การวิเคราะห์และประเมินขนาดและความถี่ของน้ำหลากในลุ่มน้ำยัง
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
จากการที่ข้อมูลขนาดและความถี่ของน้ำหลากเป็นข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการวางแผนป้องกันและบรรเทาความเสียหายจากอุทกภัย ดังนั้นการศึกษานี้มีจึงวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์และประเมินขนาดและความถี่ของน้ำหลากในลำน้ำยัง ซึ่งมีพื้นที่ด้านท้ายน้ำของลุ่มน้ำยังที่เผชิญเหตุการณ์น้ำท่วมอยู่บ่อยครั้ง โดยการศึกษานี้ครอบคลุมถึงการเลือกทฤษฎีแจกแจงความถี่ 5 รูปแบบ ได้แก่ ทฤษฎีแกมมา ทฤษฎีล็อกนอร์มอล ทฤษฎีเจนเนอรัลไลซ์ เอ็กซ์ทรีม แวร์ลู ทฤษฎีกัมเบล และทฤษฎีไวบูลล์ และประมาณค่าพารามิเตอร์ของทฤษฎีแจกแจงความถี่ด้วยวิธีการประมาณภาวะน่าจะเป็นสูงสุด จากข้อมูลอนุกรมอัตราการไหลรายวันสูงสุดประจำปีของสถานีวัดน้ำท่า 4 สถานีในลำน้ำยัง ในช่วงปี พ.ศ.2533 ถึง 2562 สำหรับการเลือกทฤษฎีแจกแจงความถี่ให้เหมาะสมกับข้อมูลอัตราการไหล ได้ทำการตรวจสอบด้วยวิธีโคลโมโกรอฟ-สเมอร์นอฟ และวิธีเกณฑ์ข้อสนเทศอาไคเคะ โดยพบว่าทฤษฎีไวบูลล์มีความเหมาะสมมากที่สุดสำหรับการวิเคราะห์และประเมินขนาดและความถี่ของน้ำหลากในรูปความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณน้ำหลากสูงสุดกับรอบปีการเกิดซ้ำ ทั้งนี้พบว่าผลการวิเคราะห์และประเมินปริมาณน้ำหลากสูงสุดในลำน้ำยัง ณ สถานีวัดน้ำท่า E.70 บ้านกุดกว้าง ที่รอบปีการเกิดซ้ำ 10 25 50 และ 100 ปี มีค่าเท่ากับ 718.7 801.4 853.8 และ 900.2 ลบ.ม.ต่อวินาที ตามลำดับ และ ณ สถานีวัดน้ำท่า E.92 บ้านท่างาม ที่รอบการเกิดซ้ำ 10 25 50 และ 100 ปี มีค่าเท่ากับ 713.2 815.1 881.0 และ 940.2 ลบ.ม.ต่อวินาที ตามลำดับ เมื่อพิจารณาที่รอบปีการเกิดซ้ำเดียวกัน ณ ตำแหน่งสถานีวัดน้ำท่าทั้ง 4 สถานี พบว่าปริมาณน้ำหลากสูงสุดในลำน้ำจะมีค่าเพิ่มขึ้นแปรผันกับขนาดของพื้นที่รับน้ำ นอกจากนี้ การศึกษานี้ยังได้พัฒนาสมการความสัมพันธ์ระหว่างขนาดของพื้นที่รับน้ำกับปริมาณน้ำหลากสูงสุดที่รอบปีการเกิดซ้ำต่างๆ สำหรับใช้ประเมินปริมาณน้ำหลากสูงสุดในลำน้ำที่ไม่มีการตรวจวัดข้อมูลน้ำท่า โดยสรุป แนวทางการวิเคราะห์และประเมินปริมาณน้ำหลากและผลลัพธ์ที่ได้จากการศึกษานี้ จะเป็นประโยชน์ต่อการบรรเทาและบริหารจัดการอุทกภัยในพื้นที่ลุ่มน้ำยังอย่างมีประสิทธิภาพต่อไป
Article Details
เอกสารอ้างอิง
Rao AR, Hamed KH. Flood Frequency Analysis. Boca Raton: CRC Press; 2000.
Calenda G, Mancini CP, Volpi E. Selection of the probabilistic model of extreme floods: The case of the River Tiber in Rome. Journal of Hydrology. 2009; 371(1): 1-11.
Ologhadien I. Comparative evaluation of probability distribution models of flood flow in Lower Niger basin. European Journal of Engineering and Technology Research. 2021; 6(2): 107-117.
Rizwan M, Guo S, Xiong F, Yin J. Evaluation of various probability distributions for deriving design flood featuring right-tail events in Pakistan. Water. 2018; 10(11): 1603.
Romali NS, Yusop Z. Frequency analysis of annual maximum flood for Segamat River. MATEC Web of Conferences. 2017; 103: 04003.
Vivekanandan N. Flood frequency analysis using method of moments and L-moments of probability distributions. Cogent Engineering. 2015; 2: 1018704.
Rahman AS, Rahman A, Zaman MA, Haddad K, Ahsan A, Imteaz M. A study on selection of probability distributions for at-site flood frequency analysis in Australia. Natural Hazards. 2013; 69: 1803-1813.
สำนักงานทรัพยากรน้ำภาค 4 กรมทรัพยากรน้ำ กระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม. การบริหารจัดการลุ่มน้ำชี. 2555.
Bedient PB, Huber WC, Vieux BE, Mallidu M. Hydrology and Floodplain Analysis. Upper Saddle River: Pearson Education Limited; 2013.
England JF, Cohn TA, Faber BA, Stedinger JR, Thomas WO, Veilleux AG, Kiang JE, Mason RR. Guidelines for Determining Flood Flow Frequency Bulletin 17C: U.S. Geological Survey Techniques and Methods. 2019.
Grubbs FE. Procedures for detecting outlying observations in samples. Technometrics. 1969; 11: 1-21.
กรมทรัพยากรน้ำ กระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม. คู่มือเกณฑ์กำหนดการออกแบบโครงการพัฒนาแหล่งน้ำ. 2550.
Lohpaisankrit W, Prasanchum H. Catchment-scale flood hazard mapping in the lower areas of Lam Pao River basin, Thailand. Engineering Access. 2022; 8: 53-60.
Meeyaem K, Polpinit P. Flood modeling using Gumbel distribution and drainage density for flood forecasting in the Chi River: Amphur Muang, Khon Kaen, Thailand case. In: The 4th KKU International Engineering Conference 2012, KKU-IENC 2012; 10-12 May 2012; Khon Kaen: 2012. p. 99-104.
ชวลิต ชาลีรักษ์ตระกูล, ไตรเทพ บุญครอง. พล็อตความน่าจะเป็นแบบ GEV ของข้อมูลน้ำท่วมรายปีสูงสุดในประเทศไทย. วิศวกรรมสาร ฉบับวิจัยและพัฒนา. 2546. 14(2): 9-18.
