本實驗室研究興趣旨在發展可應用於環境監測、暴露評估與風險評估之創新技術與模式，研究主軸聚焦於以受體點為基礎，探討具污染源特性的環境健康議題。研究主題舉例如下： 具污染源特性暴露評估 (1) 空氣污染來源解析與垂直分布: 空氣污染的分布具有三維空間變異性，然而多數研究僅針對水平空間變異進行探討。本團隊透過一系列多點實地研究以評估污染源貢獻量與其垂直分布。研究成果有助於評估民眾真實暴露狀況，並提供擬定控制策略之參考資訊以降低暴露。 (2) 納入環境特性資訊之受體模式: 多數研究是透過分析空氣污染物成分資料解析污染源，再經由事後分析將環境因子納入。本團隊發展一正矩陣因子擴充模式，可將風速、濕度及光化強度等資訊直接納入模式。透過此技術有助於瞭解二次污染物種之化學反應生成與傳輸機制。 具污染源特性GIS模式應用 (1) 預測全國尺度之空氣污染物暴露：為提升全臺灣的暴露評估和預測，本團隊將異質性預測變項與衛星資料納入土地利用迴歸（LUR）模式中。結果顯示加入衛星資料可顯著改善細懸浮微粒及其大部分元素成分的LUR表現，模式中重要之預測變項亦反應潛在之污染來源。 (2) 通勤路線個人化暴露評估：都會區自行車騎乘者由於接近污染來源，容易暴露於交通相關的污染物中。透過國際合作，研究團隊在台北、大阪和首爾三個城市，以低成本傳感器監測多個通勤路徑之PM2.5暴露程度。後續使用兩階段建模隨機森林演算法建構低 PM2.5 暴露路線識別模型，研究結果顯示此方法可用於開發和推廣騎乘路線規劃工具，以降低PM2.5暴露風險。
