Browsing by Author "จักรกฤษณ์ แจขจัด"

Now showing 1 - 1 of 1
  • No Thumbnail Available
    Item
    ผลของการประสานข้อมูลเชิงตัวเลขด้วยข้อมูลตรวจวัดจากเรดาร์ในการจำลองสภาพอุตุนิยมวิทยาช่วงฝนตกหนักบริเวณภาคเหนือตอนบนของประเทศไทย
    (มหาวิทยาลัยพะเยา, 2020) จักรกฤษณ์ แจขจัด
    การศึกษานี้ได้ทดสอบประสิทธิภาพการพยากรณ์สภาพอุตุนิยมวิทยาในช่วงฝนตกหนักในพื้นที่ภาคเหนือตอนบนของประเทศไทย ในช่วงที่มีฝนตกหนัก วันที่ 17 – 20 กรกฎาคม 2560 โดยใช้ข้อมูลนำเข้าที่มีความละเอียดสูง 0.25 องศา และเทคนิค Data Assimilation ด้วยข้อมูล NCEP ADP Global Upper Air and Surface Weather Observations, Radar Omkoi และการผสมข้อมูลระหว่าง NCEP ADP Global Upper Air and Surface Weather Observations และ Radar Omkoi โดยแบ่งการทดสอบเป็น 4 กรณี ได้แก่ (1) การจำลอง WRF model โดยไม่มีการใช้เทคนิค Data assimilation (Normal) (2) Data assimilation ด้วยข้อมูลผลตรวจวัดภาคพื้นดินและข้อมูลตรวจวัดเบื้องสูง (DA1) (3) Data assimilation ด้วยข้อมูลผลตรวจวัดจากเรดาร์ (DA2) และ (4) Data assimilation ด้วยข้อมูลผลตรวจวัดที่มีการรวมกันของข้อมูลตรวจวัดภาคพื้นดินและข้อมูลตรวจวัดเบื้องสูง และเรดาร์ (DA3) โดยใช้แบบจำลอง Weather Research and Forecasting (WRF) โดเมนมีความละเอียดกริดที่ 18, 6 และ 2 กิโลเมตร การประเมินความถูกต้องทุกผลจำลองสภาพอุตุนิยมวิทยาภาคพื้นดินใช้การคำนวณค่าสถิติ MEAN, Index of agreement (IOA) และ Factor of two (FA2) ของพารามิเตอร์ความเร็วลม (WS) พารามิเตอร์อุณหภูมิ (Temp) และความชื้นสัมพัทธ์ (RH) เปรียบเทียบกับผลตรวจวัดจากสถานีตรวจวัดสภาพอุตุนิยมวิทยา 12 สถานี และในการประเมินความถูกต้องของผลจำลองสภาพอุตุนิยมวิทยาเบื้องสูง ใช้การคำนวณค่าสถิติ Mean Normalized Bias (MNB), Mean Normalized Gross Error (MNE), Mean Fractional Bias (MFB) และ Mean Fractional Gross Error (MFE) มาใช้ในการประเมินความถูกต้องผลจำลองสภาพอุตุนิยมวิทยาเบื้องสูง เพื่อเปรียบเทียบกับผลตรวจวัดจากสถานีตรวจวัดเบื้องสูง 2 สถานี จากการศึกษาพบว่า การทดลองที่ (4) DA3 มีประสิทธิภาพในการพยากรณ์สภาพอุตุนิยมวิทยาภาคพื้นดิน (WS RH Temp) และมีประสิทธิภาพในการพยากรณ์สภาพอุตุนิยมวิทยาเบื้องสูง (WS) เนื่องจากผลการจำลองใกล้เคียงกับผลตรวจวัดจากสถานีมากที่สุด และให้ผลดีที่สุดในการคำนวณทางสถิติ