การเสริมสร้างฐานความรู้เกี่ยวกับการวิเคราะห์น้ำหลาก กรณีศึกษาลุ่มน้ำปิง วัง ยม และน่าน

Abstract

การศึกษาวิจัยครั้งนี้ใช้ข้อมูลจากวิธีอนุกรมสูงสุดรายปี (AMS) และข้อมูลจากวิธีอนุกรมสูงสุดบางส่วน (PDS) เพื่อวิเคราะห์ขนาดและความถี่นํ้าหลากที่คาบการเกิดซํ้าต่าง ๆ สำหรับข้อมูล AMS ใช้ฟังก์ชันการแจกแจง แบบ Gumbel สำหรับข้อมูล PDS ใช้ฟังก์ชันการแจกแจงแบบ Poisson วิเคราะห์ความถี่น้ำหลาก และใช้ฟังก์ชันการแจกแจงแบบ Exponential วิเคราะห์ขนาดน้ำหลาก โดยในข้อมูล PDS มีการศึกษาการเลือกค่าน้ำท่วมฐาน และการตรวจสอบความเป็นอิสระของข้อมูล การหาค่าพารามิเตอร์ใช้วิธี Moment Method และวิธี Maximum Likelihood Method จากนั้นเปรียบเทียบประสิทธิภาพของการใช้ข้อมูลทั้งสองแบบ ด้วยวิธีทฤษฎีค่าแท้จริง (Rv,1) วิธีทฤษฎีค่าประมาณ (Rv,2) และวิธีเอมไพริกัล (Rv,3) ในการวิเคราะห์นาหลากเชิงภูมิภาคมีการศึกษาการแบ่งพื้นที่ย่อยและการทดสอบความคล้ายคลึงทางอุทกวิทยาของพื้นที่ ผลการศึกษา พบว่าการหาค่าพารามิเตอร์จากวิธี Maximum Likelihood Method เป็นวิธีที่เหมาะสมกว่าวิธี Moment Method สำหรับในพื้นที่ศึกษา การหาค่าน้ำท่วมฐานโดยใช้ค่า AMS ที่มิค่าน้อยที่สุด และการตรวจสอบความเป็นอิสระโดยพิจารณาระยะห่างระหว่างค่าปริมาณน้ำหลาก เป็นวิธีที่มีค่าประสิทธิภาพการใช้ข้อมูลสูงสุด การเปรียบเทียบประสิทธิภาพการใช้ข้อมูลทั้งลองแบบ ในการวิเคราะห์ขนาดและความถี่น้ำหลากวิธี Rv,1 ให้ผลการศึกษาที่ชัดเจนที่สุด ซึ่งให้ค่าความแปรปรวนของปริมาณการไหลของข้อมูล PDS ตํ่ากว่าข้อมูล AMS เมื่อมีจำนวนเหตุการณ์โดยเฉลี่ยต่อปีมีค่าอย่างน้อย 1.733 1.714 1.727 และ 1.870 สำหรับลุ่มน้ำปิง วัง ยม และน่าน ตามลำดับ การแบ่งพื้นที่ย่อยและทดสอบความคล้ายคลึงทางอุทกวิทยาได้ผลการแบ่งเป็น 7 ลุ่มน้ำย่อย เฉพาะในลุ่มน้ำปิงตอนบนเท่านั้นที่มีข้อมูลจำนวนเพียงพอในการหาค่า R ซึ่งได้เท่ากับ 0.972 สำหรับค่าความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณการไหลรายปีต่อปริมาณการไหลเฉลี่ย พบว่าที่รอบปีการเกิดซํ้าโดยเฉลี่ยที่ 2.5 ปีขึ้นไป ค่าปริมาณการไหลรายปีต่อปริมาณการไหลเฉลี่ยที่ได้จากข้อมูล PDS มีค่าสูงกว่าค่าที่ได้จากข้อมูล AMS ซึ่งถ้านำไปใช้ในการออกแบบอาคารทางชลศาสตร์ จะได้ค่าคาบการเกิดที่สูงกว่าหรือมิความเสี่ยงน้อยกว่าค่าที่ได้จากข้อมูล AMS