SEASONAL RELATIONSHIP BETWEEN METEOROLOGICAL FACTORS AND PM2.5 LEVELS IN MUEANG DISTRICT, CHIANG MAI PROVINCE
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
The objectives were to consider the seasonal variation of PM2.5 concentration and to investigate the relationship between meteorological factors and PM2.5 concentration in Mueang District, Chiang Mai. The data was from January 1, 2019, to December 3, 2023. The daily PM2.5 concentration was obtained from the Pollution Control Department’s ambient air quality monitoring station at Yupparaj Wittayalai School (36T) and the daily meteorological data, including wind speed, rainfall, temperature, and relative humidity, from the Northern Region Meteorological Center. Data preparation involved examining completeness, managing missing data, and categorizing the data into four groups: 1) continuously monitored data; 2) rainy season data; 3) winter data; and 4) summer data. The seasons are defined as follows: rainy season (May 16 to October 15), winter (October 16 to February 15), and summer (February 16 to May 15). Statistical methods included mean, standard deviation, Kruskal-Wallis Test, Pearson Correlation Coefficient, and Regression Analysis. The results found that PM2.5 concentrations had significant differences among seasons (p < 0.05), with the highest mean PM2.5 concentrations in summer, exceeding the ambient air quality standard. Relative humidity, rainfall, and wind speed were negatively correlated with PM2.5 concentrations. Temperature was positively correlated with PM2.5 concentrations, except in winter. From continuously monitored data, all meteorological factors combined could predict PM2.5 concentrations with an accuracy of 61.2%.
Downloads
Article Details
ลิขสิทธิ์บทความวิจัยที่ได้รับการตีพิมพ์เผยแพร่ในวารสารวิจัยและพัฒนา วไลยอลงกรณ์ ในพระบรมราชูปถัมภ์ ถือเป็นกรรมสิทธิ์ของสถาบันวิจัยและพัฒนา มหาวิทยาลัยราชภัฏวไลยอลงกรณ์ ในพระบรมราชูปถัมภ์ ห้ามนำข้อความทั้งหมดหรือบางส่วนไปพิมพ์ซ้ำ เว้นแต่จะได้รับอนุญาตจากมหาวิทยาลัยเป็นลายลักษณ์อักษร
ความรับผิดชอบ เนื้อหาต้นฉบับที่ปรากฏในวารสารวิจัยและพัฒนา วไลยอลงกรณ์ ในพระบรมราชูปถัมภ์ เป็นความรับผิดชอบของผู้นิพนธ์บทความหรือผู้เขียนเอง ทั้งนี้ไม่รวมความผิดพลาดอันเกิดจากเทคนิคการพิมพ์
References
กรีนพีซ เอเชียตะวันออกเฉียงใต้ (ประเทศไทย). (2561). รายงานสถานการณ์คุณภาพอากาศโลก พ.ศ. 2561
การจัดอันดับมลพิษ PM2.5 ของเมืองและภูมิภาคทั่วโลก. สืบค้นจาก https://www.greenpeace.or.th/s/right-to-clean-air/2018-world-air-quality-report.pdf
กรมควบคุมมลพิษ. (2563). รู้รอบทิศมลพิษทางอากาศ. สืบค้นจาก https://www.pcd.go.th/publication/4720
กรมควบคุมมลพิษ. (2564). คู่มือปฏิบัติการในการป้องกันและการแก้ไขปัญหาฝุ่นละออง PM2.5. สืบค้นจาก https://www.pcd.go.th/publication/13479
กรมควบคุมมลพิษ. (2565). รายงานสถานการณ์มลพิษของประเทศไทยปี 2565. สืบค้นจาก https://www.pdcd.go.th/publication/30311
ขนิษฐา ชัยรัตนาวรรณ, และณัฐพศุตม์ ภัทธิราสินสิริ. (2563). แหล่งกำเนิด ผลกระทบและแนวทางจัดการฝุ่นละออง PM2.5 บริเวณภาคเหนือของประเทศไทย. วารสารสมาคมนักวิจัย, 25(1), 461-474.
ชาคริต โชติอมรศักดิ์, และดวงนภา ลาภใหญ่. (2561). ปัจจัยทางอุตุนิยมวิทยาที่สัมพันธ์ต่อการเกิดปัญหามลพิษทางอากาศในจังหวัดเชียงใหม่. วารสารหน่วยวิจัยวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และสิ่งแวดล้อมเพื่อการเรียนรู้, 9(2), 237-249.
