งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

การคาดการณ์สถานการณ์น้ำ ปี 2552 รศ. ดร. สุจริต คูณธนกุลวงศ์ หน่วยปฏิบัติการวิจัยระบบการจัดการแหล่งน้ำ ภาควิชาวิศวกรรมแหล่งน้ำ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย 30.

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


งานนำเสนอเรื่อง: "การคาดการณ์สถานการณ์น้ำ ปี 2552 รศ. ดร. สุจริต คูณธนกุลวงศ์ หน่วยปฏิบัติการวิจัยระบบการจัดการแหล่งน้ำ ภาควิชาวิศวกรรมแหล่งน้ำ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย 30."— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1 การคาดการณ์สถานการณ์น้ำ ปี 2552 รศ. ดร. สุจริต คูณธนกุลวงศ์ หน่วยปฏิบัติการวิจัยระบบการจัดการแหล่งน้ำ ภาควิชาวิศวกรรมแหล่งน้ำ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย 30 กรกฏาคม 2552 Water Resources System Research Unit, Faculty of Engineering, Chulalongkorn University

2 ประเด็นนำเสนอ ผลจากการวิเคราะห์องค์ประกอบต่างๆ กับ การเปลี่ยนแปลง สภาพอากาศไทย กลไกการเกิดฝน ความสัมพันธ์ที่ได้ แหล่งข้อมูล ผลการทำนายเบื้องต้น งานวิจัยในอนาคต 2

3 การวิเคราะห์องค์ประกอบ การเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิและฝนของไทย กับองค์ประกอบ ผลการวิเคราะห์ wavelet & cross wavelet 3

4 เฉลี่ยรวมทั้ง ประเทศ อุณหภูมิ เฉลี่ย อุณหภูมิเฉลี่ยรายเดือน ( ก่อนและหลัง ปี ค. ศ. 1995) แนวโน้มเฉลี่ยรายปี แนวโน้มและค่าเฉลี่ยรายเดือนในช่วงปัจจุบันสูงขึ้น กว่าในอดีต พฤติกรรมการเกิดซ้ำ 1 ปี มีความชัดเจนลดลงประมาณ หลังปี 1995 และพบคาบการเกิดซ้ำประมาณ 4 ปี

5 เฉลี่ยรวมทั้ง ประเทศ ปริมาณฝน ปริมาณฝนเฉลี่ยราย เดือน ( ก่อนและหลัง ปี ค. ศ. 1995) แนวโน้มเฉลี่ยรายปี แนวโน้มและค่าเฉลี่ยรายเดือนของประเทศในช่วง ปัจจุบันลดลงกว่าในอดีต พฤติกรรมการเกิดซ้ำ 1 ปี มีความชัดเจนลดลงประมาณหลัง ปี 1995 เช่นเดียวกับอุณหภูมิ

6 Moisture Sources/recycling in the Asian Summer Monsoon (Lau et al; Chen et al; Aggarwal et al) Moisture source controls on isotope distribution in Asian Monsoon 6

7 El Nino/La Nina Pattern El Niño Conditions. Warm water pool approaches South American coast. Absence of cold upwelling increases warming. La Niña Conditions. Warm water is further west than usual Normal Pacific pattern. Equatorial winds gather warm water pool toward west. Cold water upwells along South American coast. 7 (NOAA / PMEL / TAO)

8 พฤติกรรมของดัชนีสมุทรศาสตร์ Nino 3.4Nino 4 Nino 1+2 SOIDMI 8 แนวโน้มอุณหภูมิ เฉลี่ยรายปีและ ค่าเฉลี่ยรายเดือน ( ก่อนและหลัง ปี ค. ศ. 1995)

9 พฤติกรรม Wavelet ของดัชนีสมุทรศาสตร์ Nino 3.4Nino 4 Nino 1+2 SOIDMI Wavelet Transform 9

