แบบจำลองการประมาณค่าฝุ่นละออง PM2.5 จากข้อมูลความลึกเชิงแสงของฝุ่นละออง ในพื้นที่อำเภอเมือง จังหวัดเชียงใหม่
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
พื้นที่จังหวัดเชียงใหม่ประสบปัญหามลพิษทางอากาศเนื่องจากมีปริมาณฝุ่นละอองขนาดเล็ก (PM2.5) มากและสูงเกินเกณฑ์มาตรฐานหลายเดือน งานวิจัยนี้จึงทำการศึกษาการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของค่า PM 2.5 ที่ใช้ข้อมูลความลึกเชิงแสงของฝุ่นละออง (AOD) จากเครื่องมือวัดภาคพื้นดิน และใช้งานแบบจำลองดังกล่าว ในการศึกษาแนวโน้มค่าฝุ่นละออง PM2.5 ในรอบปี ทำการตรวจสอบสองสถานี พบว่า สถานีศูนย์ราชการจังหวัดเชียงใหม่ค่า R² เท่ากับ 0.76 ค่า RMSE เท่ากับ 9.93 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร และค่า MBE เท่ากับ -0.25 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร ในส่วนของสถานีโรงเรียนยุพราชวิทยาลัยค่า R² เท่ากับ 0.81 ค่า RMSE เท่ากับ 9.44 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร และค่า MBE เท่ากับ 0.20 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร แบบจำลองที่สร้างขึ้นให้ผลลัพธ์มีความสอดคล้องกับค่าจากการวัดสามารถนำไปใช้คำนวณได้จริง เพื่อประโยชน์ในการแจ้งเตือนภัยและการวางมาตรการป้องกันฝุ่นละออง ส่วนแนวโน้มค่า PM2.5 ในรอบปีพบว่า มีค่าเพิ่มขึ้นจากเดือนธันวาคมไปจนถึงเดือนเมษายน โดยมีค่าสูงสุดในช่วงเดือนมีนาคมและค่อย ๆ ลดลงในช่วงเดือนพฤษภาคมถึงเดือนพฤศจิกายน เนื่องจากในช่วงนี้เป็นฤดูฝน ทำให้ค่าฝุ่นละออง PM2.5 บางส่วนจะถูกชะล้างด้วยน้ำฝนจึงมีค่าน้อยในช่วงนี้
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการเผยแพร่ในวารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มรย. นี้ ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มรย. หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อหรือกระทำการใดๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากวารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มรย. ก่อนเท่านั้น
References
Boers, R., van Weele, M., van Meijgaard, E., Savenije, M., Siebesma, A. P., Bosveld, F. & Stammes, P. (2015). Observations and projections of visibility and aerosol optical thickness (1956-2100) in the Netherlands: impacts of time-varying aerosol composition and hygroscopicity. Environmental Research Letters, 10(1), 1-10.
Chairattanawan, K. & Patthirasinsiri, N. (2020). Emission source impact and problem solving and management on PM2.5 in the northern part of Thailand. Journal of the Association of Researchers, 25(1), 461–474. (in Thai)
Chen, Y., Zhou, Y. & Zhao, X. (2020). PM2.5 over North China based on MODIS AOD and effect of meteorological elements during 2003–2015. Frontiers of Environmental Science & Engineering, 14(2), 1-14.
Chulalongkorn University. (2020). Stay safe in the PM2.5 dust [Online]. Retrieved December 1, 2022, from: https://www.chula.ac.th/news/23799. (in Thai)
Department of Disease Control Ministry of Public Health. (2015). Guidelines for monitoring risky areas from air pollution case of small dust. Bangkok: Printing House of the Agricultural Cooperatives Association of Thailand. (in Thai)
Holben, B. N., Eck, T. F., Slutsker, I., Tanré, D., Buis, J. P., Setzer, A., et al. (1998). AERONET- A federated Instrument network and data archive for aerosol characterization. Remote Sensing of Environment, 66(1), 1-16.
Kacenelenbogen, M., Léon, J.-F., Chiapello, I. & Tanré, D. (2006). Characterization of aerosol pollution events in France using ground-based and POLDER-2 satellite data. Atmospheric Chemistry and Physics, 6, 4843–4849.
Léon, J. F., Akpo, A. B., Bedou, M., Djossou, J., Bodjrenou, M., Yoboué, V., & Liousse, C. (2021). PM2.5 surface concentrations in southern West African urban areas based on sun photometer and satellite observations. Atmospheric Chemistry and Physics, 21(3), 1815-1834.
Ma, Z., Hu, X., Sayer, A. M., Levy, R., Zhang, Q., Xue, Y., Tong, S., Bi, J., Huang, L., & Liu, Y. (2016). Satellite based spatiotemporal trends in PM2.5 concentrations: china 2004–2013. Environmental Health Perspectives, 124(2), 184-192.
Pollution Control Department. (2022). Air quality index [Online]. Retrieved December 1, 2022, from: http://air4thai.pcd.go.th/webV2/aqi_info.php. (in Thai)
Putham, K., Wetchayont, P., & Choosakul, N. (2020). A comparison of methods for estimating fine particulate matter concentrations from Himawari-8 satellite over northern Thailand. RMUTI JOURNAL Science and Technology, 14(1), 55-67. (in Thai)
Rocket Media Lab. (2022). In 2021 people in Chiang Mai inhaled PM2.5 equivalent to smoking 1, 379 cigarettes [Online]. Retrieved December 1, 2022, from: https://rocketmedialab.co/chiangmai. (in Thai)
Schmid, B. & Wehrli, C. (1995). Comparison of sun photometer calibration by use of the Langley technique and the standard lamp. Applied Optics, 34(21), 4500-4512.
Soufflet, V., Devaux, C. & Tanré, D. (1992). Modified Langley plot method for measuring the spectral aerosol optical thickness and its daily variations. Applied Optics, 31(12), 2154-2162.
Van Donkelaar, A., Martin, R. V., Li, C. & Burnett, R. T. (2019). Regional estimates of chemical composition of fine particulate matter using a combined geoscience-statistical method with information from satellites, models, and monitors. Environmental science & technology, 53(5), 2595-2611.
Xue, T., Zheng, Y., Tong, D., Zheng, B., Li, X., Zhu, T. et al. (2019). Spatiotemporal continuous estimates of PM2.5 concentrations in China, 2000-2016: A machine learning method with inputs from satellites, chemical transport model, and ground observations. Environment international, 123, 345-357.