作業環境監測數據分析理論與實務

作業環境監測數據 ( 統計 ) 分析 理論與實務 黃奕孝 0935533706 willian780676@gmail.com

前言 : 數據分析之目的及方法 數據分析之目的 : 判斷是否超過暴露標準安全衛生應用 ( 訓練 改善 通風 健康 ) 數據分析方法 1: 趨勢分析 數據分析方法 2: 統計分析

前言 : 誤差的種類及來源 分析誤差 原因 : 請填入 如何處置 : 請填入 採樣誤差 原因 : 請填入 如何處置 : 請填入 環境變異 原因 : 請填入 如何處置 : 請填入

情境 2: 事業單位作業環境監測

前言 : 環境監測策略邏輯

濫觴於 1977 年 NIOSH

1977 NIOSH 暴露評估策略 確認污染物 物質 製程 觀察 計算可能暴露 Steady state k Factor 工作者採樣 --- 最大可能暴露

1977 NIOSH 暴露評估策略 為什麼是最高風險勞工 ( 最糟狀況 )? 暴露是變動的 95% 信心最高 10% 的暴露 例如 20 人之相似暴露族群 需採 13 人之樣本

1977 NIOSH 暴露評估策略 目的是什麼? OSHA 符合標準,95% 信賴區間 決策 違反 不違反 可能超過暴露 變動係數 方法及分析誤差 採樣區間影響 CV TOTAL 全程單一最小誤差

1977 NIOSH 暴露評估策略 95% 信賴區間的下限 (LCL 95% ), 95% 信賴區間的上限 (UCL 95% ) LCL 95% =Mean/PEL-1.645*CV TOTAL / n UCL 95% =Mean/PEL+1.645*CV TOTAL / n UCL 95% 1- 不違反 LCL 95% > 違反 LCL 95% 1 及 UCL 95% > 可能過暴露

單一數據的分析 可限度上下限的關係如下 : LCL=TWA - Error UCL=TWA + Error ( 請填入 ) CVS: 採樣變異係數, 如無驗證資料則以 5 %計 CVa: 分析變異係數, 係指以添加的方式進行回收率測試, 添加量分別相當於待測物 0.5 倍 PEL 1 倍 PEL 及 2 倍 PEL 的濃度乘以適當體積, 每種添加量分別配製 6 個樣本, 則每種添加量之回收率有一個變異係數 3 種添加量則有 3 個變異係數, 3 個變異係數計算所得之變異係數, 稱為分析變異係數 (CVa) 測定結果濃度為 TWA 時, 加上誤差, 就會有ㄧ數據區間, 實際之濃度會處在可信度下限 (LCL) 與可信度上限 (UCL) 之間

是否超過暴露標準的考量

最大危險群法之策略邏輯 找出最大危險群 ( 暴露濃度最高者 ) 是否超過暴露標準 第二高危險群 最大危險群 超過暴露標準? 請填入

無法判斷最大危險群 但是整個作業環境是一個母群體 步驟 1: 決定採樣點數步驟 2: 決定採樣對象步驟 3: 請填入

此種環境如何得知暴露實態? 無法判斷最大危險群整個作業環境不是一個母群體

可以劃分相似暴露群嗎? 請填入

全面監測暴露評估之策略邏輯

暴露評估 定義 (from AIHA): 建立暴露剖面並決定工作場所暴露於物理 化學 生物病原等暴露之可接受程度之過程 全面性暴露評估 : 針對 所有工作者 所有暴露 所有天數 為什麼?

暴露濃度分佈 偵測結果比職業暴露標準低表示合格? 5ppm OEL:10ppm 0 5 10 濃度 (ppm)

暴露濃度分佈 暴露實態? 濃 40 度分布機 20 率 OEL:10ppm 可能超過職業暴露標準的部份 0 0 5 10 濃度 (ppm)

相似暴露族群 工作者 SEG 暴露源 工作場所

相似暴露群管理 濃 40 度分布機 20 率 內含兩個 SEG SEG-01 OEL:10ppm SEG-02 0 0 5 10 濃度 (ppm)

