แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ในการพยากรณ์น้ำท่า โดยใช้ดัชนีความชุ่มชื้นของดินในพื้นที่ที่มีการใช้ประโยชน์ที่ดินที่แตกต่างกัน บริเวณลุ่มน้ำย่อยห้วยมะเฟือง อำเภอเมือง จังหวัดระยอง (Mathematical Model for Runoff Forecasting by Using Antecedent Precipitation Index in

Abstract

บทคัดย่อ

การศึกษาดัชนีความชุ่มชื้นของดิน (API) เพื่อพยากรณ์ปริมาณน้ำท่า บริเวณลุ่มน้ำย่อยห้วยมะเฟืองมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาดัชนีความชุ่มชื้นของดินและค่าความชุ่มชื้นของดินวิกฤต (API วิกฤต) เพื่อใช้ในการพยากรณ์ปริมาณน้ำท่าในพื้นที่ลุ่มน้ำขนาดเล็กที่มีรูปแบบการใช้ที่ดินที่แตกต่างกัน โดยคัดเลือกปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการเกิดน้ำท่าประกอบด้วย สมบัติทางกายภาพของดิน ปริมาณน้ำฝนรายวัน และดัชนีความชุ่มชื้นของดิน เพื่อพยากรณ์ปริมาณน้ำท่าในแต่ละรูปแบบการใช้ที่ดินโดยใช้ linear multiple regression ผลการศึกษา พบว่าพื้นที่ป่าดิบแล้งรุ่นสอง พื้นที่สวนยางพาราและพื้นที่สวนผลไม้ มีค่า API เฉลี่ยเท่ากับ 44.50, 33.61 และ 22.57 มิลลิเมตร ตามลำดับ โดยเมื่อศึกษาค่า API วิกฤต พบว่าพื้นที่สวนผลไม้มีค่ามากที่สุด รองมาคือพื้นที่สวนยางพาราและพื้นที่ป่าดิบแล้งรุ่นสอง โดยมีค่าเท่ากับ 227.71, 198.08 และ184.81 มิลลิเมตร ตามลำดับ ส่วนการใช้สมการทางคณิตศาสตร์วิเคราะห์สมการถดถอยหลายตัวแปร พบว่าค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (R²) สูงสุด พบในพื้นที่สวนผลไม้ รองมาคือพื้นที่สวนยางพาราและพื้นที่ป่าดิบแล้งรุ่นสอง ตามลำดับ  มีค่า เท่ากับ ร้อยละ 58.10, 56.50 และ 49.70 ตามลำดับ และมีค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐานในการพยากรณ์เท่ากับร้อยละ 10.18, 9.99 และ 10.95 ตามลำดับ

ABSTRACT

The antecedent precipitation index (API) for runoff forecasting at Huai Mafuang Sub-Watershed were studied on variation of API  and critical API (API _critical) for runoff forecasting in different type of landuse in small watershed. Selected factors affecting to runoff were composed soil of properties, daily rainfall and API. Mathematical models were selected for runoff forecasting using linear multiple regression. The results showed that secondary dry evergreen forest, rubber tree and orchard plantation had the average API of 44.50, 33.61 and 22.57 millimeter, respectively. The API _critical in orchard plantation was highest, followed by rubber trees and secondary dry evergreen forest with 227.71, 198.08 and 184.81  millimeter, respectively. The mathematical models of annual runoff showed moderate relationship. The highest is orchards plantation followed by rubber trees and secondary dry evergreen forest with the coefficient of determination of 58.10, 56.50 and 49.70 percent respectively and standard error for forecasting with 10.18, 9.99 and 10.95 percent respectively.