กำลังโหลดข้อมูล...

ระบบบริหารจัดการสถานการณ์ไฟป่าและคุณภาพอากาศ

ศูนย์เทคโนโลยีสารสนเทศภูมิศาสตร์ องค์การบริหารส่วนจังหวัดแม่ฮ่องสอน (MHS GIS)

สภาพอากาศ
ค่า PM2.5 เฉลี่ยทั้งจังหวัด

-

µg/m³
ณ เวลา -
↑ - ที่ -
↓ - ที่ -
ความเร็วลมเฉลี่ยของวัน

-

m/s
ณ เวลา -
↓ - (-)
↑ - (-)
อุณหภูมิตอนนี้

-

°C
ณ เวลา -
↓ - (-)
↑ - (-)
สูงสุด/ต่ำสุดของวัน
↑ - (-)
↓ - (-)
ความชื้นสัมพัทธ์

-

%
ณ เวลา -
↓ - (-)
↑ - (-)
สูงสุด/ต่ำสุดของวัน
↑ - (-)
↓ - (-)
ค่า PM2.5 รายอำเภอ (รายชั่วโมง)
กำลังโหลดข้อมูลลม...
กำลังโหลด PM2.5 รายอำเภอ...
ดูรายวัน/ย้อนหลัง
ดัชนีการระบายอากาศ (Dispersion Index(DI)) (รายวัน)
กำลังวิเคราะห์ Dispersion Index...
กำลังโหลดข้อมูลรายอำเภอ...
ดัชนีความเสี่ยงผลกระทบต่อประชาชนจากไฟป่า/หมอกควัน (People Impact Risk Index (PIRI))
กำลังวิเคราะห์ความเสี่ยงรายอำเภอ...
กำลังโหลดข้อมูลรายอำเภอ...
ดูรายละเอียดระดับตำบล/หมู่บ้าน
สถิติการเกิดจุดความร้อน (Hot Spot)
ประวัติจุดความร้อนแยกตามดาวเทียม แผนที่ Timeline การเกิดจุดความร้อน/พื้นที่เผาไหม้
กลุ่มจุดความร้อน

