:: การเตือนภัย


การพยากรณ์อากาศ คือ การคาดหมายสภาวะอากาศและปรากฏการณ์ทางธรรมชาติ ที่จะเกิดขึ้นในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่งในอนาคต ส่วนมากจะเกี่ยวข้องกับสภาวะอากาศที่เกิดขึ้นใกล้ตัวเรา เช่นฝน อุณหภูมิ เมฆ หมอก คลื่นลม รวมทั้งภัยธรรมชาติที่รุนแรงและไม่รุนแรง ได้แก่ พายุหมุนเขตร้อน, พายุฝนฟ้าคะนอง,การเกิดอุทกภัย, ภัยแล้ง ฯลฯ การพยากรณ์สภาวะอากาศดังกล่าว แบ่งออกเป็น 3 ชนิด ตามช่วงเวลาของการพยากรณ์ คือ

1. การพยากรณ์อากาศระยะสั้น (Short Range Forecast) เป็นการพยากรณ์อากาศในช่วงเวลาไม่เกิน 72 ชั่วโมง ใช้ข้อมูลผลการตรวจอากาศ และแผนที่อากาศในปัจจุบันมาวิเคราะห์ตามแนวทางทฤษฎีอุตุนิยมวิทยา เพื่อการพยากรณ์อากาศ สามารถแบ่งช่วงเวลาการพยากรณ์ออกได้

1.1 การพยากรณ์อากาศปัจจุบัน (Nowcast) ช่วงเวลาพยากรณ์ไม่เกิน 3 ชั่วโมง

1.2 การพยากรณ์อากาศสั้นมาก (Very Short Range) ช่วงเวลาพยากรณ์ไม่เกิน 12 ชั่วโมง

1.3 การพยากรณ์อากาศสั้น (Short – Range) ช่วงเวลาพยากรณ์ไม่เกิน 72 ชั่วโมง

2. การพยากรณ์อากาศระยะปานกลาง (Medium-range Forecast) คือ การพยากรณ์อากาศในระยะเวลามากกว่า 72 ชั่วโมง จนถึง 10 วัน ใช้ข้อมูลอุตุนิยมวิทยาปัจจุบันร่วมกับข้อมูลจากสถิติภูมิอากาศในการพยากรณ์

3. การพยากรณ์อากาศระยะนาน (Longe Range Forecast) เป็นการพยากรณ์อากาศในช่วงเวลามากกว่า 10 วันขึ้นไป ใช้ข้อมูลสถิติทางอุตุนิยมวิทยาในการพยากรณ์

นอกจากทฤษฎีทางอุตุนิยมวิทยาแล้ว ระบบของการตรวจอากาศมีส่วนสำคัญ และจำเป็นอย่างยิ่งต่อการพยากรณ์อากาศ ให้มีประสิทธิภาพ ดังนั้นก่อนที่จะได้มาซึ่งการพยากรณ์อากาศ เราจำเป็นจะต้องมีสถานีตรวจอากาศทั้งอากาศผิวพื้น และตรวจอากาศชั้นบน เพื่อทำการตรวจวัดสารประกอบทางอุตุนิยมวิทยา เช่น ความกดอากาศ อุณหภูมิ ลม ฯลฯ เราจำเป็นจะต้องมีเรดาร์ตรวจอากาศ เพื่อตรวจจับพื้นที่และความรุนแรงของฝน นอกจากนี้เราจะต้องอาศัยดาวเทียมอุตุนิยมวิทยา เพื่อตรวจวัดข้อมูลอุตุนิยมวิทยาโดยเฉพาะในบริเวณที่ห่างไกล และยากลำบากต่อการติดตั้งสถานีตรวจอากาศ เช่นบริเวณเทือกเขา ป่าไม้ ทะเลทราย มหาสมุทร เกาะแก่งต่าง ๆ ฯลฯ การติดตั้งเครื่องมือตรวจวัดระดับน้ำตามแม่น้ำสำคัญต่าง ๆ เพื่อตรวจวัดปริมาณการไหลของน้ำ ล้วนเป็นส่วนสำคัญอย่างยิ่งในการเสริมสร้างระบบการพยากรณ์อากาศให้มีความสมบูรณ์ยิ่งขึ้น