SEG 群組暴露相似性判定 分別檢定每個 SEG 的成員對於不同有害物的暴露情形是否為同一組 SEG, 檢定的方法為 ( 參考英國 HSEHealth and Safety Executive, HSE) 的建議, 對於某 SEG 的環測數據評估其自然對數之尺度下組間的第 97.5 百分位與第 2.5 百分位的比 ( ) 若滿足, 則為同一組 SEG

監測數據可能狀況 檢定結果符合標準 (R 0.95,B 4) 建立暴露剖面 收集環測資料與其背景資料 檢定環測資料 第一類 可再劃分成不同的 SEG 分別建立各個 SEG 的暴露剖面 檢定結果不符合標準 (R 0.95,B > 4) 第二類 暴露情形分散無規律 建立暴露剖面 不可再劃分成不同的 SEG 第三類 在不同的期間有相似的暴露情形 分別建立不同期間的暴露剖面 第四類 24

SEG 檢測 檢測結果 第 1 類 R 4 平均濃度 0.1 PEL 第 2 類 R>4, 若平均濃度 > 1 PEL 第 3 類 R>4 且平均濃度 (X) 為介於 0.1<X 1 倍容許濃度時 相對應的說明已通過 SEG 檢測, 請進行第二步驟 : 暴露等級機率分析 分析時請先輸入或選擇事前機率後, 再點選 分析 雖然 R>4, 但因平均環測濃度小於 0.1 倍容許濃度標準, 勞工暴露有害物濃度低, 較為安全無虞, 因此可繼續進行暴露等級機率分析雖然 R>4, 但因平均環測濃度大於 1 倍容許濃度標準, 勞工暴露有害物濃度高, 進行暴露等級機率分析時, 可能的結果為暴露等級 4 的機率較高, 因此可繼續進行暴露等級機率分析 SEG 檢測結果 R>4, 且平均濃度 (X) 為介於 0.1<X 1 倍容許濃度之間 1. 可參考下圖或至 輸入測定結果 處檢視環測數據的背景資料 ( 如 : 有害物當日使用量 控制設備是否開啟 等 ), 檢視是否有異常的環測結果, 若有異常值請在 輸入測定結果 處, 的 異常值 處勾選後, 再重新進行 SEG 檢定 2. 或重新檢視 SEG 劃分是否正確, 若要新增加 SEG, 則請重新至 SEG 代碼表 處新增 SEG 後, 再至 輸入測定結果 處重新輸入 SEG 代號 3. 若無異常值或無法重新劃分 SEG, 則請繼續進行 第二步 : 暴露等級機率分析, 但請注意分析的結果可性度將降低, 分析結果僅供參考!! 25

案例研討 1

案例研討 2

關鍵 SEG( Critical SEG) 所估計暴露剖面之上端值 (Upper end) 接近暴露標準, 且每ㄧ工作者間有明顯之變異性

暴露評估 - 建立 / 評估暴露剖面 暴露剖面 : 一個暴露族群暴露程度的時間變化特性 需要估計一個暴露族群內勞工之暴露量及其變化, 再加上估計量適合程度的判斷

AIHA 暴露評估 定量暴露評估 採樣數目 估計平均值 6 估計變異數 10

暴露評估 - 判斷每ㄧSEG 的暴露剖面的可接受度 選擇暴露標準 PELs Working OELs 考慮平均時間 Ceiling STEL TWA

AIHA 暴露評估 定量暴露評估 運用統計學 對數常態分布 95 百分位數為其不偏估計量 ( 符合性測試 ) 不確定性 監測之不確定性 容許暴露標準之不確定性 統計可以幫助決策但不能產生決策

對數常態分布

Goodness of fit 假說 H 0 :normal,h a :not normal H 0 :lognormal,h a :not lognormal 步驟 第一步 : 主觀趨勢, 穩定度分析 第二步 : 主觀趨勢, 圖形分析 對數機率圖 第三步 : 客觀的統計程序 W-test

範例

幾何平均與幾何標準差

95 百分位數 焦點放在暴露剖面之上端值 95 百分位數可當作符合性統計量 目標在決定 95 百分位數掉在那一分類 主要在幫助決策, 決定暴露剖面屬於 已控制或可接受 不可接受 落在那一控制範圍