-

เกิน 6 ชม.
รอข้อมูลดาวเทียม
จำนวนจุดความร้อน

-

วันนี้
รอข้อมูลดาวเทียม
จำนวนจุดความร้อน

-

เมื่อวาน
จำนวนจุดความร้อน

-

7 วันล่าสุด
จำนวนจุดความร้อน

-

เดือนปัจจุบัน
จำนวนจุดความร้อน

-

ปี 2569
แผนที่เกิดจุดความร้อน (Hot Spot) กำลังโหลด...
กำลังโหลดข้อมูล...
แหล่งที่มาของข้อมูลจุดความร้อน (Hot Spot)
จุดความร้อนที่นำมาใช้ในระบบนี้ได้มาจากผู้ให้บริการข้อมูลหลัก 2 ระบบ ได้แก่ NASA Fire Information for Resource Management System (FIRMS) และ สำนักงานพัฒนาเทคโนโลยีอวกาศและภูมิสารสนเทศ (องค์การมหาชน) หรือ GISTDA โดยทั้งสองระบบใช้แหล่งข้อมูลจากดาวเทียมและระบบเซนเซอร์เดียวกัน ได้แก่ ข้อมูลจากเซนเซอร์ MODIS และ VIIRS บนดาวเทียมในกลุ่มเดียวกัน ความแตกต่างระหว่างสองระบบจึงมิได้อยู่ที่แหล่งกำเนิดข้อมูลดิบ แต่เกิดจากกระบวนการประมวลผลข้อมูล การคัดกรอง และการนำเสนอผลลัพธ์ โดยองค์การบริหารส่วนแม่ฮ่องสอนได้นำข้อมูลทั้งสองแหล่งมาวิเคราะห์ร่วมกับชั้นข้อมูลสารสนเทศภูมิศาสตร์ต่าง ๆ เพื่อใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและติดตามสถานการณ์ไฟป่า จุดความร้อนและค่าฝุ่นในพื้นที่จังหวัดแม่ฮ่องสอนอย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
ตัวกรอง
จะนับจำนวนในขอบเขตอำเภอที่เลือก
จะนับจำนวนในขอบเขตตำบลที่เลือก
เลือกหมู่บ้านเพื่อซูมไปยังตำแหน่ง
ชั้นข้อมูล
คำอธิบายสัญลักษณ์
เปิดชั้นข้อมูลเพื่อดูคำอธิบาย
แนวโน้มการเกิดจุดความร้อน (Hot Spot)
กำลังโหลดรายการปี...
-
จำนวนสูงสุด (จุด/วัน)
-
จำนวนเฉลี่ย (จุด/วัน)
การเปรียบเทียบ
เมื่อวาน กับ วันก่อนหน้า -
-
กำลังคำนวณ...
สัปดาห์นี้ กับ สัปดาห์ก่อน -
-
กำลังคำนวณ...
เดือนนี้ (เทียบวันนี้) กับ เดือนก่อน (ช่วงวันเดียวกัน) -
-
กำลังคำนวณ...
กลุ่มจุดความร้อนที่ลุกไหม้ต่อเนื่อง ≥6 ชั่วโมง (วันนี้)
กลุ่มจุดที่ตรวจพบซ้ำในรัศมี 375 เมตร ข้ามเวลา ≥6 ชม. และยังมีจุดความร้อนวันนี้
กำลังโหลด...
กำลังวิเคราะห์กลุ่มจุดความร้อน...
พื้นที่เฝ้าระวัง (Hot Spot)
คะแนนคำนวณจากกลุ่มจุดความร้อน (เกิน 6 ชม.) + จำนวนล่าสุด + ความหนาแน่น/กระจุกตัว + แนวโน้ม + ความซ้ำซาก
µg/m³
ตำบลที่ควรเฝ้าระวัง
ลำดับ พื้นที่ ล่าสุด แนวโน้ม กลุ่มจุดความร้อน (≥6 ชม.) ความหนาแน่น ความเสี่ยง
กำลังโหลดข้อมูล...
หมู่บ้านที่ควรเฝ้าระวัง
ลำดับ พื้นที่ ล่าสุด แนวโน้ม กลุ่มจุดความร้อน (≥6 ชม.) ความหนาแน่น ความเสี่ยง
กำลังโหลดข้อมูล...
เป้าหมาย

ระบุพื้นที่ (ตำบล/หมู่บ้าน) ที่ควรเฝ้าระวังเป็นลำดับต้นๆ โดยพิจารณาจากหลายปัจจัยรวมกัน ไม่ใช่แค่จำนวนจุดความร้อนมากที่สุดเพียงอย่างเดียว แต่รวมถึงความหนาแน่นเชิงพื้นที่ แนวโน้ม และความซ้ำซาก

