EDU Research & ESG
วว.พัฒนาแพลดฟอร์มคาดการณ์พื้นที่ เสี่ยงต่อการเกิดมลพิษทางอากาศ
กรุงเทพฯ-“มลพิษทางอากาศ” โดยเฉพาะฝุ่น PM2.5 ที่ประกอบด้วยฝุ่นละออง เชื้อโรค หรือสารมลพิษอื่นๆ ซึ่งเป็นสารแขวนลอยในอากาศที่มีขนาดเล็กจนไม่สามารถถูกดักจับโดยขนจมูกได้ มีลักษณะเป็นของแข็งหรือของเหลวที่ฟุ้งกระจายในบรรยากาศ อนุภาคเหล่านี้สามารถมองเห็นได้ในลักษณะคล้ายหมอกหรือควัน โดยส่วนใหญ่ฝุ่น PM2.5เกิดจากการเผาไหม้ที่ไม่สมบูรณ์ เช่น การเผาไหม้จากเครื่องยนต์ดีเซล โรงงานอุตสาหกรรม การเผาไหม้ในที่โล่งจากการเกษตร รวมถึงไอเสียจากรถยนต์ ฝุ่น ควันดำ และภัยธรรมชาติอย่างไฟป่าและภูเขาไฟระเบิด
ผลกระทบจากฝุ่น PM2.5 มีความรุนแรงต่อสุขภาพ เช่น การระคายเคืองต่อดวงตาและจมูก การเกิดริ้วรอย จุดด่างดำ และความเหี่ยวย่นของผิวพรรณในระยะยาว นอกจากนี้ PM2.5 ยังสามารถเข้าสู่ร่างกายผ่านระบบทางเดินหายใจและกระจายไปยังอวัยวะภายใน ส่งผลให้มีความเสี่ยงต่อการเกิดโรคต่างๆ เช่น โรคมะเร็งปอด โรคหลอดเลือดหัวใจ และโรคหอบหืด
ในประเทศไทยการประเมินคุณภาพอากาศใช้ดัชนีคุณภาพอากาศ (Air Quality Index: AQI) ตามเกณฑ์ขององค์การอนามัยโลก (WHO) ปริมาณของ PM2.5 กำหนดไว้ที่ 25 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร สำหรับค่าเฉลี่ย 24 ชั่วโมง และ 10 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตรสำหรับค่าเฉลี่ยต่อปีในขณะที่ประเทศไทยกำหนดค่ามาตรฐานที่ 37.5 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร สำหรับค่าเฉลี่ย 24 ชั่วโมง และ 25 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตรสำหรับค่าเฉลี่ยต่อปี
จากร่างพระราชบัญญัติอากาศสะอาดเพื่อประชาชนกำหนดให้หน่วยงานของรัฐจัดทำเครื่องมือและกลไกในการบริหารจัดการเพื่ออากาศสะอาดของประเทศ ซึ่งเครื่องมือและกลไกในการบริหารจัดการนี้มีหลายหน่วยงานเป็นเจ้าภาพกำกับดูแลแต่เครื่องมือและกลไกในข้อ 7 ระบบเฝ้าระวังและแจ้งเตือนคุณภาพอากาศ รวมทั้งะระบบเฝ้าระวังและแจ้งเตือนผลกระทบจากมลพิษทางอากาศต่อสุขภาพ ยังไม่ถูกพัฒนาขึ้น
ดังนั้นเพื่อเป็นการรองรับมาตรการดังกล่าวและร่วมแก้ปัญหามลพิษทางอากาศกระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) โดยศูนย์เชี่ยวชาญนวัตกรรมหุ่นยนต์และเครื่องจักรกลอัตโนมัติ (ศนย.) สถาบันวิจัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งประเทศไทย (วว.)ร่วมกับ กรมควบคุมมลพิษ (คพ.) และ บริษัท ไทย แอดวานซ์ อินโนเวชั่น จำกัด ภายใต้งบประมาณสนับสนุนจากสำนักงานการวิจัยแห่งชาติ (วช.) จึงได้ดำเนิน โครงการพัฒนาต้นแบบแพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการพยากรณ์สำหรับการบริหารจัดการปัญหาฝุ่น PM2.5ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มพื้นฐานที่รองรับการทำงานดังกล่าว
