การประมาณน้ำท่ารายเดือนโดยใช้ข้อมูลปริมาณน้ำฝนแบบ Reanalysis สำหรับพื้นที่ที่ไม่มีสถานีตรวจวัดในจังหวัดกาญจนบุรี
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การประเมินน้ำท่าสำหรับโครงการพัฒนาแหล่งน้ำขนาดเล็กจำเป็นต้องใช้ข้อมูลฝนจากสถานีใกล้โครงการ แต่ในพื้นที่ภูเขามักมีสถานีอยู่ห่างไกล ปัจจุบันมีการนำข้อมูลฝนแบบ reanalysis มาใช้ในพื้นที่ที่มีข้อมูลจำกัด งานวิจัยนี้ได้ประเมินประสิทธิภาพของข้อมูล WorldClim และ CHELSA โดยเปรียบเทียบกับข้อมูลจากสถานีวัดน้ำฝน 9 แห่ง ในจังหวัดกาญจนบุรี ช่วงปี พ.ศ. 2543 - 2561 ผลการวิจัยพบว่า ข้อมูลทั้งสองชุดมีความสัมพันธ์เชิงบวกในระดับสูงกับข้อมูลจากสถานีวัดน้ำฝน โดย CHELSA มีความสัมพันธ์สูงกว่าเล็กน้อย (r=0.84) เมื่อเทียบกับ WorldClim (r=0.79) ในด้านความแม่นยำ พบว่า CHELSA มีประสิทธิภาพระดับดีมาก โดยมีความเอนเอียงเชิงบวกเล็กน้อย (PBIAS=+4.16%) ส่วน WorldClim มีประสิทธิภาพระดับพอใช้ แต่มีแนวโน้มประเมินค่าสูงกว่าความเป็นจริงค่อนข้างชัดเจน (PBIAS=+22.64%) เมื่อนำข้อมูล reanalysis มาใช้คำนวณปริมาณน้ำท่าในโครงการพัฒนาแหล่งน้ำขนาดเล็กจำนวน 6 โครงการ พบว่าให้ผลต่างจากการใช้ข้อมูลสถานีวัดน้ำฝน โดย WorldClim มีความแตกต่างระหว่าง -28.82% ถึง +100.68% ส่วน CHELSA มีความแตกต่างระหว่าง -12.64% ถึง +87.39% ผลการศึกษานี้แสดงศักยภาพของข้อมูลปริมาณน้ำฝนแบบ reanalysis สำหรับประยุกต์ทางอุทกวิทยาในพื้นที่ที่ไม่มีสถานีวัดน้ำฝน ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อการวางแผนและออกแบบความจุของอ่างเก็บน้ำหรือขนาดพื้นที่ชลประทาน
Article Details
เอกสารอ้างอิง
ไพโรจน์ เกรียงศิริ และ จานุวัตร เลิศศิลป์เจริญ. (2538). แนวทางการศึกษาการวางโครงการแหล่งน้ำขนาดเล็กของภาคเหนือประเทศไทยโดยใช้โปรแกรมสเปรทชีท. วิศวกรรมสาร มก., 9(25), 75-114.
Baatz, R., Hendricks Franssen, H. J., Euskirchen, E., Sihi, D., Dietze, M., Ciavatta, S., Fennel, K., Beck, H., De Lannoy, G., Pauwels, V. R. N., Raiho, A., Montzka, C., Williams, M., Mishra, U., Poppe, C., Zacharias, S., Lausch, A., Samaniego, L., Van Looy, K., Vereecken, H. (2021). Reanalysis in Earth System Science: Toward Terrestrial Ecosystem Reanalysis. Reviews of Geophysics, 59(3), 1–39. https://doi.org/10.1029/2020RG000715
Bosilovich, M. G., Chen, J., Robertson, F. R., & Adler, R. F. (2008). Evaluation of global precipitation in reanalyses. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 47(9), 2279–2299. https://doi.org/10.1175/2008JAMC1921.1
Ceglar, A., Toreti, A., Balsamo, G., & Kobayashi, S. (2017). Precipitation over monsoon Asia: A comparison of reanalyses and observations. Journal of Climate, 30(2), 465–476. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-16-0227.1
de Oliveira-Júnior, J. F., Correia Filho, W. L. F., de Barros Santiago, D., de Gois, G., da Silva Costa, M., da Silva Junior, C. A., Teodoro, P. E., & Freire, F. M. (2021). Rainfall in Brazilian Northeast via in situ data and CHELSA product: mapping, trends, and socio-environmental implications. Environmental Monitoring and Assessment, 193(5), 1–19. https://doi.org/10.1007/s10661-021-09043-9
Delle Monache, D., Martino, G., Chiocchio, A., Siclari, A., Bisconti, R., Maiorano, L., & Canestrelli, D. (2024). Mapping local climates in highly heterogeneous mountain regions: Interpolation of meteorological station data vs. downscaling of macroclimate grids. Ecological Informatics, 82, 102674. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2024.102674
Dumont, M., Saadi, M., Oudin, L., Lachassagne, P., Nugraha, B., Fadillah, A., Bonjour, J.-L., Muhammad, A., Hendarmawan, Dörfliger, N., & Plagnes, V. (2022). Assessing rainfall global products reliability for water resource management in a tropical volcanic mountainous catchment. Journal of Hydrology: Regional Studies, 40, 101037. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2022.101037
Fick, S. E., & Hijmans, R. J. (2017). WorldClim 2: new 1-km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology, 37(12), 4302–4315. https://doi.org/10.1002/joc.5086
Fierke, J., Joelson, N. Z., Loguercio, G. A., Putzenlechner, B., Simon, A., Wyss, D., Kappas, M., & Walentowski, H. (2024). Assessing uncertainty in bioclimatic modelling: a comparison of two high-resolution climate datasets in northern Patagonia. Regional Environmental Change, 24(3), 110. https://doi.org/10.1007/s10113-024-02278-5
