ความสัมพันธ์ระหว่างการเพิ่มจำนวนสถานีรถไฟฟ้าสาธารณะกับระดับฝุ่น PM10 และ PM2.5 ในกรุงเทพมหานคร

การวิจัยครั้งนี้เป็นการวิจัยเชิงปริมาณ เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างการเพิ่มจำนวนสถานีรถไฟฟ้าสาธารณะตั้งแต่ปีที่มีการเปิดให้บริการจนถึงปัจจุบัน (2545 - 2568) กับระดับฝุ่น PM10 และ PM2.5 ในกรุงเทพมหานคร โดยใช้ข้อมูลทางสถิติ ชื่อสถานีและเส้นทางรถไฟฟ้า จากฐานข้อมูลหน่วยงานภาครัฐ และข้อมูลค่าฝุ่นละออง PM10 และ PM2.5 เฉลี่ย 24 ชั่วโมง พ.ศ. 2554 – 2566 จากฐานข้อมูลของหน่วยงานกรมควบคุมมลพิษ เข้าสู่กระบวนการวิเคราะห์โดยใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ผ่านภาษา Python เพื่อเตรียมพร้อมข้อมูล จัดกลุ่มข้อมูล (Clustering) จำแนกกลุ่มข้อมูล (Classification) นำไปสู่การหาความสัมพันธ์ของข้อมูล (Correlation) รวมไปถึงการแสดงผลของข้อมูลในมิติต่างๆ ผลการวิจัยพบว่า ความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนสถานีรถไฟฟ้าและระดับฝุ่น PM10 และ PM2.5 มีความแตกต่างตามบริบทพื้นที่ ไม่ได้แสดงความสัมพันธ์ในทิศทางเดียวกันทั่วเมือง โดยบางคลัสเตอร์พบความสัมพันธ์เชิงลบอย่างมีนัยสำคัญ สะท้อนว่าเขตเมืองที่มีความเข้มข้นของสถานีรถไฟฟ้าอาจมีแนวโน้มที่ระดับฝุ่นลดลง ขณะที่บางพื้นที่ไม่พบความสัมพันธ์ดังกล่าว ผลลัพธ์ชี้ให้เห็นว่าเพียงการเพิ่มสถานีรถไฟฟ้าไม่ใช่ปัจจัยหลักที่ส่งผลต่อการลดมลพิษทางอากาศ แต่ต้องพิจารณาปัจจัยอื่นร่วมด้วย เช่น ความหนาแน่นประชากร โครงสร้างอุตสาหกรรม และรูปแบบการคมนาคมในแต่ละพื้นที่