DOI: 10.14457/tu.the.2020.1164
title: การพยากรณ์น้ำฝน-น้ำท่ารายเดือนโดยวิธีทางสถิติกรณีศึกษาลุ่มน้ำคลองใหญ่เพื่อสนับสนุนในการบริหารจัดการน้ำในโครงการพัฒนาพื้นที่บริเวณชายฝั่งทะเลตะวันออก

description: ในช่วงระยะเวลาหลายสิบปีที่ผ่านมาประเทศไทยได้เผชิญสถานการณ์ภัยพิบัติต่างๆ จากผลกระทบความแปรปรวนของสภาพภูมิอากาศโลกซึ่งส่งผลโดยตรงต่อปริมาณน้ำฝน น้ำท่า และน้ำต้นทุนที่เก็บกักไว้ใช้ในกิจกรรมต่างๆ เช่น เกษตรกรรม อุตสาหกรรม และอุปโภค-บริโภค เป็นต้น งานวิจัยนี้จัดทำขึ้นเพื่อศึกษาถึงความสัมพันธ์และความเชื่อมโยงกันระหว่างตัวแปรสภาพภูมิอากาศโลกและปริมาณฝนในลุ่มน้ำคลองใหญ่ เพื่อนำมาพัฒนาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์สำหรับการพยากรณ์ปริมาณฝน และปริมาณน้ำท่ารายเดือนที่ไหลเข้าอ่างเก็บน้ำดอกกราย อ่างเก็บน้ำหนองปลาไหล และอ่างเก็บน้ำคลองใหญ่ โดยสามารถพยากรณ์ล่วงหน้า 1-12 เดือน เพื่อสนับสนุนในการบริหารจัดการน้ำในโครงการพัฒนาพื้นที่บริเวณชายฝั่งทะเลตะวันออกได้อย่างมีประสิทธิภาพการศึกษาความสัมพันธ์ของปริมาณฝนและตัวแปรภูมิอากาศโลกในลุ่มน้ำคลองใหญ่ทำขึ้นเพื่อระบุตัวแปรพยากรณ์โดยอาศัยแผนที่แสดงความสัมพันธ์ (Correlation map) ที่ระดับความเชื่อมัน 99% ระหว่างปริมาณฝนราย 3 เดือน และตัวแปรภูมิอากาศโลกจำนวน 13 ตัวแปร เช่น อุณหภูมิอากาศ ความเร็วลม ความกดอากาศ เป็นต้นที่ระดับชั้นความสูงแตกต่างกันตั้งแต่ชั้น surface ถึงระดับชั้น 10 mb ที่ระยะเวลาเหลื่อมล้ำ 4-15 เดือน ครอบคลุมพื้นที่หลายบริเวณที่มีผลต่อการเกิดฝนในลุ่มน้ำศึกษา ได้แก่ อ่าวไทย มหาสมุทรอินเดีย ทะเลจีนใต้ มหาสมุทรแปซิฟิกฝั่งตะวันกและตะวันออก เป็นต้น การพิจารณาตัวแปรภูมิอากาศโลกที่มีอิทธิพลกับลุ่มน้ำศึกษาพิจารณาจากความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญที่ระดับความเชื่อมั่น 99% และความสัมพันธ์มีความต่อเนื่องกันในหลายช่วงเวลาเหลื่อมล้ำของตัวแปร ตัวแปรภูมิอากาศโลกที่ถูกคัดเลือกนำไปใช้ในการพัฒนาแบบจำลองทางสถิติหรือแบบจำลอง Modified k-nearest neighbor (k-nn) และพัฒนาเครื่องมือสุ่มเลือกเพื่อการพยากรณ์ปริมาณฝนรายเดือนแบบ Non-parametric และทำการประเมินประสิทธิภาพของเครื่องมือสุ่มเลือกทางสิถติแบบ Non-parametric แบบล่วงหน้า 1-12 เดือน ทั้งนี้การประเมินแบบจำลองพิจารณาประสิทธิภาพในแต่ละช่วงเวลาล่วงหน้าของการคาดการณ์โดยใช้เทคนิค Leave-one-out การประเมินแบบจำลองยังอาศัยการทดสอบภาวะรูปสนิทดี (Goodness-of-fit) ของค่าสถิติพื้นฐานจำนวน 5 ค่า ได้แก่ ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ค่าส่วนเบี่ยงเบนควอไทล์ และค่าความเบ้ และรวมไปถึงการทดสอบด้วยความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่สนใจ (Probability density function) จากการศึกษาพบว่า ประสิทธิภาพของแบบจำลอง Modified k-nn และเครื่องมือสุ่มเลือกปริมาณฝนรายเดือนในการทดสอบภาวะรูปสนิทดี (Goodness-of-fit) มีประสิทธิภาพในการรักษาค่าสถิติพื้นฐานของปริมาณฝนในอดีตไว้ได้ ที่ระยะเวลาล่วงหน้าในการพยากรณ์ 1-12 เดือน สำหรับการทดสอบด้วยความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่สนใจ (Probability density function) พบว่า แบบจำลองมีประสิทธิภาพในการรักษา PDF ของปริมาณฝนตรวจวัดราย 3 เดือนในลุ่มน้ำคลองใหญ่เท่ากับ 7-42% สำหรับประสิทธิภาพของเครื่องมือสุ่มเลือกปริมาณฝนรายเดือนในการรักษา PDF ของข้อมูลปริมาณฝนรายเดือนในอดีตเท่ากับ 5-57%การพยากรณ์น้ำท่ารายเดือนอาศัยการพัฒนาแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม (Artificial neural network, ANN) สำหรับการพยากรณ์ปริมาณน้ำท่ารายเดือนที่ไหลเข้าอ่างเก็บน้ำดอกกราย อ่างเก็บน้ำหนองปลาไหล และอ่างเก็บน้ำคลองใหญ่ ทั้งนี้แบบจำลอง ANN เป็นเครื่องมือซึ่งมีความสามารถในการเรียนรู้การจดจำรูปแบบ (Pattern Recognition) ความสัมพันธ์ของข้อมูลนำเข้าและผลลัพธ์ที่ต้องการ โดยไม่จำเป็นต้องรู้ค่าพารามิเตอร์ภายใน ข้อมูลนำเข้าได้แก่ ปริมาณฝน อุณหภูมิ และปริมาณน้ำท่าที่ไหลเข้าอ่างเก็บน้ำในอดีต การประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง ANN อาศัยการคำนวณหาค่าความคลาดเคลื่อน (Error) จากการคาดการณ์ปริมาณน้ำท่าของแบบจำลอง โดยค่าความคลาดเคลื่อนประกอบด้วย Mean absolute error (MAE), Root mean square error (RMSE), Mean absolute percentage error (MAPE) และ Mean absolute percentage deviation (MAPD) ผลการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง ANN พบว่า เมื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจำลอง ANN ในการคาดการณ์น้ำท่าที่ไหลเข้าอ่างเก็บน้ำทั้ง 3 แห่ง แบบจำลองมีประสิทธิภาพที่ดีที่สุดสอดคลองกับการคาดการณ์น้ำท่าในอ่างเก็บน้ำคลองใหญ่ โดยค่า MAE, RMSE, MAPE และ MAPD มีค่าเท่ากับ 3.46 ล้าน ลบ.ม. 5.50 ล้าน ลบ.ม. 58% และ 19% ตามลำดับ