การประมาณค่าดัชนีอากาศ ระหว่างสถานีเรดาร์ฝนหลวง

บทคัดย่อ

การประมาณค่าดัชนีอากาศ ระหว่างสถานีเรดาร์ฝนหลวง มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ และหาค่าดัชนีอากาศที่เหมาะสม ณ ตำแหน่งใดๆ ที่อยู่ระหว่างสถานีเรดาร์ฝนหลวง โดยมีแนวความคิดในการนำข้อมูลเครื่องรับสัญญาณคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าความยาวคลื่นสั้น (Microwave Radiometer Profilers : MWRPs) ของสถานีเรดาร์ฝนหลวง มาพัฒนา และจัดทำแผนที่ดัชนีอากาศ 3 ประเภท คือ 1) Lifted Index (LI) 2) Showalter Index(SI) และ3) K Index (KI) โดยประโยชน์ที่ได้รับจะสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของการใช้ข้อมูลของเครื่องมือ MWRPs ในการสนับสนุนการปฏิบัติการฝนหลวง การดำเนินการวิจัย ใช้ข้อมูลตรวจอากาศชั้นบนของเครื่องมือ MWRPs และวิทยุหยั่งอากาศ (Upper Air Radiosonde) จำนวน 7 สถานี มาเปรียบเทียบ เพื่อหาค่าผลต่าง (Difference) ของอุณหภูมิ และความชื้นสัมพัทธ์ที่อยู่ในช่วงเวลาเดียวกัน และวิเคราะห์หาค่าปรับแก้ความคลาดเคลื่อนของข้อมูล MWRPs ที่เหมาะสม โดยการหาค่าเฉลี่ยผลต่าง (mean difference) ของแต่ละสถานี ด้วยเทคนิค K-fold CV ในขั้นตอนถัดไปจะนำข้อมูล MWRPs ที่ผ่านการปรับแก้ความคลาดเคลื่อน มาคำนวณค่าดัชนีอากาศของแต่ละสถานี ซึ่งจะพิจารณาความสูงที่ระดับ 850 700 และ 500 มิลลิบาร์ และทำการสร้างแผนที่ค่าดัชนีอากาศ โดยใช้การประมาณค่าเชิงพื้นที่ 3 วิธี คือ 1) Inverse Distance Weighting (IDW) 2) Kriging และ 3) Spline และประเมินประสิทธิภาพของการประมาณค่าดัชนีอากาศทั้ง 3 วิธี โดยเปรียบเทียบกับข้อมูลตรวจอากาศที่ได้จากเครื่องบินเมฆฟิสิกส์ จากผลการวิเคราะห์ พบว่าค่าผลต่างอุณหภูมิ และความชื้นสัมพัทธ์ระหว่างข้อมูล MWRPs และ Radiosonde ของสถานีเรดาร์ฝนหลวงตาคลี ก่อนการปรับแก้ความคลาดเคลื่อนข้อมูล MWPRs มีความคลาดเคลื่อนมากกว่าหลังการปรับแก้ข้อมูล การปรับแก้ความคลาดเคลื่อนมาทำการสร้างแผนที่ดัชนีอากาศ ด้วยวิธี 1). Inverse Distance Weighting (IDW) LI 2). Kriging และ 3) Spline ถ้าพิจารณาจากการกระจายตัวของสีวิธี IDW จะมีการเปลี่ยนสีความเข้มในช่วงแคบๆ และการไล่เฉดสีไม่เป็นลักษณะเชิงเส้น ในขณะที่วิธี Kriging และ Spline จะการไล่เฉดสีที่เป็นเชิงเส้น แต่จะแตกต่างกันที่ขนาดความกว้างของการเปลี่ยนสี ผลการประเมินประสิทธิภาพการประมาณค่าดัชนีอากาศทั้ง 3 วิธี เมื่อเทียบกับข้อมูลตรวจอากาศชั้นบนจากเครื่องบินเมฆฟิสิกส์ที่อยู่ในช่วงปี พ.ศ.2562 -64 จำนวนทั้งหมด 48 ข้อมูล เพื่อหาประสิทธิภาพการประมาณค่าดัชนีอากาศทั้ง 3 วิธี พบว่า การประมาณค่าแบบ IDW ให้ความถูกต้องของการประมาณค่าสูงที่สุด รองลงมาเป็น Kriging และ Spline ตามลำดับ

คำสำคัญ

ระดับความพร้อมของโครงการ