大気汚染物質の曝露量推定の高精度化を目指し，Land Use Regression（LUR)モデルと呼ばれる統計モデルの開発・改良を行った．日本の大気汚染濃度に影響を及ぼす，局所的な気象や大陸からの越境汚染の影響を考慮するために，気象モデルや大気質モデルの推定結果を取り込むハイブリッドモデルを構築し，また，モデル構築手法に機械学習を導入した効果についても評価を行った．さらに，開発したモデルを既に実施された疫学調査と連携させること目指し，PM2.5のモニタリングが実施されていない時期からの30年間にわたる曝露濃度の推定や，PM2.5成分濃度について10年間に渡る経年変化を推定した．