การพัฒนาแดชบอร์ดสำหรับการพยากรณ์ฝุ่น PM2.5 อำเภอบางปะอิน จังหวัดพระนครศรีอยุธยาโดยใช้โปรแกรม Power BI PM2.5 Forecasting and Management in Bang Pa-In District, Phra Nakhon Si Ayutthaya Province Using Statistical Models and Dashboard Development with Power BI

บทคัดย่อ

การวิจัยนี้เป็นการศึกษาสถานการณ์ PM2.5 และหาตัวแบบการพยากรณ์ปริมาณ PM2.5 รายชั่วโมงและข้อมูลเฉลี่ย 24 ชั่วโมงที่เหมาะสมเพื่อใช้ในการพยากรณ์ปริมาณ PM2.5 ศึกษาสถานการณ์โรคเฝ้าระวังจาก PM2.5 อำเภอบางปะอิน จังหวัดพระนครศรีอยุธยา ด้วยวิธีการระบาดวิทยาเชิงพรรณนา กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ ประกอบด้วย ข้อมูลปริมาณ PM2.5 รายชั่วโมงของจังหวัดพระนครศรีอยุธยา ข้อมูลตั้งแต่วันที่ 1 สิงหาคม พ.ศ. 2567 – 30 พฤศจิกายน พ.ศ. 2567 และข้อมูลจำนวนผู้ป่วยโรคเฝ้าระวังจาก PM2.5 จากฐานข้อมูลการเฝ้าระวังทางระบาดวิทยา ของสำนักงานสาธารณสุขอำเภอบางปะอิน จังหวัดพระนครศรีอยุธยา และระบบฐานข้อมูลสุขภาพ (Health Data Centerกระทรวงสาธารณสุข) รวม 7 โรค ข้อมูลตั้งแต่วันที่ 1 สิงหาคม พ.ศ. 2567 – 30 พฤศจิกายน พ.ศ. 2567  วิธีการหาตัวแบบการพยากรณ์ที่เหมาะสมเปรียบเทีย ระหว่างเทคนิคการพยากรณ์แบบทำให้เรียบ และเทคนิคการพยากรณ์ของบอกซ์–เจนกินส์ส่วนการศึกษาสถานการณ์โรคเฝ้าระวังจากPM2.5 อำเภอบางปะอิน จังหวัดพระนครศรีอยุธยา ใช้สถิติเชิงพรรณา ค่าสถิติที่ใช้ คือ สัดส่วน อัตราส่วนค่าต่ำสุดและค่าสูงสุด และการวัดความสัมพันธ์ ค่าสถิติที่ใช้ คือ Incidence rate และ Incidencerate ratio ผลการวิจัย พบว่าเทคนิคการพยากรณ์ที่ให้ตัวแบบที่เหมาะสมที่สุด คือ เทคนิคการพยากรณ์ของบอกซ์–เจนกินส์ การพยากรณ์ปริมาณ PM2.5 รายชั่วโมงช่วงระยะเวลาที่พยากรณ์ได้ความแม่นยำไม่เกิน 48 ชั่วโมง ตัวแบบที่เหมาะสม คือ ARIMA(1,1,1)(1,1,1), การพยากรณ์ปริมาณPM2.5 เฉลี่ย 24 ชั่วโมง ช่วงระยะเวลาที่พยากรณ์ได้ความแม่นยำไม่เกิน 31 วัน ตัวแบบที่เหมาะสมคือ ARIMA (0,1,3) และจากการศึกษาสถานการณ์ปริมาณ PM2.5 และสถานการณ์โรคเฝ้าระวังจากPM2.5 พบว่า การสัมผัส PM2.5 ในช่วงเวลาที่ระดับ PM2.5 เริ่มมีผลกระทบต่อสุขภาพมีความเสี่ยงต่อการเกิดโรคปอดอักเสบ โรคไข้หวัดใหญ่ และโรคระบบทางเดินหายใจอื่นๆ อย่างมีนัยสำคัญทางสถิต