95 百分位數 95% 信賴區間上限 概念 計算 95 百分位數信賴區間上限 (95%UCL) 應用 利用 95%UCL 進行統計檢定 虛無假說 : 95 百分位數 容許暴露標準 肯定假說 : 95 百分位數<容許暴露標準 如果 95%UCL <容許暴露標準, 我們可以說至少有 95% 信賴度真正的 95 百分位數<容許暴露標準

95 百分位數 95% 信賴區間上限 程序 1. 計算 gm 及 gsd 2. 使用 n 查表求得 k 值 γ 信賴區間,0.95 p 比例,0.95 n 樣本大小 y=ln(gm) Sy=ln(gsd)

暴露剖面管理 -- 輸出報表

濃度 暴露剖面管理 暴露剖面圖示 測定結果整理及分析範例 量測結果處理 (Exposure profile) 相似暴露群 作業環境測定資料統計程式 資料輸入 統計結果 職業暴露標準 描述性統計 0.5 樣本數 (n ) 9 最大值 (m a x ) 0.0 6 偵測數據 最小值 (m in ) 0.0 0 2 ( m a x n = 5 0 ) 範圍 0.0 5 8 N o l e s s -th a n ( < ) 大於職業暴露標準百分比 ( % > O E L ) # R E F! o r g re a te r -th a n ( > ) 算術平均值 0.0 2 2 0.0 2 6 中位數 0.0 2 4 0.0 2 4 算術標準差 (s ) 0.0 1 9 0.0 0 2 自然對數平均值 (L N ) -4.3 0 9 0.0 6 0 自然對數標準差 (L N ) 1.2 4 8 0.0 0 8 幾何平均值 (G M ) 0.0 1 3 0.0 3 0 幾何標準差 (G S D ) 3.4 8 3 0.0 0 2 0.0 1 0 分佈適合度檢定 0.040 W - test o f log tran sfo rm ed data ( LN ) 0.888 Lo gno rm a l ( a = 0.05)? Y es W - test o f da ta 0.916 N orm al (a = 0.05)? Y es 半對數分佈統計 E st im a te d A rith m etic M e an - M V U E 0.0 2 6 L C L 1,9 5 % - L a n d 's " E x a c t" 0.0 1 4 U C L 1,9 5 % - L a n d 's " E x a ct" 0.1 5 6 半對數分佈 _ 第 95 百分位 0.1 0 5 U T L 95 %,9 5 % 0.5 9 1 大於職業暴露標準百分比 (% > O E L ) 0.1 8 8 L C L 1,9 5 % % > O E L < 0.1 U C L 1, 9 5% % >O E L 5.9 1 8 常態分佈統計 M e a n 0.0 2 2 L C L 1,9 5 % - t s ta tis tic s 0.0 1 0 U C L 1,9 5 % - t s ta tistic s 0.0 3 4 常態分佈 _ 第 95 百分位 0.0 5 4 U T L 95 %,9 5 % 0.0 8 大於職業暴露標準百分比 (% > O E L ) 0.0 0 0 Linear Probability Plot and 0.0 7 0.0 6 0.0 5 0.0 4 0.0 3 0.0 2 0.0 1 0 40 30 20 S e q u e n tia l D a ta P lo t 0 2 4 6 8 10 樣本編號 Logprobability P lot and Least-S quares B est-fit Line 10 0 Idealized Lognormal Distribution 9 9 % 9 8 % 0 9 5 % 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 9 0 % 8 4 % 7 5 % 5 0 % 2 5 % 1 6 % 1 0 % 5% AM and CI's 95%ile Exposure Profile 濃度

實際演練 甲苯 SEG A SEG B SEG C SEG D SEG E 1 月 1 日 50 17 30 16 22 2 月 2 日 38 55 39 18 20 3 月 3 日 64 102 22 15 4 月 4 日 37 32 91 50 26 5 月 5 日 42 35 54 43 44

要多少樣本數才足以確定暴露實態? 低於 1/10 OEL 或高於 OEL 的測定值, 6~10 個樣本就足已判斷 當暴露實態介於 10%~100% OEL, 需要較多樣本 為達 95% 信賴水準所需之樣本數 樣本數 (n) 實測值 /OEL 變異性小 變異性中 變異性大 比例 (GSD*=1.5) GSD=2 (GSD=2.5) GSD=3 (GSD=3.5) 0.75 25 82 164 266 384 0.5 7 21 41 67 96 0.25 3 10 19 30 43 0.1 2 6 13 21 30 *GSD = 幾何標準差 (geometric standard deviation)

假設 A 公司技術員 IPA 測定結果遠低於 容許濃度, 要多少數據才夠? 要多少樣本數才足以確定暴露實態?

