วิธีการพยากรณ์คุณภาพอากาศ

การแนะนำ

มลพิษทางอากาศเกิดขึ้นเมื่ออากาศโดยรอบมีก๊าซ ฝุ่น ควัน หรือกลิ่นในปริมาณที่สูงจนเป็นอันตราย กล่าวคือ ปริมาณที่อาจเป็นอันตรายต่อสุขภาพของมนุษย์และสัตว์ หรือมากพอที่จะก่อให้เกิดความเสียหายต่อพืชและวัสดุต่างๆ

มลพิษมักถูกวัดเป็น ดัชนีคุณภาพอากาศ (AQI) การจัดอันดับนี้ใช้โดยหน่วยงานรัฐบาลหลายแห่งเพื่อสื่อสารระดับมลพิษทางอากาศในพื้นที่ เมื่อดัชนีคุณภาพอากาศ (AQI) เพิ่มขึ้น เปอร์เซ็นต์ของประชากรที่มีแนวโน้มที่จะได้รับผลกระทบต่อสุขภาพก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน

ความตระหนักรู้ของผู้คนเกี่ยวกับมลพิษทางอากาศเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว และด้วยเหตุนี้ ความต้องการการพยากรณ์คุณภาพอากาศที่แม่นยำจึงเพิ่มขึ้นเช่นกัน (Saadi et al. 2005)

อย่างไรก็ตาม การพยากรณ์มลพิษนั้นยากต่อการคาดเดา เช่นเดียวกับสภาพอากาศ มีตัวแปรมากมายที่ต้องคำนึงถึง ซึ่งบางตัวแปรค่อนข้าง "คาดเดาไม่ได้" เช่น การแทรกแซงของรัฐบาล และภัยพิบัติทางธรรมชาติ ซึ่งทั้งสองอย่างนี้สามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อดัชนีคุณภาพอากาศ (Dye, 2003)

อย่างไรก็ตาม การพยากรณ์คุณภาพอากาศที่แม่นยำกำลังกลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่มีความสำคัญเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งสามารถให้ประโยชน์ต่อสังคมและเศรษฐกิจอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งประโยชน์ที่สำคัญที่สุดคือการวางแผน (Saadi et al. 2005) การพยากรณ์ช่วยให้ประชาชนสามารถดำเนินมาตรการป้องกันเพื่อหลีกเลี่ยงหรือจำกัดการสัมผัสกับมลพิษทางอากาศในระดับที่ไม่ดีต่อสุขภาพ (Dye, 2003) รัฐบาลยังสามารถใช้ประโยชน์จากการพยากรณ์ตั้งแต่เนิ่นๆ เพื่อกำหนดขั้นตอนต่างๆ ล่วงหน้า ซึ่งอาจช่วยลดความรุนแรงของระดับมลพิษในท้องถิ่นได้ (Saadi et al. 2005)

ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อระดับมลพิษ

มลพิษมีความสัมพันธ์อย่างมากกับสภาพอากาศในท้องถิ่นและการปล่อยมลพิษในบริเวณใกล้เคียง อย่างไรก็ตาม มีหลักฐานเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ว่าการขนส่งมลพิษระยะไกลเป็นอีกปัจจัยสำคัญที่มีอิทธิพลต่อค่าดัชนีคุณภาพอากาศ (AQI) ในท้องถิ่น (NARSTO, 2003) ดังนั้น การพยากรณ์คุณภาพอากาศจึงไม่เพียงแต่เกี่ยวข้องกับความยากลำบากในการพยากรณ์อากาศเท่านั้น แต่ยังต้องอาศัยความรู้เกี่ยวกับความเข้มข้นของสารมลพิษและการปล่อยมลพิษจากทั้งพื้นที่โดยรอบและพื้นที่ห่างไกล โดยพิจารณาถึงการเคลื่อนที่และการเปลี่ยนแปลงที่อาจเกิดขึ้น (Saadi et al. 2005)

เมื่อพิจารณาปัจจัยต่างๆ ที่มีอิทธิพลต่อการพยากรณ์ AQI คุณจะเข้าใจว่าการพยากรณ์สามารถเป็นได้ทั้งแบบอัตนัยและแบบปรนัย เพื่อให้แน่ใจว่าการพยากรณ์มีความแม่นยำสูงสุด เราจำเป็นต้องขยายฐานข้อมูล ยิ่งฐานข้อมูลมีขนาดใหญ่เท่าใด ศักยภาพในการพยากรณ์ที่แม่นยำก็ยิ่งมากขึ้นเท่านั้น เพื่อปรับปรุงความแม่นยำ โปรแกรมพยากรณ์ยังใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์อย่างต่อเนื่อง ซึ่งจะถูกนำไปใช้ในการพัฒนาวิธีการพยากรณ์ ตรวจสอบสภาวะอากาศปัจจุบัน ประเมินประสิทธิภาพการพยากรณ์ และแก้ไขการพยากรณ์ให้เหมาะสม (Ballagas et al. 2003)

