I dag kommer den primære eksponering af din hjerne ikke fra din mobiltelefon
Foto: Michael Brandtner, Wikimedia Commons.
Vi har i årtier antaget, at mobiltelefonen er den primære kilde til eksponering af radiofrekvent stråling (RF-EMF) af hjernen. Et studie fra Sydkorea (2026) viser, at det ikke længere er tilfældet.
Bekymringen for eksponering har næsten udelukkende drejet sig om, hvor tæt mobiltelefonen var ved brugerens hoved.
Det nye studie viser, at selve rummet, dvs. tætheden af de omliggende mobilmaster, i dag betyder lige så meget.
Studiet A.-K. Lee et al. (2026), offentliggjort i IEEE Access, målte på samme tid feltstyrken for downlink (fra mobilmaster / basestationer) og sendeeffekten for uplink (fra mobiltelefonertelefoner) på tværs af 3G-, 4G- og 5G-netværk i to byområder i Seoul og ét landdistrikt. Herefter omregnede forskerne begge dele til SAR-værdier (1) for hele hjernen (whole-brain SAR) ved hjælp af anatomisk detaljerede hovedmodeller af børn og voksne.
Forskerne fandt at den udbredte antagelse om, at din mobiltelefon er den dominerende kilde til eksponering for elektromagnetisk stråling, ikke længere holder. SAR-værdien i hjernen fra downlinks (signaler fra mobilmaster) var på niveau med eller højere end SAR fra uplinks (transmissionen fra mobiltelefonen) i de fleste testede scenarier.
Det er en direkte konsekvens af at det trådløse netværk er blevet fortættet: Flere mobilmaster / basestationer betyder lavere sendeeffekt pr. antenne, men et højere samlet felt i omgivelserne. Byområder udviste en SAR-værdi i hjernen, der var 5,7–6,2 dB højere end i landdistrikter – en større forskel end den, der skyldes aldersforskellen mellem børn og voksne. Børn havde 3,2–4,3 dB højere SAR end voksne under taleopkald, udelukkende på grund af en mindre hovedgeometri.
Noter:
1) Grænseværdierne ((SAR) for eksponering af RF fra bl.a. mobiltelefoner. SAR (Specific Absorption Rate) måler mængden af elektromagnetisk energi, der absorberes af den menneskelige krop, når den udsættes for de radiofrekvent stråling, der udsendes af en enhed (mobiltelefon, tablet, smartwatch osv.). Det udtrykkes i watt pr. kg (W/kg). En høj SAR betyder, at en større mængde energi absorberes af din krop.
De forskellige typer SAR:
Hoved SAR: Måler eksponering i hovedhøjde under et telefonopkald.
Krops-SAR: Måler eksponering, når enheden bæres tæt på kroppen (i lommer).
SAR for lemmer: Måler eksponering, når enheden er i kontakt med en lem (hånd, lår, armbånd).
SAR værdierne:
De lovmæssige grænseværdier i Europa er sat til 2 W/kg for hoved og krop (målt over 10 gram væv) og 4 W/kg for lemmer (10 g). I USA har Federal Communications Commission (FCC) sat grænseværdien til 1.6 W/kg for hoved og krop (målt over 1 gram væv) og 4 W/kg for lemmer (10 g). Denne standard, der er strengere end den europæiske forordning (2 W/kg over 10 g), er blevet vedtaget eller tilpasset af mindst 19 lande, herunder Canada, Sydkorea, Indien, Singapore, Mexico og andre.
Den aktuelle test model eller test dummy benævnes ‘SAM’ (Specific Anthropomorphic Mannequin). SAM er baseret på en ca. 100 kg. stor og næsten 190 cm høj voksen mandlig model (soldat). Hovedet vejer 5,5 kg og størrelsen på hovedet er måske kun relevant for 3% af befolkningen, og gælder absolut ikke for børn. Målingerne beregnes ud fra en gennemsnitsbestråling på 6 min. (i USA dog 30 min.) SAM-hovedet og kropsfantomet er fyldt med en homogen væske af vand, sukker, salt, mm. Men væsken er ikke repræsentativ for den menneskelige krop, som har snesevis af forskellige væv – fra øjne til muskler til knogler – som hver har forskellige elektriske egenskaber. Stråling bevæger sig derfor ensartet gennem SAM’s homogene væske, men sådan bevæger strålingen sig ikke gennem menneskeligt væv, som varierer i tykkelse.
SAR beskytter kun mod vævsopvarmning (termiske effekter), de ikke-termiske effekter (søvnforstyrrelser, fertilitetsproblemer, cellulære ændringer) forholder SAR sig ikke til trods for den stadig stigende forskningsmæssige evidens, der direkte vedrører vores sundhed.