แหล่งข้อมูล
  • จุดความร้อน (Hot Spot) — FIRMS (NASA) + GISTDA พร้อมระบุพิกัดอำเภอ/ตำบล/หมู่บ้าน
  • ข้อมูลลม — GFS 10m Wind Field (สำหรับโหมดผลกระทบควัน)
  • PM2.5 — สถานีตรวจวัดใกล้เคียง (DustBoy มหาวิทยาลัยเชียงใหม่, กรมควบคุมมลพิษ Air4thai)
ช่วงเวลาที่ใช้
ช่วงเวลาตัวอย่าง (เลือก 7 วัน)ใช้คำนวณ
recent (ล่าสุด)11-17 มี.ค.จำนวนล่าสุด, ความหนาแน่น
prev (ก่อนหน้า)4-10 มี.ค.แนวโน้ม (เปรียบเทียบกับ recent)
year (365 วัน)17 มี.ค. 68 – 17 มี.ค. 69ความซ้ำซาก
ตัวแปรที่ใช้ในการคำนวณ
ตัวแปรคำอธิบายสูตร Normalize
จำนวนล่าสุด
recentNorm		 จำนวนจุดความร้อนในช่วงเวลาที่เลือก (recent window) recent / max(recent)
ความหนาแน่น
densityNorm		 ความหนาแน่น/กระจุกตัวเชิงพื้นที่ (จุด/ตร.กม.)
density = N / (π × r²)
โดย r = max(SDD, 0.375 km)
SDD = Standard Distance Deviation (ค่ารากที่สองของค่าเฉลี่ยระยะทาง² จากจุดศูนย์กลาง)
0.375 km = ขนาดพิกเซล VIIRS (ค่าต่ำสุดป้องกัน density สูงเกินจริง)		 density / max(density)
แนวโน้ม
diffNorm		 ผลต่างจำนวนจุดระหว่างช่วงล่าสุดกับช่วงก่อนหน้า
diff = recent − prev
นับเฉพาะ diff > 0 (เพิ่มขึ้น) เท่านั้นที่ให้คะแนน, diff ≤ 0 ให้ 0 คะแนน		 max(0, diff) / max(diff⁺)
ความซ้ำซาก
yearNorm		 จำนวนจุดความร้อนรวม 365 วันย้อนหลัง สะท้อนว่าพื้นที่นี้เป็นจุดเกิดไฟซ้ำๆ หรือไม่ year / max(year)
กลุ่มจุดความร้อน
clusterNorm
สำคัญสูงสุด		 จำนวนกลุ่มจุดความร้อนที่ลุกไหม้ต่อเนื่อง ≥ 6 ชม. ในพื้นที่
metric = count + log₂(1 + maxSpan/6)
ให้ค่าทั้งจำนวนกลุ่มและระยะเวลาการลุกไหม้นานสุด เช่น 2 กลุ่มที่ลุกนาน 24 ชม. ได้คะแนนสูงกว่า 1 กลุ่มที่ลุกเพียง 6 ชม.		 metric / max(metric)
Downwind
exposureNorm
โหมดควัน		 ความเสี่ยงจากการอยู่ใต้ลมของกลุ่มจุดความร้อน
คำนวณจากทิศทางลม GFS, ระยะจากกลุ่มจุดความร้อน, และความเร็วลม ภายในมุม sector 30-35° และระยะ 50-80 km		 exposure / max(exposure)
PM2.5
pm25Norm
โหมดควัน		 ค่า PM2.5 ณ ตำแหน่งพื้นที่ ประมาณจาก Inverse-Distance Weighted (IDW) ของสถานีตรวจวัดที่อยู่ภายในรัศมี 50-80 กม. pm25 / max(pm25)
สูตรคะแนนรวม (Composite Risk Score)

ตัวแปรทั้งหมดถูก normalize เป็น 0–1 (หารด้วยค่าสูงสุดในชุดข้อมูล) แล้วถ่วงน้ำหนัก:

โหมดเน้นไฟป่า
Score = 0.30 × กลุ่มจุดความร้อน
         + 0.25 × จำนวนล่าสุด
         + 0.20 × แนวโน้ม
         + 0.15 × ความหนาแน่น
         + 0.10 × ความซ้ำซาก
โหมดเน้นผลกระทบควัน
Score = 0.20 × จำนวนล่าสุด
         + 0.15 × กลุ่มจุดความร้อน
         + 0.10 × ความหนาแน่น
         + 0.10 × แนวโน้ม
         + 0.05 × ความซ้ำซาก
         + 0.20 × Downwind
         + 0.20 × PM2.5
วิธีคำนวณแนวโน้ม

เปรียบเทียบจำนวนจุดความร้อนระหว่าง 2 ช่วงเวลาที่มีความยาวเท่ากัน:
diff = จำนวนช่วงล่าสุด − จำนวนช่วงก่อนหน้า
+N = เพิ่มขึ้น (สถานการณ์แย่ลง)   -N = ลดลง (สถานการณ์ดีขึ้น)   0 = ไม่เปลี่ยนแปลง

