การประยุกต์ใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์วิเคราะห์การแพร่กระจายของฝุ่นละอองขนาดเล็ก PM2.5 ในพื้นที่จังหวัดกำแพงเพชร

Abstract

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการแพร่กระจายของฝุ่นละอองขนาดเล็กไม่เกิน 2.5 ไมครอน (PM2.5) ในพื้นที่จังหวัดกำแพงเพชร ระหว่างเดือนมกราคม - พฤษภาคม พ.ศ. 2568 โดยการประยุกต์ใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) ร่วมกับเทคนิคการประมาณค่าเชิงพื้นที่แบบ Inverse Distance Weighting (IDW) ในการวิเคราะห์แนวโน้มและการแพร่กระจายเชิงพื้นที่ของ PM2.5 รวมถึง การวิเคราะห์ร่วมกับข้อมูลการใช้ประโยชน์ที่ดิน จุดความร้อน เพื่อหาความสัมพันธ์ของปัจจัยที่ก่อให้เกิดปัญหา PM2.5ในพื้นที่ศึกษา ผลการวิจัยพบว่า ค่าความเข้มข้นของ PM2.5 มีแนวโน้มสูงในช่วงฤดูหนาว โดยเดือนที่มี ค่าความเข้มข้นของ PM2.5 สูงสุด คือ เดือนมีนาคม (94.64 µg/m³) รองลงมาคือ เดือนมกราคม กุมภาพันธ์ เมษายนโดยมีค่าเกินมาตรฐานกำหนด (ตามประกาศคณะกรรมการสิ่งแวดล้อมแห่งชาติ เรื่อง กำหนดมาตรฐานฝุ่นละอองขนาดไม่เกิน 2.5 ไมครอน (PM 2.5) ในบรรยากาศทั่วไป ต้องมีค่าไม่เกิน 37.5 µg/m³) ในขณะที่เดือนพฤษภาคมมีค่าค่าความเข้มข้นของ PM2.5 ต่ำสุด (24.59–32.69 µg/m³) การวิเคราะห์ร่วมกับการใช้ประโยชน์ที่ดิน พบว่า พื้นที่เกษตรเข้มข้นและพื้นที่ป่ามีค่าฝุ่นสูงกว่าพื้นที่ชุมชน โดยเฉพาะ อำเภอลานกระบือ และอำเภอไทรงาม ซึ่งมีสาเหตุมาจากการเผาเศษวัสดุทางการเกษตรและการเผาเพื่อความสะดวกในการเก็บเกี่ยว เช่น อ้อย นอกจากนี้ ยังพบความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนจุดความร้อนที่เกิดขึ้นกับค่าความเข้มข้นของ PM2.5 โดยเดือนที่มีจุดความร้อนสูงที่สุดคือเดือนมีนาคม (701 จุด) ซึ่งสอดคล้องกับค่าความเข้มข้นของ PM2.5 ที่สูงที่สุดเช่นกัน ผลการศึกษา ยังชี้ให้เห็นว่าลักษณะทางภูมิอากาศมีผลอย่างมีนัยสำคัญต่อการสะสมของ PM2.5 โดยในช่วงที่สภาพอากาศนิ่ง และมีความกดอากาศสูงในฤดูหนาวส่งผลให้เกิดการสะสมของ PM2.5 สูงกว่าช่วงฤดูร้อน โดยสรุปงานวิจัยนี้ สะท้อนให้เห็นถึงความสัมพันธ์ระหว่างกิจกรรมการเกษตร การเผาในที่โล่ง จุดความร้อน และฤดูกาล ที่ส่งผลต่อค่าความเข้มข้นของ PM2.5 ในจังหวัดกำแพงเพชร ผลลัพธ์จากการศึกษาเป็นข้อมูลสำคัญที่สามารถนำไปใช้ในการวางแผนเสนอนแนวทางในการเฝ้าระวังผลกระทบจากฝุ่นละอองขนาดเล็ก PM2.5 ให้สอดคล้องกับบริบทในพื้นที่จังหวัดกำแพงเพชร

This research aims to study the spatial and temporal distribution of fine particulate matter (PM2.5) in Kamphaeng Phet Province during January–May 2025. Geographic Information System (GIS) techniques were applied in combination with the Inverse Distance Weighting (IDW) interpolation method to analyze the trends and spatial distribution of PM2.5. The analysis was also conducted alongside land use data and hotspot information to examine the relationship between contributing factors and PM2.5 pollution in the study area. The results revealed that the concentration of PM2.5 tended to be higher during the winter season. The highest concentration was observed in March (94.64 µg/m³), followed by January, February, and April, all of which exceeded the national ambient air quality standard for PM2.5 in Thailand (not exceeding 37.5 µg/m³ for a 24-hour average, as specified by the National Environmental Board). In contrast, May recorded the lowest concentration (24.59–32.69 µg/m³). The analysis with land use data indicated that intensive agricultural and forest areas had higher PM2.5 levels than urban areas, particularly in Lan Krabue and Sai Ngam districts, where open burning of crop residues and pre-harvest sugarcane burning were common practices. Moreover, the study found a strong correlation between hotspots and PM2.5 concentration, with the highest number of hotspots in March (701 points), corresponding with the peak PM2.5 concentration.The findings also highlighted the significant influence of meteorological conditions on PM2.5 accumulation. During the winter season, atmospheric stagnation and high pressure led to greater PM2.5 accumulation compared to the summer season, when stronger winds and improved ventilation helped reduce particulate matter. In conclusion, this study demonstrates the relationship between agricultural activities, open burning, hotspot occurrences, and seasonal patterns that contribute to PM2.5 pollution in Kamphaeng Phet Province. The outcomes provide essential insights that can support the development of preventive measures and monitoring strategies tailored to the local context for mitigating the impacts of PM2.5.