DOI: 10.14457/tu.the.2020.1162
title: การบริหารจัดการน้ำในลุ่มน้ำเจ้าพระยาตอนล่างสำหรับฤดูฝนและฤดูแล้ง

description: ปัญหาของการบริหารจัดการน้ำในลุ่มน้ำเจ้าพระยาตอนล่างที่ใช้เขื่อนเจ้าพระยาเป็นเครื่องมือที่สำคัญในการบริหารจัดการนั้นมีปัญหาทั้งในช่วงฤดูฝน และฤดูแล้ง วิทยานิพนธ์นี้จึงมีจุดประสงค์ 3 ข้อได้แก่ การพัฒนาเกณฑ์ความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการผันน้ำกับระดับน้ำเหนือเขื่อนเจ้าพระยาสำหรับการผันน้ำเข้าพื้นที่ชลประทานให้สอดคล้องกับน้ำต้นทุนที่มีในฤดูแล้ง เพื่อพัฒนาแบบจำลองโครงข่ายใยประสาทเทียม (ANNs) สำหรับทำนายอุทกภัยเหนือเขื่อนเจ้าพระยา 2 วันล่วงหน้า โดยเปรียบเทียบแบบจำลองที่กำจัดและไม่กำจัดผลของฤดูกาลในตัวแปรทำนาย (Seasonality) และเพื่อคำนวณหาระดับน้ำจากอุทกภัยทำนายเหนือเขื่อนเจ้าพระยาโดยใช้ข้อมูลการบริหารอุทกภัยในอดีต สำหรับช่วงฤดูแล้งการบริหารจัดการน้ำในลุ่มเจ้าพระยาตอนล่างจะขึ้นอยู่กับปริมาณน้ำต้นทุนเหนือเขื่อนเจ้าพระยา ปริมาณน้ำต้นทุนดังกล่าวเป็นปริมาณน้ำที่ระบายมาจากเขื่อนภูมิพล และเขื่อนสิริกิติ์ ซึ่งจุดผันน้ำเข้าระบบอยู่ไกลจากเขื่อนดังกล่าวมาก ทำให้อาจจะเกิดความแปรปรวนของปริมาณน้ำในลำน้ำสูงยากต่อการบริหารจัดการรวมทั้งยากต่อการวางแผนการผันน้ำอีกด้วย งานวิจัยนี้จึงได้เสนอเกณฑ์ความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการผันน้ำกับระดับน้ำเหนือเขื่อนเจ้าพระยาสำหรับการผันน้ำเข้าพื้นที่ชลประทานให้สอดคล้องกับน้ำต้นทุนที่มีในฤดูแล้งโดยวิธีการถดถอยแบบควอนไทล์ (QR) ผลที่ได้สามารถนำไปใช้ในการพัฒนาเกณฑ์ความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการผันน้ำกับระดับน้ำเหนืเขื่อนเจ้าพระยาสำหรับการผันน้ำเข้าสู่แม่น้ำน้อย และแม่น้ำท่าจีนสำหรับช่วงฤดูแล้ง เพราะเกณฑ์ที่พัฒนาขึ้นสามารถให้อัตราการผันน้ำเป็นไปตามแผนการเพาะปลูก(2)ในส่วนการแก้ไขปัญหาอุทกภัยในลุ่มน้ำเจ้าพระยาตอนล่างนั้น การทำนายอุทกภัยเหนือเขื่อนเจ้าพระยาเพื่อให้ทราบถึงปริมาณน้ำที่จะต้องระบายล่วงหน้านั้นจะช่วยให้เจ้าหน้าที่สามารถวางแผนการบริหารจัดการอุทกภัย และแจ้งเตือนเหตุได้ทันถ่วงที งานวิจัยนี้จึงจะพัฒนาแบบจำลองโครงข่ายใยประสาทเทียม (ANNs) สำหรับการทำนายอุทกภัยรายวัน โดยเปรียบเทียบแบบจำลองที่กำจัดและไม่กำจัดผลของฤดูกาล (seasonality) จากการทดสอบการกำจัดผลของฤดูกาลในตัวแปรทำนาย (ฝน และน้ำท่ารายวัน) พบว่าไม่ได้ทำให้โครงสร้างของแบบจำลองโครงข่ายใยประสาทเทียม (ANNs) มีโครงสร้างที่ง่ายขึ้นเมื่อเปรียบเทียบกับโครงสร้างของแบบจำลอง ANNs ซึ่งยังคงผลของฤดูกาลในตัวแปรทำนาย ในส่วนโครงสร้างของแบบจำลอง ANNs ที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดคือ โครงสร้างที่ไม่กำจัดผลของฤดูกาล (Seasonality) ของตัวแปรทำนาย โดยมีโครงสร้างได้แก่ 2 Hidden Layer, 10 Node, Back propagation algorithm และ Sigmoid smooth function ซึ่งโครงสร้างของแบบจำลอง ANNs ดังกล่าวสามารถทำนายอุทกภัยเหนือเขื่อนเจ้าพระยา 1 วัน และ 2 วันล่วงหน้าได้อย่างแม่นยำ (RMSE = 97.80 ลบ.ม./วินาที และ 117.30 ลบ.ม./วินาที และมีค่า R2= 0.9955 และ 0.9964) และมีค่าความคลาดเคลื่อนที่ค่าอุทกภัยทำนายสูงสุดเท่ากับร้อยละ 2.10 และร้อยละ 2.25แต่ในการบริหารจัดการน้ำเหนือเขื่อนเจ้าพระยานั้นจะใช้ระดับน้ำเป็นเกณฑ์ในการควบคุมเป็นหลักงานวิจัยนี้จึงนำผลจากการนำค่าอุทกภัยทำนายไปแปลงค่าเป็นระดับน้ำจากอุทกภัยทำนายด้วยการบูรณาการข้อมูลบริหารจัดการอุทกภัยในปีพ.ศ.2560 ร่วมกับลักษณะทางกายภาพของเขื่อนเจ้าพระยานั้น พบว่าสามารถนำมาใช้แปลงอุทกภัยทำนายเป็นระดับน้ำเหนือเขื่อนเจ้าพระยาได้อย่างแม่นยำพอสมควร โดยมีค่าความแม่นยำ (RMSE) อยู่ในช่วง 0.15 เมตร – 0.29 เมตร และวิทยาพนธ์นี้ได้แสดงประโยชน์ด้วยการนำระดับน้ำเหนือเขื่อนเจ้าพระยาดังกล่าวไปใช้ในการทำนายอุทกภัยทางด้านท้ายน้ำที่สถานีวัดน้ำท่า C.3 จังหวัดสิงห์บุรี ด้วยวิธี Routing แบบ Muskingum ได้อย่างแม่นยำพอสมควร โดยมีค่าการแจ้งเตือนภัยที่สถานี C.3 อยู่ในช่วงสูงกว่าหรือต่ำกว่า 0.19 เมตร จากค่าระดับน้ำทำนายรายวัน