10 X Wavelet อุณหภูมิเฉลี่ยไทยและดัชนีสมุทร ศาสตร์ Nino 3.4Nino 4 Nino 1+2 SOIDMI Indices same phase A leads B by 90° B leads A by 90° anti phase 10

11 Nino 3.4Nino 4 Nino 1+2 SOIDMI X Wavelet ปริมาณฝน และ ดัชนีสมุทรศาสตร์ same phase A leads B by 90° B leads A by 90° anti phase 11

12 Using cross-wavelet analysis, Nino 3.4 index may be the most correlation to monthly temperature and rainfall data in Thailand. Focus on annual period, Nino 3.4 has the same phase as temperature in most part of Thailand; however, it leads rainfall by 90° or 3 months. Coherences of Nino 3.4 and temperature at 2-4 year period are significant with phase angle of 45°. Coherences of Nino 3.4 and rainfall at 2-4 year period are relatively significant in the Southern region. Global Indices and Local Scale Relationships 12

13 สิ่งที่สนใจอุณหภูมิเฉลี่ยปริมาณน้ำฝน ความสัมพันธ์กับ ดัชนีต่างๆ โดยรวม มีความสัมพันธ์กับดัชนี Nino 3.4 และ Nino 4 โดยรวมมากที่สุด มีความสัมพันธ์ที่คาบ 1 ปีกับดัชนี Nino1+2 มากที่สุด และมีความสัมพันธ์กับดัชนี DMI โดยรวมน้อยที่สุด คาบการเกิดซ้ำที่ สำคัญ กับดัชนี Nino ที่คาบ 0.5 ปี, 1 ปี, และประมาณ 4 ปี ตลอดช่วงเวลาที่ศึกษา - ที่คาบ 1 ปี, และประมาณ 12 ปีตลอด ช่วงเวลาที่ศึกษา - ที่คาบประมาณ 4 ปี ก่อน ค. ศ และเปลี่ยนเป็นที่ประมาณ 6 ปีหลัง ค. ศ ความสัมพันธ์กับ ดัชนี Nino 3.4 ในช่วงปี ค. ศ ( เอลนีโญ่ ) มีลักษณะความสัมพันธ์ที่ค่อนข้างชัดเจน ทั่วไปในพื้นที่ ความสัมพันธ์ไม่แน่นอนและไม่ชัดเจน เหมือนลักษณะของอุณหภูมิเฉลี่ย ช่วงเวลาเหลื่อมล้ำ ของคลื่นที่คาบการ เกิด 1 ปี * Nino 3.4 นำอุณหภูมิเฉลี่ยประมาณ 0-2 เดือน ในเกือบทุกพื้นที่ของประเทศ ยกเว้น บริเวณภาคใต้ฝั่งตะวันตก ที่อุณหภูมิเฉลี่ย นำประมาณ 0-2 เดือน Nino 3.4 นำปริมาณฝนประมาณ 2-4 เดือน ในเกือบทุกพื้นที่ของประเทศ ยกเว้นบริเวณภาคใต้ฝั่งตะวันออก ที่ ปริมาณน้ำฝนนำประมาณ 4-6 เดือน หมายเหตุ : * เนื่องจากคลื่น sine มีลักษณะเหมือนกันทุกคาบการเกิด ดังนั้นการที่ เหตุการณ์ใดนำอีกเหตุการณ์หนึ่งเป็นเวลา 2 เดือน อาจหมายความว่านำกันอยู่ 2+12 เดือน หรือตาม 2-12 เดือนก็ได้ 13 สรุปลักษณะความสัมพันธ์ของอุณหภูมิ เฉลี่ยและปริมาณน้ำฝนของประเทศไทย กับดัชนีสมุทรศาสตร์ 13

14 Forecastability 14 Nino4 Nino1+2 Forecast SST anomalies from CFS (JUN 2008 – Feb 2009) Source: 14

15 Indian ocean SST 15

16 ผลการศึกษาการทำนายฝน เบื้องต้น 16 CalibrationVerify

17 ผลการทำนายฝนเบื้องต้น 17 Parameters Tmax SOI Nino3.4 Nino4 Verifyforecast Rain = Tmax_lag(+9) SOI_lag(+6) Nino34_lag(+9) Nino4_lag(+7) ผลการพัฒนาเทคนิค การพยากรณ์เบื้องต้น ของประเทศไทย