การพยากรณ์อากาศจะถูกเผยแพร่ไปสู่ประชาชนทันที หลังจากข้อมูลทางอุตุนิยมวิทยาได้ถูกนำมาวิเคราะห์อย่างละเอียดถี่ถ้วน และเนื่องจากข้อมูลเหล่านี้ จะกระจายไปสู่ประชาชนทุกสาขาอาชีพเป็นประจำทุกวัน ดังนั้น การพยากรณ์อากาศจึงแบ่งออกเป็นพวกใหญ่ ๆ หลายลักษณะ คือ การพยากรณ์อากาศโดยทั่วไป การพยากรณ์อากาศการบิน การพยากรณ์อากาศทางทะเล การพยากรณ์อากาศเพื่อการคมนาคมขนส่ง การพยากรณ์อากาศเพื่อการเกษตร และการพยากรณ์อากาศเพื่อการท่องเที่ยว นอกจากนี้กรมอุตุนิยมวิทยาจะออกประกาศเตือนภัยทันที เมื่อคาดว่าจะมีลักษณะร้ายเกิดขึ้น เช่น พายุไต้ฝุ่น น้ำท่วมฉับพลัน คลื่นลมแรง เป็นต้น



การพยากรณ์น้ำ
ไอน้ำ เป็นองค์ประกอบหนึ่งที่สำคัญยิ่งของชั้นบรรยากาศ ซึ่งเป็นต้นกำเนิดของการเกิดฝน น้ำท่า และน้ำใต้ดิน รวมทั้งทำให้เกิดการหมุนเวียนของน้ำในโลกมนุษย์ ที่เรียกว่าวัฏจักรของน้ำ (Hydrologic Cycle) น้ำเป็นทรัพยากรธรรมชาติที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่ง ซึ่งสิ่งมีชีวิตจะไม่สามารถดำรงชีวิตอยู่ได้ถ้าปราศจากน้ำ น้ำไม่เป็นเพียงสิ่งที่สิ่งมีชีวิต เช่น พืชและสัตว์นำไปใช้เท่านั้น แต่ยังเป็นสื่อกลางในการคมนาคม และเป็นแหล่งกำเนิดพลังงานที่สำคัญยิ่งแหล่งหนึ่ง จึงนับได้ว่าน้ำเป็นทรัพยากรที่มีประโยชน์อย่างมากสำหรับมนุษยชาติ แต่ในขณะเดียวกัน น้ำก็สามารถก่อให้เกิดโทษอย่างมหันต์ได้เช่นกัน เช่น กรณีที่มีพายุฝน น้ำจะเป็นเหตุที่ทำให้เกิดอุทกภัย และทำความเสียหายให้กับชีวิตและทรัพย์สิน ดังนั้น การพยากรณ์น้ำเพื่อการเตือนภัย จึงนับเป็นมาตรการที่สำคัญประการหนึ่ง ที่ช่วยให้ประชาชนสามารถป้องกัน และบรรเทาความเสียหายอันเนื่องมาจากอุทกภัยได้

ปัจจุบันประชากรโลกได้เพิ่มมากขึ้นอย่างรวดเร็ว ทำให้มีความต้องการใช้น้ำเพิ่มขึ้นตลอดเวลา ทั้งด้านอุปโภค บริโภค และด้านกสิกรรม การบริหารจัดการน้ำที่ดี จึงเป็นแนวทางหนึ่งที่จะแก้ปัญหาการขาดแคลนน้ำ ดังกล่าวที่จะเกิดขึ้นในอนาคต อุทกภัย และภัยแล้งเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นเป็นประจำในเกือบทุกภูมิภาค ดังนั้นจะเห็นได้ว่า น้ำเข้ามามีบทบาทต่อการดำรงชีวิตของมนุษย์เป็นอย่างมาก จึงสมควรที่จะมีการศึกษาเกี่ยวกับคุณสมบัติ การเกิด และความรู้เกี่ยวกับเรื่องน้ำที่มีอยู่ในโลกให้เข้าใจชัดเจนยิ่งขึ้น เพื่อจะได้เป็นข้อมูลพื้นฐานในการพิจารณาป้องกัน และพัฒนาแหล่งน้ำให้เกิดประโยชน์สูงสุดต่อไป

ลุ่มน้ำ
ลุ่มน้ำ (Drainage, Catchment, River Basin, Watershed) หมายถึง บริเวณพื้นที่ที่รับ และระบายน้ำโดยนับรวมตั้งแต่บริเวณต้นน้ำ (Upstream) จนถึงจุดออก (Outlet) หรือปากลำน้ำ (Estury) ดังนั้น การหาพื้นที่หรือขนาดของลุ่มน้ำใดๆ จะมีขนาดเท่ากันหรือแตกต่างกันนั้น ขึ้นอยู่กับการกำหนดจุดออกของลุ่มน้ำเป็นสำคัญ การประมาณค่าของพื้นที่ลุ่มน้ำ ทำได้โดยการวัดพื้นที่ซึ่งล้อมรอบโดยสันปันน้ำในแผนที่ภูมิสาศตร์ พื้นที่ลุ่มน้ำตลอดจนลักษณะภูมิประเทศ สภาพของพืชที่ปกคลุม และลักษณะทางธรณีวิทยาจะมีอิทธิพลทั้งทางตรง และทางอ้อมต่อปริมาณน้ำท่วม ลักษณะของน้ำท่วม เป็นต้น โดยสามารถแบ่งลุ่มน้ำออกเป็น 4 ชนิด คือ