節省經費的作法

95% 及 UTL95% 95%

幾種可以減少採樣的狀況 (1) 如果暴露實態 ( 輪廓 ) 具有高程度的確定性, 並且統計結果顯示第 95 百分位數暴露值和 UTL95%,95 % 皆小於容許濃度, 暴露被認為是可以接受的 (2) 如果暴露實態 ( 輪廓 ) 具有高程度的確定性, 並且統計結果顯示第 95 百分位數暴露值大於容許濃度, 此相似暴露群的暴露被認為是不可接受的, 需要進行控制措施 (3) 如果統計結果顯示第 95 百分位暴露點估計小於容許濃度, 但是 UTL95%,95% 大於容許濃度時, 暴露被認為是不確定的, 此暴露群需要額外的進行暴露監測累積更多的數據以確定暴露實態 ( 輪廓 )

補充 : 貝氏統計 如時間足夠再說明

傳統統計

貝氏統計

貝氏統計比傳統統計容易做判斷

( 貝氏定理 ) 講解說明 DMF SEG A SEG B SEG C 1 月 1 日 0.12,0.10,0.20 4.00,5.00,3.56 2.00,3.00,2.50 2 月 2 日 0.01,0.10,0.02 1.20,1.11,1.02 2.30,2.22,1.99 3 月 3 日 1.22,5.99,4.01 3.30,2.88,3.01 4.50,4.60,3.99 4 月 4 日 9.22,8.12,7.99 0.90,0.52,1.02 1.80,1.99,2.33 5 月 5 日 8.88,9.12,7.99 5.00,4.00,0.11 4.20,3.99,3.22 6 月 6 日 10.00,9.99,14.00 1.20,5.00,0.01 3.60,2.66,3.88 7 月 7 日 10.22,12.02 0.30,0.31,0.00 4.01,3.18

暴露濃度管理 濃 40 度分布機 20 率 OEL:10ppm 可能超過職業暴露標準的部份 0 0 5 10 濃度 (ppm)

暴露濃度管理 -- 輸出報表

濃度 暴露濃度管理 暴露時態掌握 測定結果整理及分析範例 量測結果處理 (Exposure profile) 相似暴露群 作業環境測定資料統計程式 資料輸入 統計結果 職業暴露標準 描述性統計 0.5 樣本數 (n ) 9 最大值 (m a x ) 0.0 6 偵測數據 最小值 (m in ) 0.0 0 2 ( m a x n = 5 0 ) 範圍 0.0 5 8 N o l e s s -th a n ( < ) 大於職業暴露標準百分比 ( % > O E L ) # R E F! o r g re a te r -th a n ( > ) 算術平均值 0.0 2 2 0.0 2 6 中位數 0.0 2 4 0.0 2 4 算術標準差 (s ) 0.0 1 9 0.0 0 2 自然對數平均值 (L N ) -4.3 0 9 0.0 6 0 自然對數標準差 (L N ) 1.2 4 8 0.0 0 8 幾何平均值 (G M ) 0.0 1 3 0.0 3 0 幾何標準差 (G S D ) 3.4 8 3 0.0 0 2 0.0 1 0 分佈適合度檢定 0.040 W - test o f log tran sfo rm ed data ( LN ) 0.888 Lo gno rm a l ( a = 0.05)? Y es W - test o f da ta 0.916 N orm al (a = 0.05)? Y es 半對數分佈統計 E st im a te d A rith m etic M e an - M V U E 0.0 2 6 L C L 1,9 5 % - L a n d 's " E x a c t" 0.0 1 4 U C L 1,9 5 % - L a n d 's " E x a ct" 0.1 5 6 半對數分佈 _ 第 95 百分位 0.1 0 5 U T L 95 %,9 5 % 0.5 9 1 大於職業暴露標準百分比 (% > O E L ) 0.1 8 8 L C L 1,9 5 % % > O E L < 0.1 U C L 1, 9 5% % >O E L 5.9 1 8 常態分佈統計 M e a n 0.0 2 2 L C L 1,9 5 % - t s ta tis tic s 0.0 1 0 U C L 1,9 5 % - t s ta tistic s 0.0 3 4 常態分佈 _ 第 95 百分位 0.0 5 4 U T L 95 %,9 5 % 0.0 8 大於職業暴露標準百分比 (% > O E L ) 0.0 0 0 Linear Probability Plot and 0.0 7 0.0 6 0.0 5 0.0 4 0.0 3 0.0 2 0.0 1 0 40 30 20 S e q u e n tia l D a ta P lo t 0 2 4 6 8 10 樣本編號 Logprobability P lot and Least-S quares B est-fit Line 10 0 Idealized Lognormal Distribution 9 9 % 9 8 % 0 9 5 % 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 9 0 % 8 4 % 7 5 % 5 0 % 2 5 % 1 6 % 1 0 % 5% AM and CI's 95%ile Exposure Profile 濃度