Studiet
Vurdering af RF-EMF-eksponering fra 3G-, 4G- og 5G-mobilnetværk på tværs af forskellige urbaniseringsniveauer
Lee, A.K., Jeon, S., Hong, S.E., Wang, S., Wiart, J., Samaras, T., & Moon, J.I. (2026): Real-World Assessment of RF-EMF Exposure From 3G, 4G, and 5G Mobile Networks Across Different Urbanization Levels. IEEE Access, 14, 134636–134651. doi: 10.1109/ACCESS.2026.3728447.
Open Acces: https://ieeexplore.ieee.org/document/11672739
Abstrakt
I takt med at 5G-mobilnetværket bliver mere udbredt, bliver en realistisk vurdering af eksponeringen fra radiofrekvente elektromagnetiske felter (RF-EMF) i moderne mobilnetværksmiljøer stadig vigtigere. Dette studie kortlagde den faktiske RF-EMF-eksponering ved henholdsvis downlink (DL) og uplink (UL) på tværs af forskellige urbaniseringsgrader i Sydkorea ved hjælp af kommercielle 3G-, 4G- og 5G-mobilnetværk. Elektriske feltstyrker (DL) og sendeeffekter (UL) blev målt samtidigt i by- og landområder ved brug af frekvensselektive feltmålinger og logningssystemer til mobilnetværk. De målte eksponeringsniveauer blev anvendt til at beregne den specifikke absorptionsrate (SAR) i hjernen ved hjælp af anatomisk realistiske numeriske modeller af henholdsvis børn og voksne. Resultaterne viste, at under de måle- og dosimetriske forhold, der indgik i studiet, var SAR-værdien i hjernen forbundet med DL-eksponering fra basestationsinfrastruktur enten på niveau med eller højere end værdien forbundet med UL-eksponering i de fleste af de undersøgte scenarier. Forskellen mellem by- og landområder for den gennemsnitlige SAR i hele hjernen nåede op på 6,2 dB for børnemodellen og 5,7 dB for voksenmodellen, mens aldersrelaterede forskelle var væsentligt mindre. Disse resultater tyder på, at faktorer relateret til miljø og netværksinfrastruktur er afgørende for variationen i RF-EMF-eksponering i tætte, moderne mobilnetværksmiljøer. Ved at kombinere målinger fra virkeligheden med anatomisk realistisk dosimetri tilbyder dette studie en praktisk ramme for vurdering og kortlægning af RF-EMF-eksponering i mobilkommunikationsnetværk, der er under løbende udvikling.
Vurdering af RF-EMF-eksponering fra 3G-, 4G- og 5G-mobilnetværk i praksis på tværs af forskellige urbaniseringsgrader
Uddrag
Sektion I
Introduktion
Den specifikke absorptionsrate (SAR) fra brug af mobiltelefonen og downlink elektromagnetisk felteksponering (EMF) fra basestationer (BS) i virkelige miljøer forbliver betydeligt under de eksponeringsgrænser, der er specificeret i ICNIRP-retningslinjerne [1] og IEEE Standard C95.1 [2]. Ikke desto mindre fortsætter den hurtige udvikling og udbredte anvendelse af mobilteknologier med at vække offentlighedens bekymring om de potentielle langsigtede sundhedseffekter af RF-EMF-eksponering. Især har den stigende implementeringstæthed af moderne mobilinfrastruktur fundamentalt ændret karakteristikaene ved virkelige RF-EMF-eksponeringsmiljøer.
Sydkorea var det første land, der kommercialiserede femte generations (5G) New Radio (NR) Time Division Duplexing (TDD) tjenester i begyndelsen af 2019, og antallet af 5G-abonnementer er siden da steget støt. Fig. 1 præsenterer tendenserne inden for mobilabonnementer i Sydkorea. Selvom befolkningen i Sydkorea er lidt over 51 millioner, oversteg det samlede antal abonnementer 80 millioner i 2023. Tallet inkluderer abonnementer forbundet med Internet of Things (IoT)-enheder og andre trådløse kommunikationsenheder, såsom tablet-pc’er. Især udgjorde IoT-abonnementer cirka 10 % af alle abonnementer i 2018 og steg gradvist til mere end 30 % i 2024. I studiet gives der særlig opmærksomhed til mobiltelefonabonnementer og menneskelige eksponeringsscenarier.
Officielle statistiske data vedrørende mobilabonnementer, kategoriseret efter kommunikationsteknologi, har været tilgængelige siden 2023. Code Division Multiple Access (CDMA; 2G) tjenester blev fuldstændigt afskaffet i 2021, mens tredje generation (3G) Wideband CDMA (WCDMA) tjenester i øjeblikket udgør mindre end 1% af alle mobiltelefonabonnementer. Som vist i højre panel på figur 1, udgjorde 5G-abonnementer 63% af alle mobiltelefonabonnementer ved udgangen af 2024, hvilket overgik Long-Term Evolution (LTE; 4G) abonnementer.