เทคนิคการคาดการณ์คุณภาพอากาศ

การพยากรณ์อุตุนิยมวิทยา

การพยากรณ์อากาศ หรือที่เรียกว่าการพยากรณ์อากาศ เป็นหัวใจสำคัญของเทคนิคทั้งหมดที่อธิบายไว้ด้านล่าง ขั้นตอนแรกในการพยากรณ์คุณภาพอากาศที่แม่นยำคือการได้มาหรือสร้างการพยากรณ์อากาศที่ยอดเยี่ยม การพยากรณ์อากาศใช้ทั้งวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีในการพยากรณ์ โดยทั่วไป ยิ่งใช้วิธีการต่างๆ รวมกันมากเท่าไหร่ การพยากรณ์ก็จะยิ่งแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น

การพยากรณ์เป็นเทคนิคเชิงอัตนัยและเชิงวัตถุ ซึ่งประกอบด้วยเทคนิคที่หลากหลาย ตั้งแต่เทคนิคง่าย ๆ ไปจนถึงเทคนิคที่ซับซ้อน โดยทั่วไปการพยากรณ์จะมีระยะเวลาตั้งแต่หนึ่งถึงสามวัน ยิ่งพยากรณ์ไกลออกไป ความแม่นยำก็จะยิ่งลดลง เพื่อความง่าย วิธีการต่าง ๆ จะถูกแบ่งออกเป็นสามประเภทหลัก ๆ ดังนี้ (US EPA, 1999):

1. ภูมิอากาศวิทยา:

   ภูมิอากาศวิทยาตั้งอยู่บนสมมติฐานที่ว่าอดีตเป็นตัวบ่งชี้ที่ดีพอสมควรสำหรับอนาคต วิธีการนี้อาศัยความสัมพันธ์ระหว่างสภาพอุตุนิยมวิทยาเฉพาะเจาะจงกับระดับมลพิษ ดังนั้นจึงอาจมีมิติเดียวได้ วิธีการนี้มักขยายขอบเขตให้ครอบคลุมถึงรูปแบบสภาพอากาศ โดยการจับคู่รูปแบบสภาพอากาศกับรูปแบบมลพิษ

   ภูมิอากาศวิทยาในฐานะวิธีการพยากรณ์มักถูกมองว่าเป็นเครื่องมือเสริมวิธีการพยากรณ์อื่นๆ สาเหตุหลักมาจากข้อจำกัดของวิธีการนี้ ซึ่งรวมถึงความยากลำบากในการพยากรณ์การเปลี่ยนแปลงรูปแบบการปล่อยก๊าซเรือนกระจกอย่างฉับพลัน และการต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อสร้างแนวโน้มที่สมจริง

2. วิธีการทางสถิติ:

   ความสัมพันธ์ระหว่างคุณภาพอากาศและพารามิเตอร์ทางอุตุนิยมวิทยาเฉพาะเจาะจงสามารถวัดปริมาณได้โดยใช้เทคนิคทางสถิติที่หลากหลาย วิธีการที่นิยมใช้กันมากที่สุดมีสามวิธี ดังนี้

