱附錄-表 3-1~表 6-5
雖然在室外污染物方面僅 NO2( 43 ppb)≧ 對學童氣喘造成影響，但其 它空氣污染物仍有其影響力存在，就像Moseler 於德國一個都市環境針對 氣喘兒童所做的研究也發現，當 NO2濃度大於 40μg/m3對於氣喘兒童肺 功能指標FEV1/FVC 以及 FEV1% predicted 會造成降低的危害(Moseler et al., 1994)。
由於台北市是一高度都市化的城市，雖然 SO2、CO 濃度已較以前減 量很多，但高度密集的交通、建築，仍為空氣污染的重要來源之一。其 台北市氣喘率盛行的原因，除了空氣污染物、基因等影響外，西方生活 和建築型態(如通風不好)以及尋求醫療的頻率、社會環境可能都是造成此 一差異的原因(Dotterud et al., 2000; Loyo-Berrios et al., 2006)。
其他的空氣污染物雖然在本研究中對於氣喘盛行率的影響並不顯 著，但由於本研究在氣喘部分僅研究台北市，台北市相較台灣地區來說，
它是一個空氣污染較為均質的地區，因此不容易將高低污染區域界線作 劃分，也不容易看出空氣污染物與氣喘的關聯性(Hirsch et al., 1999)，使 得除了 NO2之外，其他的汙染物對於氣喘的影響力不易從分析中得知，
若是將研究區域擴大至台灣本島，應可看出空氣污染物對氣喘盛行率之 影響。
第六章 結論與建議
第一節 結論
研究發現學童的住家和學校環境的空氣污染物濃度並非一致，應將 不同環境的汙染物濃度進行合併處理後，再納入後續的研究分析。此外，
在學童肺功能部分，PM10、SO2、NO2和 O3對 FVC 與 FEV1有所影響，
而CO 的暴露增加則會明顯降低 FEV1/FVC，造成肺部的危害。至於在學 童氣喘部份，雖然高濃度 NO2( 43 ppb)≧ 的暴露其罹患氣喘的勝算比為 3.07(95% CI: 1.06 - 8.87)，但父母親是否有氣喘仍對學童氣喘狀態佔較大 的貢獻能力。
父母親的氣喘狀態、教育程度以及室內污染源對於學童的肺功能以 及氣喘有明顯的作用，但空氣污染物仍有其一定的影響力存在(尤其是 NO2)，而空氣污染物之間的交互作用對孩童的影響仍需進一步的探討與 研究。
第二節 研究限制
由於台灣在近 20 年才將地理資訊系統引進與利用，基本地理圖資仍 尚缺乏，相關的數位化圖層仍無法取得，如本研究所需的電子門牌地址 資料就不是每個縣市都已建置完畢，目前仍侷限於大都會區(如台北市、
台中市等等)，因此，在肺功能研究部分以學童的出生地作為住家指標，
在本研究中仍有因遷移所造成的誤差，在這部份仍值得作進一步的控制 與探討。
而在空氣污染物推估的部份，由於台灣的地理型態分佈特殊，中央 山脈將台灣分隔成東西兩部份，在東部由於監測站較少且目前在利用地 理資訊系統作空間分析的推估時，無法將中央山脈所造成的屏障效應納 入考量，因此，東部推估出來的汙染物濃度可能較易受到西部監測站的 影響，部分地區有高估的現象，未來可考慮將台灣做地域性劃分，依不 同的地區來探討空氣污染與學童肺功能與氣喘之關係。
由於室外污染物會隨季節、氣候條件而有所不同，也有相關研究指 出氣候會干擾空氣污染與氣喘之關係(Barnett et al., 2005; Gergen et al., 2002; Ho et al., 2007)。此外，本研究在空氣品質資料的選取上僅將研究收 案期間的前一年空氣品質資料納入分析，但由於空氣品質資料取得不 易，希望將來可以再從空氣品質監測站資料中，蒐集更多學童早期的空 氣暴露資料，增加研究的準確度。因此，本研究僅以年平均的汙染物濃 度作為評估的指標，主要想探討空氣污染對肺功能與氣喘之整體影響，
日後可再加入季節、氣候等條件一同分析，增加分析的完整性。
關係，提供一種處理地理相關性的分析模式，作為環境暴露評估的考量。
但由於台灣的地形以及空氣污染物的分布有其地域性差異，因此，使用 地理資訊系統作為暴露評估工具時，仍有其限制及需要克服的議題。建 議在未來的相關研究，可以進一步整合空氣污染物之間的相關性後，再 探討空氣污染物與學童肺功能與氣喘的關係。
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