|
|
|
| ชื่อบทความ |
การวิเคราะห์เชิงเหตุและผลของคาร์บอนฟุตพริ้นท์การท่องเที่ยวชุมชนด้วย Random Forest และ Counterfactual XAI จากข้อมูลดาวเทียม: กรณีศึกษาตำบลท่าศาลา จังหวัดเชียงใหม่
|
| ชื่อบทความ(English) |
Causal Analysis of Carbon Footprint in Community-Based Tourism Using Random Forest and Counterfactual Explainable AI from Satellite Data: A Case Study of Tazala Subdistrict, Chiang Mai Province
|
|
|
|
| ประเภทบทความ |
บทความวิจัย
|
| ชื่อผู้แต่ง |
เพชรรัช ปะระไทย(1), นฤพร เต็งไตรรัตน์(1*) และ เบญจกัลยา วิริยะเมธี(2) (Phetcharat Parathai(1), Naruephorn Tengtrairat(1*) and Benjakanlaya Wiriyametee(2))
|
| หน่วยงาน |
สาขาวิชาวิศวกรรมซอฟต์แวร์ คณะบริหารธุรกิจ มหาวิทยาลัยพายัพ(1) สาขาวิชาการจัดการโรงแรมและการท่องเที่ยว คณะบริหารธุรกิจ มหาวิทยาลัยพายัพ(2) (School of Software Engineering, Faculty of Business Administration, Payap University, Chiang Mai, Thailand, 50210(1) School of Hotel and Tourism Management, Faculty of Business Administration, Payap University, Chiang Mai, Thailand, 50210(2)) *Corresponding author: Naruephorn_T@payap.ac.th
|
| ชื่อวารสาร |
วารสารแม่โจ้เทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรม ปีที่ 12 ฉบับที่ 2 พฤษภาคม – สิงหาคม 2569
|
| บทคัดย่อ |
งานวิจัยนี้นำเสนอกรอบการวิเคราะห์เชิงสาเหตุของพลวัตคาร์บอนฟุตพริ้นท์จากการท่องเที่ยวระดับชุมชน ณ ตำบลท่าศาลา จ.เชียงใหม่ โดยใช้ความเข้มข้นก๊าซ NO2 เป็นตัวชี้วัดตัวแทน ข้อมูลดาวเทียมพหุมิติ (Sentinel, MODIS, VIIRS) บน Google Earth Engine ถูกบูรณาการร่วมกับข้อมูลนักท่องเที่ยวสังเคราะห์ (Poisson Distribution) ผ่านสถาปัตยกรรม Hybrid AI ที่ผสาน Random Forest Regression (RFR) และ Diverse Counterfactual Explanations (DiCE) ผลการศึกษาพบว่า แบบจำลอง RFR มีความแม่นยำสูง (R2 = 0.973) โดยปัจจัยขับเคลื่อนการปล่อยมลพิษหลักคือโครงสร้างพื้นฐานที่สะท้อนผ่านอุณหภูมิพื้นผิวโลก (LST; 58.22%) และการใช้พลังงาน (NTL; 20.80%) ขณะที่จำนวนนักท่องเที่ยวมีอิทธิพลทางตรงเพียง 1.50% นอกจากนี้ การจำลองสถานการณ์ทางเลือก (What-If Scenarios) ด้วย DiCE ชี้ว่าการเพิ่มพื้นที่สีเขียว (NDVI) และลดอุณหภูมิพื้นผิว สามารถลด NO2 ได้ถึงร้อยละ 11.94 โดยไม่ต้องจำกัดจำนวนนักท่องเที่ยว ข้อค้นพบเชิงประจักษ์นี้เป็นระบบสนับสนุนการตัดสินใจที่ยืนยันว่า นโยบายการท่องเที่ยวอย่างยั่งยืนควรมุ่งเน้นการจัดการอุปทานเชิงพื้นที่และการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานสีเขียว มากกว่าการควบคุมอุปสงค์นักท่องเที่ยวเพียงมิติเดียว
|
| คำสำคัญ |
การท่องเที่ยวโดยชุมชน; พลวัตของคาร์บอนฟุตพริ้นท์; การสำรวจระยะไกลด้วยดาวเทียม;การถดถอยแบบแรนดอมฟอเรสต์; ปัญญาประดิษฐ์ที่อธิบายได้เชิงสวนทาง
|
| ปี พ.ศ. |
2569
|
| ปีที่ (Vol.) |
12
|
| ฉบับที่ (No.) |
2
|
| เดือนที่พิมพ์ |
พฤษภาคม - สิงหาคม
|
| เลขที่หน้า (Page) |
340-364
|
| ISSN |
ISSN 3027-7280 (Online)
|
| DOI |
|
| ORCID_ID |
0000-0002-4712-9923
|
| ไฟล์บทความ |
https://mitij.mju.ac.th/ARTICLE/R69069.pdf
|
| | |
| เอกสารอ้างอิง | |
| |
กระทรวงการท่องเที่ยวและกีฬา. (2568). สถานการณ์การท่องเที่ยวในประเทศ รายจังหวัด ปี 2568. สืบค้นจาก https://www.mots.go.th/news/category/808 [20 มีนาคม 2569]
|
| |
กองเศรษฐกิจการท่องเที่ยวและกีฬา. (2568). รายงานภาวะเศรษฐกิจการท่องเที่ยว ปีที่ 6 ฉบับที่ 2/2568. สืบค้นจาก https://www.facebook.com/share/p/1B3H1xYkZK/ [20 มีนาคม 2569]
|
| |