ระดับความเสี่ยง
สูง Score ≥ 0.53 (53%)
กลาง Score ≥ 0.32 (32%)
ต่ำ Score < 0.32
วิธีคำนวณความหนาแน่น (Spatial Density)
  1. รวบรวมพิกัด (lat, lon) ของจุดความร้อนล่าสุดทั้งหมดในแต่ละพื้นที่
  2. คำนวณจุดศูนย์กลาง (centroid) ของกลุ่มจุด
  3. คำนวณ Standard Distance Deviation (SDD) = √(Σ ระยะจากจุดศูนย์กลาง² / จำนวนจุด) — เป็นตัววัดว่าจุดกระจายตัวมากน้อยแค่ไหน
  4. กำหนดรัศมี r = max(SDD, 0.375 km) — ค่าต่ำสุด 375 m ตามขนาดพิกเซล VIIRS
  5. ความหนาแน่น = จำนวนจุด / (π × r²) มีหน่วยเป็น จุด/ตร.กม.
ตัวอย่าง: พื้นที่ A มี 4 จุดกระจุกตัวในรัศมี 0.6 km → ความหนาแน่น ≈ 3.5 จุด/ตร.กม.
พื้นที่ B มี 4 จุดกระจายทั่วรัศมี 5 km → ความหนาแน่น ≈ 0.05 จุด/ตร.กม.
แม้จำนวนจุดเท่ากัน แต่พื้นที่ A ได้คะแนนสูงกว่าเพราะจุด "กระจุก" อยู่ใกล้กัน บ่งชี้ถึงพฤติกรรมไฟที่รุนแรงกว่า
ทำไมค่าความหนาแน่นจึงสูงกว่าจำนวนจุดความร้อน?
ค่าความหนาแน่น (จุด/ตร.กม.) วัดจากพื้นที่จริงที่จุดความร้อนกระจายอยู่ ไม่ใช่พื้นที่ทั้งหมดของตำบลหรือหมู่บ้าน
ตัวอย่าง: หมู่บ้านหนึ่งมี 11 จุดความร้อน แต่จุดทั้งหมดอยู่กระจุกกันในรัศมีเพียง ~420 เมตร (SDD ≈ 0.42 km)
→ พื้นที่วงกลม = π × 0.42² ≈ 0.55 ตร.กม.
→ ความหนาแน่น = 11 / 0.55 ≈ 20.0 จุด/ตร.กม.
ยิ่งจุดอยู่กระจุกกันแน่น ค่าความหนาแน่นยิ่งสูง แม้จำนวนจุดจะไม่มาก — สะท้อนว่าไฟเกิดซ้ำในจุดเดิมๆ ซึ่งเป็นสัญญาณสำคัญที่ควรเฝ้าระวัง
ระดับความหนาแน่น (Density Level)

ระดับ badge ตัดสินจากค่า densityNorm = density / maxDensity ซึ่ง maxDensity เปลี่ยนตามข้อมูลปัจจุบัน ทำให้เกณฑ์ขยับตามทุกครั้งที่โหลดข้อมูลใหม่

กำลังรอข้อมูล...
ระดับตำบล vs หมู่บ้าน — คำนวณเหมือนกันหรือไม่?

สูตรและน้ำหนักถ่วงเหมือนกันทุกประการ ทั้งสองระดับใช้ฟังก์ชันเดียวกันในการคำนวณความหนาแน่น คะแนนรวม และระดับความเสี่ยง