Ifølge “Korea Media Panel Survey 2024”, der er offentliggjort af Korea Information Society Development Institute (KISDI), nåede ejerskabet af smartphones blandt koreanere på 6 år og derover op på 95,2 %, hvoraf 59,2 % af de adspurgte ejede en 5G-kompatibel smartphone [4]. Desuden er brugen af smartphones blandt børn og unge steget støt. Baseret på brugsdata fra 2023, rapporteret i Korea Media Panel Survey 2024, brugte børn under 10 år og unge i gennemsnit 1 time og 15 minutter og 2 timer 41 minutter om dagen på smartphones [5]. Den udbredte brug af mobiltelefoner, sammen med den øgede brugsvarighed, forventes yderligere at forstærke offentlighedens bekymringer om potentiel RF-EMF-eksponering og tilknyttede sundhedseffekter.
Tidligere studier af RF-EMF-eksponering i sydkoreanske mobilkommunikationsmiljøer er primært blevet udført i hovedstaden Seoul [6], [7]. Dog vides der kun lidt om, hvordan RF-EMF-eksponering varierer mellem regioner med forskellige urbaniseringsniveauer.
Gennem deltagelse af Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI) som associeret partner i SEAWave-projektet [8], et Horizon Europe-initiativ inden for European Research Cluster on EMF and Health, er regioner med lavere befolkningstæthed uden for Seoul også blevet inkluderet i dette studie. Som en del af SEAWave-projektet har flere nyere studier rapporteret uplink (UL) og downlink (DL) RF-EMF-eksponeringsniveauer i forskellige europæiske miljøer [9], [10], [11], [12]. Selvom disse studier giver værdifuld indsigt i karakteristika ved RF-EMF-eksponering i europæiske mobilnetværk, udvider det foreliggende arbejde denne forskning til Sydkorea – et land, der er kendetegnet ved en høj tæthed af mobilnetværk og omfattende udrulning af 5G. Ved at kombinere eksponeringsmålinger fra virkeligheden med anatomisk realistisk dosimetrisk modellering giver studiet en omfattende vurdering af RF-EMF-eksponering på tværs af regioner med forskellige grader af urbanisering.
Selvom tidligere studier ofte har fokuseret uafhængigt på enten miljømæssige RF-EMF-niveauer eller mobiltelefonrelateret eksponering, er der relativt få studier, der kvantitativt har integreret både DL- og UL-eksponeringsveje under realistiske driftsforhold for 3G–5G-netværk ved hjælp af anatomisk detaljerede dosimetriske modeller. I takt med at mobilnetværk bliver tættere og mere heterogene, kan DL-eksponering fra basestationsinfrastruktur blive en stadig vigtigere bidragyder til den samlede RF-EMF-eksponering, hvilket potentielt udfordrer den længe gældende antagelse om, at mobiltelefoner er den dominerende eksponeringskilde.
I studiet blev DL-RF-EMF udsendt fra basestationer målt i overensstemmelse med de generelle retningslinjer fra SEAWave-projektet – herunder en minimumskørelængde på 30 km og en afstand på 30 cm mellem antenne og køretøjstag – for at sikre sammenlignelighed med internationale datasæt. Omvendt blev UL-sendeeffekten (Tx) fra mobiltelefoner vurderet ved hjælp af en uafhængig måleopstilling og specialdesignede brugsscenarier, der var udviklet uafhængigt af standard-SEAWave-rammeværket. Da disse størrelser blev målt som henholdsvis elektrisk feltstyrke (E-feltstyrke, dBμV/m) og sendeeffekt (dBm), betegnes de i det følgende som henholdsvis DL-EMF og UL-effekt.
Begge målinger blev udført samtidig med et køretøj, der bevægede sig langs forudbestemte ruter inden for hvert udvalgt område. Manglende data for visse rutesegmenter eller måleperioder, som kan påvirke den statistiske repræsentativitet af hele ruten, er noteret i de relevante tabeller.
Dette studie har til formål at karakterisere RF-EMF-eksponering i virkeligheden på tværs af forskellige urbaniseringsmiljøer i Sydkorea ved at integrere samtidige DL- og UL-målinger med SAR-beregninger baseret på anatomisk realistiske numeriske hjernemodeller af børn og voksne. De målte data blev analyseret med hensyn til tidsperiode, region, netværksoperatør og kommunikationsgeneration. Derudover præsenteres SAR-værdier, beregnet ud fra de gennemsnitlige målte DL-EMF- og UL-effektniveauer, for både en model af et 6-årigt barn og en voksenmodel, hvilket tilvejebringer en realistisk dosimetrisk ramme for vurdering af nutidig RF-EMF-eksponering i mobilkommunikationsmiljøer under udvikling.