   1. ต้นไม้การจำแนกประเภทและการถดถอย (CART) – วิธีการทางสถิตินี้ออกแบบมาเพื่อจำแนกข้อมูลออกเป็นกลุ่มที่ไม่เหมือนกัน โดยใช้ซอฟต์แวร์เฉพาะทาง วิธีนี้จะช่วยระบุตัวแปร (เช่น คุณภาพอากาศหรืออุตุนิยมวิทยา) ที่มีความสัมพันธ์อย่างมากกับระดับมลพิษในบรรยากาศ จากนั้นข้อมูลนี้จะถูกนำมาใช้สร้างแผนภูมิการตัดสินใจเพื่อพยากรณ์ความเข้มข้นโดยอ้างอิงจากตัวแปรทำนาย (เช่น สภาพอากาศ) และระดับความสัมพันธ์กับความเข้มข้นของสารมลพิษ
   2. การวิเคราะห์การถดถอย การวิเคราะห์การถดถอยเป็นการประมาณความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ การวิเคราะห์ชุดข้อมูลในอดีตช่วยให้เราสามารถกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างระดับมลพิษและตัวแปรข้อมูลทางอุตุนิยมวิทยาได้ ส่งผลให้เกิดสมการการถดถอยเชิงเส้นหลายตัวแปร ซึ่งสามารถใช้พยากรณ์ระดับมลพิษในอนาคตได้
   3. เครือข่ายประสาทเทียม - ข้อมูลในอดีตสามารถวิเคราะห์ได้ซับซ้อนยิ่งขึ้น เครือข่ายประสาทเทียมคำนวณความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลในอดีตและปัจจัยในบรรยากาศผ่านการประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้แบบปรับตัวและการจดจำรูปแบบ วิธีการนี้ใช้อัลกอริทึมคอมพิวเตอร์ที่ออกแบบมาเพื่อจำลองสมองมนุษย์ในแง่ของการจดจำรูปแบบ การใช้ข้อมูลแบบไม่เชิงเส้นที่ซับซ้อนสามารถระบุแนวโน้มที่ "ไม่สามารถคาดการณ์ได้" ในข้อมูลได้ วิธีนี้ถือเป็นวิธีการที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการพยากรณ์มลพิษเนื่องจากวิธีการแบบหลายมิติ
      
      ข้อเสียอย่างหนึ่งของวิธีการทางสถิติข้างต้นคือ สมมติฐานที่ว่ากระบวนการต่างๆ ที่ส่งผลกระทบต่อคุณภาพอากาศมีความเสถียร ดังนั้น การเปลี่ยนแปลงอย่างรุนแรงใดๆ ต่อการปล่อยมลพิษหรือสภาพภูมิอากาศ (ทั้งระยะสั้นและระยะยาว) จะทำให้ความแม่นยำของเทคนิคเหล่านี้ลดลงอย่างมาก อย่างไรก็ตาม ยังมีวิธีการที่ซับซ้อนกว่าที่พยายามนำข้อบกพร่องเหล่านี้มาพิจารณา นั่นคือแบบจำลองสามมิติ
      
      
3. แบบจำลองสามมิติ (3D)

   นี่เป็นแนวทางแบบกำหนดตายตัวสำหรับการพยากรณ์คุณภาพอากาศ โดยสร้างแบบจำลองสามมิติที่พยายามแสดงกระบวนการสำคัญทั้งหมดที่มีผลกระทบต่อระดับมลพิษในบรรยากาศทางคณิตศาสตร์ แบบจำลองนี้จำลองการปล่อยมลพิษ การขนส่ง และการเปลี่ยนแปลงของมลพิษทางอากาศโดยใช้แบบจำลองย่อยหลายแบบภายในศูนย์กลางของแบบจำลอง ตัวอย่างของแบบจำลองย่อย ได้แก่

   1. แบบจำลองการปล่อยมลพิษ – แบบจำลองเหล่านี้จำลองการกระจายตัวเชิงพื้นที่ของการปล่อยมลพิษและการปล่อยมลพิษตามเวลาจากแหล่งธรรมชาติและจากมนุษย์
   2. แบบจำลองอุตุนิยมวิทยา แบบจำลองเหล่านี้พยากรณ์สภาพอุตุนิยมวิทยาทั้งหมดที่มีผลต่อการเคลื่อนย้าย การสะสม การผสม ปฏิกิริยาเคมี และการปล่อยมลพิษ จากนั้นแบบจำลองจะพยากรณ์ระดับมลพิษในบรรยากาศโดยการสร้างแบบจำลองวิถีโคจร โดยใช้แบบจำลองอุตุนิยมวิทยาสามมิติและข้อมูลการปล่อยมลพิษที่เก็บรวบรวมไว้ก่อนหน้านี้
   3. แบบจำลองทางเคมี – แบบจำลองทางเคมีพิจารณาการเปลี่ยนแปลงของมลพิษปฐมภูมิ (มลพิษที่ปล่อยออกมา) ไปสู่มลพิษทุติยภูมิ ซึ่งรวมถึงองค์ประกอบและสัณฐานวิทยาของมลพิษเหล่านั้น โดยใช้กฎเคมีพื้นฐาน คุณสมบัติทางสเปกโทรสโกปี (รังสียูวี) และความสัมพันธ์ทางอุณหพลศาสตร์ แบบจำลองนี้กำหนดองค์ประกอบและสัณฐานวิทยาขั้นสุดท้ายของมลพิษ