ระดับตำบลระดับหมู่บ้าน
ขอบเขตข้อมูล รวมจุดความร้อนทุกจุดที่อยู่ในตำบลนั้น เฉพาะจุดความร้อนที่อยู่ในหมู่บ้านนั้นเท่านั้น
สูตร Density N / (π × r²) — เหมือนกัน (SDD คำนวณจากจุดในขอบเขตของแต่ละระดับ)
สูตร Score สูตรและน้ำหนักถ่วงเหมือนกัน (0.40/0.25/0.20/0.15)
Normalize หารด้วยค่าสูงสุดในชุดตำบล หารด้วยค่าสูงสุดในชุดหมู่บ้าน
ข้อสังเกต: เนื่องจาก normalize แยกชุดกัน (ค่าสูงสุดของตำบล ≠ ค่าสูงสุดของหมู่บ้าน) ตำบลเดียวกันอาจมีลำดับความเสี่ยงไม่ตรงกับหมู่บ้านภายใน เช่น ตำบล A อาจอยู่อันดับ 1 แต่หมู่บ้านในตำบล A อาจไม่ได้อยู่อันดับ 1 ของตารางหมู่บ้าน เพราะเปรียบเทียบกันคนละชุดข้อมูล
หมายเหตุ: ตัวแปรทุกตัวถูก normalize (0–1) โดยหารด้วยค่าสูงสุดในชุดข้อมูลปัจจุบัน การเปลี่ยนช่วงเวลาหรือตัวกรอง อาจทำให้ลำดับเปลี่ยนแปลงได้ เนื่องจากค่าสูงสุดเปลี่ยน
สถิติการเกิด Hot Spot แยกตามพื้นที่การปกครอง
นับจากจำนวนจุดความร้อนที่เกิดขึ้นในพื้นที่ขอบเขตอำเภอ ขอบเขตตำบลและขอบเขตหมู่บ้าน
ช่วงเวลาในตาราง
ดาวเทียม
กำลังแสดง: Suomi-NPP
ข้อมูล ณ วันที่ 29 พฤษภาคม 2569
ลำดับ อำเภอ จำนวน (พ.ศ. -) (พ.ศ. -) Suomi-NPP (พ.ศ. -) (พ.ศ. -) เปลี่ยนแปลง เพิ่มเติม
กำลังโหลดข้อมูล...
พื้นที่ร่องรอยเผาไหม้(รายสัปดาห์) แยกตามพื้นที่การปกครอง
คำนวณจากภาพ GISTDA burn-scar (WMS) รายสัปดาห์ แบบนับพิกเซล (stride=1) แล้วตัดกับขอบเขตพื้นที่การปกครอง
ลำดับ พื้นที่ ตำบล อำเภอ พื้นที่เผาไหม้ สัดส่วนต่อพื้นที่เผาไหม้
กำลังโหลดข้อมูล...
ตารางสรุปสถิติ Hot Spot ตามพื้นที่ประเภทต่างๆ
เลือกแสดงสถิติขอบเขตพื้นที่ตามกฎหมาย หรือประเภทการใช้ที่ดิน
ดาวเทียม
กำลังแสดง: Suomi-NPP
ลำดับ ประเภทการใช้ที่ดิน จำนวนจุดความร้อน พื้นที่เผาไหม้ (ไร่) สัดส่วนร้อยละ
กำลังโหลดข้อมูล...
ลำดับ ชั้นคุณภาพลุ่มน้ำ คำอธิบาย จำนวนจุดความร้อน พื้นที่เผาไหม้ (ไร่) สัดส่วนร้อยละ
กำลังโหลดข้อมูล...
สถิติการเกิดจุดความร้อนริมทาง
นับจุดความร้อนที่อยู่ภายในระยะ 50 เมตรจากเส้นสายทาง (ทางหลวงแผ่นดิน/ชนบท/ท้องถิ่น)
ดาวเทียม & ช่วงเวลาในตาราง
กำลังโหลดข้อมูล...
เป้าหมาย

คำนวณพื้นที่เผาไหม้ (ไร่) ที่อยู่ในแนวสายทาง โดยพิจารณาจากร่องรอยการเผาไหม้สะสมตั้งแต่ต้นปี (Burn Scar) ที่ทับซ้อนกับแนวบัฟเฟอร์ของถนน เพื่อประเมินผลกระทบของไฟต่อโครงข่ายถนน

