เช่นเดียวกับการพยากรณ์อากาศ มีแบบจำลองที่ใช้พยากรณ์ระดับมลพิษทางอากาศและคุณภาพอากาศ มีแบบจำลองการพยากรณ์อากาศมากมายที่มีความซับซ้อนมากกว่าแบบจำลองการพยากรณ์อากาศ แบบจำลองเหล่านี้เป็นการจำลองทางคณิตศาสตร์เกี่ยวกับการแพร่กระจายของสารมลพิษในอากาศ (1)
เหตุใดจึงจำเป็นต้องมีข้อมูลคุณภาพอากาศ
มลพิษทางอากาศเกิดขึ้นเมื่ออากาศโดยรอบมีก๊าซ ฝุ่น ควัน หรือกลิ่นต่างๆ ในปริมาณที่สูงจนเป็นอันตรายต่อสุขภาพของมนุษย์และสัตว์ หรือเพียงพอที่จะทำให้พืชและวัสดุต่างๆ เสียหายได้
มลพิษทางอากาศเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่คร่าชีวิตผู้คนในยุคสมัยของเรา มลพิษทางอากาศเป็นสาเหตุของการเสียชีวิตทั่วโลกประมาณ 7 ล้านคนในแต่ละปี โดยประมาณ 3 ล้านคนเสียชีวิตจากมลพิษทางอากาศในครัวเรือน และ 4 ล้านคนเสียชีวิตจากมลพิษทางอากาศภายนอก (2) (3) ข้อมูลแสดงให้เห็นว่ามลพิษทางอากาศทั่วโลกเชื่อมโยงกับ:
- 19% ของการเสียชีวิตจากโรคหัวใจและหลอดเลือดทั้งหมด
- 24% ของการเสียชีวิตจากโรคหัวใจขาดเลือด
- 21% ของผู้เสียชีวิตจากโรคหลอดเลือดสมอง
- 23% ของผู้เสียชีวิตจากมะเร็งปอด(4)
นอกจากนี้ มลพิษทางอากาศภายนอกอาคารยังดูเหมือนจะเป็นปัจจัยเสี่ยงที่สำคัญต่อความผิดปกติทางพัฒนาการของระบบประสาทในเด็ก (5) และโรคระบบประสาทเสื่อมในผู้ใหญ่ (6)
เมื่อมลพิษทางอากาศส่งผลทางเศรษฐกิจ สิ่งแวดล้อม และส่งผลกระทบต่อมนุษย์ เทคโนโลยีการคาดการณ์จึงกลายเป็นความพยายามที่สำคัญเพิ่มมากขึ้น
ประโยชน์ของข้อมูลและการคาดการณ์มลพิษทางอากาศ
การพยากรณ์มลพิษทางอากาศถือเป็นการลงทุนที่คุ้มค่าในหลายระดับ ทั้งในระดับบุคคล ชุมชน ระดับชาติ และระดับโลก การพยากรณ์ที่แม่นยำช่วยให้ผู้คนวางแผนล่วงหน้า ช่วยลดผลกระทบต่อสุขภาพและต้นทุนที่เกี่ยวข้อง
เมื่อผู้คนตระหนักถึงความแตกต่างในคุณภาพของอากาศที่พวกเขาหายใจ ผลกระทบของสารมลพิษต่อสุขภาพของพวกเขา รวมถึงความเข้มข้นที่อาจทำให้เกิดผลเสีย ก็มีแนวโน้มที่จะกระตุ้นให้เกิดการเปลี่ยนแปลงทั้งในพฤติกรรมของแต่ละบุคคลและนโยบายสาธารณะ (7) (8)
ความตระหนักรู้เช่นนี้มีศักยภาพในการสร้างสภาพแวดล้อมที่สะอาดขึ้นและประชากรที่มีสุขภาพดีขึ้น รัฐบาลยังใช้การคาดการณ์ล่วงหน้าเพื่อกำหนดขั้นตอนในการลดความรุนแรงของระดับมลพิษในท้องถิ่น (9)
ความแม่นยำในการพยากรณ์คุณภาพอากาศ
เมื่อทำการคาดการณ์คุณภาพอากาศ มีตัวแปรหลายอย่างที่ต้องพิจารณา ซึ่งบางตัวแปรก็ค่อนข้างคาดเดาได้ยาก ตัวอย่างเช่น บางครั้งทางการปักกิ่งสั่งให้โรงไฟฟ้าและโรงงานถ่านหินปิดและห้ามไม่ให้รถยนต์ที่จดทะเบียนในเมืองจำนวนหลายล้านคันใช้งาน (10)
