การประยุกต์ทฤษฎีทิสเสนในการหาวิธีปรับแก้ตามพื้นที่และเวลาเพื่อเพิ่มความถูกต้องในการประเมินฝนเรดาร์พิมาย
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อหาวิธีปรับแก้เพื่อเพิ่มความถูกต้องในการประเมินฝนเรดาร์พิมาย ที่ตรวจวัดเหนือพื้นดินให้เทียบเท่าปริมาณฝนที่อยู่บนพื้นดิน การศึกษาครั้งนี้ได้ใช้ข้อมูลการตรวจวัดฝนเรดาร์พิมายที่มุมตรวจวัดที่ 1.5° ภายในรัศมีการตรวจวัด 240 กม. ร่วมกับข้อมูลฝนจากสถานีโทรมาตรอัตโนมัติภาคพื้นดิน(สสน.) จำนวน 123 สถานี ในช่วงระหว่างเดือนพฤษภาคม ถึง เดือนตุลาคม พ.ศ. 2560 คัดเลือกเหตุการณ์ฝนจำนวนทั้งหมด 63 เหตุการณ์ แบ่งเป็นเหตุการณ์สอบเทียบ 80% (50 เหตุการณ์) และเหตุการณ์ทวนสอบ 20% (13 เหตุการณ์) มาใช้วิเคราะห์หาวิธีการปรับแก้ที่แปรเปลี่ยนตามขอบเขตพื้นที่อิทธิพลรูปหลายเหลี่ยมทิสเสนครอบคลุมพื้นที่ภายในรัศมี 20 กม. ที่ห่างจากสถานีโทรมาตรอัตโนมัติภาคพื้นดินและเวลาโดยใช้ฝนสะสมย้อนหลังที่ช่วงเวลา 1 ชม. 2 ชม. 3 ชม. 6 ชม. 12 ชม. และ 24 ชม. ที่เหมาะสม ผลการศึกษาพบว่าการประเมินฝนเรดาร์โดยใช้สมการ Z=90R1.6 ร่วมกับวิธีการปรับแก้ที่แปรเปลี่ยนตามขอบเขตพื้นที่อิทธิพลรูปหลายเหลี่ยมทิสเสนครอบคลุมพื้นที่ภายในรัศมี 20 กม. ที่ห่างจากสถานีโทรมาตรอัตโนมัติภาคพื้นดินและเวลาโดยใช้ฝนสะสมย้อนหลังที่ช่วงเวลา 1 ชม. เป็นวิธีการปรับแก้ที่เหมาะสมที่สุด เมื่อนำฝนเรดาร์ภายหลังการปรับแก้ด้วยวิธีดังกล่าวไปเปรียบเทียบกับฝนที่ตรวจวัดได้จากสถานีโทรมาตรอัตโนมัติภาคพื้นดินพบว่าให้ค่า RMSE (Root Mean Square Error), MSE (Mean Square Error), MAE (Mean Absolute Error) ที่น้อยที่สุด และค่า R (Correlation coefficient) ที่เข้าใกล้ 1 มากที่สุด ของทั้งเหตุการณ์ฝนที่ใช้ในการสอบเทียบ และเหตุการณ์ฝนที่ใช้ในการทวนสอบความเชื่อมั่น เมื่อเทียบกับวิธีการปรับแก้วิธีการอื่น ๆ และ เมื่อนำฝนเรดาร์ภายหลังการปรับแก้ด้วยวิธีดังกล่าวเทียบกับการประเมินฝนเรดาร์โดยใช้สมการ Z=90R1.6 เพียงอย่างเดียวโดยไม่ปรับแก้ เมื่อพิจารณาจากค่า RMSE พบว่าสามารถช่วยเพิ่มความถูกต้องในการประเมินฝนได้ 21.98% สำหรับเหตุการณ์สอบเทียบ และ 41.59% สำหรับเหตุการณ์ทวนสอบ ขณะที่เมื่อพิจารณาจากค่า MSE พบว่าสามารถช่วยเพิ่มความถูกต้องในการประเมินฝนได้ 39.18% สำหรับเหตุการณ์สอบเทียบ และ 65.90% สำหรับเหตุการณ์ทวนสอบ ขณะที่เมื่อพิจารณาจากค่า MAE พบว่าสามารถช่วยเพิ่มความถูกต้องในการประเมินฝนได้ 22.65% สำหรับเหตุการณ์สอบเทียบ และ 37.67% สำหรับเหตุการณ์ทวนสอบ และเมื่อพิจารณาจากค่า R พบว่าสามารถช่วยเพิ่มความถูกต้องในการประเมินฝนได้ 32.76% สำหรับเหตุการณ์สอบเทียบ และ 41.67% สำหรับเหตุการณ์ทวนสอบ ตามลำดับ
Article Details
บทความนี้เป็นลิขสิทธิ์ของวารสาร Engineering Transactions คณะวิศวกรรมศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีมหานคร
