โครงการตรวจจับสภาพอากาศปิดที่เอื้อกับการเกิดมลพิษในอากาศจากสัญญาณสื่อสารไร้สาย
ปัจจุบันมหานครหลายแห่งในโลกอย่างเช่นกรุงเทพมหานครต้องเผชิญกับสภาพอากาศที่เต็มไปด้วยมลพิษอย่างรุนแรง ทำให้เกิดผลกระทบอย่างกว้างขวางทั้งทางสาธารณสุข สังคม และเศรษฐกิจ ถึงแม้ภาครัฐและประชาชนส่วนมากจะตื่นตัวกับเรื่องนี้พอสมควรและเมืองใหญ่ๆเช่นกรุงเทพมหานคร จะมีสถานีตรวจวัดมลพิษกระจายตามจุดต่าง ๆ อยู่ถึง 50 กว่าสถานีระบบรายงานสภาวะมลพิษในอากาศ ในปัจจุบันก็ยังมีปัญหาอยู่หลายด้าน อาทิ เช่น
- สถานีตรวจวัดมลพิษหลายที่ไม่มีเซนเซอร์ที่สามารถตรวจวัดค่าสำคัญ ๆ อย่างเช่นความเข้มข้นของปริมาณฝุ่นจิ๋ว PM2.5 เนื่องจากเซนเซอร์ที่ใช้นั้นมีราคาสูง
- ระบบการตรวจวัดมลพิษในอากาศปัจจุบันมีความจำกัดด้านความละเอียดทางพื้นที่เนื่องจากเซนเซอร์ต่าง ๆ ไม่ได้มีกระจายอยู่มากพอในพื้นที่ต่าง ๆ
- ระบบการตรวจวัดมลพิษในอากาศปัจจุบันแม้สามารถรายงานเมื่อเกิดปัญหาสภาวะมลพิษในอากาศแต่ไม่สามารถพยากรณ์พื้นที่และเวลาการเกิดอุบัติภัยได้ซึ่งศักยภาพเหล่านี้จะมีความสำคัญมากในการที่ภาครัฐ และส่วนราชการจะออกมาตรการที่ฉับพลันในการป้องกันและแก้ไขให้ทันท่วงที
การตรวจจับสภาพอากาศปิดที่เอื้อกับการเกิดมลพิษในอากาศจากสัญญาณสื่อสารไร้สาย
ปัจจุบันมีนักวิจัยบางกลุ่มได้เล็งเห็นถึงศักยภาพของการใช้การประมวลผลสัญญาณสื่อสารไร้สายเพื่อนำมาอนุมานสภาพอากาศ งานวิจัยหนึ่งที่น่าสนใจเป็นอย่างยิ่งคือ [10] ที่แสดงความเป็นไปได้ของการประมวลผลค่าความแรงของสัญญาณสื่อสารไร้สายเพื่อใช้ในการอนุมานการเกิด สภาพอากาศที่อุณหภูมิแปรผกผันของกับความสูงในชั้นบรรยากาศ (Temperature Inversion, TINV) โดยอุณหภูมิกลับเพิ่มขึ้นกับความสูง
ในช่วงหนึ่งจากผิวโลกถึงประมาณ 10 กม โดยเป็นที่ทราบกันว่าเป็นสภาพอากาศที่เป็นปัจจัยสำคัญในการเกิดอุบัติภัยมลพิษในอากาศในสถานที่ต่าง ๆ ทั่วโลก [1-9] เนื่องจากสภาพอากาศ TINV นี้จะกักกั้นมลพิษต่าง ๆ ไว้ใกล้พื้นผิวโลกไม่ให้ระบายออกไปสู่ชั้นบรรยากาศ ส่งผลให้เกิดสภาวะมลพิษในอากาศที่เกินกว่าค่ามาตรฐานความปลอดภัยทางสุขภาพ
การค้นพบเหล่านี้มีศักยภาพที่จะนำมาใช้ในการตรวจจับ และพยากรณ์พื้นที่และเวลาการเกิดอุบัติภัยมลพิษในอากาศได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ยกตัวอย่างเช่น การเตือนสภาวะมลพิษในอากาศเนื่องจากความเข้มข้นของฝุ่นจิ๋ว PM2.5 ที่สูงผิดปกติในปัจจุบันนั้นค่อนข้างจะเป็นการตรวจจับที่ปลายเหตุ เพราะวัดจากความเข้มข้นของปริมาณฝุ่นเหล่านี้โดยตรงที่พื้นผิวโลก แต่แท้จริงแล้วต้นเหตุที่สำคัญมากคือสภาพอากาศที่เอื้อในการกักขังฝุ่นเหล่านี้ไว้ใกล้พื้นผิวโลก (ที่เรียกทั่วไปตามสื่อว่าสภาพอากาศปิด ซึ่งหนึ่งในสาเหตุสำคัญก็คือสภาพอากาศ TINV นี้นี่เอง) โดยแม้ความเข้มข้นของฝุ่นเหล่านี้จะสูง แต่ถ้าไม่มีสภาพอากาศที่เอื้อดังกล่าว ฝุ่นเหล่านี้ก็จะฟุ้งกระจายออกไปไกลจากพื้นผิวโลกเพราะความเบาบางทำให้ไม่เป็นอันตรายกับมนุษย์ ในอีกทางหนึ่งถึงแม้ว่าความเข้มข้นของฝุ่นเหล่านี้จะน้อยที่พื้นผิวโลกในปัจจุบัน แต่ถ้ามีสภาพอากาศปิดเกิดขึ้นก็อาจจะทำให้ความเข้มข้นเพิ่มขึ้นได้ในระยะเวลาอันใกล้
