การประมาณค่าอุณหภูมิพื้นผิวดิน เพื่อศึกษาปรากฏการณ์เกาะความร้อนของเมือง กรณีศึกษาอำเภอเมือง จังหวัดนครสวรรค์

Main Article Content

นราธิป เพ่งพิศ
ไชยา อู๋ชนะภัย
วรรธนนันท์ ใจสะอาด
ประยุทธ สุระเสนา

บทคัดย่อ

การวิจัยครั้งนี้เป็นการศึกษาปรากฏการณ์เกาะความร้อนของเมือง โดยการประมาณอุณหภูมิพื้นผิวจากข้อมูลดาวเทียม Landsat-9 ในระดับที่ 2 ด้วยอัลกอริทึม Single channel ที่ใช้พารามิเตอร์ทั้งหมด 5 ตัว คือ 1) ช่วงคลื่นอินฟราเรดความร้อน 2) สภาพเปล่งรังสีของพื้นผิว 3) อัตราส่วนของรังสีอินฟราเรดความร้อนที่ส่งผ่านต่อรังสีที่ตกกระทบกับชั้นบรรยากาศ 4) การแผ่รังสีอินฟราเรดความร้อนของบรรยายกาศมายังพื้นผิวโลกและสะท้อนไปยังอุปกรณ์รับสัญญาณ และ5) ค่าปริมาณการแผ่รังสีจากบรรยากาศและกระจัดกระจายไปยังอุปกรณ์รับสัญญาณนอกจากนี้มีการจำแนกการใช้ที่ดิน/สิ่งปกคลุมดินแบบRandom forest เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างการใช้ที่ดิน/สิ่งปกคลุมดินกันอุณหภูมิพื้นผิว ผลการศึกษาพบว่า 1) พื้นที่ส่วนใหญ่ของอำเภอเมืองนครสวรรค์ปกคลุมด้วยพื้นที่สีเขียวจำนวน 224,846 ไร่ คิดเป็นร้อยละ48.08 ของพื้นที่ รองลงมาคือพื้นที่ว่างเปล่า จำนวน 114,848 ไร่ คิดเป็นร้อยละ 24.56 ของพื้นที่ และพื้นที่ชุมชนเมืองและสิ่งปลูกสร้าง จำนวน55,801ไร่ คิดเป็นร้อยละ 11.93 ของพื้นที่ ซึ่งมีค่าความถูกต้องโดยรวมของการจำแนกเท่ากับร้อยละ 87และมีค่าสถิติแคปปา (Kappa statistic) เท่ากับ 0.83 2)อุณหภูมิพื้นผิวของพื้นที่อำเภอเมืองนครสวรรค์มีค่าเฉลี่ยเท่ากับ 34.31องศาเซลเซียส และพื้นที่ส่วนใหญ่มีค่าอุณหภูมิพื้นผิวอยู่ระหว่าง 31.4-37 องศาเซลเซียส จำนวน 160,606 ไร่ คิดเป็นร้อยละ 34.34 ของพื้นที่ 3) การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างการใช้ที่ดิน/สิ่งปกคลุมดินและอุณหภูมิพื้นผิวดิน (Y) แสดงให้เห็นว่าพื้นที่ว่างเปล่า (X1), พื้นที่สีเขียว (X2), พื้นที่ชุมชนเมืองและสิ่งปลูกสร้าง (X3) มีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (r) เท่ากับ 0.8136-0.8108 และ 0.7553 ตามลำดับ สามารถแสดงสมการถดถอยเชิงพหุคูณ คือ Y = 28.4410+0.1310 (X1) +0.0369 (X2) + 0.0933(X3) มีค่า (R2 = 0.78) และ 4) การศึกษาปรากฏการณ์เกาะความร้อนของเมืองพบว่าพื้นที่อำเภอเมืองนครสวรรค์มีพื้นที่ที่เกิดปรากฏการณ์เกาะความร้อนในระดับวิกฤต จำนวน 26,275 ไร่ คิดเป็นร้อยละ 5.62 ของพื้นที่ ซึ่งพื้นที่ว่างเปล่าเกิดปรากฏการณ์เกาะความร้อนของเมืองในระดับที่วิกฤตมากกว่าพื้นที่ชุมชนเมืองและสิ่งปลูกสร้าง

Article Details

ประเภทบทความ
Physical Sciences

เอกสารอ้างอิง

Climate Center, Global Warming, Available Source: http://climate.tmd.go.th/content/file/ 11, February 29, 2024. (in Thai)

Gracs, Global Warming, 2023. Available Source: https://gracz.co.th/blog/post/planet-global-warming, February 29, 2023. (in Thai)

Thai PBS, IPCC Warning Slove Global Warming, Available Source: https://www.thaipbs.or.th/news/content/325765, March 21, 2023. (in Thai)

Weather Forecast Division, The Air Temperature of Thailand, Available Soruce: https://tmd.go.th/ClimateChart/annual-mean-temperature-in-thailand, August 4, 2022. (in Thai)

World BANK GROUP, 2021, Climate Risk Country Profile "Thailand", the World Bank Group, Washington, DC, 26 p.