18 18 แหล่งข้อมูลและเทคนิคใหม่ๆ Nino Monitoring

19 แนวคิด Sensor Web Technology Sensor Web คือเทคโนโลยีการเชื่อมโยง ระบบเครือข่าย อุปกรณ์ตรวจวัดแบบอัตโนมัติ (Sensor) เข้ากับระบบภูมิสารสนเทศ (GIS) มี การนำข้อมูลที่ได้จากการตรวจวัดในสนาม มา ทำการประมวลผลร่วมกับข้อมูลอื่นๆ เช่น ภาพถ่ายดาวเทียม แบบ Real-time ด้วย แบบจำลองทางคณิตศาสตร์และผลิตเป็น สารสนเทศ เพื่อใช้สนับสนุนการตัดสินใจในการ บริหารจัดการหรือการแก้ไขปัญหาต่างๆ ซึ่ง ระบบจะทำงานผ่านเครือข่ายอินเตอร์เน็ต 19 แหล่งข้อมูลและเทคนิคใหม่ๆ

20 Decision Support Tools - vendor neutral - extensive - flexible - adaptable Heterogeneous sensor network In-Situ monitor s Bio/Chem/Rad Detectors Surveillance Airborne Satellite - sparse - disparate - mobile/in-situ - extensible Models and Simulations - nested - national, regional, urban - adaptable - data assimilation Sensor Web Enablement - discovery - access - tasking - alert notification web services and encodings based on Open Standards (OGC, ISO, OASIS, IEEE) แนวคิด Climate / Sensor Web Technology 20 ไพศาล สันติธรรมนนท์ และชัย ภัทร เนื่องคำมา

21 ประเด็นการศึกษาในอนาคต 21 เปรียบเทียบข้อมูล GCM, ผลการ Downscale และผลการศึกษาจาก แบบจำลอง MM5 ของแต่ละแหล่ง เพื่อหา ข้อมูลที่เหมาะสมกับการประยุกต์ใช้ในพื้นที่ พัฒนาเทคนิค forecastability ช่วงระยะสั้น ( รายฤดู ) ของปริมาณฝนในแต่ละลุ่มน้ำ ศึกษาผลกระทบ และการปรับตัวทางด้านน้ำ ( ระดับภูมิภาค จังหวัด และชุมชน ) นำผลการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศมา ใช้ประกอบในการวางแผนพัฒนา ( รวมด้าน น้ำ ) ระดับจังหวัด

22 เอกสารอ้างอิง 22 คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, ผลการ เปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศโลกต่อปริมาณน้ำฝน / น้ำท่ารายเดือน ของประเทศไทย และผลกระทบต่อการบริหารจัดการน้ำในพื้นที่ ภาคตะวันออก. Kshitij M. Kulkarni, Isotope Applications for Water Resource Management, Water Resources Programme, IAEA,2008 NOAA (http://www.cpc.noaa.gov)

23 ขอขอบคุณ ข้อมูลภูมิอากาศ กรมชลประทาน และกรม อุตุนิยมวิทยา สำนักงานกองทุนสนับสนุนการวิจัย ( สกว.) จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย 23

24 For more information, contact: Water Resource System Research Unit Chulalongkorn University Website : ขอขอบคุณผู้เข้าร่วมฟัง บรรยายทุกท่าน


ดาวน์โหลด ppt การคาดการณ์สถานการณ์น้ำ ปี 2552 รศ. ดร. สุจริต คูณธนกุลวงศ์ หน่วยปฏิบัติการวิจัยระบบการจัดการแหล่งน้ำ ภาควิชาวิศวกรรมแหล่งน้ำ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย 30.

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


Ads by Google