1. ลุ่มน้ำรูปขนนก (Featherlike Basin) พื้นที่ลุ่มน้ำจะมีขนาดเล็ก และยาวเรียวมีลำน้ำสาขาไหลลงสู่ตัวลำน้ำสายใหญ ่ทั้งสองฝั่ง (ดังรูป) ปริมาณน้ำท่วมจากลุ่มน้ำชนิดนี้จะมีอัตราค่อนข้างต่ำ เพราะว่าระยะเวลาที่ปริมาณน้ำท่วมของลำน้ำสาขาต่างๆ ไหลมาถึงจุดที่พิจารณา หรือบริเวณน้ำท่วมจะไม่เท่ากันหรือไม่ตรงกัน แต่จะเกิดน้ำท่วมอยู่เป็นเวลานาน

2. ลุ่มน้ำรูปวงกลม (Radial Basin) มีพื้นที่ลุ่มน้ำที่มีสันปันน้ำเป็นรูปคล้ายพัด หรือรูปวงกลม และมีลำน้ำสาขาไหลลงสู่ลำน้ำสายใหญ่ ที่จุดใดจุดหนึ่งดุจเป็นรัศมีของวงกลม (ดังรูป) ในลุ่มน้ำที่มีลักษณะเช่นนี้ ปริมาณน้ำท่วมจะมารวมกันที่จุดเดียว ทำให้เกิดน้ำท่วมขนาดใหญ่ใกล้กับจุดบรรจบหรือลุ่มลำน้ำ

3. ลุ่มน้ำรูปขนาน (Parallel Basin) พื้นที่ลุ่มน้ำแยกเป็น 2 ส่วน และมาบรรจบกันในตอนล่างหรือด้านท้ายน้ำ (ดังรูป) และจะเกิดน้ำท่วมบริเวณตอนใต้ของสบแม่น้ำ

4. ลุ่มน้ำรูปผสม (Complexed Basin) หมายถึงลุ่มน้ำที่คุณลักษณะหลายชนิดรวมอยู่ด้วยกัน

การแบ่งแม่น้ำในเชิงอุทกวิทยา โดยพิจารณาตามลักษณะการเกิดน้ำท่วม (flood) เป็นสำคัญได้ 2 ประเภท คือ

1. flashy river ซึ่งเป็นแม่น้ำที่การเกิดน้ำท่วมจะเร็วและรุนแรง เป็นลักษณะน้ำท่วมแบบflash flood
2. sluggish river เป็นแม่น้ำซึ่งการเกิดน้ำท่วมจะช้าและไม่รุนแรง แต่อาจจะใช้เวลานานกว่าน้ำท่วมจะผ่านพ้นไป

รูปฟอร์มของลำน้ำ (Stream Patterns)

พิจารณาตามลักษณะการวางตัวของลำน้ำหรือแม่น้ำสามารถแบ่งรูปฟอร์มของลำน้ำออกเป็น 3 ชนิด คือ

1. แบบ Meandering Stream ลักษณะลำน้ำจะมีแนวคดเคี้ยวไปมาอย่างเด่นชัด และลักษณะการคดเคี้ยวจะเป็นการโค้งไปมาคล้าย loops ซึ่งอาจจะเป็นแบบที่โค้งไปเท่ากับโค้งกลับ (Symmetry) หรือไม่ก็ได้




รูปแบบของลำน้ำแบบ Meandering Stream
2. แบบ Braided Stream ประกอบด้วยลำน้ำซึ่งแตกออกเป็นหลายทาง โดยมีเกาะอยู่คั่นกลางลำน้ำชนิดนี้ จะมีลักษณะกว้างมากและค่อนข้างจะตื้นด้วย สาเหตุจากการสะสมของตะกอนหยาบ (Coarse Bed Meterial) นั่นเอง



รูปแบบของลำน้ำแบบ Braided Stream
3. แบบ Straight Stream เป็นประเภทลำน้ำที่จัดว่าเป็นเส้นตรง หรือมีการคดเคี้ยวน้อยมาก ซึ่งในธรรมชาติหายากมาก

