ชื่อโครงการ

MU-SDGs Case Study

การพัฒนาระบบคาดการณ์และแจ้งเตือนการแพร่กระจายของฝุ่นละอองขนาดเล็ก PM2.5 จังหวัดลำปาง

Development of Particulate Matter 2.5 Forecast and Warning System in Lampang Province

แหล่งทุน

สำนักงานการวิจัยแห่งชาติ (วช.)

ส่วนงานหลัก

คณะสิ่งแวดล้อมและทรัพยากรศาสตร์

ส่วนงานร่วม

สำนักงานพัฒนาเทคโนโลยีอวกาศและภูมิสารสนเทศ (องค์การมหาชน)

ผู้ดำเนินการหลัก

รองศาสตราจารย์ ดร.สุระ พัฒนเกียรติ

ผู้ดำเนินการร่วม

ผศ.ดร.ธรรมรัตน์ พุทธไทย คณะสิ่งแวดล้อมและทรัพยากรศาสตร์

ดร.ปกรณ์ เพ็ชรประยูร สำนักงานพัฒนาเทคโนโลยีอวกาศและภูมิสารสนเทศ (องค์การมหาชน)

นายศิรสิทธิ์  วงศ์วาสนา คณะสิ่งแวดล้อมและทรัพยากรศาสตร์

นายวรงค์ บุญเชิดชู คณะสิ่งแวดล้อมและทรัพยากรศาสตร์

ดร.วารินทร์ บุญเรียม คณะสิ่งแวดล้อมและทรัพยากรศาสตร์

นายธีรวุฒิ ชิยานนท์ คณะสิ่งแวดล้อมและทรัพยากรศาสตร์

ดร.พิสุทธิ นาคหมื่นไวย คณะสิ่งแวดล้อมและทรัพยากรศาสตร์

คำอธิบาย

การประเมินสถานการณ์ของ PM2.5 จากแหล่งกำเนิดประเภทจุดความร้อน โดยใช้ข้อมูลดาวเทียม

และการพัฒนาแบบจำลองเชิงพื้นที่สำหรับคาดการณ์การแพร่กระจายของ PM2.5 ทำให้สามารถใช้ข้อมูลในการแจ้งเตือนประชาชน รวมทั้งสนับสนุนการปฏิบัติงานของหน่วยงานรัฐให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

เนื้อหา MU-SDGs Case Study

ความสำคัญ วัตถุประสงค์โครงการ

ปัญหาฝุ่นละอองขนาดไม่เกิน 2.5 ไมครอน (PM2.5) เป็นปัญหาที่สำคัญของประเทศไทย ที่ส่งผลกระทบต่อสุขภาพของประชาชนเป็นอย่างมาก ส่วนใหญ่เกิดขึ้นในภาคเหนือตอนบน ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ กรุงเทพมหานครและปริมณฑล และภาคกลางบางพื้นที่ในช่วงฤดูแล้งของทุกปี ซึ่งสาเหตุมาจากปัญหาไฟป่า และการเผาในที่โล่ง ประชาชนที่ได้รับผลกระทบจาก PM2.5 จะเกิดความเสี่ยงต่อสุขภาพด้วยโรคระบบทางเดินหายใจและโรคระบบหัวใจ และหลอดเลือดเพิ่มขึ้นผลกระทบจากปัญหาฝุ่นละอองและหมอกควันจากการเผาไหม้ในจังหวัดลำปางมีแนวโน้มเพิ่มสูงขึ้น แต่จังหวัดลำปางมีสถานีตรวจวัดคุณภาพอากาศที่ดำเนินการโดยกรมควบคุมมลพิษ 4 สถานี และการไฟฟ้าฝ่ายผลิตแห่งประเทศไทยมี 11 สถานี ดังนั้น โครงการการพัฒนาระบบคาดการณ์และแจ้งเตือนการแพร่กระจายของฝุ่นละอองขนาดเล็ก PM2.5 จังหวัดลำปาง จึงมุ่งแก้ไขปัญหาดังกล่าวโดยมีวัตถุประสงค์ 2 ประการ ได้แก่ 1) เพื่อประเมินสถานการณ์การแพร่กระจายของ PM2.5 จากแหล่งกำเนิดประเภทจุดความร้อน (Hotspot) จากข้อมูลดาวเทียม 2) เพื่อพัฒนาแบบจำลองเชิงพื้นที่ในการประเมินและคาดการณ์การแพร่กระจายของ PM2.5