要多少樣本數才足以確定暴露實態? 低於 1/10 OEL 或高於 OEL 的測定值, 6~10 個樣本就足已判斷 當暴露實態介於 10%~100% OEL, 需要較多樣本 為達 95% 信賴水準所需之樣本數 樣本數 (n) 實測值 /OEL 變異性小 變異性中 變異性大 比例 (GSD*=1.5) GSD=2 (GSD=2.5) GSD=3 (GSD=3.5) 0.75 25 82 164 266 384 0.5 7 21 41 67 96 0.25 3 10 19 30 43 0.1 2 6 13 21 30 *GSD = 幾何標準差 (geometric standard deviation)

暴露濃度管理 濃 40 度分布機 20 率 內含兩個 SEG SEG-01 OEL:10ppm SEG-02 0 0 5 10 濃度 (ppm)

職業暴露評估整體流程 運用監測數據的值判斷相對風險高低 運用監測數據的數量判斷未知程度大小

健康風險評估 暴露分級暴露平均濃度 4 >PEL 3 50% ~ 100% PEL 2 10% ~ 50% PEL 1 <10% PEL 分級 危 害 效 應 4 威脅生命, 產生嚴重的傷害或疾病 3 具有不可逆的健康效應 2 具嚴重的可逆的健康效應 1 具一般的可逆健康效應 0 輕微且可逆的健康效應或不致嚴重影響健康 風險 = 毒性 * 暴露程度 危 4 4 8 12 16 害 3 3 6 9 12 物 2 2 4 6 8 毒 1 1 2 3 4 性 0 0 0 0 0 等 1 2 3 4 級 暴露等級

資料不確定性分級 3 高不確定性 2 普通不確性 1 確定 缺乏足夠的暴露評估資料或危害物毒性資料, 無法進行可接受式不可接受之判斷 雖有足夠的資料進行可接受式不可接受之判斷, 但仍需更多資料方能進行風險評估 暴露狀況及危害物質毒性資料充足, 職業衛生師有足夠的資料進行可接受與否之判斷

Health Risk Rating 風險評估 2. 環測資料分析 9 S09 SEG 測定化合物暴露等級 健康效應等級 健康風險等級 不確定度 S01 環氧丙烷 2 2 4 3 S02 環氧丙烷 1 2 2 1 S03 環氧乙烷 4 2 8 3 8 7 6 S04 工程控制 S03 S05 防護及資訊需求 S07 S04 環氧丙烷 4 2 8 1 S05 環氧乙烷 4 2 8 4 S06 環氧丙烷 1 2 2 2 S07 硫酸 2 3 6 4 5 4 3 S08 S0 1 S08 硫酸 1 3 3 1 S09 苯乙烯 3 3 9 4 2 1 S02 S06 週期性評估 1 2 3 Uncertainty Rating 4

Health Risk Rating 半定量風險評估步驟 9 8 S04 S03 S09 S05 定性風險分析為高者, 進行環測, 分析其暴露濃度 7 工程控制 防護及資訊需求 6 S07 5 4 3 S08 S01 針對高風險群執行環境測定或暴露評估 高危害物質無法進行採樣分析者, 直接設 2 1 S02 S06 週期性評估 定為高風險 SEG, 進行定量風險分析 1 2 3 Uncertainty Rating 4