ปัญหาฝุ่น PM2.5 ในเชียงใหม่จากข้อมูลเครื่องตรวจวัดกับข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียม (2000–2024)
ปัญหาฝุ่น PM2.5 เริ่มเป็นที่สนใจของคนไทยเพียงไม่กี่ปีมานี้ ข้อมูลจาก Google Trends ในรูปที่ 1 แสดงให้เห็นว่าคนไทยเริ่มค้นหาข้อมูลฝุ่น PM2.5 เป็นวงกว้างครั้งแรกในช่วงต้นปี 2019
หลายคนคงมีคำถามว่า แล้วปัญหาฝุ่น PM2.5 ที่เกิดขึ้นประจำทุกปีเสมือนเป็นอีกหนึ่งฤดูกาลของไทยเพิ่งเริ่มมีพร้อม ๆ กับที่คนไทยเริ่มให้ความสนใจในช่วงไม่กี่ปีมานี้ หรือ แท้จริงอาจมีมานานแล้ว? เพื่อตอบคำถามนี้ผู้เขียนได้ศึกษาข้อมูลฝุ่น PM2.5 ในจังหวัดเชียงใหม่ซึ่งเป็นจังหวัดที่ได้รับผลกระทบมากที่สุดในปัจจุบัน โดยทำการเชื่อมโยงข้อมูลจากเครื่องตรวจวัดคุณภาพอากาศซึ่งมีการรวบรวมข้อมูลไว้บนแพลตฟอร์ม OpenAQ ร่วมกับข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียมระบบ MODIS2 เพื่อพัฒนาแบบจำลองที่ช่วยให้สามารถประมาณค่าระดับฝุ่น PM2.5 ย้อนไปในอดีตได้จนถึงปี 2000
แพลตฟอร์ม OpenAQ เป็นแพลตฟอร์มที่เผยแพร่ข้อมูลการตรวจวัดระดับความเข้มข้นของฝุ่น PM2.5 จากเครื่องมือตรวจวัดในจุดต่าง ๆ ทั่วโลกที่มีการขึ้นทะเบียนไว้ โดยมีทั้งข้อมูลจากเครื่องตรวจวัดของภาครัฐซึ่งเป็นเครื่องที่มีมาตรฐานสูง และข้อมูลจากภาคเอกชนที่อาจใช้เครื่องมือตรวจวัดรูปแบบประหยัด ข้อมูลมีการรายงานในลักษณะเรียลไทม์ทุก ๆ ชั่วโมง รวมทั้งมีการระบุตำแหน่งของเครื่องตรวจวัดในรูปแบบพิกัด GPS (Tan et al., 2022)
ผู้เขียนได้ศึกษาข้อมูลจากแพลตฟอร์มดังกล่าวพบว่าในจังหวัดเชียงใหม่มีเครื่องตรวจวัดที่ขึ้นทะเบียนไว้กับแพลตฟอร์มทั้งสิ้น 34 เครื่อง โดยเครื่องตรวจวัดที่ขึ้นทะเบียนไว้มีกระจายอยู่ทั้งในและนอกเขตอำเภอเมืองตามรูปที่ 2
อย่างไรก็ดี ข้อมูลจากแพลตฟอร์มนี้มีข้อจำกัดที่สำคัญคือมีข้อมูลของจังหวัดเชียงใหม่ย้อนหลังไปถึงปี 2021 เท่านั้น เพื่อศึกษาข้อมูลฝุ่น PM2.5 ในอดีตของจังหวัดเชียงใหม่ได้ยาวนานขึ้น ผู้เขียนจึงทำการเชื่อมโยงกับข้อมูลอีกแหล่งหนึ่ง นั่นคือ ข้อมูลพารามิเตอร์ Aerosol Optical Depth (AOD) จากดาวเทียมระบบ MODIS
ความลึกเชิงแสงของฝุ่นละออง หรือ Aerosol Optical Depth (AOD) (GISTDA, 2021) คืออะไร? ค่าพารามิเตอร์ AOD นี้คำนวณระดับความเข้มของแสงอาทิตย์ที่ถูกดูดซับหรือสะท้อนออกโดยฝุ่นละอองที่ลอยอยู่ในอากาศระหว่างทางที่แสงอาทิตย์เดินทางตกกระทบพื้นผิวโลกและสะท้อนกลับขึ้นมาที่ดาวเทียม (Huang et al., 2020)
ในการศึกษาของ Chu et al. (2016) พบว่ามีงานวิจัยที่มีการใช้ค่าพารามิเตอร์ AOD เป็นตัวแปรต้นในการประมาณค่าความเข้มข้นของฝุ่น PM2.5 มากกว่า 100 งาน ข้อได้เปรียบของข้อมูลชุดนี้คือเป็นข้อมูลที่ถูกเก็บจากดาวเทียมระบบ MODIS ซึ่งมีมาตั้งแต่ปี 2000 จึงทำให้มีข้อมูลย้อนหลังไปไกลกว่าข้อมูลฝุ่น PM2.5 จากแพลตฟอร์ม OpenAQ กว่า 20 ปี นอกจากนี้ ค่า AOD จะถูกบันทึกไว้ 2–4 ครั้งต่อวันที่ความละเอียด 1 ตร.กม. ต่อ พิกเซล (Lyapustin & Wang, 2018)
นอกจากนี้ข้อมูลจากภาพถ่ายดาวเทียมสามารถครอบคลุมพื้นที่ได้ทั้งจังหวัด ในขณะที่ข้อมูลจากเครื่องวัดของแพลตฟอร์ม OpenAQ จะครอบคลุมเฉพาะบริเวณที่มีเครื่องตรวจวัดตั้งอยู่เท่านั้น3