การดำเนินการ

การประเมินสถานการณ์การแพร่กระจายของ PM2.5 จากแหล่งกำเนิดประเภทจุดความร้อน (Hotspot) ใช้ข้อมูลดาวเทียม Landsat-8 OLI และ Sentinel-2 ซึ่งเป็นข้อมูลที่มีระดับรายละเอียดเพียงพอต่อการวิเคราะห์ข้อมูลให้มีความสอดคล้องกับข้อมูลประเภทการใช้ที่ดินที่เกิดการเผาในพื้นที่และเป็นแหล่งกำเนิด PM2.5 รวมทั้งพัฒนาแบบจำลองเชิงพื้นที่ในการประเมินและคาดการณ์การแพร่กระจายของ PM2.5

ผลการดำเนินงาน

ผลการศึกษาสถานการณ์การแพร่กระจายของ PM2.5 จากแหล่งกำเนิดประเภทจุดความร้อนจากข้อมูลดาวเทียม พบว่า จุดความร้อนจากระบบ VIIRS พบสูงที่สุดในช่วงฤดูแล้ง โดยเฉพาะเดือนมีนาคม ซึ่งสอดคล้องกับค่า PM2.5 จากกรมควบคุมมลพิษ สำหรับอำเภอที่พบจุดความร้อนสูงที่สุดคือ อำเภอเถินและอำเภองาว ทั้งนี้ การใช้ที่ดินที่พบจุดความร้อนสูงที่สุดคือป่าผลัดใบ รองลงมาคือพืชไร่ สำหรับการเผาในเขตพื้นที่ป่าอนุรักษ์ พบว่า อุทยานแห่งชาติแจ้ซ้อนและอุทยานแห่งชาติแม่วะ มีจุดความร้อนเฉลี่ยรายปีสูงที่สุด ส่วนป่าสงวนแห่งชาติแม่มอกและป่าแม่งาวฝั่งขวา พบจุดความร้อนสูงที่สุด

ผลการศึกษาการพัฒนาแบบจำลองเชิงพื้นที่ในการประเมินและคาดการณ์การแพร่กระจายของ PM2.5 พบว่า การพัฒนาแบบจำลองกำลังสองจากข้อมูล Himawari-8 AOD มีประสิทธิภาพสูงที่สุด การพัฒนาแบบจำลองการการถดถอยเชิงเส้นแบบพหุจากข้อมูลอุตุนิยมวิทยาร่วมกับ Himawari-8 AOD ทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นร้อยละ 6 เมื่อเทียบกับแบบจำลองจาก Himawari-8 AOD การพัฒนาแบบจำลองการถดถอยการใช้ที่ดินทำให้ได้แบบจำลองที่มีประสิทธิภาพสูงที่สุด โดยมีค่า LOOCV Adjusted R2 เท่ากับ 54% และมีค่า LOOCV RMSE เท่ากับ 5.00 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร

ผลการศึกษาการพยากรณ์การแพร่กระจายของ PM2.5 ล่วงหน้า ได้แสดงให้เห็นความเป็นไปได้ในการใช้ข้อมูลพยากรณ์อากาศของกรมอุตุนิยมวิทยา และข้อมูลการคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินในอนาคต มาใช้ในการพยากรณ์การแพร่กระจายเชิงพื้นที่ของ PM2.5 ได้เช่นกัน

การนำไปใช้ประโยชน์

อบจ.ลำปาง และกรมอุทยานแห่งชาติ สัตว์ป่า และพันธุ์พืช นำข้อมูลบริเวณที่พบจุดความหนาแน่น ไปใช้ประชาสัมพันธ์ให้แก่ประชาชน เพื่อลดปัญหาไฟป่า และการเผาในที่โล่ง

Abstract

The Development of Particulate Matter 2.5 Forecast and Warning System in Lampang Province project has two objectives: 1) to assess the situation and sources of PM2.5 distribution; 2) to develop a spatial model to assess and predict the distribution of PM2.5 concentration.