—-
Sektion V
Resumé og diskussion
Hovedresultaterne af studiet opsummeres således:
A. Dl EMF-niveauer på tværs af by- og landområder
DL-EMF-niveauerne i landdistrikterne var lavere end i Urban 1 og Urban 2 på de fleste 3G-, 4G- og 5G-frekvensbånd. I alle tre regioner var EMF-niveauerne generelt højest under målingerne fra hverdage til eftermiddag. De gennemsnitlige samlede elektriske (E-) feltstyrker (3G+ 4G+ 5G) var henholdsvis 2,49, 1,32 og 1,04 V/m i Urban 1, Urban 2 og Landområder (Tabel 4).
B. Tidsmæssige variationer i Dl EMF-niveauer
I Urban 1 var DL-EMF-niveauerne konsekvent højere under målingerne på hverdage end under weekendmålingerne og højere om eftermiddagen end om morgenen på de fleste frekvensbånd. Til sammenligning blev der i landdistrikter, hvor befolkningstætheden og E-feltniveauerne var relativt lave, ikke observeret klare tidsmæssige mønstre (Fig. 5).
C. Dl eksponering og hjerne-SAR
SAR i hjernen blev beregnet ved hjælp af de gennemsnitlige DL-EMF-niveauer samt helkropsmodeller af henholdsvis et 6-årigt barn og en voksen med repræsentative koreanske anatomiske hovedstrukturer. Den gennemsnitlige SAR for hele hjernen var højere hos barnet end hos den voksne – med ca. 1,3 dB i byområdet (Urban 1) og 0,8 dB i landområdet (Rural). Der var dog langt større regionale forskelle: Den gennemsnitlige SAR for hele hjernen i byområdet (Urban 1) var henholdsvis 6,2 dB og 5,7 dB højere end i landområdet (Rural) for henholdsvis barnet og den voksne. Disse resultater tyder på, at miljømæssige faktorer – snarere end alder – er de primære årsager til variationen i SAR (Tabel 7).
D. UL-effektniveauer på tværs af by- og landområder
På 4G-netværk spiller det tidsmæssige belægningsforhold for hvert frekvensbånd en afgørende rolle i eksponeringsdosimetrien. I Urban 1 blev der primært anvendt højere frekvensbånd (omkring 2 GHz) med mindre dækning, hvorimod lavere frekvensbånd under 1 GHz var mere udbredte i landdistrikter (Tabel 5 og 6). Den gennemsnitlige VoLTE UL-effekt var generelt højere i landdistrikter, men forblev under 0,5 mW for OA og OB, hvorimod der blev observeret væsentligt højere niveauer for OC, hvilket indikerer betydelig variation mellem operatører (Fig. 10(a)).
På 5G-netværk i Urban 1 var UL-effektvariationer på tværs af forskellige tidsperioder relativt små (mindre end 1,5 dB), mens der blev observeret forskelle mellem operatører på op til 5,5 dB. I Rural var UL-effektniveauerne ens på tværs af operatører, fordi alle tre operatører delte det samme 5G RAN (Fig. 10(b)).
E. UL-strømniveauer og gennemstrømning på 4G- og 5G-netværk
For operator OA blev der udført FTP-tests på både 4G- og 5G-netværk. For både fildownload og upload var gennemstrømningen af 5G-netværket cirka 2–3 gange højere end 4G-netværkets på tværs af alle tidsperioder, mens UL-effektniveauerne på 5G-netværket var 10–20 dB højere. Disse resultater indikerer, at under de nuværende målebetingelser er stigningen i UL Tx-effekt på operatør O kommercielle 5G-netværkA væsentligt større end den tilsvarende stigning i gennemstrømning, hvilket resulterede i højere REBT end det, der blev observeret for dets 4G-netværk. Da REBT-sammenligningen mellem 4G og 5G var begrænset til operatør OA, hvis kommercielle 5G-netværk anvendte en NSA-arkitektur, og detaljerede netværkskonfigurationsparametre (f.eks. UL-effektstyringsindstillinger og ressourceallokering) ikke var tilgængelige, kan den underliggende årsag til den højere UL Tx-effekt ikke bestemmes. Den observerede forskel kan derfor afspejle den specifikke netværksudrulning og operatørimplementering snarere end en iboende egenskab ved 5G-teknologi.
F. UL-eksponering og hjerne-SAR
I betragtning af de seneste ændringer i mobiltelefonbrugsmønstre blev mobiltelefonernes synspositioner indarbejdet i SAR-beregningerne. I VoLTE-scenarier var den gennemsnitlige helhjernes SAR for børnemodellen 3,2-4,3 dB højere end for voksenmodellen, og der blev observeret forskelle mellem operatører på mere end 25 dB inden for hvert studieområde (Tabel 7).
