การวิเคราะห์หาค่าปรับแก้ข้อมูลปริมาณน้ำฝนในภาคตะวันออกเฉียงเหนือที่คาดการณ์ได้จากแบบจำลอง PRECIS Scenario A2 & B2 โดยใช้ข้อมูลจากสถานีวัดน้ำฝน
Analysis of Bias Adjusted Rainfall Estimates Using
PRECIS Scenario A2 & B2 in Northeastern with the Data Collected from Rain Gauge Stations

รัชเวช หาญชูวงศ์ วลัยรัตน์ บุญไทย และ ศิริลักษณ์ ชุ่มชื่น
ภาควิชาวิศวกรรมโยธา คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีมหานคร จ.กรุงเทพฯ 10530
E-mail: This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
Manuscript received November 11, 2016,
Revised February 2, 2017.


บทคัดย่อ
เนื่องจากการคาดการณ์ปริมาณน้ำฝนในอนาคตจากแบบจำลองภูมิอากาศภูมิภาค PRECIS Scenario A2 & B2 มีข้อจำกัดที่มักเกิดความคลาดเคลื่อนขึ้นเนื่องจากข้อจำกัดของแบบจำลองหลายประการ ดังนั้นการนำข้อมูลปริมาณน้ำฝนที่คาดการณ์ได้จากแบบจำลองภูมิอากาศภูมิภาค PRECIS Scenario A2 & B2 ไปใช้จำเป็นที่จะต้องปรับลดค่าความคลาดเคลื่อนของข้อมูลดังกล่าวก่อน การศึกษาครั้งนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์หาค่าปรับแก้ความคลาดเคลื่อนของปริมาณน้ำฝนที่คาดการณ์ได้จากแบบจำลอง PRECIS Scenario A2 & B2 เทียบกับปริมาณน้ำฝนจากสถานีวัดน้ำฝนของกรมชลประทาน ที่ผ่านการตวจสอบความน่าเชื่อถือของข้อมูลจำนวน 265 สถานี ณ ตำแหน่งเดียวกัน ที่กระจายตัวครอบคลุมทั่วพื้นที่ศึกษาในพื้นที่ 20 จังหวัด ได้แก่ มหาสารคาม นครพนม ร้อยเอ็ด สกลนคร ศรีษะเกษ นครราชสีมา หนองคาย บึงกาฬ หนองบัวลำภู อำนาจเจริญ อุดรธานี อุบลราชธานี บุรีรัมย์ ชัยภูมิ มุกดาหาร สุรินทร์ ยโสธร กาฬสินธุ์ ขอนแก่น และ เลย ในช่วงระหว่างปี พ.ศ. 2523-2555 ผลการคัดเลือกวิธีการปรับแก้ที่เหมาะสมพิจารณาจากค่าเปอร์เซนต์ความถูกต้อง ระหว่างค่า Root Mean Square Error (RMSE) ของปริมาณน้ำฝนจากสถานีวัดน้ำฝนและปริมาณน้ำฝนที่คาดการณ์ได้จากแบบจำลองภูมิอากาศภูมิภาค PRECIS Scenario A2 & B2 ภายหลังปรับแก้ด้วยค่าปรับแก้เฉลี่ยรายปี, รายเดือน และรายวัน ที่น้อยลงเมื่อเทียบกับค่า RMSE ของปริมาณน้ำฝนจากสถานีวัดน้ำฝนและปริมาณน้ำฝนที่คาดการณ์ได้จากแบบจำลองภูมิอากาศภูมิภาค PRECIS Scenario A2 & B2 ที่ไม่ปรับแก้ ณ ตำแหน่งสถานีวัดน้ำฝนเดียวกัน ผลการศึกษาพบว่าค่าปรับแก้เฉลี่ยรายเดือนเป็นค่าการปรับแก้ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับใช้ปรับแก้ปริมาณน้ำฝนที่คาดการณ์ได้จากแบบจำลอง PRECIS Scenario A2 โดยมีค่าความถูกต้องเพิ่มขึ้น 1.05% ส่วนค่าปรับแก้เฉลี่ยรายปีค่าความถูกต้องเพิ่มขึ้น 0.02% และ ค่าปรับแก้เฉลี่ยรายวัน มีความถูกต้องลดลง 21.10% ตามลำดับ สำหรับแบบจำลอง PRECIS Scenario B2 ค่าปรับแก้เฉลี่ยรายเดือนเป็นค่าการปรับแก้ที่เหมาะสมที่สุดเช่นเดียวกัน โดยมีค่าความถูกต้องเพิ่มขึ้น 1.08% ส่วนค่าปรับแก้เฉลี่ยรายปี และ ค่าปรับแก้เฉลี่ยรายวัน มีความถูกต้องลดลง 0.17%, 18.36% ตามลำดับ
คำสำคัญ: ปริมาณน้ำฝน, ค่าปรับแก้ , ความถูกต้อง


ABSTRACT
Since there are variations in the future rainfall estimates using PRECIS Scenario A2 & B2 due to its limitations, rainfall amount estimates using PRECIS Scenario A2 & B2, then, need to be lowered its variations before being utilized. Thus, the objective of this study is to analyze and find bias adjustments of the rainfall estimates using PRECIS Scenario A2 & B2 comparing to the reliable tested rainfall amount from 265 rain gauge stations at The Royal Irrigation Department, all from the same positions which covers all study area in 20 Provinces: Maha Sarakham, Nakhon Phanom, Roi Et, Sakon Nakhon, Si Sa Ket, Nakhon Ratchasima, Nong Khai, Bueng Kan, Nong Bua Lam Phu, Amnat Charoen, Udon Thani, Ubon Ratchathani, Buri Ram, Chaiyaphum, Mukdahan, Surin, Yasothon, Kalasin, Khon Kaen and Loei during the year 1980-2012. The accuracy percentage, between Root Mean Square Error (RMSE) of the rainfall amount from the rain gauge stations and rainfall estimates from PRECIS Scenario A2 & B2 after being bias adjusted with less annual average, monthly average and daily average comparing to non-bias adjusted RMSE of the rainfall amount from the rain gauge stations and rainfall amount estimates from PRECIS Scenario A2 & B2 at the same position, was considered to be an appropriate method of bias adjustment. The study shows that the average monthly bias adjustment is the most suitable for the bias adjustment of the rainfall amount estimates using PRECIS Scenario A2 with 1.05 % increase in the accuracy value whereas average annual bias adjustment with 0.02% increase and average daily bias adjustment is 21.10% less accurate respectively. Additionally, the average monthly bias adjustment is also the most suitable for the bias adjustment for PRECIS Scenario B2 with 1.08% increase in the accuracy value whereas the average annual and daily bias adjustment is 0.17% and 18.36% less accurate respectively.
Keywords: Rainfall, Bias adjustment, Accuracy

pdf File Size: 745.79 KB

 

mutengineer@gmail.com

Mahanakorn University of Technology

140 Moo 1, Cheum-Sampan Road, Nongchok, Bangkok, Thailand 10530

Tel: +(662)988-3655  Fax: +(662)988-4027

designed by sutit.ongart@gmail.com