Land Development Department, 2021, Landuse of Thailand, Avalible Source: http://www1.ldd.go.th/web_OLP/result/landuse2562-2564.htm, August 21, 2020. (in Thai)

KASIKORN Research Center Company Limited, How to Decreass Greenhouse Gas Emissions, Available Source: https://www.thaipost.net/columnist-people/538920/, February 22, 2024. (in Thai)

Prachachat Business Online, The "Nakhon Sawan" Investment Business Sector Invests Tens of Billions into the Lower Northern Hub., [Online]. Available Source : https://icons.co.th/newsdetail.asp?lang =TH&page =newsdetail&newsno=1092549, August 21, 2020. (in Thai)

Prachachat Business Online, Regional Real Estate News, Available Source: https://www.reic.or.th/News/RealEstate/453719 , May 31, 2023. (in Thai)

Phengphit, N., 2016, Estimation of Land Surface Temperture from Satellite Data, Rayong Province, Thailand, Master Thesis, Burapha University, Chon buri, 157 p. (in Thai)

Singhaburachan, S., Urban Heat Island, Available Source: https://uatscimath.ipst.ac.th/2021/article-biology/item/11239-urban-heat-island, June 3, 2020. (in Thai)

Rodrigues de Almeida, C., Teodoro, A. C., and Gonçalves, A. (2021). Study of the urban heat island (UHI) using remote sensing Data/Techniques: A systematic review. Environment, 8(10): 1-39.

S. Liang, X. Li, and J. Wang, Advanced Remote Sensing. San Diego, USA: Academic Press, 2012.

Qin, Z. And Karnieli, A., 2001, Mono-window algorithm for retrieving land surface temperature from Landsat TM data and its application to the Israel-Egypt border region, Int. J. Remote Sens. 22(18): 3719-3746.

Jimenez-Munoz, J. C. and Sobrino, J. A., 2003, Generalized single-channel method for retrieving land surface temperature from remote sensing data, J. Geophys. Res. 108(D22): 1-9.

Cristóbal, J., Jimenez-Munoz, J.C., Prakash, A., Mattar, C., Skokovi´,D. and Sobrino, J. A., 2018, An improved single-channel method to retrieve land surface temperature from the landsat-8 thermal band, Remote Sens. 10(3): 1-14.

Glinsopon, P., Iamtrakul, P., Menarin, S. and Siewwuttanagu, S., 2013, Assessing the Effects of Surface Temperatures in Different Urban Climate Zones of Bangkok Metropolitan Regions (BMR), Built Environment Research Associates Associates Conference, BERAC 4, Pathum Thani, (in Thai)

Siewwuttanagul, S. and Iamtrakul, P., 2013, A Study of Factors Contributing on Urban Heat Islands in Bangkok, Built Environment Research Associates Associates Conference, Pathum Thani, (in Thai)

Soytong, P., Janchidfa, K., Phengphit, N. and Chayhard, S., 2017, Urban Heat Island and Greenhouse effect in Eastern Seaboard, Research Report, Burapha University, Chonburi, 160 p. (in Thai)

Karyati, N E., Sholihah, R I., Panuju, D R., Trisasongko, B H., Nadalia, D. and Iman, L O S., 2022, Application of landsat-8 OLI/TIRS to assess the urban heat Island (UHI), Earth Environ. Sci, 1109(2022): 1-8

Melis INALPULAT, 2023, Comparison of different supervised classification algorithms for mapping paddy rice areas using landsat 9 imageries, TJNS, 12(3): 52–59.

U.S. Survey Geological, 2022, Landsat 8-9 Operational Land Imager (OLI) -Thermal Infrared Sensor (TIRS) Collection 2 (C2) Level 2 (L2) Data Format Control Book (DFCB), Department of the Interior, USA, 5 p.

Meteorological Department. (2013). Climatological data of Thailand for 30-year period (1981-2010). Climatological Center, Bangkok. (in Thai).

Srivanit, M. and Iamtrakul, P., 2019, Spatial patterns of greenspace cool islands and their relationship to cooling effectiveness in the tropical city of Chiang Mai, Thailand, Environ. Monit. Assess. 191: 1-16.

Mhokprakhon, M. and Chaiyakarm,T., 2023, Estimation of land surface temperature in northeast, Thailand using multi – temporal satellite imageries, Burapha Sci. J. 28(1): 136-154. (in Thai)

Phengphit, N., Jaisa-ard, W. and Uchanapai, C., 2020, Application of remote sensing for studying influence between greenareas and land surface temperature, a case study of Nakhon Sawan Municipality Area, Thai Science and Technology Journal (TSTJ), 28(8): 1359-1371. (in Thai)