งานวิจัยอ้างอิง
(1) Schrenk, H. H.; Heimann, H.; Clayton, G. D.; Gafafer, W. M.; Wexler, H. Air pollution in Donora, Pa. Epidemiology of the unusual smog episode of October 1948. Preliminary Report. Pub. Health Bull. 1949; No. 306.
(2) Kallos, G.; Kassomenos, P.; Pielke, R. A. Synoptic and mesoscale weather conditions during pollution episodes in Athens, Greece. Bound.-Layer Meteorol. 1993, 62, 163−184.
(3) Incecik, S. Investigation of atmospheric conditions in Istanbul leading to air pollution episodes. Atmos. Environ. 1996, 30, 2739−2749.
(4) Kukkonen, J.; Pohjola, M.; Sokhi, R. S.; Luhana, L.; Kitwiroon, N.; Fragkou, L.; Rantamäki, M.; Berge, E.; Ødegaard, V.; Slørdal, L. H.; Denby, B.; Denby, B.; Finardi, S. Analysis and evaluation of selected local-scale PM10 air pollution episodes in four European cities: Helsinki, London, Milan and Oslo. Atmos. Environ. 2005, 39, 2759−2773.
(5) Malek, E.; Davis, T.; Martin, R. S.; Silva, P. J. Meteorological and environmental aspects of one of the worst national air pollution episodes (January, 2004) in Logan, Cache Valley, Utah, USA. Atmos. Res. 2006, 79, 108−122.
(6) Bailey, A.; Chase, T. N.; Cassano, J. J.; Noone, D. Changing temperature inversion characteristics in the US southwest and relationships to large-scale atmospheric circulation. J. Appl. Met. Climatol. 2011, 50 (6), 1307−1323.
(7) Schäfer, K.; Wagner, P.; Emeis, S.; Jahn, C.; Muenkel, C.; Suppan, P. Mixing layer height and air pollution levels in urban area. Proc. SPIE 2012, 853409−853409.
(8) Shmool, J. L.; Michanowicz, D. R.; Cambal, L.; Tunno, B.; Howell, J.; Gillooly, S.; Roper, C.; Tripathy, S.; Chubb, L. G.; Eisl, H. M.; Gorczynski, J. E.; Holguin, F. E.; Shields, K. N.; Clougherty, J. E. Saturation sampling for spatial variation in multiple air pollutants across an inversion-prone metropolitan area of complex terrain. Environ. Health 2014, 13 (1), 28.
(9) Haikin, N.; Galanti, E.; Reisin, T. G.; Mahrer, Y.; Alpert, P. Inner Structure of Atmospheric Inversion Layers over Haifa Bay in the Eastern Mediterranean. Bound.-Layer Meteorol. 2015, 156 (3), 471−487.
(10) David, N.; Gao, H.O. Using Cellular Communication Networks To Detect Air Pollution, Environ. Sci. Technol. 2016, 50, 9442-9451.