การวิเคราะห์แนวโน้มปริมาณน้ำหลากสูงสุดของลุ่มน้ำหลักในประเทศไทย

Main Article Content

ไชยาพงษ์ เทพประสิทธิ์

บทคัดย่อ

การวิเคราะห์แนวโน้มปริมาณน้ำหลากสูงสุดของลุ่มน้ำหลักในประเทศไทย มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาแนวโน้มของปริมาณน้ำหลากสูงสุดใน 25 ลุ่มน้ำหลักของประเทศไทย โดยใช้ข้อมูลปริมาณน้ำหลากสูงสุดรายปี จากสถานีวัดน้ำท่าของกรมชลประทาน ที่มีการบันทึกข้อมูลต่อเนื่องไม่น้อยกว่า 10 ปี จำนวน 447 สถานี โดยใช้แบบจำลอง TREND ในการวิเคราะห์ และใช้การทดสอบแนวโน้ม จำนวน 3 วิธี ประกอบด้วยวิธี Linear Regression วิธี Spearman's Rho และวิธี Mann-Kendall โดยพิจารณาใช้ระดับนัยสำคัญที่ p < 0.01  p < 0.05 และ p < 0.10 ผลการทดสอบแนวโน้มโดยวิธี Mann-Kendall ใน 25 ลุ่มน้ำหลักของประเทศไทย พบว่า ไม่มีนัยสำคัญ จำนวน 305 สถานี และมีนัยสำคัญ จำนวน 142 สถานี แบ่งออกเป็น มีแนวโน้มที่เพิ่มขึ้น จำนวน 61 สถานี และมีแนวโน้มที่ลดลง จำนวน 81 สถานี ผลการทดสอบแนวโน้มโดยวิธี Spearman’s Rho พบว่า ไม่มีนัยสำคัญ จำนวน 302 สถานี และมีนัยสำคัญ จำนวน 145 สถานี แบ่งออกเป็น มีแนวโน้มที่เพิ่มขึ้น จำนวน 65 สถานี และมีแนวโน้มที่ลดลง จำนวน 80 สถานี ผลการทดสอบแนวโน้มโดยวิธี Linear Regression พบว่า ไม่มีนัยสำคัญ จำนวน 360 สถานี และมีนัยสำคัญ จำนวน 87 สถานี แบ่งออกเป็น มีแนวโน้มที่เพิ่มขึ้น จำนวน 39 สถานี และมีแนวโน้มที่ลดลง จำนวน 48 สถานี นอกจากนี้ งานวิจัยแสดงให้เห็นว่า ลุ่มน้ำหลักในประเทศไทยที่พบแนวโน้มปริมาณน้ำหลากสูงสุดที่เพิ่มขึ้น มีจำนวน 8 ลุ่มน้ำ ลุ่มน้ำที่พบแนวโน้มปริมาณน้ำหลากสูงสุดที่ลดลง มีจำนวน 11 ลุ่มน้ำ และลุ่มน้ำที่พบสถานีวัดน้ำท่าที่แสดงแนวโน้มปริมาณน้ำหลากสูงสุดเพิ่มขึ้นและลดลงมีจำนวนที่เท่ากัน มีจำนวน 3 ลุ่มน้ำ ในขณะที่มีลุ่มน้ำ ที่สถานีวัดน้ำท่าทั้งหมดในลุ่มน้ำไม่แสดงค่าแนวโน้มที่ชัดเจนอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ มีจำนวน 3 ลุ่มน้ำ

Article Details

รูปแบบการอ้างอิง
[1]
เทพประสิทธิ์ ไ., “การวิเคราะห์แนวโน้มปริมาณน้ำหลากสูงสุดของลุ่มน้ำหลักในประเทศไทย”, sej, ปี 13, ฉบับที่ 1, น. 123–131, ส.ค. 2018.
ประเภทบทความ
บทความวิจัย

เอกสารอ้างอิง

[1] Trend/ Change Detection Software, User Guide, CRC for Catchment Hydrology, Australia, 2005.
[2] H. B. Mann, “Nonparametric tests against trend,” Econometrical, vol. 13, no.3 pp. 245-259, Jul. 1945.
[3] M. G. Kendall, “Rank Correlation Methods,” 4th ed. London: Charles Griffin, 1975.
[4] S. Yue and C. Wang, “The Mann-Kendall Test Modified by Effective Sample Size to Detect Trend in Serially Correlated Hydrological Series,” WARM Journal, vol. 18(3), pp. 201-218, Jun. 2004.
[5] E. Kahya and S. Kalayci, “Trend analysis of streamflow in Turkey,” J. Hydrology, vol. 289, pp. 128-144, Apr. 2004.
[6] K. H. Hamed, “Trend detection in hydrologic data: The Mann–Kendall trend test under the scaling hypothesis,” J. Hydrology, vol. 349, pp. 350-363, Feb. 2008.
[7] C. Thepprasit, K. Kitparnitchrun, and K. Boonmee, “Trend Analysis of Extreme Rainfall for Bangkok,” The 20th National Convention on Civil Engineering (NCCE20), Pattaya, Chonburi, Thailand, Jul. 8-10, 2015. NNCE-417, pp. 1-6.