I observationspositionen var helhjerne-gennemsnitlig SAR væsentligt lavere end i lyttepositionen på grund af den større afstand mellem enhed og hoved. Dog foregår videovisning typisk over længere perioder end opkald med stemme. Derfor bør videovisning overvejes, når man vurderer den langtids totale eksponeringsdosis for UL.
G. Sammenligning mellem UL- og DL-eksponeringer
Det skal bemærkes, at DL E-feltet blev målt uden for køretøjet i henhold til den harmoniserede SEAWave-drevtestprotokol, hvorimod UL Tx-effekt blev opnået fra mobiltelefoner, der blev brugt inde i køretøjet. Denne målekonfiguration blev bevidst anvendt, fordi hvis DL E-feltet blev målt inde i køretøjet, mens mobiltelefonerne sendte samtidigt, ville SRM-3006 ikke kun modtage de indfaldende DL-signaler fra den betjenende basestation, men også de UL-emissioner, der udstråles af det sendende brugerudstyr. Dette problem er især kritisk for 5G NR TDD-båndet, der blev brugt i dette studie, fordi UL og DL deler det samme operatørtildelte frekvensbånd. Da SRM-3006 måler den samlede modtagne effekt inden for det valgte frekvensbånd, kan den ikke skelne, om den modtagne energi stammer fra basestationen eller fra den nærliggende sendende håndsæt. Derfor er pålidelig adskillelse af miljømæssig DL-eksponering og håndsætgenereret UL-eksponering ikke mulig under samtidige transmissionsforhold.
Da UL-eksponering vurderes som nærfeltseksponering fra håndsættet, mens DL-eksponering vurderes som fjernfeltseksponering fra basestationer, blev de to eksponeringskomponenter målt separat og efterfølgende integreret gennem beregningsdosimetri. Derfor bør de rapporterede DL SAR-værdier tolkes som estimater baseret på udendørs miljøfeltniveauer frem for direkte målinger af personlig eksponering i køretøjet. Ikke desto mindre muliggør denne målekonfiguration uafhængig karakterisering af de to fundamentalt forskellige eksponeringskomponenter, før de integreres i en fælles dosimetrisk måling (helhjerne-gennemsnitlig SAR).
De målte DL-felt- og UL-effektniveauer blev omregnet til en fælles målemetode, dvs. hjerne-SAR (Tabel 7). Efterhånden som teknologierne til mobilkommunikation har udviklet sig, eksisterer flere generationer af netværk side om side, og BS-tætheden er steget. Det har reduceret den nødvendige sendeeffekt fra individuelle BS-antenner, samtidig med at det samlede DL EMF-niveau i miljøet er øget på grund af tættere netværksudbredelse. Derfor var DL EMF-niveauerne generelt højere i byområder end i landområder med lavere BS-tæthed. Under disse netværksforhold er UL-effektniveauerne faldet over tid. Derudover kan nyere smartphone-designs med større skærme og bundmonterede antenner yderligere reducere head SAR for UL-eksponering, især for lyttepositionen i 4G-frekvensbånd (Fig. 9).
Langsigtede UL-effektmålinger tyder yderligere på, at bidraget fra DL-eksponering til den samlede RF-EMF-eksponering er steget betydeligt i Sydkorea. Fordi individer kontinuerligt udsættes for DL-elektromagnetiske felter, forventes forskellen mellem DL- og UL-eksponering at vokse yderligere med hensyn til kumulativ absorberet energi.
H. Implikationer af anatomisk og brugsrelateret variabilitet for præcisions-RF-EMF-dosimetri
De anatomisk detaljerede modeller, der anvendes i dette studie, har fin segmentering ned til gyrus-niveauet. Derudover blev repræsentative telefonstørrelser og antennekonfigurationer valgt baseret på de udbredte kommercielle smartphone-arkitekturer. Sammen muliggør disse anatomiske og håndsætmodeller realistisk SAR-vurdering under repræsentative brugsforhold, herunder lytte- og observationspositioner.
