การวิเคราะห์หาวิธีการประเมินฝนที่เหมาะสมสำหรับเรดาร์ตาคลี
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
เรดาร์ตรวจอากาศสามารถตรวจวัดฝนได้อย่างต่อเนื่องทันทีที่ฝนตกคลอบคลุมพื้นที่บริเวณกว้างและให้ข้อมูลฝนที่มีความละเอียดสูงทั้งในเชิงพื้นที่และเวลา เมื่อนำมาใช้ประเมินฝนร่วมกับข้อมูลฝนที่ตรวจวัดได้จากสถานีโทรมาตรอัตโนมัติภาคพื้นดินจะช่วยเพิ่มความถูกต้องในการประเมินฝนที่ตกลงมายังพื้นดินได้มากยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตามยังคงมีความคลาดเคลื่อนในการประเมินฝนจากเรดาร์ซึ่งประกอบไปด้วย ความคลาดเคลื่อนเนื่องจากการใช้สมการ Z-R ที่ไม่เหมาะสม และความคลาดเคลื่อนเนื่องจากการปรับแก้ฝนจากเรดาร์ที่อยู่เหนือพื้นดินให้เทียบเท่ากับฝนที่ตกบนพื้นดิน ประกอบกับเหตุการณ์ฝนในแต่ละเหตุการณ์มีลักษณะการกระจายตัวของเม็ดน้ำที่แตกต่างกันส่งผลให้ลักษณะทางกายภาพของเหตุการณ์ฝนในแต่ละเหตุการณ์มีความแตกต่างกัน การศึกษาครั้งนี้จึงได้ทำการเก็บรวบรวมข้อมูลเหตุการณ์ฝนทั้งหมด 230 เหตุการณ์ ในช่วงระหว่างวันที่ 25 สิงหาคม พ.ศ. 2561 ถึง วันที่ 31 สิงหาคม พ.ศ. 2563 ซึ่งประกอบด้วยข้อมูลปริมาณน้ำฝนรายชั่วโมงจากสถานีโทรมาตรอัตโนมัติภาคพื้นดิน 174 สถานี และข้อมูลค่าการสะท้อนกลับของคลื่นเรดาร์ภายใต้รัศมีการตรวจวัด 240 กม. ของเรดาร์ตาคลี เพื่อใช้วิเคราะห์หาวิธีการประเมินฝนที่เหมาะสมสำหรับเรดาร์ตาคลี ผลการศึกษาพบว่าวิธีการประเมินฝนโดยใช้สมการความสัมพันธ์ Z-R ร่วมกับวิธีการปรับแก้แบบรายวันในแต่ละกลุ่มฝนที่แบ่งตามค่าการสะท้อนกลับของคลื่นเรดาร์เป็นวิธีการประเมินฝนที่เหมาะสมสำหรับเรดาร์ตาคลี ซี่งช่วยลดค่าความคลาดเคลื่อนเนื่องจากการใช้สมการความสัมพันธ์ Z-R ที่ไม่เหมาะสม และ ความคลาดเคลื่อนเนื่องจากการปรับแก้ฝนจากเรดาร์ที่อยู่เหนือพื้นดินให้เทียบเท่ากับฝนที่ตกบนพื้นดินได้มากที่สุดเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีอื่นๆ ที่ใช้ในการศึกษาและเมื่อนำวิธีการประเมินฝนดังกล่าวมาเทียบกับการประเมินฝนโดยใช้สมการความสัมพันธ์ Z-R ที่เปลี่ยนแปลงแบบรายวันในแต่ละกลุ่มฝนที่แบ่งตามค่าการสะท้อนกลับของคลื่นเรดาร์เพียงอย่างเดียวโดยไม่ปรับแก้ สามารถช่วยเพิ่มความถูกต้องในการประเมินฝนได้ 2.85%, 5.77% , 1.88% และ 32.90% เมื่อพิจารณาจากค่า RMSE, MSE , MAE และ BIAS ตามลำดับ
Article Details
เอกสารอ้างอิง
Morin E, Gabella M. Radar-based quantitative precipitation estimation over Mediterranean and dry climate regimes. J Geophys Res. 2007; 112: D20108.
รัชเวช หาญชูวงศ์, วลัยรัตน์ บุญไทย, ศิริลักษณ์ ชุ่มชื่น. การวิเคราะห์หาค่าปรับแก้ตามเวลารายชั่วโมงโดยประยุกต์ใช้วิธี Inverse Distance Weighting เพื่อเพิ่ม
ความถูกต้องในการประเมินฝนเรดาร์อมก๋อย. 2564; 14: 61-73.
Marshall J S, and Palmer W M K. The Distribution of Raindrops with Size. Journal of Meteorology. 1984; 5(4): 165-166.
Mapiam P P, Sriwongsitanon N. Climatological Z-R relationship for radar rainfall estimation in the upper Ping river basin. ScienceAsia. 2008; 34: 215-222.
Hanchoowong R, Weesakul U, Chumchean S. Bias correction of radar rainfall estimates based on a geostatistical technique. ScienceAsia. 2012; 38: 373-385.
Chantraket P, Detyothin C, Pankaew S, Kirtsaeng S. An Operational Weather Radar-Based Calibration of Z–R Relationship over Central Region of Thailand. Int J Eng. 2016; 2: 92–100.
