|
|
|
| ชื่อบทความ |
การพัฒนากระบวนการคำนวณหาปริมาณฝุ่นละอองขนาดไม่เกิน 10 ไมครอน (PM10) จากข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียมอุตุนิยมวิทยา
|
| ชื่อบทความ(English) |
Development of an Algorithm for Calculating PM10 from Geostationary Satellite Data
|
|
|
|
| ประเภทบทความ |
บทความวิจัย
|
| ชื่อผู้แต่ง |
อิสระ มะศิริ(1*), รุ่งรัตน์ วัดตาล(1), สุมามาลย์ บรรเทิง(1), กรทิพย์ โต๊ะสิงห์(1) และ สมเจตน์ ภัทรพานิชชัย(1) (Itsara Masiri(1*), Rungrat Wattan(1), Sumaman Buntoung(1), Korntip Tohsing(1) and Somjet Pattarapanithchai(1))
|
| หน่วยงาน |
ภาควิชาฟิสิกส์ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยศิลปากร (1) (Department of Physics, Faculty of Science, Silpakorn University(1)) *Corresponding author: masiri_i@su.ac.th
|
| ชื่อวารสาร |
วารสารแม่โจ้เทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรม ปีที่ 10 ฉบับที่ 4 (2567) : วารสารฉบับพิเศษ เนื่องจากในโอกาสครบรอบ 90 ปี การก่อตั้งมหาวิทยาลัยแม่โจ้
|
| บทคัดย่อ |
งานวิจัยนี้เป็นการพัฒนากระบวนการสำหรับคำนวณหาปริมาณฝุ่นละอองขนาดไม่เกิน 10 ไมครอน (PM10) โดยการใช้ข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียมอุตุนิยมวิทยาครอบคลุมทุกพื้นที่ทั่วประเทศไทย ผู้วิจัยได้ทำการรวบรวมข้อมูล PM10 จากสถานีวัดภาคพื้นดินของกรมควบคุมมลพิษ สำหรับข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียมหาได้จากดาวเทียม MTSAT เพื่อนำมาใช้ในการคำนวณค่าความลึกเชิงแสงของฝุ่นละอองโดยใช้เทคนิค look-up table จากนั้นทำการหาความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณ PM10 กับความลึกเชิงแสงของฝุ่นละอองโดยใช้แบบจำลองทางสถิติ ในการทดลอบความถูกต้องของแบบจำลองทำได้โดยการเปรียบเทียบระหว่างค่า PM10 จากแบบจำลองที่พัฒนาขึ้นและค่าที่ได้จากสถานีวัดภาคพื้นดินของกรมควบคุมมลพิษ ผลการเปรียบเทียบพบว่าข้อมูลทั้งสองมีความสอดคล้องกันอยู่ในระดับดี โดยมีความคลาดเคลื่อนในรูปของ Mean Bias Error (MBE) เท่ากับ -4.6 µg/m3 (-11.3%) และ Root Mean Square Error (RMSE) เท่ากับ 10.9 µg/m3 (26.9%) จากนั้นผู้วิจัยจึงได้นำกระบวนการที่พัฒนาขึ้นนี้ไปคำนวณหาปริมาณ PM10 ครอบคลุมทุกพื้นที่ทั่วประเทศไทยพร้อมทั้งแสดงผลในรูปของแผนที่
|
| คำสำคัญ |
PM10; ฝุ่นละออง; ข้อมูลดาวเทียม
|
| ปี พ.ศ. |
2567
|
| ปีที่ (Vol.) |
10
|
| ฉบับที่ (No.) |
4
|
| เดือนที่พิมพ์ |
กันยายน - ธันวาคม
|
| เลขที่หน้า (Page) |
125-139
|
| ISSN |
ISSN 3027-7280 (Online)
|
| DOI |
|
| ORCID_ID |
0009-0000-6639-6931
|
| ไฟล์บทความ |
https://mitij.mju.ac.th/ARTICLE/R67047.pdf
|
| | |
| เอกสารอ้างอิง | |
| |
Dehghan, M., Omidvar, K., Mozafari, G. and Mazidi, A. (2017). Estimation of Relationship Between Aerosol Optical Depth, PM10 and Visibility in Separation of Synoptic Codes, As Important Parameters in Researches Connected to Aerosols; Using Genetic Algorithm in Yazd. International Journal of Environmental Sciences & Natural Resources, 7(4), 108-116.