SAR-estimaterne, der præsenteres i dette studie, er underlagt flere modelleringsantagelser, som kan påvirke de estimerede absolutte SAR-værdier. For både DL- og UL-eksponering blev frekvensafhængigheden af SAR repræsenteret ved hjælp af et begrænset antal referencefrekvenser. Specifikt blev de målte DL E-feltstyrker i 17 subfrekvensbånd kortlagt til seks repræsentative klyngefrekvenser, mens UL SAR-beregningerne anvendte repræsentative smartphonemodeller ved fire frekvenser (870, 1850, 2535 og 3500 MHz). Som følge heraf kan små forskelle mellem den faktiske driftsfrekvens og den tilsvarende referencefrekvens medføre mindre afvigelser i den estimerede SAR. Derudover blev KR-6 og KR-22 numeriske menneskemodeller samt de repræsentative smartphonemodeller udviklet til at genskabe de gennemsnitlige anatomiske og håndsætskarakteristika for deres målgrupper frem for specifikke individer eller kommercielle enheder. Derfor blev interindividuel anatomisk variation og håndsætspecifikke designvariationer ikke eksplicit taget i betragtning. Ikke desto mindre giver disse repræsentative modeller en beregningsmæssigt effektiv og internt konsistent dosimetrisk ramme for meningsfulde relative sammenligninger mellem studieområder, mobilnetværksoperatører og radioadgangsteknologier.
Selvom dette studie primært fokuserede på helhjerne-gennemsnitlig SAR, giver den fine anatomiske segmentering af disse modeller et nyttigt grundlag for fremtidige RF-EMF-dosimetristudier, der inkorporerer anatomisk variation, håndsætdiversitet og brugerspecifikke eksponeringsforhold. En detaljeret sensitivitetsanalyse af helhjerne-gennemsnitlig SAR på tværs af et bredere udvalg af håndsætdesigns lå uden for dette studies rammer; Dog ville en kvantitativ undersøgelse, der dækker et bredere spektrum af håndsætdesignparametre, være en værdifuld retning for fremtidig forskning.
Fremtidige studier bør også tage højde for variation i brugeradfærd, herunder enhedsorientering, synsafstand og brugsvarighed, hvilket kan have stor indflydelse på kumulativ RF-EMF-eksponering.
Sektion VI.
Konklusion
DL-EMF udstrålet fra basestationer og UL-transmissionseffekt fra mobiltelefoner blev målt samtidigt i tre studieområder med forskellige urbaniseringsniveauer. Da WP1-protokollen fra SEAWave-projektet blev anvendt til DL-eksponeringsmålinger, er de DL-EMF-niveauer, der rapporteres i dette studie, direkte sammenlignelige med dem, der blev opnået i europæiske målekampagner. UL-effektprøver blev indsamlet på 3G-, 4G- og 5G-netværk under taleopkald og FTP-tests, selvom analysen primært fokuserede på 4G- og 5G-systemer. De målte DL-EMF- og UL-effektniveauer blev brugt til at beregne hjerne-SAR for både børne- og voksenmodeller, hvilket muliggjorde sammenligning på tværs af netværksoperatører og mobilkommunikationsteknologier.
Selvom der blev observeret betydelige variationer afhængig af operatør og brugsscenarie, var hjerne-SAR forbundet med DL-EMF-eksponering under de måle- og dosimetriske forhold, der blev overvejet i dette studie, i mange tilfælde sammenlignelig med eller overskred den, der var forbundet med UL-transmission. Disse resultater tyder på, at den langvarige opfattelse af, at mobiltelefoner er den primære kilde til RF-EMF-eksponering af hjernen under sådanne forhold, muligvis ikke fuldt ud afspejler de relative bidrag fra DL- og UL-eksponering i moderne mobilnetværksmiljøer. Derfor bør både UL-eksponering fra brug af enheder og DL-EMF fra BS’er tages i betragtning i fremtidige eksponeringsvurderinger og epidemiologiske undersøgelser.
Alle målte feltstyrker og beregnede SAR-værdier forblev langt under de eksponeringsgrænser for offentligheden, som er fastsat i ICNIRP-retningslinjerne og IEEE-standarderne. Selvom helhjerne-gennemsnitlig SAR ikke er en dosimetrisk størrelse, der behandles af de nuværende ICNIRP- eller IEEE-eksponeringsretningslinjer, var de målte DL-feltstyrker og UL Tx-styrker i dette studie tilstrækkeligt lave til, at de tilsvarende lokaliserede SAR-værdier ligeledes forventes at ligge langt under de gældende basale begrænsninger. Derfor repræsenterer de SAR-værdier for hele hjernen, der rapporteres i dette studie, meget lave RF-EMF-eksponeringsniveauer under realistiske driftsforhold i mobilnetværket.
Derfor bør helhjernens SAR-værdier fortolkes som dosimetriske indikatorer til kvantificering af realistisk hjernens RF-EMF-eksponering under realistiske mobilnetværksdriftsforhold og til at give et kvantitativt dosimetrisk grundlag for fremtidige epidemiologiske studier af hjernerelaterede sundhedsresultater, snarere end som størrelser til compliance-vurdering. Ikke desto mindre er præcis dosimetri af kronisk RF-EMF-eksponering ved lave niveauer fortsat vigtig for effektiv risikokommunikation og for at forbedre eksponeringsvurderingen i fremtidige sundhedsstudier. Ved at kombinere målinger fra virkeligheden med beregningsbaseret dosimetri giver dette studie indsigt i, hvordan udviklingen af mobilnetværksinfrastruktur omsættes til realistiske eksponeringsforhold for mennesker.