แหล่งข้อมูล
  • จุดความร้อน (Hot Spot) — FIRMS (NASA VIIRS/MODIS) + GISTDA VIIRS ใช้นับจุดความร้อนริมทาง
  • ร่องรอยเผาไหม้ (Burn Scar) — ภาพถ่ายดาวเทียม Sentinel-2 วิเคราะห์โดย GISTDA สะสมตั้งแต่ต้นปี
  • เส้นสายทาง — 3 หน่วยงาน:
    • ทางหลวงแผ่นดิน (แขวงทางหลวง)
    • ทางหลวงชนบท (แขวงทางหลวงชนบท)
    • ทางหลวงท้องถิ่น (อบจ.มส.)
ขั้นตอนการคำนวณ
  1. สร้างบัฟเฟอร์ถนน 50 เมตร
    สร้างพื้นที่บัฟเฟอร์ 50 เมตรรอบเส้นถนน (ซ้าย 50 ม. + ขวา 50 ม. = ครอบคลุมกว้าง ~100 ม.)
    คำนวณบน Geography type เพื่อให้ระยะเป็นเมตรจริงบนพื้นโลก ไม่ใช่องศา
  2. ตัดพื้นที่ทับซ้อน (Intersection)
    ตัดเฉพาะส่วนที่ polygon ร่องรอยเผาไหม้ทับซ้อนกับบัฟเฟอร์ถนน
  3. คำนวณพื้นที่
    ได้พื้นที่เป็น ตร.ม.
  4. แปลงหน่วยเป็นไร่
    พื้นที่ (ไร่) = พื้นที่ (ตร.ม.) ÷ 1,600
    1 ไร่ = 1,600 ตารางเมตร
  5. รวมตามสายทาง
    SUM พื้นที่ทับซ้อนทั้งหมดจาก burn polygon หลายชิ้น → ได้พื้นที่เผาไหม้รวมต่อสายทาง
แผนภาพแนวคิด
  ร่องรอยเผาไหม้ (Burn Scar polygon)
  ┌─────────────────────┐
  │ ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ │
  │ ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ │
  │ ░░░┌───────────┐░░░ │  ← ส่วนที่ทับซ้อน = พื้นที่เผาไหม้ริมทาง
  │ ░░░│  Buffer    │░░░ │
  ═════╪════════════╪═════  ← เส้นถนน (road line)
  │ ░░░│  50m ↕     │░░░ │
  │ ░░░└───────────┘░░░ │
  │ ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ │
  └─────────────────────┘

