การประมาณค่าปริมาณฝนโดยใช้ภาพถ่ายดาวเทียม FY-2E และแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมในประเทศไทย

บทคัดย่อ

การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประเมินค่าปริมาณฝนจากดาวเทียม FY-2E โดยการใช้ข้อมูลช่วงคลื่นความร้อน 4 ช่วงความยาวคลื่น ประกอบด้วย IR1, IR2, WV และ IR4 บันทึกข้อมูลทุกชั่วโมงในช่วงระหว่างวันที่ 1 กรกฎาคม ถึง 31 ธันวาคม พ.ศ. 2553 เพื่อทำการวิเคราะห์หาความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณอุณหภูมิส่องสว่างกับความเข้มฝนที่ตรวจวัดจากสถานีตรวจวัดฝนอัตโนมัติที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาเดียวกัน ซึ่งการวิเคราะห์ได้เลือกใช้แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks; ANNs) เพื่อหาความสัมพันธ์ จากนั้นทำการปรับแก้ความถูกต้อง โดยใช้ค่าความผิดพลาดโดยประมาณ (percentage error) และค่ารากที่สองของค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสอง (Root Mean Square Error; RMSE)

ผลการศึกษาพบว่าค่าเฉลี่ยรายเดือนของอุณภูมิส่องสว่าง มีค่าผันแปรสูงสุดปรากฏในช่วงฤดูหนาว และมีค่าต่ำสุดในช่วงฤดูฝนทั้งนี้เนื่องจากช่วงฤดูฝนมีค่าความเปียกของพื้นที่ดินสูงทำให้ค่าอุณหภูมิพื้นผิวต่ำลงมากกว่าช่วงฤดูอื่นการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างค่าอุณหภูมิส่องสว่างรายเดือนกับค่าปริมาณน้ำฝนที่ตรวจวัดได้ พบว่าไม่มีความสัมพันธ์ทั้งนี้เนื่องจากกระบวนการเกิดฝนนั้นมีหลายปัจจัย และมีเงื่อนไขของสภาพบรรยากาศ สำหรับการประยุกต์ใช้แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมในการวิเคราะห์ปริมาณน้ำฝนรายเดือน พบว่าค่าปริมาณน้ำฝนที่คำนวณได้มีค่าสูงสุดในช่วงเดือนสิงหาคม และมีค่าต่ำสุดในช่วงเดือนธันวาคม ส่วนการปรับแก้ความคลาดเคลื่อนของแบบจำลองพบว่าค่าสัมประสิทธ์สหสัมพันธ์ (r) อยู่ในระดับปานกลางและสูง โดยมีค่าอยู่ระหว่างร้อยละ 58 ถึง 99 ทั้งนี้ค่าความสัมพันธ์สูงปรากฏในช่วงที่มีปริมาณฝนตกสูง ส่วนค่าความสัมพันธ์ต่ำปรากฏในช่วงที่มีค่าปริมาณน้ำฝนต่ำและเมื่อทดสอบความถูกต้องพบว่ามีค่าร้อยละความผิดพลาโดยประมาณอยู่ในช่วง 29.96-40.72 และค่ารากที่สองของค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสองมีค่าอยู่ในช่วง 29.07-45.62 ซึ่งถือว่าอยู่ในรับที่ยอมรับได้ในทางอุตุนิยมวิทยา

คำสำคัญ: แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม ภาพถ่ายดาวเทียม FY-2E ประเมินค่าปริมาณฝน