กรมอุตุนิยมวิทยา
9 มกราคม 2550

แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม


ทฤษฎีแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม 
ระบบโครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks, ANNs) เป็นส่วนประกอบอย่างหนึ่งในระบบปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ซึ่งมีโครงสร้างทางสถาปัตยกรรม และการทำงานคล้ายคลึงกับเซลล์สมองและระบบประสาทของมนุษย์ โดยได้นำข้อดีของเซลล์สมองมาใช้คือ ความสามารถในการจำแนกลักษณะสิ่งของที่มีความใกล้เคียงกัน ความสามารถในการเรียนรู้จากประสบการณ์ ความสามารถในการแปลความหมายของสัญลักษณ์และภาพ ซึ่งผลลัพธ์ที่ออกมานั้นอยู่ในเกณฑ์ที่น่าเชื่อถือ ถึงแม้ว่าข้อมูลที่ป้อนเข้าไปนั้นจะมีความผิดพลาดอยู่บ้าง หรือมีความไม่สมบูรณ์ของข้อมูลที่ป้อนเข้าไป เมื่อนำระบบโครงข่ายประสาทเทียมมาทำงานร่วมกับคอมพิวเตอร์ที่มีความสามารถในการคำนวณค่าทางคณิตศาสตร์ได้อย่างรวดเร็วและถูกต้อง สามารถทำให้ระบบโครงข่ายประสาทเทียมมีศักยภาพในการทำงานสูงขึ้น โดยระบบโครงข่ายประสาทเทียมใหม่ที่ได้มีคุณสมบัติพิเศษเฉพาะได้แก่ ความสามารถในการจำลองปัญหาโดยไม่จำเป็นต้องทราบรูปแบบการกระจายตัวของข้อมูล โดยผลลัพธ์ที่ออกมามีความผิดพลาดอยู่ในเกณฑ์ที่จำกัดและสามารถยอมรับได้ จากคุณสมบัติเหล่านี้ทำให้ระบบโครงข่ายประสาทเทียมมีความสามารถในการนำมาใช้ในการแก้ปัญหาได้ใกล้เคียงกับการคำนวณของเซลล์สมองและระบบประสาทของมนุษย์ แต่ในระบบโครงข่ายประสาทเทียมมีความสามารถในด้านการคำนวณสูงกว่า โดยมีรูปแบบการทำงานผ่านฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่ไม่ซับซ้อน โดยการทำงานของระบบไม่ได้ทำงานซ้ำๆ ตามชุดคำสั่ง เหมือนดังโปรแกรมคอมพิวเตอร์ทั่วๆไป และผลลัพธ์ที่ออกมามีค่าอยู่ในเกณฑ์ที่น่าพอใจ ถึงแม้ว่าจะมีความผิดพลาดอยู่บ้างก็ตาม แต่ระบบโครงข่ายประสาทเทียมยังมีความสามารถที่จะทำงานได้แม้ว่าข้อมูลที่ป้อนจะมีความบกพร่อง ผิดพลาด หรือขาดความสมบูรณ์ในตัวของข้อมูลนั้นๆ ซึ่งเมื่อนำไปเปรียบเทียบกับแบบจำลองทางคอมพิวเตอร์ที่มีข้อจำกัดอยู่หลายอย่าง เช่นรูปแบบการทำงาน หรือการแก้ปัญหาที่แน่นอน ถ้าข้อมูลที่จะป้อนเข้าในแบบจำลองมีความผิดพลาด ผลลัพธ์ที่ได้จากแบบจำลองทางคอมพิวเตอร์อื่นๆก็จะมีความผิดพลาด หรือไม่ใกล้เคียงกับความเป็นจริง ซึ่งจะแตกต่างกับแบบจำลองระบบโครงข่ายประสาทเทียมดังที่ได้กล่าวมาแล้วในข้างต้น ระบบโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้ในครั้งนี้ประกอบด้วย Back Propagation, Time Delay Neural Networks (TDNN) และ Continuous Adaptive Time Neural Networks (CATNN) วิธีการที่เป็นพื้นฐานและนิยมใช้กันมากเนื่องจากง่ายที่จะเข้าใจและสะดวกต่อการใช้งาน คือ Back Propagation รายละเอียดเพิ่มเติม
มหาวิทยาลัยวลัยลักษณ์
6 พฤษภาคม 2550
สำนักงานจังหวัดนครศรีธรรมราช
เบอร์โทร : 075-358440-4,075-31019 โทรสาร : 075-358440 ฉุกเฉิน : 089-9696737
Flood Monitoring and Warning System Nakhon Si Thammarat