Referencer:
1. International Commission on Non-Ionizing Radiation Protection (ICNIRP), “Guidelines for limiting exposure to electromagnetic fields (100 kHz to 300 GHz),” Health Phys., vol. 118, no. 5, pp. 483–524, 2020, doi: 10.1097/HP.0000000000001210. CrossRef Google Scholar
2. IEEE Standard for Safety Levels With Respect To Human Exposure to Electric, Magnetic, and Electromagnetic Fields, 0 Hz to 300 GHz, Standard C95.1-2019, 2019, pp. 1–312, doi: 10.1109/IEEESTD.2019.8859679. View Article
3. Ministry of Science and ICT (MSIT),“Mobile Data Usage Statistics ”, Statistical Service No. 1233, Republic of Korea. 2025 Accessed: Jan. 2026. [Online]. Available: https://www.msit.go.kr/bbs/list.do?sCode=user&mPid=74&mId=99 Google Scholar
4. E.-Y. Han, Y.-C. Jung, and Y.-H. Kim, “2024 Korea Media Panel Survey,” Korea Information Society Development Institute (KISDI), Jincheon, Republic of Korea, Policy Report 24-04-02, 2024. Google Scholar
5. Y.-H. Kim, “Restrictions on children’s media use and their usage behavior,” Korea Information Society Development Institute (KISDI) STAT Rep., vol. 24, pp. 2–5, no. 6, Mar. 2024. Google Scholar
6. A.-K. Lee and H.-D. Choi, “Brain EM exposure for voice calls of mobile phones in wireless communication environment of Seoul, South Korea,” IEEE Access, vol. 8, pp. 163176–163185, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3020831.
View Article Google Scholar
7. A.-K. Lee, S.-B. Jeon, and H.-D. Choi, “EMF levels in 5G new radio environment in Seoul, Korea,” IEEE Access, vol. 9, pp. 19716–19722, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3054363. View Article Google Scholar
8. SEAWave Project,. Scientific-Based Exposure and Risk Assessment of Radiofrequency and mm-Wave Systems From Children to Elderly (5G and Beyond). Accessed: Aug. 2026. [Online]. Available: https://seawave-project.eu Google Scholar
9. J. Liu, Y. Zhang, W. Ben Chikha, S. Wang, T. Samaras, O. Jawad, L. Ourak, E. Conil, and J. Wiart, “Assessment of EMF exposure induced by wireless cellular phones in various usage scenarios in France,” IEEE Access, vol. 13, pp. 123743–123755, 2025, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3424305. View Article Google Scholar
10. S. Wang, Y. Zhang, Y. Liu, J. Liu, E. Conil, O. Jawad, T. Samaras, L. Ourak, and J. Wiart, “Comprehensive measurement-based assessment of downlink RF-EMF exposure in urban environments: Multi-method analysis and intercomparison,” Bioelectromagnetics, vol. 46, no. 8, Dec. 2025, Art. no. e70033, doi: 10.1002/bem.70033. CrossRef Google Scholar
11. N. Djuric, N. Kavecan, V. Otasevic, D. Kljajic, and S. Djuric, “Empowering the serbian EMF RATEL system for monitoring RF-EMF through drive test,” IEEE Access, vol. 13, pp. 114521–114535, 2025, doi: 10.1109/ACCESS.2025.3618714.
View Article Google Scholar
12. J. Liu, S. Wang, Z. Haider, Q. Sun, Y. Zhang, S. Bories, L. Ourak, and J. Wiart, “Characterization of EMF exposure induced by French cellular networks,” Ann. Telecommun., Feb. 2026, doi: 10.1007/s12243-026-01156-x. CrossRef Google Scholar
13. A.-K. Lee and H.-D. Choi, “Dosimetric assessment in the brain for downlink EMF exposure in korean mobile communication networks,” Environ. Res., vol. 234, Oct. 2023, Art. no. 116542, doi: 10.1016/j.envres.2023.116542. CrossRef Google Scholar
14. Narda Safety Test Solutions GmbH,. Datasheet: SRM-3006 Selective Radiation Meter. Accessed: Jul. 2026. [Online]. Available:
https://www.narda-sts.com/index.php?eID=dumpFile&t=f&f=1474&dl=1&token=724573573771fe00e45c3e2a48f652174de7d844
Google Scholar
15. P. J. Dimbylow, “Fine resolution calculations of SAR in the human body for frequencies up to 3 GHz,” Phys. Med. Biol., vol. 47, no. 16, pp. 2835–2846, Aug. 2002, doi: 10.1088/0031-9155/47/16/301. CrossRef Google Scholar
16. R. P. Findlay, A.-K. Lee, and P. J. Dimbylow, “FDTD calculations of SAR for child voxel models in different postures between 10 MHz and 3 GHz,” Radiat. Protection Dosimetry, vol. 135, no. 4, pp. 226–231, Aug. 2009, doi: 10.1093/rpd/ncp118.