ปิยะพันธ์ เชื้อเมืองพาน, ธิติพงษ์ พลอยเหลือง, โสภิดา สุโพธิณะ, กัญรารัตน์ ปวงบุตร, และ ศุษิระ บุตรดี. (2567). การประเมินความเสี่ยงต่อสุขภาพจากการรับสัมผัสก๊าซไนโตรเจนไดออกไซด์ (NO2) ภายในอาคารของด่านพรมแดน กรณีศึกษา ด่านพรมแดนสะพานมิตรภาพไทย-ลาว แห่งที่ 4 (เชียงของ-ห้วยทราย) จังหวัดเชียงราย. วารสารควบคุมโรค, 50(2).
|
| |
เพชรรัช ปะระไทย, นฤพร เต็งไตรรัตน์, และ Woo, W. L. (2568). การคาดการณ์พื้นที่น้ำท่วมบริเวณพื้นที่ลุ่มน้ำชุมชนเมืองจังหวัดเชียงใหม่ โดยใช้การสำรวจระยะไกลและการเรียนรู้การถดถอย. วารสารแม่โจ้เทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรม, 11(2)
|
| |
สำนักงานจังหวัดเชียงใหม่. (2568). รายงานผลการดำเนินงานตามแผนพัฒนาจังหวัดประจำปีงบประมาณ พ.ศ. 2568. สืบค้นจาก http://www.chiangmai.go.th/web2563/strategy/ [20 มีนาคม 2569]
|
| |
Abhijith, K. V., Kumar, P., Gallagher, J., McNabola, A., Baldauf, R., Pilla, F., ... & Pulvirenti, B. (2017). Air pollution abatement performances of green infrastructure in open road and built-up street canyon environments–A review. Atmospheric Environment, 162, 71-86. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2017.05.014
|
| |
Boonrat, P., Wattanasoontorn, V., Ruktaengam, K., Boonmeeprakob, K., & Roswhan, N. (2025). AI and big data for assessing carbon emission in tourism areas: A pilot study in Phuket City. Engineering Proceedings, 108, 23. https://doi.org/10.3390/engproc2025108023
|
| |
De Toro, P., & Mautone, P. (2025). Carbon footprint assessment as a tool to support urban planning: A proposal for the territory of Sant’Anastasia municipality in Italy. Journal of Urban Management. Advance online publication. https://doi.org/10.1016/j.jum.2025.09.006
|
| |
G?ssling, S., & Peeters, P. (2015). Assessing tourism's global environmental impact 1900–2050. Journal of Sustainable Tourism, 23(5), 639-659. https://doi.org/10.1080/09669582.2015.1008500
|
| |
Guo, W., Liu, Z., Xu, W., Wang, W. J., Shafron, E., Lv, Q., Li, K., Zhou, S., Guan, R., & Yang, J. (2024). Spatial and temporal patterns of forest biomass carbon sink in China from 1990 to 2021. Remote Sensing, 16(20), 3811. https://doi.org/10.3390/rs16203811
|
| |
He, X., Zhang, F., Zhou, T., Jim, C. Y., Ma, X., Wang, B., Tan, M. L., Wei, L., Zhang, Y., & Zhang, X. (2025). Remote sensing assessment of carbon balance vis-a-vis energy-related emissions and vegetation sequestration in a typical arid region of China from 2001 to 2020. International Journal of Digital Earth, 18(1), Article 2544964. https://doi.org/10.1080/17538947.2025.2544964
|
| |
Lenzen, M., Sun, Y. Y., Faturay, F., Ting, Y. P., Geschke, A., & Malik, A. (2018). The carbon footprint of global tourism. Nature Climate Change, 8(6), 522-528. https://doi.org/10.1038/s41558-018-0141-x
|
| |
Nowak, D. J., Hirabayashi, S., Bodine, A., & Greenfield, E. (2014). Tree and forest effects on air quality and human health in the United States. Environmental Pollution, 193, 119-129. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2014.05.028
|
| |
Ou, J., Gao, S., Yu, S., & Zhou, Y. (2026). Spatio-temporal random forest-based estimation of monthly gridded carbon emissions in China (2019–2022) using multisource remote sensing data. International Journal of Digital Earth, 19(1), 2639803. https://doi.org/10.1080/17538947.2026.2639803