Ramli S, Tahir W. Radar Hydrology: New Z/R Relationships for Quantitative Precipitation Estimation in Klang River Basin, Malaysia, International Journal of Environmental Science and Development. 2011; 2(3).
Ayat H, Kaviaanpour M R, Moazami S,Hong Y, Ghaemi E. Calibration of weather radar using region probability matching method (RPMM), Theor Appl Climatol. DOI 10.1007/s00704-017-2266-7.
Richards W G, Crozier C L. Precipitation measurement with a C-band weather radar in Southern Ontario. Atmos Ocean. 1983; 21: 2505–2514.
Smith J A, Krajewski W F. A modeling study of rainfall rate reflectivity relationships. Water Resour Res. 1993; 29: 2505–2514.
Tokay A, Short D A. Evidence from tropical raindrop spectra of the origin of rain from stratiform versus convective clouds. J Appl Meteorol. 1996; 35: 355–371.
Bringi V, Chandrasekar V, Hubbert J, Gorgucci E, Randeu W, Schoenhuber M. Raindrop size distribution in different climatic regimes from disdrometer and dual-polarized radar analysis. J Atmos Sci. 2003; 60: 354–365.
Lee G W, Zawadzki I. Variability of drop size distributions: time-scale dependence of the variability and its effects on rain estimation. J Appl Meteorol. 2005; 44: 241–255.
Seo D J, Breidenbach J P. Real-time correction of spatially nonuniform bias in radar rainfall data using rain gauge measurements. J Hydrometeorol. 2002; 3: 93–111.
Chumchean S, Seed A. Sharma A. Correcting of real-time radar rainfall bias using a Kalman filtering approach. J Hydrol. 2006; 317: 123–137.
Chiang Y M, Chang F J, Jou B J D, Lin P F. Dynamic ANN for precipitation estimation and forecasting from radar observations. J Hydrol. 334, 250–261, 2007
Rendon S, Vieux B, Pathak C. Continuous forecasting and evaluation of derived Z-R relationships in a sparse rain gauge network using NEXRAD. J Hydrol Eng. 2013; 18: 175–182.
Collier C G, Larke P, May B. A weather radar correction procedure for real-time estimation of surface rainfall. Q J Roy Meteorol Soc. 1983; 109: 589–608.
Kitchen M, Brown R, Davies A G, (1994) Real-time correction of weather radar data for the effects of bright band, range and orographic growth in widespread precipitation. Q J Roy Meteorol Soc. 1994; 120: 1231-1254.
Seo D J. Real-time estimation of rainfall fields using radar rainfall and rain gage data. J Hydrol. 1998; 208: 37–52.
Chumchean S, Sharma A, Seed A (2006) An integrated approach to error correction for real-time radar-rainfall estimation. J Atmos Ocean Tech. 2006; 23: 67–79.
รัชเวช หาญชูวงศ์, วลัยรัตน์ บุญไทย, ศิริลักษณ์ ชุ่มชื่น. การวิเคราะห์หาค่าปรับแก้ตามเวลารายชั่วโมงโดยประยุกต์ใช้วิธี Inverse Distance Weighting เพื่อเพิ่มความถูกต้องในการประเมินฝนเรดาร์อมก๋อย. 2564; 14: 61-73.
Michelson D, Einfalt T, Holleman I, Gjertsen U, Friedrich K, Haase G, Lindskog M, Sztuc J. Weather radar data quality in Europe: Quality control and characterization, COST 717 Working Document WDF_20_200204_1. 2004.
Hydro & meteo GmbH&Co. KG. SCOUT Documentation Version 3.32. Hydro & meteo GmbH & Co. KG. Germany: 2016.
Woodley W, & Herndon A. A raingage evaluation of the Miami reflectivity-rainfall rate relation. Journal of Applied Meteorology.1970; 9(2): 258-264.
Marshall J S, and Palmer W M K. The Distribution of Raindrops with Size. Journal of Meteorology. 1984; 5(4): 165-166.
Futon RA, Breidenbach JP, Seo DJ, Miller DA, O’Brannon T. The WSD–88D rainfall algorithm. Weather Forecasting. 1998; 13: 377 -395.
Doelling I G, Joss J, Riedl J. Systematic variations of Z-R relationships from drop size distributions measured in northern Germany during seven years. Atmospheric Research. 1998; 47-48: 635- 649.
Steiner M, Smith J A. Reflectivity, rain rate, and kinetic energy flux relationships based on raindrop spectra. American Meteorological Society. 2000; 39 : 1923-1940.
Hagen M, Yuter S E. Relations between radar reflectivity, liquid water content, and rainfall rate during the MAP-SOP. Atmospheric Sciences. 2003; 128 : 477-494.
Germann U, Galli G, Boscacci M, Bolliger M. Radar precipitation measurement in a mountainous region, Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2006; 132: 1669-1692.
กรมฝนหลวงและการบินเกษตร. โครงการประเมินปริมาณน้า ฝนดว้ยเรดาร์ภาคตะวนัออก. กรมฝนหลวงและการบินเกษตร. 2557.
Mapiam P P, Methaprayum M, Bogaard T A, Schoups G, Veldhuis MC T. Citizen rain gauge improves hourly radar rainfall bias correction using a two-step Kalman filter, Hydrol Earth Syst Sci. 2022; 26: 775–794.
Seed A, Sirivarden L, Sun X, Jordan P, Elliot J. On the calibration of Australian weather radars. Technical report 02/7. 2002; 40.
