Assessment of Transboundary PM2.5 from Biomass Burning in Northern Thailand Using the WRF-Chem Model

Air pollution, particularly PM2.5, poses a significant environmental and public health concern, particularly in northern Thailand, where elevated PM2.5 levels are prevalent during the dry season (January–May). This study examines the influx and patterns of transboundary biomass burning PM2.5 (TB PM2.5) in this region during the 2019 dry season using the WRF-Chem model. The model’s reliability was confirmed through substantial correlations between model outputs and observations from the Pollution Control Department (PCD) of Thailand at 10 monitoring stations. The findings indicate that TB PM2.5 significantly influences local PM2.5 levels, often surpassing contributions from local sources. The influx of TB PM2.5 began in January from southern directions, intensifying and shifting northward, peaking in March with the highest TB PM2.5 proportions. Elevated levels persisted through April and declined in May. Border provinces consistently exhibited higher TB PM2.5 concentrations, with Chiang Rai province showing the highest average proportion, reaching up to 45%. On days when PM2.5 levels were classified as ‘Unhealthy for Sensitive Groups’ or ‘Unhealthy’, TB PM2.5 contributed at least 50% to the total PM2.5 at all stations. Notably, stations in Chiang Rai and Nan showed detectable TB PM2.5 even at ‘Very Unhealthy’ levels, underscoring the significant impact of TB PM2.5 in the northern border areas. Effective mitigation of PM2.5-related health risks requires addressing PM2.5 sources both within and beyond Thailand’s borders

ความสัมพันธ์ของจุดความร้อนในพื้นที่ภาคเหนือตอนบนของประเทศไทยและพื้นที่โดยรอบต่อค่าความเข้มข้น PM2.5: กรณีศึกษาช่วงฤดูหมอกควัน ปี พ.ศ. 2562 Relationship of Fire Hotspot, PM2.5 Concentrations, and Surrounding Areas in Upper Northern Thailand: A Case S

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาผลกระทบของปริมาณจุดความร้อนต่อค่าความเข้มข้น PM2.5 ในพื้นที่ภาคเหนือตอนบนของประเทศไทย ช่วงวันที่ 1 มกราคม – 31 พฤษภาคม พ.ศ. 2562 โดยวิเคราะห์ปริมาณและความหนาแน่นจุดความร้อนในพื้นที่ศึกษาและพื้นที่โดยรอบ วิเคราะห์ความสัมพันธ์ตามเวลาและสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (r) ของค่าความเข้มข้น PM2.5 กับปริมาณจุดความร้อนจากภาพถ่ายดาวเทียม และข้อมูลตรวจวัดปัจจัยทางอุตุนิยมวิทยาจาก 9 สถานี ผลการวิจัยพบว่า จุดความร้อนในพื้นที่ศึกษามีปริมาณเพิ่มสูงในช่วงที่ค่าความเข้มข้น PM2.5 อยู่ในเกณฑ์ส่งผลกระทบต่อสุขภาพ โดยพบหนาแน่นสูงบริเวณรอยต่อระหว่างจังหวัด พื้นที่ป่าและพื้นที่เกษตรใกล้เคียง ส่วนพื้นที่โดยรอบพบจุดความร้อนหนาแน่นสูงบริเวณใกล้กับพื้นที่ศึกษาในทางเหนือ ความเข้มข้น PM2.5 ของสถานีส่วนใหญ่มีค่าสอดคล้องกับจุดความร้อนของพื้นที่โดยรอบมากกว่าจุดความร้อนของจังหวัด ซึ่งเห็นได้จากค่า r ที่สอดคล้องกันในเกณฑ์ปานกลาง-สูง (r = 0.5 – 0.7) ส่วนจุดความร้อนของจังหวัดสอดคล้องกับค่าความเข้มข้น PM2.5 เช่นกัน ด้วยค่า r ที่น้อยกว่า ซึ่งแสดงให้เห็นถึงอิทธิพลของแหล่งกำเนิดจากพื้นที่โดยรอบที่ส่งผลต่อค่าความเข้มข้นในพื้นที่จังหวัดนั้น ๆ ค่าความเข้มข้น PM2.5 ในสถานีส่วนใหญ่แปรผกผันกับปัจจัยปริมาณน้ำฝนและความเร็วลมThe objective of this research is to study the effects of thermal hotspots on PM2.5 concentrations in the upper northern of Thailand during 1 January–31 May 2019. The number and the density of fire hotspots of the examined and adjacent areas was investigated. The time-series relationships between PM2.5 concentrations, the number of satellite-based fire hotspots, and meteorological factors derived from 9 stations were analyzed. As results, the greater number of hotspots was correlated with increased levels of PM2.5 concentrations. Such conditions exhibit considerable impacts on health. High PM2.5 concentrations were specifically found around provincial boundaries, in forests, agricultural areas, as well as in Thailand’s neighboring countries. As for the surrounding areas, the areas that have high density of fire hotspots were found near investigated areas in the north region. Provincial fire hotspots were correlated to high PM2.5 concentration, with a lower r-value. The thermal hotspot locations from the surrounding areas have effects on provincial PM2.5 concentrations. Finally, the effect of meteorological factors on PM2.5 concentrations was analyzed. As a result, precipitation and wind speed have inverse effects on PM2.5 concentrations