|
| |
Patil, G., Kakde, S., Patil, A., & Kherde, R. (2026). Leveraging artificial intelligence for minimizing environmental footprints in the mining industry. Ain Shams Engineering Journal, 17, 104072. https://doi.org/10.1016/j.asej.2026.104072
|
| |
Popovi?, I., Markovi?, V., Vasiljevi?, ?., Milo?evi?, S., Radi?i?, M., Matejevi?, M., Kova?evi?, M., Ponjiger, I., Radi?i?, M., & Pevac, D. (2025). Carbon footprint assessment within urban and rural areas—Example of inbound tourism in Serbia. Sustainability, 17(7), 2891. https://doi.org/10.3390/su17072891
|
| |
Pousa-Unanue, A., Alzua-Sorzabal, A., & Femenia-Serra, F. (2026). Methodological pathways for measuring tourism carbon footprint: A framework-oriented systematic review. Climate, 14(28). https://doi.org/10.3390/cli14020028
|
| |
Sanderson, J., Tengtrairat, N., Woo, W. L., Mao, H., & Al-Nima, R. R. (2023). XFIMNet: an explainable deep learning architecture for versatile flood inundation mapping with synthetic aperture radar and multi-spectral optical images. International Journal of Remote Sensing, 44(24), 7755–7789.
|
| |
Sanderson, J., Mao, H., Tengtrairat, N., Al-Nima, R. R. O., & Woo, W. L. (Year). Explainable Deep Semantic Segmentation for Flood Inundation Mapping with Class Activation Mapping Techniques. In Proceedings of the International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART) (3), pp. 1028–1035)
|
| |
Shohan, A. A. A., Alshayeb, M., & Alsulamy, S. (2026). Predicting sustainability performance in construction projects using machine learning: a comparative study. Scientific Reports, 16, 2828. https://doi.org/10.1038/s41598-025-32658-8
|
| |
Sun, Y., Qu, Z., Liu, Z., & Li, X. (2025). Hierarchical Multi-Scale Decomposition and Deep Learning Ensemble Framework for Enhanced Carbon Emission Prediction. Mathematics, 13, 1924. https://doi.org/10.3390/math13121924
|
| |
Tengtrairat, N., Woo, W. L., Parathai, P., Aryupong, C., Jitsangiam, P., & Rinchumphu, D. (2021). Automated Landslide-Risk Prediction Using Web GIS and Machine Learning Models. Sensors, 21(13), 4620. https://doi.org/10.3390/s21134620
|
| |
Wan, R., Qian, S., Ruan, J., Zhang, L., Zhang, Z., Zhu, S., Jia, M., Cai, B., Li, L., Wu, J., & Tang, L. (2024). Modelling monthly-gridded carbon emissions based on nighttime light data. Journal of Environmental Management, 354, 120391. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2024.120391
|
| |
Yang, W., Chen, L., Ke, T., He, H., Li, D., Liu, K., & Li, H. (2024). Carbon emission trend prediction for regional cities in Jiangsu Province based on the Random Forest model. Sustainability, 16(23), 10450. https://doi.org/10.3390/su162310450
|
| |
Zhao, J., Jiang, Q., Dong, X., Dong, K., & Jiang, H. (2022). How does industrial structure adjustment reduce CO? emissions? Spatial and mediation effects analysis for China. Energy Economics, 105, 105704. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2021.105704
|
| |
|
| |
|
|
|
กลับสู่ เมนูค้นหา
|
|
|