Garibay, V. M., Gitau, M. W., Kiggundu, N., Moriasi, D., & Mishili, F. (2021). Evaluation of Reanalysis Precipitation Data and Potential Bias Correction Methods for Use in Data-Scarce Areas. Water Resources Management, 35(5), 1587–1602. https://doi.org/10.1007/s11269-021-02804-8
Hemp, A., & Hemp, J. (2024). Weather or not—Global climate databases: Reliable on tropical mountains? PLOS ONE, 19, 0299363. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0299363
Karger, D. N., Conrad, O., Böhner, J., Kawohl, T., Kreft, H., Soria-Auza, R. W., Zimmermann, N. E., Linder, H. P., & Kessler, M. (2017). Climatologies at high resolution for the earth’s land surface areas. Scientific Data, 4, 170122. https://doi.org/10.1038/sdata.20
122
Kim, I. W., Oh, J. H., Woo, S. M., & Kripalani, R. H. (2019). Evaluation of precipitation extremes over the Asian domain: observation and modelling studies. Climate Dynamics, 52(3), 1317–1342. https://doi.org/10.1007/s00382-018-4193-4
McClean, F., Dawson, R., & Kilsby, C. (2023). Intercomparison of global reanalysis precipitation for flood risk modelling. Hydrology and Earth System Sciences, 27(2), 331–347. https://doi.org/10.5194/hess-27-331-2023
Moriasi, D. N., Arnold, J. G., Van Liew, M. W., Bingner, R. L., Harmel, R. D., & Veith, T. L. (2007). Model Evaluation Guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations. transactions of the ASABE, 50(3), 885–900. https://doi.org/10.13031/2013.23153
Osejo, B. B., Vargas, T. B., & Martinez, J. A. (2019). Spatial distribution of precipitation and evapotranspiration estimates from WorldClim and Chelsa datasets: Improving long-term water balance at the watershed-scale in the Urabá region of Colombia. International Journal of Sustainable Development and Planning, 14(2), 105–117. https://doi.org/10.2495/SDP-V14-N2-105-117
Salvacion, A. R., Magcale-Macandog, D. B., Cruz, P. C. S., Saludes, R. B., Pangga, I. B., & Cumagun, C. J. R. (2018). Evaluation and spatial downscaling of CRU TS precipitation data in the Philippines. Modeling Earth Systems and Environment, 4(3), 891–898. https://doi.org/10.1007/s40808-018-0477-2
Stockham, A. J., Schultz, D. M., Fairman, J. G., & Draude, A. P. (2018). Quantifying the Rain-shadow Effect: Results from the Peak District, British Isles. Bulletin of the American Meteorological Society, 99(4), 777–790. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-17-0256.1
Subyani A. M. (2004). Geostatistical study of annual and seasonal mean rainfall patterns in southwest Saudi Arabia. Hydrological Sciences Journal, 49(5), 803–817. https://doi.org/10.1623/hysj.49.5.803.55137
Sun, Q., Miao, C., Duan, Q., Ashouri, H., Sorooshian, S., & Hsu, K. L. (2018). A Review of Global Precipitation Data Sets: Data Sources, Estimation, and Intercomparisons. Reviews of Geophysics, 56(1), 79–107. https://doi.org/10.1002/2017RG000574
Wang, G. F., Zhang, X. W., & Zhang, S. Q. (2019). Performance of Three Reanalysis Precipitation Datasets over the Qinling-Daba Mountains, Eastern Fringe of Tibetan Plateau, China. Advances in Meteorology, 2019(1), 7698171. https://doi.org/10.1155/2019/7698171
Wang, X. L., Feng, Y., Chan, R., & Isaac, V. (2016). Inter-comparison of extra-tropical cyclone activity in nine reanalysis datasets. Atmospheric Research, 181, 133–153. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2016.06.010
Wanzala, M. A., Ficchi, A., Cloke, H. L., Stephens, E. M., Badjana, H. M., & Lavers, D. A. (2022). Assessment of global reanalysis precipitation for hydrological modelling in data-scarce regions: A case study of Kenya. Journal of Hydrology: Regional Studies, 41, 101105. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2022.101105
Zhan, W., Guan, K., Sheffield, J., & Wood, E. F. (2016). Depiction of drought over sub-Saharan Africa using reanalyses precipitation data sets. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 121(18), 10,510-555,574. https://doi.org/10.1002/2016JD024858