ระดับมลพิษทางอากาศมีความสัมพันธ์อย่างมากกับสภาพอากาศในท้องถิ่นและการปล่อยมลพิษในบริเวณใกล้เคียง (11) (12) อย่างไรก็ตาม การเคลื่อนย้ายมลพิษระยะไกลผ่านลมแรงก็เป็นปัจจัยที่มีอิทธิพลสำคัญเช่นกัน และต้องนำมาพิจารณาเมื่อพยากรณ์ค่าดัชนีคุณภาพอากาศ (AQI) ในท้องถิ่น (13)
การพยากรณ์คุณภาพอากาศจึงไม่เพียงแต่เกี่ยวข้องกับความยากลำบากในการพยากรณ์อากาศเท่านั้น แต่ยังต้องใช้ข้อมูลและความรู้เกี่ยวกับ:
- ความเข้มข้นและการปล่อยมลพิษในพื้นที่
- ความเข้มข้นของสารมลพิษและการปล่อยมลพิษจากสถานที่ห่างไกล
- การเคลื่อนตัวและการเปลี่ยนแปลงที่เป็นไปได้ของสารมลพิษ
- ลมที่พัดแรง
ปัจจัยต่างๆ มากมายที่มีผลต่อการคาดการณ์คุณภาพอากาศส่งผลให้การคาดการณ์มลพิษทางอากาศเป็นไปในลักษณะทั้งเชิงอัตนัยและเชิงวัตถุ
เทคนิคการพยากรณ์คุณภาพอากาศ
มีแบบจำลองการพยากรณ์อากาศแบบนี้อยู่มากมาย และแบบจำลองเหล่านี้ล้วนมีความซับซ้อนมากกว่าแบบจำลองพยากรณ์อากาศ แบบจำลองเหล่านี้เป็นการจำลองทางคณิตศาสตร์ว่ามลพิษในอากาศแพร่กระจายอย่างไร
การพยากรณ์อุตุนิยมวิทยา
ก้าวแรกสู่การพยากรณ์คุณภาพอากาศที่แม่นยำคือการพยากรณ์อากาศที่ดีเยี่ยม การพยากรณ์อุตุนิยมวิทยาสามารถแบ่งออกเป็นสามประเภทหลัก ได้แก่ ภูมิอากาศวิทยา วิธีการทางสถิติ และแบบจำลองสามมิติ
ภูมิอากาศวิทยา
ภูมิอากาศวิทยาใช้อดีตเป็นตัวบ่งชี้อนาคต วิธีการนี้อาศัยความสัมพันธ์ระหว่างสภาพอากาศเฉพาะและระดับมลพิษ ดังนั้นจึงอาจมีมิติเดียว วิธีนี้มักขยายขอบเขตไปถึงการจับคู่รูปแบบสภาพอากาศกับรูปแบบมลพิษ วิธีการนี้มีข้อจำกัดมากมาย และถือเป็นเครื่องมือเสริมวิธีการพยากรณ์อื่นๆ
วิธีการทางสถิติ
ความสัมพันธ์ระหว่าง คุณภาพอากาศและสภาพอากาศ รูปแบบต่างๆ สามารถวัดปริมาณได้โดยใช้วิธีการทางสถิติ สามรูปแบบที่นิยมใช้มากที่สุด ได้แก่:
- ต้นไม้การจำแนกประเภทและการถดถอย (CART) ได้รับการออกแบบมาเพื่อจำแนกข้อมูลออกเป็นกลุ่มที่แตกต่างกัน ซอฟต์แวร์จะระบุตัวแปรที่สัมพันธ์กับระดับมลพิษในบรรยากาศ ข้อมูลนี้ใช้เพื่อคาดการณ์ความเข้มข้นโดยพิจารณาจากสภาพอากาศและความเข้มข้นของสารมลพิษที่สัมพันธ์กัน
- การวิเคราะห์การถดถอย ประเมินความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ การวิเคราะห์ชุดข้อมูลในอดีตทำให้เกิดความสัมพันธ์ระหว่างระดับมลพิษและตัวแปรข้อมูลอุตุนิยมวิทยา ผลลัพธ์ที่ได้คือสมการที่สามารถใช้พยากรณ์ระดับมลพิษในอนาคตได้
- เครือข่ายประสาทเทียม ใช้เทคนิคการเรียนรู้แบบปรับตัวและการจดจำรูปแบบ อัลกอริทึมบนคอมพิวเตอร์ได้รับการออกแบบมาเพื่อจำลองความสามารถในการจดจำรูปแบบของสมองมนุษย์ วิธีนี้ถือเป็นวิธีการที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการพยากรณ์มลพิษเนื่องจากเป็นวิธีการแบบหลายมิติ
