Time Series Models Predicting Fine Particulate Matter in Bangkok

ผู้แต่ง

  • Thidarat Ketjumpol Graduate School of Applied Statistics National Institute of Development Administration
  • Arnond Sakworawich Graduate School of Applied Statistics National Institute of Development Administration

คำสำคัญ:

PM2.5, ฝุ่นละออง, ฝุ่นพิษ, กรุงเทพมหานคร

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้ต้องการศึกษาปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับความเข้มข้นของฝุ่นละอองในกรุงเทพ[1]มหานคร ได้แก่ ความเร็วลม ทิศทางลม อุณหภูมิ ความชื้นสัมพัทธ์ และปริมาณน้ำฝน ตั้งแต่ 1 มกราคม 2560 ถึง 31 ธันวาคม 2561 โดยข้อมูลจากกรมควบคุมมลพิษ ผลการวิเคราะห์พบอิทธิพลของชั่วโมง อิทธิพลของเดือน อิทธิพลร่วมระหว่างชั่วโมงกับความเร็วลม และอิทธิพลร่วมระหว่างเดือนกับความเร็วลม ตัวแบบอนุกรมเวลาใช้การประมาณค่าแบบ Two-Pass Estimation เนื่องจากข้อมูลมีความผันแปรตามฤดูกาลหลายฤดูกาล (multi-seasonality) จึงจำเป็นต้องสร้างตัวแปรหุ่น (dummy variable) ที่ซับซ้อน ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับความเข้มข้นของฝุ่นลองในกรุงเทพมหานครมากที่สุดคืออิทธิพลของเดือนซึ่งสัมพันธ์กับฤดูกาลของประเทศไทย เดือนที่มีความเข้มข้นมากที่สุดคือเดือนมกราคมและกุมภาพันธ์ ปัจจัยทางสภาพอากาศที่มีความสัมพันธ์ทางลบกับความเข้มข้นของฝุ่นละอองมากที่สุดคือความเร็วลม เนื่องจากลมที่พัดผ่านกรุงเทพมหานครจะพัดฝุ่นละอองออกไปด้วย ในช่วงฤดูหนาวเดือนพฤศจิกายนจนถึงเดือนกุมภาพันธ์ลมตะวันตกเฉียงใต้จะอ่อนกำลังลงทำให้ความเข้มข้นของฝุ่นละอองในกรุงเทพมหานครเพิ่มขึ้น และเกิดการสะสมตัวเนื่องจากความกดอากาศสูงทำให้เกิดอิทธิพลของชั่วโมงชัดเจนในเดือนดังกล่าว

 

*Corresponding author: E-mail: thidarat.ket@stu.nida.ac.th

1, 2 Faculty of Applied Statistics, National Institute of Development Administration

Downloads

เผยแพร่แล้ว

2020-01-14

How to Cite

Ketjumpol, T., & Sakworawich, A. (2020). Time Series Models Predicting Fine Particulate Matter in Bangkok. วารสารสถิติประยุกต์และเทคโนโลยีสารสนเทศ, 4(2), 46–63. สืบค้น จาก https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/asit-journal/article/view/223774