  Buffer กว้าง 50m ซ้าย + 50m ขวา = ~100m
  นับเฉพาะพื้นที่ทับซ้อน (Intersection) เท่านั้น
สูตร SQL ที่ใช้คำนวณ
ROUND(
  SUM(
    ST_Area(
      ST_Intersection(
        ST_Buffer(road.geom::geography, 50)::geometry,
        burn_scar.geom
      )::geography
    )::numeric / 1600   -- แปลง ตร.ม. → ไร่
  ),
  2   -- ทศนิยม 2 ตำแหน่ง
) AS burn_area_rai
ข้อสังเกตสำคัญ
ทำไมบางถนนมีพื้นที่เผาไหม้แต่ไม่มีจุดความร้อน?
เพราะข้อมูล 2 ชุดมาจากคนละแหล่ง:
• จุดความร้อน = จุดที่ดาวเทียม VIIRS/MODIS ตรวจจับ "ความร้อน" ณ ขณะโคจรผ่าน — ถ้าไฟเกิดช่วงที่ดาวเทียมไม่ผ่าน หรือจุดตรวจจับอยู่นอกบัฟเฟอร์ 50 ม. เพียงเล็กน้อย ก็จะไม่ถูกนับ และหากมีจุดความร้อนแต่ไม่มีพื้นที่เผาไหม้ ก็อาจเป็นจุดความร้อนขนาดเล็กที่ไม่สามารถเกิดพื้นที่เผาไหม้ที่ดาวเทียมตรวจจับได้
• ร่องรอยเผาไหม้ (Burn Scar) = พื้นที่ที่ไหม้แล้ว สะสมตั้งแต่ต้นปี วิเคราะห์จากภาพถ่ายดาวเทียม Sentinel-2 — แม้ไม่มีจุดความร้อนตรงนั้นก็ตาม polygon ร่องรอยเผาไหม้อาจทับซ้อนกับแนวบัฟเฟอร์ของถนนได้ เพราะเกิดพื้นที่เผาไหม้ขณะที่ไม่มีดาวเทียมโคจรเคลื่อนผ่าน
ความถี่ในการอัปเดต: ข้อมูลร่องรอยเผาไหม้ถูกคำนวณและรีเฟรชอัตโนมัติทุกสัปดาห์พร้อมกับการซิงค์ข้อมูล Burn Scar จาก GISTDA
วิเคราะห์ข้อมูล (จากข้อมูลล่าสุด)
สัญญาณเร่งตัว (7 วันล่าสุด กับ 7 วันก่อน)
กำลังประมวลผล...
เทียบปีก่อน (ช่วงเวลาเดียวกัน)
กำลังประมวลผล...
อำเภอที่ควรโฟกัส (Top 3)
กำลังประมวลผล...
ขอบเขตพื้นที่กฎหมายที่ “หนาแน่น” สูงสุด (จุด/ตร.กม.)
ความกระจุกตัวของพื้นที่เกิดจุดความร้อน
กำลังประมวลผล...
สูตร HHI: $$HHI = \sum_{i=1}^{n} s_i^2$$ โดย $s_i$ คือสัดส่วนจุดความร้อนของพื้นที่ที่ $i$ ต่อทั้งหมด
เกณฑ์การจำแนกระดับความกระจุกตัวของค่า Herfindahl–Hirschman Index (HHI) ในการศึกษานี้เป็นเกณฑ์ที่กำหนดขึ้นเพื่อการวิเคราะห์เชิงปฏิบัติ โดยอิงจากแนวคิดการวัดความไม่สม่ำเสมอของการกระจายตัวเชิงพื้นที่ ประกอบกับลักษณะโครงสร้างข้อมูลระดับจังหวัด ซึ่งมีจำนวนหน่วยพื้นที่จำกัด ทั้งนี้ค่า HHI ที่สูงสะท้อนการกระจุกตัวของจุดความร้อนในพื้นที่เสี่ยงซ้ำที่ชัดเจน จึงกำหนดเกณฑ์ HHI ≥ 0.18 เป็นระดับกระจุกตัวสูง, HHI ระหว่าง 0.10–0.18 เป็นระดับปานกลาง และ HHI ต่ำกว่า 0.10 เป็นระดับต่ำ เพื่อให้เหมาะสมกับการตีความเชิงการจัดการไฟป่าและการเฝ้าระวังเชิงพื้นที่
ประเภทการใช้ที่ดินที่เกี่ยวข้องมากที่สุด (Top 3)
กำลังประมวลผล...
  • กำลังประมวลผลข้อมูลเชิงลึก...
การอภิปรายผล (Discussion) ข้อมูลระดับจังหวัด
จากข้อมูลล่าสุดในระดับจังหวัดและรายอำเภอ/รายตำบล (พื้นที่โฟกัส) การศึกษานี้มุ่งวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงสถิติระหว่างจำนวนจุดความร้อน (Hotspot) ค่าเฉลี่ยความเข้มข้นของฝุ่นละอองขนาดเล็กไม่เกิน 2.5 ไมครอน (PM2.5) และตัวแปรอุตุนิยมวิทยาที่เกี่ยวข้อง โดยอาศัยกรอบแนวคิดและทฤษฎีทางสถิติและสิ่งแวดล้อมเป็นฐานการวิเคราะห์ ทั้งนี้ใช้ทฤษฎีการวิเคราะห์ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เพียร์สัน (Pearson’s correlation coefficient) เพื่อประเมินความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปร พร้อมทั้งประยุกต์แนวคิดการวิเคราะห์ช่วงเวลาหน่วง (time lag analysis หรือ lagged correlation) เพื่อพิจารณาความล่าช้าเชิงเวลาของผลกระทบจากจุดความร้อนต่อค่า PM2.5 อย่างเป็นระบบ โดยใช้ข้อมูล ณ วันที่: กำลังคำนวณ...
จุดความร้อน × PM2.5 (Optimal lag time)
กำลังประมวลผล...
สภาพอากาศที่เกี่ยวข้องกับจุดความร้อน
กำลังประมวลผล...
วันที่ควันหนักสุดในระดับจังหวัด
กำลังประมวลผล...
  • กำลังประมวลผลข้อมูลระดับจังหวัด...
การอภิปรายผล (Discussion) ข้อมูลรายอำเภอ/รายตำบล (พื้นที่โฟกัส)
พื้นที่โฟกัสอัตโนมัติจากจุดความร้อนสูงสุดจากข้อมูลล่าสุด:
กำลังคำนวณ... กำลังคำนวณ...
จุดความร้อน × PM2.5 (Optimal lag time)
กำลังประมวลผล...
สภาพอากาศที่เกี่ยวข้องกับจุดความร้อน
กำลังประมวลผล...
วันที่ควันหนักสุดในพื้นที่โฟกัส
กำลังประมวลผล...
  • กำลังประมวลผลข้อมูลรายพื้นที่...