Aerosol pollution and economic growth in Thailand with a machine learning analysis of the environmental Kuznets Curve

摘要 气溶胶污染是泰国每年都会发生的长期性空气污染问题。其主要由人类活动和气候条件引起，并对人类健康和经济造成严重负面影响。本研究采用环境库兹涅茨曲线（EKC）框架，探讨气溶胶污染与多种经济及环境因素之间的关系。此外，本研究应用四种机器学习方法，对2050年前的气溶胶污染进行预测，并比较其准确性与预测性能。结果表明，随机森林（RF）模型在训练期、验证期和测试期均提供了最准确的估计。研究发现，气溶胶污染与经济增长之间呈倒U型关系，符合EKC模式。这表明，随着泰国经济扩张，2000年至2050年间气溶胶污染预计将以年均−0.0569%至−0.0636%的速度下降，但南部地区（R4）除外，其呈上升趋势。此外，环境特征，特别是区域特征（R）、归一化植被指数（NDVI）、降雨量和风速，对气溶胶污染水平具有强烈影响。在经济特征中，人口密度被发现对气溶胶污染具有正向影响。研究结果表明，在高活动区域，人口密度和人均GPP仍是气溶胶污染的主要驱动因素。因此，尽管我们的模型未直接分析，我们建议引入绿色金融工具作为一种战略机制，以将经济活动与环境退化脱钩。