โดยแนวทางการพัฒนาของโครงการนี้ เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับคาดการณ์พื้นที่เสี่ยงต่อการเกิดมลพิษทางอากาศในเขตภูมิศาสตร์อากาศ(airshed) ผ่านการประยุกต์ใช้ข้อมูลลักษณะของภูมิประเทศ(topography)และอุตุนิยมวิทยา(meteorology)โดยเฉพาะเรื่องของอุณหภูมิผกผัน (temperature inversion)สำหรับประโยชน์ของการคาดการณ์พื้นที่เสี่ยงต่อการเกิดมลพิษอากาศคือ หน่วยงานรัฐสามารถออกประกาศให้โรงงานอุตสาหกรรมหรือเกษตรกรซึ่งจำเป็นต้องเผาวัสดุการเกษตร เลือกวันชิงเผาในวันที่จะไม่ก่อให้เกิดฝุ่นพิษกระจุกตัวอยู่กับที่ในวันที่ไม่มีลม รวมทั้งการแจ้งเตือนให้เฝ้าระวังอย่างทันท่วงที
โครงการพัฒนาต้นแบบแพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการพยากรณ์สำหรับการบริหารจัดการปัญหาฝุ่น PM2.5ประกอบด้วย การศึกษารวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล การประมวลผลข้อมูล การวิเคราะห์ผล การนำไปใช้งาน และการสรุป/ประเมินผล ที่มีความเชื่อมโยงกันดังนี้ การศึกษารวบรวมข้อมูลของโครงการจะใช้ข้อมูลผลการตรวจอากาศข้างบน (upper air)จากระบบremote sensing โดยรวบรวมข้อมูลปัจจัยด้านอุตุนิยมวิทยาและการใช้ประโยชน์ที่ดิน แล้วจัดทำคำอธิบายชุดข้อมูล (metadata) ตามด้วยการจัดทำระบบจัดเก็บข้อมูล (data lake) รวมทั้งการวิเคราะห์คุณลักษณะของข้อมูลเบื้องต้น จากนั้นทำการวิเคราะห์ข้อมูลโดยการทบทวนวรรณกรรมที่เกี่ยวข้อง สำหรับใช้เป็นแนวทางสำรวจและทดสอบข้อมูลที่จำเป็นต่อการประเมินเขตภูมิศาสตร์อากาศ แล้วดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลที่จำเป็น (Exploratory Data Analysis: EDA) เพื่อดำเนินการหาข้อมูลคุณลักษณะที่เหมาะสมกับการประมาณการณ์พื้นที่เสี่ยงการเกิดมลพิษอากาศ
สำหรับขั้นตอนการประมวลผลข้อมูลดำเนินการทดลองประเมินพื้นที่เสี่ยงการเกิดมลพิษอากาศในเขตภูมิศาสตร์อากาศโดยใช้การเรียนรู้ด้วยเครื่อง (machine learning) หรือการเรียนรู้เชิงลึก(deep learning) และดำเนินการฝึกสอนข้อมูลและปรับhyperparameter เพื่อให้ได้ค่าที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแบบจำลอง แล้วทดสอบผลการประมาณการณ์พื้นที่เสี่ยงการเกิดมลพิษอากาศในเขตภูมิศาสตร์อากาศโดยใช้ข้อมูลแนวทางการแบ่งขอบเขตโดยความรู้จากผู้เชี่ยวชาญ (expert knowledge) ของกรมควบคุมมลพิษ แล้วจึงวิเคราะห์ผลด้วยการทวนสอบความถูกต้องของผลการคาดการณ์โดยเทียบกับผลการตรวจวัดจากสถานีตรวจวัดคุณภาพอากาศ และจัดทำdashboard สำหรับแสดงข้อมูลพื้นที่เสี่ยงการเกิดมลพิษอากาศในเขตภูมิศาสตร์อากาศ สำหรับการนำไปใช้งานดำเนินการเผยแพร่โดยฝึกอบรมให้หน่วยงานที่เกี่ยวข้องในพื้นที่เป้าหมาย
ในการพัฒนาแพลตฟอร์มฯคณะนักวิจัยจาก วว.กรมควบคุมมลพิษ (คพ.) และ บริษัท ไทย แอดวานซ์ อินโนเวชั่น จำกัดได้สร้างแบบจำลองประเมินเขตภูมิศาสตร์อากาศโดยใช้ข้อมูล upper air และ ข้อมูลฝุ่น PM2.5 จากชุดข้อมูล CAMS บนสมมติฐานที่ว่าปัจจัยด้านอุตุนิยมวิทยาปรากฎการณ์อุณหภูมิผกผัน หรือ temperature inversion เป็นปัจจัยที่สำคัญในการประเมินเขตภูมิศาสตร์อากาศดังนั้นข้อมูล upper air จึงถูกนำมาใช้เพื่อคำนวณหาจำนวนครั้งที่เกิดปรากฎการณ์อุณหภูมิผกผัน และความสูงที่เกิดปรากฎการณ์อุณหภูมิผกผันในแต่ละพื้นที่ โดยคณะนักวิจัยได้ดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลที่จำเป็น (EDA) เพื่อดำเนินการหาข้อมูลคุณลักษณะที่เหมาะสมกับการประมาณการณ์เขตภูมิศาสตร์อากาศโดยได้ข้อสรุป ดังนี้