|
| |
Grguri?, S., Kri?an, J., Ga?parac, G., Antoni?, O., ?piri?, Z., Mamouri, R.E., Christodoulou, A., Nisantzi, A., Agapiou, A., Themistocleous, K. and Fedra, K. (2014). Relationship between MODIS based aerosol optical depth and PM10 over Croatia. Central European journal of geosciences, 6, 2-16.
|
| |
Hinds, W.C. (2004). Aerosol properties. In Aerosols handbook ). CRC Press
|
| |
Itsarawisut, J., and Laosuwan, T. (2022). Estimation of particulate matter less than 10 microns volume through various formats of spatial interpolation methods. Geographia Technica, 17(2), 26-34.
|
| |
Jinsart, W., and Mitmark, B. (2017). A GIS Model for PM10 Exposure from Biomass Burning in the North of Thailand. Applied Environmental Research, 39, 77-87.
|
| |
Kassteele, J. V. D., Koelemeijer, R. B. A., Dekkers, A. L. M., Schaap, M., Homan, C. D. and Stein, A. (2006). Statistical mapping of PM10 concentrations over Western Europe using secondary information from dispersion modeling and MODIS satellite observations. Stochastic environmental research and risk assessment, 21, 183-194.
|
| |
Kumar, N., Chu, A. and Foster, A. (2007). An empirical relationship between PM2. 5 and aerosol optical depth in Delhi Metropolitan. Atmospheric Environment, 41(21), 4492-4503.
|
| |
Masiri, I., Janjai, S. and Jantarach, T. (2011). An Algorithm for the Retrieval of Aerosol Optical Depth from Geostationary Satellite Data in Thailand. Journal of the Institute of Engineering, 8(3), 32-41.
|
| |
Najim, A.O., Meteab, M.A., Jasim, A.T., Ajaj, Q.M., Jumaah, H.J. and Sulyman, M.H.A. (2023). Spatial analysis of particulate matter (PM10) using MODIS aerosol optical thickness observations and GIS over East Malaysia. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 26(2), 265-271.
|
| |
Nguyen, T.T., Bui, H.Q., Pham, H.V., Luu, H.V., Man, C.D., Pham, H.N., Le, H.T. and Nguyen, T.T. (2015). Particulate matter concentration mapping from MODIS satellite data: a Vietnamese case study. Environmental Research Letters, 10(9), p.095016.
|
| |
P?r?, J.C., Pont, V., Mallet, M. and Bessagnet, B. (2009). Mapping of PM10 surface concentrations derived from satellite observations of aerosol optical thickness over South-Eastern France. Atmospheric Research, 91(1), 1-8.
|
| |
Phayungwiwatthanakoon, C., Suwanwaree, P. and Dasananda, S. (2014). Application of new MODIS-based aerosol index for air pollution severity assessment and mapping in upper northern Thailand. EnvironmentAsia, 7(2), 133-141.
|
| |
Saleh, S.A.H. and Hasan, G. (2014). Estimation of PM10 Concentration using Ground Measurements and Landsat 8 OLI Satellite Image. Journal of Geophysics & Remote Sensing, 3(2), 1-6.
|
| |
Saleous, N., Issa, S. and Alsuwaidi, M., (2021). Using modis aerosol optical depth to predict PM10 over al ain region, UAE. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 43, 419-423.
|
| |
Vermote, E.F., Tanr?, D., Deuz?, J.L., Herman, M. and Morcrette, J.-J. (1997). Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum, 6S: An Overview. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 35(3), 675-686.
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
|
|
กลับสู่ เมนูค้นหา
|
|
|