เอกสารอ้างอิง
สุดาใจ โล่ห์วนิชชัย ศิริลักษณ์ ชุ่มชื่น รัชเวช หาญชูวงศ์ วลัยรัตน์ บุญไทย ธนัท นกเอี้ยงทอง และวิษณุ ก่อพิมพ์, “โครงการจ้างเหมาดำเนินการพัฒนาระบบประเมินปริมาณน้ำฝนและพยากรณ์ฝนล่วงหน้า โดยใช้ข้อมูลเรดาร์ตรวจอากาศ ระยะที่ 2: พื้นที่ภาคเหนือ ภาคตะวันออก ภาคกลาง ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ และภาคใต้” 2561, สถาบันสารสนเทศทรัพยากรน้ำและการเกษตร (องค์การมหาชน), กรุงเทพฯ.
D. Michelson, T. Einfalt, I. Holleman, U. Gjertsen, K. Friedrich, G. Haase, M. Lindskog and J. Sztuc, “Weather radar data quality in Europe: Quality control and characterization, COST 717 Working Document WDF_20_200204_1” 2004.
ydro & meteo GmbH&Co. KG, “SCOUT Documentation Version 3.32”, Hydro & meteo GmbH & Co. KG, 2016, Germany.
R.A. Futon, J.P. Breidenbach, D.J. Seo, D.A. Miller and T. O’Brannon, “The WSD–88D rainfall algorithm. Weather Forecasting”, 1998, pp.13: 377 - 395.
M. Steiner, J.A. Smith, S.J. Burges, C.V. Alonso and R.W. Darden, “Effect of bias adjustment and rain gauge data quality control on radar rainfall estimation” Water Resour Res, 1999, pp. 35: 2487 – 2503.
Z.Y. Zhang, V. Koren, M. Smith, S. Reed and D. Wang “Use of next generation weather radar data and basindisaggregation to improve continuous hydrograph simulations” J Hydrolog Eng, 2004, pp. 9: 103 – 115.
D.J. Seo, J.P. Breidenbach and E.R. Johnson, “Real-time estimation of mean field bias in radar rainfall data” J Hydrol, 1999, pp. 223: 131 – 147.
S. Chumchean, A. Sharma, A. Seed, “Radar rainfall error variance and its impact on radar rainfall calibration”, Phys. Chem.Earth, 2003, pp. 28: 27 – 39.
Chumchean, A. Sharma, A. Seed, “Correcting of real-time radar rainfall bias using a Kalman filtering approach”, J. Hydrol., 2006, pp 317, 123 – 137.
S. Chumchean, A. Sharma, A. Seed, “An integrated approach to error correction for real-time radar-rainfall estimation” J Atmos Ocean Tech, 2006, pp.23: 67 – 79.
C. Yoo, J. Yoon, “A proposal of quality evaluation methodology for radar data”, Journal of The Korean Society of Civil Engineers, 2010, pp. 30: 429 – 435.
E.N. Anagnostou, W.F. Krajewski and J.A. Smith, “Uncertainty quantification of mean-areal radar-rainfall estimates” J Atmos Ocean Tech, 1999, pp. 16: 206 – 215.
รัชเวช หาญชูวงศ์, ศิริลักษณ์ ชุ่มชื่น และ อุรุยา วีสกุล, “ความคลาดเคลื่อนตามระยะทางของการประเมินน้ำฝนจากเรดาร์” การประชุมวิชาการโยธาแห่งชาติครั้งที่15, 2553, วันที่ 12 - 14 พฤษภาคม 2558 จ.อุบลราชธานี.