ชลธิดา เชิญขุนทด. (2557). การศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างค่าปริมาณฝุ่นละอองขนาดเล็กกว่า 10 ไมครอน(PM10) กับปัจจัยด้านภูมิอากาศบริเวณพื้นที่ 7 จังหวัดภาคเหนือ. กรุงเทพฯ: กรมอุทยานแห่งชาติสัตว์ป่าและพันธ์พืช.
ประชุม สุวัตถี, พาชิตชนัต ศิริพานิช, จิราวัลย์ จิตรถเวช, และสำรวม จงเจริญ. (2555). ระเบียบวิธีสถิติ 1. กรุงเทพฯ: โซดา แอดเวอร์ไทซิ่ง.
ประชุม สุวัตถี. (2554). ทฤษฎีการชักตัวอย่าง 1. กรุงเทพฯ: สำนักงานกิจการโรงพิมพ์ องค์การสงเคราะห์ทหารผ่านศึก ในพระบรมราชูปถัมภ์.
ปรัชญา สิงหวรวงศ์. (2563). การพยากรณ์ฝุ่น PM2.5 ล่วงหน้าในจังหวัดเชียงใหม่โดยใช้แบบจำลองหน่วยความจำระยะสั้นแบบยาว. วิทยานิพนธ์วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต คณะวิทยาศาสตร์, มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ.
ธิติยา ศรีนาราง, และรังสรรค์ เกตุอ๊อต. (2563). การประเมินปริมาณฝุ่นละอองขนาดเล็กกว่า 10 ไมครอน (PM10) ด้วยวิธีการประมาณค่าเชิงพื้นที่ในบริเวณภาคเหนือของประเทศไทย. วารสารวิชาการเพื่อการพัฒนานวัตกรรมเชิงพื้นที่, 1(2), 35-47.
มูลนิธิสถาบันสิ่งแวดล้อมไทย. (2562). โครงการแนวทางการขับเคลื่อนการปฏิรูปประเทศด้านการเข้าถึงข้อมูลข่าวสารเกี่ยวกับสิ่งแวดล้อมและสุขภาพของประชาชน. (รายงานวิจัย). นนทบุรี: มูลนิธิสถาบันสิ่งแวดล้อมไทย.
วิรัชช พานิชวงศ์. (2549). การวิเคราะห์การถดถอย. พิมพ์ครั้งที่ 4. กรุงเทพฯ: ศูนย์ผลิตตำราเรียน สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ.
ศุภลักษณ์ หาญสูงเนิน, และสามัคคี บุญยะวัฒน์. (2553). ความสัมพันธ์ระหว่างฝุ่นละอองในบรรยากาศกับปัจจัยทางอุตุนิยมวิทยาในประเทศไทย: ปริมาณรังสีสุทธิ อุณหภูมิอากาศ ปริมาณน้ำฝน ความชื้นสัมพัทธ์ และความเร็วลม. เรื่องเต็มการประชุมทางวิชาการของมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ครั้งที่ 48: สาขาทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม, 3-5 กุมภาพันธ์ 2553 ณ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. กรุงเทพฯ: สำนักงานกองทุนสนับสนุนการวิจัย.
สถาบันวิจัยประชากรและสังคม. (2564). สุขภาพคนไทย 2564: COVID-19 มหันตภัยร้ายเขย่าโลก. นครปฐม: สถาบันวิจัยประชากรและสังคม มหาวิทยาลัยมหิดล.
สำนักงานจังหวัดเชียงใหม่. (2565). บรรยายสรุปจังหวัดเชียงใหม่. สืบค้นจาก https://www.chiangmai.go.th/managing/public/D8/8D17Jan2022133138.pdf
สุวิมล ติรกานันท์. (2553). สถิตินันพาราเมตริก. พิมพ์ครั้งที่ 4. กรุงเทพฯ: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
GBD 2019 Risk Factors Collaborators. (2020). Global burden of 87 risk factors in 204 countries and territories, 1990-2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. Lancet, 396(10258), 1223-1249.
Hinkle, D. E., & William, W., & Stephen, G. J. (1998). Applied Statistics for the Behavior Sciences. (4th ed.). New York: Houghton Mifflin.
WHO. (2023). Air pollution: The invisible health threat. Retrieved from http://www.who.int/news-room/feature-stories/detail/air-pollution--the-invisible-health-threat