การวิเคราะห์หาค่าปรับแก้รายชั่วโมงโดยใช้เทคนิค Kalman Filter เพื่อช่วยลดค่าความคลาดเคลื่อนในการประเมินฝนเรดาร์สัตหีบ

ผู้แต่ง

  • รัชเวช หาญชูวงศ์ ภาควิชาวิศวกรรมโยธา สถาบันวิศวกรรมศาสตร์และเทคโนโลยีอุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีมหานคร กรุงเทพมหานคร
  • ชนัญชิดา แหลมทอง ภาควิชาวิศวกรรมโยธา สถาบันวิศวกรรมศาสตร์และเทคโนโลยีอุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีมหานคร กรุงเทพมหานคร

คำสำคัญ:

เรดาร์ตรวจอากาศ, สถานีโทรมาตรอัตโนมัติ, เหตุการณ์ฝน, ค่าปรับแก้รายชั้วโมง

บทคัดย่อ

เรดาร์ตรวจอากาศสามารถตรวจวัดฝนได้อย่างต่อเนื่องทันทีที่ฝนตก คลอบคลุมพื้นที่บริเวณกว้างและให้ข้อมูลฝนที่มีความละเอียดสูงทั้งในเชิงพื้นที่และเวลาอย่างไรก็ตามในการประเมินฝนเรดาร์ถึงแม้จะใช้สมการ Z-R ที่เปลี่ยนแปลงตามกลุ่มฝนตามค่าความเข้มฝนที่ตรวจวัดได้จากสถานีโทรมาตรอัตโนมัติภาคพื้นดินในการประเมินฝนเรดาร์เพื่อลดค่าความคลาดเคลื่อนเนื่องจากการใช้สมการความสัมพันธ์ Z-R ในการประเมินฝนแล้วก็ตาม แต่ยังคงมีค่าความคลาดเคลื่อนเนื่องจากการปรับแก้ฝนจากเรดาร์ที่อยู่เหนือพื้นดินให้เทียบเท่ากับฝนที่ตกบนพื้นดินหลงเหลืออยู่ประกอบกับเหตุการณ์ฝนในแต่ละเหตุการณ์มีลักษณะการกระจายตัวของเม็ดน้ำที่แตกต่างกันส่งผลให้ลักษณะทางกายภาพของเหตุการณ์ฝนในแต่ละเหตุการณ์มีความแตกต่างกัน การศึกษาครั้งนี้จึงได้ทำการเก็บรวบรวมข้อมูลเหตุการณ์ฝนทั้งหมด 510 เหตุการณ์ ในช่วงระหว่างวันที่ 2 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2561 ถึง วันที่ 31 สิงหาคม พ.ศ. 2563 ซึ่งประกอบด้วยข้อมูลปริมาณน้ำฝนรายชั่วโมงจากสถานีโทรมาตรอัตโนมัติภาคพื้นดิน 110 สถานี และข้อมูลค่าการสะท้อนกลับของคลื่นเรดาร์ภายใต้รัศมีการตรวจวัด 240 กม. ของเรดาร์สัตหีบ เพื่อใช้วิเคราะห์หาวิธีการประเมินฝนโดยใช้สมการความสัมพันธ์ Z-R ที่เปลี่ยนแปลงตามกลุ่มฝนตามค่าความเข้มฝนร่วมกับค่าปรับแก้รายชั่วโมงที่เหมาะสมสำหรับเรดาร์สัตหีบ ผลการศึกษาพบว่าวิธีการประเมินฝนโดยใช้สมการความสัมพันธ์ Z-R ที่เปลี่ยนแปลงตามกลุ่มฝนตามค่าความเข้มฝนร่วมกับค่าปรับแก้รายชั่วโมงที่วิเคราะห์โดยใช้เทคนิค Kalman Filter ช่วยลดค่าความคลาดเคลื่อนเนื่องจากการปรับแก้ฝนจากเรดาร์ที่อยู่เหนือพื้นดินให้เทียบเท่ากับฝนที่ตกบนพื้นดินได้มากที่สุด เมื่อพิจารณาจากค่า RMSE สามารถช่วยลดความคลาดเคลื่อนในการประเมินฝนได้ 21.53%, 4.10% (21.87%, 5.19%), เมื่อพิจารณาจากค่า MSE สามารถช่วยลดความคลาดเคลื่อนในการประเมินฝนได้ 47.71%, 8.37% (48.50%, 10.63%), เมื่อพิจารณาจากค่า MSE สามารถช่วยลดความคลาดเคลื่อนในการประเมินฝนได้ 29.05%, 4.55% (31.32%, 6.28%) สำหรับเหตุการณ์ฝนที่ใช้ในการสอบเทียบ (ทวนสอบ) เมื่อเทียบกับวิธีการประเมินฝนโดยใช้สมการความสัมพันธ์ Z-R ที่ใช้ในปัจจุบัน และ วิธีการประเมินฝนโดยใช้สมการความสัมพันธ์ Z-R ที่เปลี่ยนแปลงตามชนิดกลุ่มฝนตามค่าความเข้มฝนโดยไม่ปรับแก้

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

2025-06-25

วิธีการอ้างอิง

[1]
หาญชูวงศ์ ร. และ แหลมทอง ช., “การวิเคราะห์หาค่าปรับแก้รายชั่วโมงโดยใช้เทคนิค Kalman Filter เพื่อช่วยลดค่าความคลาดเคลื่อนในการประเมินฝนเรดาร์สัตหีบ”, Thai NCCE Conf 30, ปี 30, น. WRE-23, มิ.ย. 2025.

Similar Articles

<< < 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

You may also start an advanced similarity search for this article.