- ความสูงเหนือระดับน้ำทะเลที่สูงที่สุดในประเทศไทยอยู่ที่ 2,500 เมตรเหนือระดับน้ำทะเล
- แรงดันอากาศพื้นผิวที่ต่ำที่สุดในประเทศไทยอยู่ที่ประมาณ 860 เฮกโตปาสคาล (hPa)
- ความสูงของชั้นบรรยากาศโทรโพสเฟียร์(Troposphere) อยู่ที่ไม่เกิน 10กิโลเมตร
- ช่วงเวลาที่เกิดอุณหภูมิผกผันบ่อยคือช่วงเวลาพยากรณ์รอบ1:00 นาฬิกา (1800 UTC+0) และ 7:00 นาฬิกา (0000 UTC+0) ในตอนเช้า
- ช่วงเวลาที่ฝุ่น PM2.5 มีปริมาณมาก คือ ช่วงเวลา 7:00 นาฬิกา (0000 UTC+0) ถึง 13:00 นาฬิกา (0600 UTC+0)
เนื่องจากชุดข้อมูลที่นำเข้ามาพัฒนาแบบจำลองมีลักษณะเป็นข้อมูลเชิงพื้นที่และเชิงเวลาซึ่งมีความผันผวนโดยธรรมชาติของปรากฏการณ์ทางอุตุนิยมวิทยาข้อมูลจำนวนครั้งที่เกิดปรากฎการณ์อุณหภูมิผกผันความสูงที่เกิดปรากฎการณ์อุณหภูมิผกผันและฝุ่นPM2.5 จึงได้ถูกนำมาปรับความถี่ของชุดข้อมูล (resample) จากข้อมูลรายวันให้เป็นข้อมูลรายเดือนก่อนนำไปประเมินเขตภูมิศาสตร์อากาศด้วยการเรียนรู้ของเครื่องเทคนิคK-mean clustering
ยกตัวอย่างข้อมูลในเดือนมกราคมปี พ.ศ.2564 – 2565ดัง ภาพที่ 1แสดงตัวอย่างข้อมูลเฉลี่ยจำนวนครั้งที่เกิดอุณหภูมิผกผันภาพที่ 2แสดงตัวอย่างข้อมูลความสูงจากระดับน้ำทะเลเฉลี่ยเมื่อเกิดอุณหภูมิผกผันภาพที่ 3แสดงตัวอย่างข้อมูลค่าเฉลี่ยฝุ่น PM2.5 จากชุดข้อมูล CAMS Global atmospheric composition forecasts และภาพที่ 4แสดงตัวอย่างการประเมินเขตภูมิศาสตร์อากาศ
จากการใช้ข้อมูล upper airเช่น อุณหภูมิผิว (surface temperature) ความเร็วลม (wind speed) และทิศทางลม (wind direction) จากระบบ remote sensing โดยใช้เทคนิค GNSS-RO แล้วนำข้อมูลเหล่านี้มาเปรียบเทียบกับข้อมูลบอลลูนอากาศพบว่ารูปแบบข้อมูลมีความสอดคล้องกัน นอกจากนี้ยังได้ทำการเปรียบเทียบกับสถานีวัดอากาศภาคพื้นดิน ซึ่งแม้ข้อมูลบางอย่างมีความแตกต่างเนื่องจากวิธีการวัดที่ต่างกัน แต่รูปแบบข้อมูลสอดคล้องกัน และจากการใช้ข้อมูลอุณหภูมิเพื่อวิเคราะห์ระดับความสูงที่เกิดปรากฏการณ์อุณหภูมิผกผัน (temperature inversion) โดยใช้ข้อมูลจากศูนย์โอโซนและรังสี พบว่าอุณหภูมิที่ระดับความสูงต่ำกว่า 1 กิโลเมตรมีแนวโน้มที่หลากหลาย แต่ที่สูงกว่า 1 กิโลเมตรมักมีแนวโน้มไปในทิศทางเดียวกัน
ดังนั้นข้อมูล upper air จึงถูกนำไปใช้ในแบบจำลองพยากรณ์อากาศเชิงตัวเลข (Numerical Weather Prediction: NWP) เพื่อประเมินเขตภูมิศาสตร์อากาศ โดยข้อมูลสำคัญที่ใช้ในแบบจำลอง เช่น ความสูงของชั้นโทรโพสเฟียร์ในประเทศไทยอยู่ที่ไม่เกิน 10 กิโลเมตร และช่วงเวลาที่เกิดอุณหภูมิผกผันบ่อยคือช่วงเช้าตรู่ โดยข้อมูลเหล่านี้ถูกนำมาปรับเป็นข้อมูลรายเดือนแล้วใช้เทคนิค K-mean clustering ในการประเมินเขตภูมิศาสตร์อากาศ และพัฒนาแบบจำลองการพยากรณ์
สอบถามรายละเอียดเพิ่มเติมและรับบริการจาก ศูนย์เชี่ยวชาญนวัตกรรมหุ่นยนต์และเครื่องจักรกลอัตโนมัติ วว. ติดต่อได้ที่ call center โทร. 0 2577 9048 หรือที่ระบบบริการลูกค้า “วว. JUMP”