ผู้เขียนได้นำข้อมูลการรายงานระดับความเข้มข้นของฝุ่น PM2.5 จากแพลตฟอร์ม OpenAQ มาเชื่อมโยงกับข้อมูลพารามิเตอร์ AOD จากดาวเทียมระบบ MODIS ในพื้นที่จังหวัดเชียงใหม่ระหว่างปี 2021 จนถึงปัจจุบัน (เมษายน 2024) ข้อมูลที่เชื่อมโยงได้สำเร็จมีจำนวน 9,488 จุดข้อมูล โดยค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (pearson's correlation) ระหว่างตัวแปรทั้ง 2 มีค่าเท่ากับ 0.7876 ผู้เขียนได้สุ่มจุดข้อมูล 1,000 จุดข้อมูล และทำการสร้างแผนภาพการกระจายตัวเพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของตัวแปรทั้ง 2 ได้ดังที่ปรากฎในรูปที่ 3
การประมาณค่าระดับความเข้มข้นของฝุ่น PM2.5 จากข้อมูลพารามิเตอร์ AOD นั้นสามารถทำได้หลายวิธีซึ่งแต่ละวิธีอาจมีความแม่นยำแตกต่างกัน ในที่นี้ผู้เขียนใช้แบบจำลอง Simple Linear Regression ซึ่งเป็นวิธีที่ง่ายและตรงไปตรงมาตามตัวอย่างที่ใช้ในโครงการฝึกอบรม Applied Remote Sensing Training Program ของ NASA (Gupta & Follette-Cook, 2018) โดยแบบจำลองจะใช้ข้อมูลพารามิเตอร์ AOD จากดาวเทียมระบบ MODIS เป็นตัวแปรต้น และใช้ข้อมูลจากแพลตฟอร์ม OpenAQ เป็นตัวแปรตาม เนื่องจากแบบจำลองที่ใช้เป็นแบบจำลองระดับพื้นฐานและใช้ตัวแปรต้นเพียงตัวแปรเดียวทำให้แบบจำลองที่ได้มีความคลาดเคลื่อนค่อนข้างมาก โดยมีค่า (coefficient of determination) อยู่ที่ 0.6214
ผู้เขียนได้นำแบบจำลองที่ได้ไปใช้ประมาณค่าความเข้มข้นฝุ่น PM2.5 จากข้อมูล AOD ตั้งแต่ปี 2000 จนถึงปัจจุบัน พบว่าค่าเฉลี่ยรายเดือนของระดับความเข้มข้นของฝุ่น PM2.5 ในจังหวัดเชียงใหม่นั้นมีลักษณะเป็นฤดูกาลมาตั้งแต่ปี 2000 โดยเดือนมีนาคม-เมษายนมักเป็นช่วงที่ระดับความเข้มข้นของฝุ่น PM2.5 สูงที่สุดในแต่ละปีดังที่ปรากฎในรูปที่ 4
แม้ผลการศึกษาเบื้องต้นจะพบว่าปัญหาฝุ่น PM2.5 อาจมีมานานแล้ว แต่ไม่ได้แปลว่าเราควรยอมรับกับสภาพนี้ต่อไป จากผลการประมาณค่าในเดือนเมษายนช่วง 2 ปีล่าสุด (2023–2024) พบว่าค่าเฉลี่ยของความเข้มข้นฝุ่น PM2.5 มีค่าสูงขึ้นกว่าในอดีตมาก นี่อาจเป็นสัญญาณเตือนถึงแนวโน้มของปัญหาฝุ่น PM2.5 ในเชียงใหม่ที่อาจทวีความรุนแรงมากยิ่งขึ้นก็เป็นได้
เอกสารอ้างอิง
- ระดับความสนใจเป็นการนับจำนวนครั้งการค้นหาข้อมูลในหัวข้อที่สนใจเปรียบเทียบกับจำนวนครั้งการค้นหาข้อมูลที่มากที่สุดในหัวข้อเดียวกัน มีค่าระหว่าง 0–100 โดย 100 หมายถึงการค้นหาเกิดขึ้นสูงสุด และ 0 หมายถึง ไม่มีการค้นหาหรือมีน้อยมาก↩
- Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer ขององค์การอวกาศแห่งชาติของประเทศอเมริกา (NASA)↩
- จังหวัดเชียงใหม่มีพื้นที่ 20,170 ตร.กม. สมมุติว่าเครื่องวัดหนึ่งเครื่องจากแพลตฟอร์ม OpenAQ สามารถครอบคลุมพื้นที่ได้ 1 ตร.กม. ข้อมูลจากดาวเทียม จึงมีความครอบคลุมเชิงพื้นที่มากกว่าข้อมูลจากแพลตฟอร์ม OpenAQ (ที่มีเพียง 34 เครื่องวัด) ถึงเกือบ 600 เท่า↩
- แบบจำลองสามารถปรับปรุงให้แม่นยำขึ้นได้ในอนาคต เช่น ในการศึกษาของ Buya et al. (2023) มีการเพิ่มเติมตัวแปรต้นอื่น ๆ เช่น ช่วงเวลาของปี อุณหภูมิ และความสูงของพื้นที่ และใช้แบบจำลอง machine learning เช่น Random Forest โดยแบบจำลองที่ได้มี อยู่ที่ 0.71↩