The result of this study on sources and distribution of PM2.5 concentration revealed that the hotspot from the VIIRS sensor was highest during the dry season, especially March. This corresponds to the PM2.5 concentration data from the Pollution Control Department. The districts with the highest hotspots were Thoen and Ngao. The hotspots were mostly found in deciduous forests, followed by field crops. For burning in the protected forest area, it was found that Chae Son National Park and Mae Wa National Park have the highest average annual hotspots. Mae Mok National Reserved Forest and the east part of Mae Ngao Forest found the highest hotspots.

The results of spatial model development study to assess and predict the spread of PM2.5 showed that the development of a quadratic model based on Himawari-8 AOD data was the most effective. The development of multiple linear regression model from meteorological data in conjunction with Himawari-8 AOD resulted in a 6% efficiency improvement compared to the model from Himawari-8 AOD. The most efficient model was the Land Use Regression model with LOOCV Adjusted R2 equal to 54% and LOOCV RMSE equal to 5.00 μg/m³.

The results of PM2.5 distribution forecasting have further demonstrated the feasibility of utilizing weather forecast data from the Thai Meteorological Department, as well as projections of land use changes, to predict the spatial distribution of PM2.5.

Policy recommendation for government agencies and communities is the monitoring of fire hot spots resulting from open burning, particularly in a) deciduous forest and field crops, especially in Thoen, Ngao, and Chae Hom, b) the conserved forest areas that comprise Chae Son National Park, Mae Wa National Park, and Doi Chong National Park, and c) the national reserved forests encompassing Mae Mok Forest Reserve, Right Mae Ngao Forest Reserve, Mae Suk and Mae Soi Forest Reserve, d) areas falling under the jurisdiction of the Agricultural Land Reform Act, and e) roadside areas along highways, predominantly exhibiting burning activities within forest areas. These areas hold significant importance as targets for the prevention and mitigation of smog and forest fire issues in Lampang province.

ความแตกต่าง หรือมีเอกลักษณ์ที่ต่างจากโครงการอื่น

การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีอวกาศและภูมิสารสนเทศในการประเมินสถานการณ์ของ PM2.5 จากแหล่งกำเนิดประเภทจุดความร้อน และการพัฒนาแบบจำลองเชิงพื้นที่สำหรับคาดการณ์การแพร่กระจายของ PM2.5 โดยใช้ข้อมูลจากดาวเทียมประเภทวงโคจรค้างฟ้า  

ผลกระทบในระดับชุมชน ประเทศ ระดับโลก

สถานการณ์แหล่งกำเนิดของ PM2.5 จากจุดความร้อน และแบบจำลองเชิงพื้นที่ในการประเมินและคาดการณ์การแพร่กระจายของ PM2.5 จะทำให้การติดตาม ประเมิน และคาดการณ์การแพร่กระจายของ PM2.5 ในจังหวัดลำปางเป็นไปอย่างรวดเร็ว สามารถใช้แจ้งเตือนประชาชน รวมทั้งสนับสนุนการปฏิบัติงานของหน่วยงานรัฐให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

SDGs หลักที่สอดคล้องกับกิจกรรม

11

SDGs อื่น ๆ ที่สอดคล้อง

13

รูปหน้าปก (ที่จะโชว์หน้าเว็บ)

รูปหน้ารายละเอียด

การประเมินหาแหล่งกำเนิด PM2.5 ที่เกิดจากการเผาไหม้จากการใช้ที่ดินในจังหวัดลำปาง

การประเมินและคาดการณ์การแพร่กระจายของ PM2.5 จาก AOD บริเวณจังหวัดลำปาง

Key Message

การประเมินสถานการณ์การแพร่กระจายของ PM2.5 จากแหล่งกำเนิดประเภทจุดความร้อน (Hotspot) โดยใช้ข้อมูลจากดาวเทียม และพัฒนาแบบจำลองเชิงพื้นที่สำหรับประเมินและคาดการณ์การแพร่กระจายของ PM2.5 จะทำให้สามารถใช้ข้อมูลแจ้งเตือนประชาชน รวมทั้งสนับสนุนการปฏิบัติงานของหน่วยงานรัฐให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

Links ข้อมูลเพิ่มเติม

-

สอดคล้องกับยุทธศาสตร์มหาวิทยาลัย

ยุทธศาสตร์ 1 Global Research and Innovation

Partners/Stakeholders

องค์กรปกครองส่วนท้องถิ่น และประชาชนในจังหวัดลำปาง

ตัวชี้วัด THE Impact Ranking

13.3.3, 13.3.4