ข้อเสียอย่างหนึ่งของวิธีการทางสถิติข้างต้นคือ วิธีนี้ตั้งอยู่บนสมมติฐานว่ากระบวนการต่างๆ ที่ส่งผลกระทบต่อคุณภาพอากาศมีความเสถียร ดังนั้น การเปลี่ยนแปลงอย่างรุนแรงใดๆ ต่อการปล่อยมลพิษหรือสภาพภูมิอากาศ (ทั้งระยะสั้นและระยะยาว) จะทำให้ความแม่นยำของเทคนิคเหล่านี้ลดลงอย่างมาก อย่างไรก็ตาม ยังมีวิธีการที่ซับซ้อนกว่าที่พยายามนำข้อบกพร่องเหล่านี้มาพิจารณาด้วย ซึ่งเรียกว่าแบบจำลองสามมิติ
แบบจำลองสามมิติ (3-D)
แบบจำลองสามมิติแสดงกระบวนการสำคัญทั้งหมดที่มีผลกระทบต่อระดับมลพิษทางอากาศภายนอกอาคารทางคณิตศาสตร์ แบบจำลองสามมิติจำลองการปล่อยมลพิษ การขนส่ง และการเปลี่ยนแปลงของมลพิษทางอากาศโดยใช้แบบจำลองย่อยหลายแบบ ได้แก่
- แบบจำลองการปล่อยมลพิษ: จำลองการกระจายตัวเชิงพื้นที่ของการปล่อยมลพิษจากทั้งแหล่งธรรมชาติและจากมนุษย์
- แบบจำลองอุตุนิยมวิทยา: สร้างแบบจำลองวิถีเพื่อคาดการณ์ระดับมลพิษในบรรยากาศโดยใช้แบบจำลองอุตุนิยมวิทยาสามมิติและข้อมูลการปล่อยมลพิษ
- แบบจำลองทางเคมี: พิจารณาการเปลี่ยนแปลงของมลพิษหลัก (ที่ปล่อยออกมา) ไปเป็นมลพิษรองเพื่อกำหนดผลลัพธ์ของมลพิษ (14)
พยากรณ์คุณภาพอากาศ 7 วัน
IQAirของ AirVisual แพลตฟอร์ม แพลตฟอร์มนี้ให้บริการพยากรณ์คุณภาพอากาศผ่านแอปพลิเคชันมือถือและเว็บไซต์ นอกจากข้อมูลคุณภาพอากาศแบบเรียลไทม์ สภาพอากาศ และค่ามลพิษแล้ว ยังมีการพยากรณ์คุณภาพอากาศ 7 วัน เพื่อให้สามารถตัดสินใจด้านสุขภาพและความเป็นอยู่ที่ดีได้อย่างชาญฉลาด และยังเป็นประโยชน์ต่อการวางแผนล่วงหน้าอีกด้วย แพลตฟอร์มนี้ใช้แบบจำลองการพยากรณ์ขั้นสูง อัลกอริทึมที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง และการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อสร้างการพยากรณ์คุณภาพอากาศที่แม่นยำสำหรับสัปดาห์หน้า
กับ AirVisualหากมีพยากรณ์อากาศ 7 วันในมือแล้ว บุคคลทั่วไปและรัฐบาลสามารถดำเนินการเชิงรุกได้เมื่อมีข้อกังวลเกี่ยวกับคุณภาพอากาศที่คาดว่าจะเกิดขึ้น
รู้เสมอว่ามีอะไรอยู่ในอากาศของคุณ
ด้วยแอปคุณภาพอากาศอันดับ 1
การซื้อกลับบ้าน
เทคนิคและเครื่องมือในการพยากรณ์มลพิษกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วและจะมีความแม่นยำเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง การพยากรณ์มลพิษทางอากาศที่แม่นยำและเข้าถึงได้ เช่นเดียวกับที่พบใน AirVisual, ช่วยสร้างความตระหนักรู้ให้กับประชาชน ช่วยให้กลุ่มประชากรที่มีความอ่อนไหวสามารถวางแผนล่วงหน้า และให้ข้อมูลแก่รัฐบาลเกี่ยวกับการแจ้งเตือนด้านสาธารณสุข