การจำแนกประเภทของแบบจำลองสามมิตินั้นขึ้นอยู่กับวิธีการที่ใช้ในการจำลองการกระจายตัวของความเข้มข้นของมลพิษ ซึ่งสามารถจำแนกได้เป็นลากรองจ์หรือออยเลอร์:

1. แบบจำลองลาเกรนจ์ ใช้ประโยชน์จากข้อมูลภาคสนามอุตุนิยมวิทยาเพื่อแสดงการเคลื่อนย้ายและการกระจายตัวของสารมลพิษในรูปของช่องอากาศแต่ละช่องในช่วงเวลาหนึ่ง ส่งผลให้เครือข่ายมีประสิทธิภาพในการคำนวณ อย่างไรก็ตาม ปัญหาหนึ่งของวิธีนี้คือมลพิษทางอากาศมักเกี่ยวข้องกับเคมีแบบไม่เชิงเส้น ทำให้ยากต่อการจำแนกลักษณะปฏิสัมพันธ์ของแหล่งกำเนิดมลพิษแต่ละแหล่งจำนวนมาก
2. แบบจำลองออยเลอร์ ใช้กริดคงที่ทั้งแนวตั้งและแนวนอน สมการเคมีทั้งหมดจะถูกแก้พร้อมกันในกริด รวมถึงการแลกเปลี่ยนสารมลพิษระหว่างเซลล์ กริดแต่ละแบบจะถูกใช้ขึ้นอยู่กับเงื่อนไขและข้อกำหนด โดยทั่วไปกริดแบบเส้นตรงจะใช้ในพื้นที่ชนบท (พื้นที่ที่เป็นเนื้อเดียวกัน) และกริดแบบละเอียดจะใช้ในพื้นที่เมือง (พื้นที่ที่ไม่เป็นเนื้อเดียวกัน) แบบจำลองเหล่านี้สามารถสร้างฟิลด์ความเข้มข้นแบบสามมิติสำหรับสารมลพิษหลายชนิดได้ แต่ต้องใช้พลังการประมวลผลและความเชี่ยวชาญอย่างมาก

ความแม่นยำ

เพื่อให้มั่นใจว่าการพยากรณ์มีความแม่นยำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ เราจำเป็นต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบพยากรณ์คุณภาพอากาศมีส่วนประกอบที่เข้ากันได้ ซึ่งรวมถึงค่า/เทคนิคของตัวทำนาย และเครือข่ายที่สังเกตได้ ซึ่งสามารถวัดสภาพบรรยากาศแบบเรียลไทม์ได้ มาตรการเหล่านี้ถูกนำมาใช้เพื่อสร้างแบบจำลองและประเมินคุณภาพของการพยากรณ์

บทสรุป

การพยากรณ์คุณภาพอากาศเป็นการคาดการณ์ที่ไม่แม่นยำตามธรรมชาติ เช่นเดียวกับการพยากรณ์อากาศ แม้ว่าการพยากรณ์เหล่านี้อาจแม่นยำบ่อยครั้ง แต่บางครั้งความคลาดเคลื่อนก็อาจเกิดขึ้นได้เนื่องจากมลพิษทางอากาศที่คาดเดาไม่ได้ เหตุการณ์ที่คาดเดาไม่ได้เป็นพิเศษสองเหตุการณ์ ได้แก่ ภัยพิบัติทางธรรมชาติ และการเปลี่ยนแปลงการปล่อยมลพิษอย่างฉับพลัน (โรงงานลดการปล่อยมลพิษเนื่องจากเหตุการณ์บางอย่าง เช่น อากาศสะอาดที่รัฐบาลอนุมัติ)

เทคนิคการพยากรณ์กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วและจะมีความแม่นยำมากขึ้นในอนาคต รัฐบาลและประชาชนต่างเข้าใจถึงความจำเป็นของการพยากรณ์คุณภาพอากาศ ไม่เพียงแต่เพื่อติดตามสุขภาพและความปลอดภัยของตนเองเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความจำเป็นของรัฐบาลในการนำเทคนิคการจัดการแบบปรับตัวมาใช้เพื่อลดมลพิษทางอากาศ การสร้างความตระหนักรู้เกี่ยวกับมลพิษทางอากาศของสาธารณชนจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งยวด และการพยากรณ์ค่าดัชนีคุณภาพอากาศ (AQI) เป็นวิธีหนึ่งในการสร้างความตระหนักรู้ผ่านการให้ข้อมูล