CrossRef Google Scholar
17. A.-K. Lee, J. S. Park, S.-E. Hong, M. Taki, K. Wake, J. Wiart, and H.-D. Choi, “Brain SAR of average male Korean child to adult models for mobile phone exposure assessment,” Phys. Med. Biol., vol. 64, no. 4, Feb. 2019, Art. no. 045004, doi: 10.1088/1361-6560/aafcdc. CrossRef Google Scholar
18. J. Lee, A.-K. Lee, S.-E. Hong, H.-D. Choi, and K.-Y. Jung, “Numerical modeling of smartphones with WCDMA, LTE, and WLAN bands for epidemiological studies,” J. Electromagn. Eng. Sci., vol. 22, no. 1, pp. 41–47, Jan. 2022, doi: 10.26866/jees.2022.1.r.59. CrossRef Google Scholar
19. Measurement Procedure for the Assessment of Specific Absorption Rate of Human Exposure To Radio Frequency Fields From Hand-Held and Body-Mounted Wireless Communication Devices—Part 1528: Human Models, Instrumentation, and Procedures (Frequency Range of 4 MHz To 10 GHz), Standard 62209-1528, 2020, doi: 10.1109/IEEESTD.2020.9231298. View Article
20. L. Boccardo, “Viewing distance of smartphones in presbyopic and non-presbyopic age,” J. Optometry, vol. 14, no. 2, pp. 120–126, Apr. 2021, doi: 10.1016/j.optom.2020.08.001. CrossRef Google Scholar
21. J. Richards, M. Jaskulski, M. Rickert, and P. Kollbaum, “Digital device viewing behaviour in children,” Ophthalmic Physiological Opt., vol. 44, no. 3, pp. 546–553, May 2024, doi: 10.1111/opo.13288. CrossRef Google Scholar
22. T. Onishi, K. Esaki, K. Tobita, M. Ikuyo, M. Taki, and S. Watanabe, “Large-area monitoring of radiofrequency electromagnetic field exposure levels from mobile phone base stations and broadcast transmission towers by car-mounted measurements around Tokyo,” Electronics, vol. 12, no. 8, p. 1835, Apr. 2023, doi: 10.3390/electronics12081835. CrossRef Google Scholar
23. W. B. Chikha, Y. Zhang, J. Liu, S. Wang, S. Sandeep, M. Guxens, A. F. Veludo, M. Röösli, W. Joseph, and J. Wiart, “Assessment of radio frequency electromagnetic field exposure induced by base stations in several micro-environments in France,” IEEE Access, vol. 12, pp. 21610–21620, 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3363914.
View Article Google Scholar
24. S. Iakovidis, C. Apostolidis, A. Manassas, and T. Samaras, “Electromagnetic fields exposure assessment in Europe utilizing publicly available data,” Sensors, vol. 222, no. 21, p. 8481, 2022. CrossRef Google Scholar
25. C. Biz. ( 2025 ). 6 Years Since 5G Commercialization, Quality Complaints Persist: Three Major Carriers Reduce Facility Investment While Government Remains Indifferent. Accessed: Mar. 24, 2026. [Online].
Available: https://biz.chosun.com/it-science/ict/ Google Scholar
26. E. Cardis, “The INTERPHONE study: Design, epidemiological methods, and description of the study population,” Eur. J. Epidemiology, vol. 22, no. 9, pp. 647–664, Sep. 2007, doi: 10.1007/s10654-007-9152-z. CrossRef Google Scholar
27. The INTERPHONE Study Group, “Brain tumour risk in relation to mobile telephone use: Results of the INTERPHONE international case-control study,” Int. J. Epidemiol., vol. 39, no. 3, pp. 675–694, 2010, doi: 10.1093/ije/dyq079.
CrossRef Google Scholar
28. C. Calderón, G. Castaño-Vinyals, M. Maslanyj, J. Wiart, A.-K. Lee, M. Taki, K. Wake, A. Abert, F. Badia, A. Hadjem, H. Kromhout, P. de Llobet, N. Varsier, E. Conil, H.-D. Choi, M. R. Sim, and E. Cardis, “Estimation of RF and ELF dose by anatomical location in the brain from wireless phones in the MOBI-kids study,” Environ. Int., vol. 163, May 2022, Art. no. 107189, doi: 10.1016/j.envint.2022.107189. CrossRef Google Scholar
Læs mere her:
