การพยากรณ์ระดับน้ำท้ายน้ำโดยใช้แบบจำลอง LSTM เพื่อแจ้งเตือนอุทกภัย พื้นที่อำเภอปากพนัง จังหวัดนครศรีธรรมราช

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกแบบ LSTM (Long Short-Term Memory) สำหรับการพยากรณ์ระดับน้ำท้ายน้ำ เพื่อการแจ้งเตือนอุทกภัยในพื้นที่อำเภอปากพนัง จังหวัดนครศรีธรรมราช โดยพื้นที่ศึกษานี้ตั้งอยู่ด้านล่างของประตูระบายน้ำอุทกวิภาคประสิทธิ์ ซึ่งเป็นโครงสร้างหลักในการบริหารจัดการน้ำของโครงการพัฒนาลุ่มน้ำปากพนัง โดยเฉพาะช่วงฤดูมรสุมซึ่งปริมาณการระบายน้ำจากทางเหนือน้ำและระดับน้ำทะเลที่หนุนสูงขึ้น มักส่งผลกระทบต่อพื้นที่ลุ่มต่ำ บริเวณสองฝั่งของแม่น้ำปากพนังตอนล่าง ซึ่งอยู่ในแนวท้ายน้ำของประตูระบายน้ำ และมีความเปราะบางต่อภาวะน้ำท่วมซ้ำซาก

แบบจำลองได้รับการพัฒนาโดยใช้ข้อมูลระดับน้ำต้นน้ำ (Upper_WL) ปริมาณการระบายน้ำ (Outflow_MCM) ปริมาณฝนรายวัน(DailyRain_mm) และค่าระดับน้ำท้ายน้ำย้อนหลัง 1 วัน (Lower_WLT1) เป็นตัวแปรนำเข้า ข้อมูลถูกจัดเรียงเป็นลำดับย้อนหลัง 30  วัน  และนำมาเทรนด้วยโครงข่าย LSTM แบบสามชั้น พร้อมกลไก Dropout และ EarlyStopping เพื่อควบคุมการเรียนรู้ไม่ให้เกิด Overfitting

ผลการประเมินแบบจำลองแสดงให้เห็นว่าโมเดลสามารถพยากรณ์ระดับน้ำได้อย่างแม่นยำ โดยมีค่าความสัมพันธ์ R² เท่ากับ 0.8368 สำหรับชุดข้อมูลฝึก และ 0.7264 สำหรับชุดข้อมูลทดสอบ ค่ารากที่สองของค่าเฉลี่ยกำลังสองของข้อผิดพลาด (RMSE) เท่ากับ 0.1171 และ 0.1331 ตามลำดับ กราฟเปรียบเทียบระหว่างค่าที่สังเกตได้และค่าที่พยากรณ์ได้แสดงให้เห็นแนวโน้มของระดับน้ำได้อย่างสอดคล้องกัน โดยเฉพาะในช่วงที่เกิดการเปลี่ยนแปลงระดับน้ำรวดเร็ว

ผลการศึกษานี้ชี้ให้เห็นว่าแบบจำลอง LSTM มีศักยภาพในการนำไปใช้เป็นเครื่องมือประกอบการตัดสินใจเพื่อการแจ้งเตือนอุทกภัยล่วงหน้าในพื้นที่ลุ่มต่ำชายฝั่ง โดยเฉพาะในเขตเทศบาลเมืองปากพนัง ซึ่งตั้งอยู่บริเวณด้านข้างของแม่น้ำปากพนังตอนล่างและอยู่ในแนวท้ายน้ำของประตูระบายน้ำอุทกวิภาคประสิทธิ์ การประยุกต์ใช้แบบจำลองนี้ร่วมกับข้อมูลพยากรณ์น้ำล่วงหน้า 7 วัน จัดระบบติดตามข้อมูลน้ำแบบเรียลไทม์จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการเตือนภัยล่วงหน้าได้ 7 วัน เพื่อลดความเสียหาย และเพิ่มความสามารถในการบริหารจัดการน้ำเชิงรุกได้อย่างเป็นระบบ