แบบจำลองสำหรับการตัดสินใจเชิงนโยบาย ในการควบคุมปริมาณ PM2.5 ในบรรยากาศของกรุงเทพมหานครและปริมณฑล
ชื่อผู้แต่งข้างต้นเป็นข้อความจากระเบียนผลงาน ไม่ได้ผูกกับรหัสนักวิจัย จึงกดดูผลงานอื่นของบุคคลนี้ไม่ได้ — ในคลังนี้ 142,080 ผลงาน (63.6% ของทั้งหมด) มีชื่อผู้แต่งที่เชื่อมกับหน้าผู้แต่งได้ และ 60,298 ผลงาน (27.0%) มีผู้แต่งที่ผูกกับรหัสนักวิจัยจริง ส่วนอีก 81,382 ผลงานไม่มีข้อมูลผู้แต่งเลย (มีชื่อผู้แต่งเป็นข้อความอยู่ 142,009 ผลงาน = 63.5%)
บทคัดย่อ
ในช่วงระยะเวลา 10 ปีที่ผ่านมา มลพิษทางอากาศโดยเฉพาะมลพิษจากฝุ่นขนาดเล็ก (PM2.5) มักมีค่าสูงเกินกว่าค่ามาตรฐานของประเทศ และได้ทวีความรุนแรงมากยิ่งขึ้นในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑล โครงการวิจัยนี้มีเป้าหมายในการพัฒนาแบบจำลองสำหรับการตัดสินใจเชิงนโยบาย (Decision tool) เพื่อควบคุมปริมาณ PM2.5 ในบรรยากาศของกรุงเทพมหานครและปริมณฑล โดย Decision tool นี้ถูกพัฒนาขึ้นมาในรูปแบบ Microsoft excel ที่สามารถปรับค่าการลดลงของสัดส่วนการดำเนินมาตรการการลดมลพิษต่างๆ เพื่อแสดงถึงความเข้มข้นของ PM2.5 ที่เปลี่ยนไปในกรุงเทพมหานครและปริมณฑลได้โดยไม่ต้องเสียเวลาและทรัพยากรในการใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์อื่นๆ โดยใช้การพัฒนาแบบจำลอง Weather Research and Forecasting (WRF) – Comprehensive Air Quality Model with Extensions (CAMx) เพื่อประเมินค่าความเข้มข้นของ PM2.5 และประเมินประสิทธิภาพของมาตรการการลดมลพิษเพื่อช่วยในการตัดสินใจเชิงนโยบาย รวมถึงการพัฒนาแบบจำลองพลศาสตร์ของไหลเชิงคำนวณ (Computational Fluid Dynamic หรือ CFD) เพื่อศึกษาอิทธิพลของรูปแบบเมืองและสภาพทางอุตุนิยมวิทยาต่อการกระจายของ PM2.5 จากผลการศึกษาพบว่า พื้นที่ของกรุงเทพมหานครและปริมณฑลนั้น ได้รับอิทธิพลจากแหล่งกำเนิดของ PM2.5 ภายนอกมากถึง 55.9% ของฝุ่นทั้งหมดที่พบในพื้นที่ อย่างไรก็ตามมาตรการการห้ามเผาในที่โล่ง เป็นมาตรการที่ให้ผลการเปลี่ยนแปลงมากที่สุด โดยสามารถลดความเข้มข้นของ PM2.5 ได้ถึง 26% (3-72%) ของฝุ่นทั้งหมดที่เกิดขึ้นในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑล ในขณะที่มาตรการการใช้น้ำมันกำมะถันต่ำสามารถลดปริมาณ PM2.5 ได้เพียง 3% โดยเฉลี่ย (หรือในช่วง 0-6%) ทั้งนี้มาตรการอย่างอื่น ก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงของ PM2.5 แตกต่างกันออกไป โดยมาตรการส่งเสริมรถยนต์ EV ยังเป็นอีกหนึ่งมาตรการที่สามารถลด PM2.5 ได้มากถึง 20% ของฝุ่นทั้งหมดที่เกิดขึ้นในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑล นอกจากนี้ โครงสร้างขนาดใหญ่ เช่น รางและสถานีรถไฟฟ้า ที่ถูกสร้างขึ้นในพื้นที่ที่มีลักษณะเป็น Street canyon เช่น พื้นที่สยาม เขตปทุมวัน ส่งผลให้ค่าความเข้มข้นของ PM2.5 ในบริเวณใกล้เคียงเพิ่มขึ้นถึง 26% แต่ส่งผลต่อค่าความเข้มข้นของ PM2.5 ในบริเวณที่ไกลออกไปให้เพิ่มขึ้นเพียงแค่ประมาณ 7% สำหรับบริเวณริมถนนในพื้นที่ Street canyon และบริเวณกลุ่มอาคารหนาแน่น เช่น กลุ่มอาคารในพื้นที่สยาม เขตปทุมวัน และในพื้นที่อาคารที่อยู่อาศัย เขตดินแดง พบว่าความเข้มข้นของ PM2.5 มีค่าสูงมาก การเพิ่มระยะร่นโดยรอบอาคารในพื้นที่ดังกล่าวอาจช่วยให้การระบายอากาศและฝุ่น PM2.5 ดีขึ้น นอกจากนี้ หากบริเวณดังกล่าวมีการผสมของอากาศเนื่องจากการไหลแบบปั่นป่วนน้อย การปลูกต้นไม้ที่เหมาะสมอาจช่วยลดค่าความเข้มข้นของ PM2.5 ได้เช่นกัน