Transcript การคาดการณ์สถานการณ์น ้าปี 2552 รศ. ดร. สุจริต คูณธนกุลวงศ์

การคาดการณ์ สถานการณ์ นา้ ปี 2552
รศ. ดร. สุจริต คูณธนกุลวงศ์
หน่วยปฏิบตั ิการวิจยั ระบบการจัดการแหล่งน ้า
ภาควิชาวิศวกรรมแหล่งน ้า จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
30 กรกฏาคม 2552
Water Resources System Research Unit, Faculty of Engineering, Chulalongkorn University
ประเด็นนาเสนอ
• ผลจากการวิเคราะห์องค์ประกอบต่างๆ กับการเปลี่ยนแปลง
สภาพอากาศไทย
• กลไกการเกิดฝน
• ความสัมพันธ์ที่ได้
• แหล่งข้ อมูล
• ผลการทานายเบื ้องต้ น
• งานวิจยั ในอนาคต
2
การวิเคราะห์ องค์ ประกอบ
• การเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิและฝนของไทย กับองค์ประกอบ
• ผลการวิเคราะห์ wavelet & cross wavelet
3
อุณหภูมิเฉลี่ย
แนวโน้ มเฉลี่ยรายปี
อุณหภูมิเฉลี่ยรายเดือน
(ก่ อนและหลัง ปี ค.ศ. 1995)
• แนวโน้ มและค่าเฉลี่ยรายเดือนในช่วงปั จจุบนั สูงขึ ้นกว่าในอดีต
เฉลี่ยรวมทัง้ ประเทศ
• พฤติกรรมการเกิดซ ้า 1 ปี มีความชัดเจนลดลงประมาณหลังปี 1995 และพบคาบการ
เกิดซ ้าประมาณ 4 ปี
ปริมาณฝน
แนวโน้ มเฉลี่ยรายปี
ปริมาณฝนเฉลี่ยรายเดือน
(ก่ อนและหลัง ปี ค.ศ. 1995)
• แนวโน้ มและค่าเฉลี่ยรายเดือนของประเทศในช่วงปั จจุบนั ลดลงกว่าในอดีต
เฉลี่ยรวมทัง้ ประเทศ
• พฤติกรรมการเกิดซ ้า 1 ปี มีความชัดเจนลดลงประมาณหลังปี 1995 เช่นเดียวกับอุณหภูมิ
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
El Nino/La Nina Pattern
(NOAA / PMEL / TAO)
Normal Pacific pattern.
Equatorial winds gather
warm water pool
toward west. Cold
water upwells along
South American coast.
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
7
พฤติกรรมของดัชนี สมุทรศาสตร ์
แนวโน้ มอุณหภูมิเฉลี่ยรายปี และ
ค่ าเฉลี่ยรายเดือน
(ก่ อนและหลัง ปี ค.ศ. 1995)
Nino 4
DMI
Nino 3.4
Nino 1+2
SOI
8
พฤติกรรม Wavelet ของดัชนี สมุทรศาสตร ์
Wavelet
Transform
Nino 4
DMI
Nino 3.4
Nino 1+2
SOI
9
่
สมุทรศาสตร ์
X Wavelet อุณหภู มเิ ฉลียไทยและดัชนี
B leads A by 90°
anti phase
same phase
A leads B by 90°
Nino 4
DMI
Nino 3.4
Nino 1+2
SOI
Indices
10
X Wavelet ปริมาณฝน และ ดัชนี สมุทรศาสตร ์
B leads A by 90°
anti phase
same phase
A leads B by 90°
Nino 4
DMI
Nino 3.4
Nino 1+2
SOI
11
Global Indices and Local Scale
Relationships
•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.
12
สรุ ปลักษณะความสัมพันธ์ ของอุณหภูมเิ ฉลี่ยและปริมาณนา้ ฝน
ของประเทศไทยกับดัชนีสมุทรศาสตร์
สิ่ งที่สนใจ
ความสัมพันธ์กบั ดัชนี
ต่างๆ โดยรวม
อุณหภูมิเฉลีย่
ปริมาณนา้ ฝน
มีความสัมพันธ์กบั ดัชนี Nino 3.4 และ Nino 4 โดยรวมมากที่สุด มีความสัมพันธ์ที่ คาบ 1 ปี กับดัชนี
Nino1+2 มากที่สุด และมีความสัมพันธ์กบั ดัชนี DMI โดยรวมน้อยที่สุด
คาบการเกิดซ้ าที่สาคัญ - ที่คาบ 0.5 ปี , 1 ปี , และประมาณ 4 ปี ตลอด - ที่ คาบ 1 ปี , และประมาณ 12 ปี ตลอด
กับดัชนี Nino 3.4
ช่วงเวลาที่ศึกษา
ช่วงเวลาที่ศึกษา
- ที่คาบประมาณ 4 ปี ก่อน ค.ศ. 1990 และ
เปลี่ยนเป็ นที่ประมาณ 6 ปี หลัง ค.ศ. 1995
ความสัมพันธ์กบั ดัชนี
Nino 3.4 ในช่วงปี
ค.ศ. 1998 (เอลนีโญ่)
มีลกั ษณะความสัมพันธ์ที่ค่อนข้างชัดเจนทัว่ ไปใน ความสั ม พัน ธ์ ไ ม่ แ น่ นอนและไม่ ชั ด เจน
พื้นที่
เหมือนลักษณะของอุณหภูมิเฉลี่ย
ช่วงเวลาเหลื่อมล้ าของ Nino 3.4 นาอุณหภูมิเฉลี่ยประมาณ 0-2 เดือน ใน Nino 3.4 นาปริ มาณฝนประมาณ 2-4 เดือน ใน
คลื่นที่คาบการเกิด 1 เกือบทุกพื้นที่ของประเทศ ยกเว้นบริ เวณภาคใต้ฝั่ง เกื อ บทุ ก พื้ น ที่ ข องประเทศ ยกเว้น บริ เวณ
ปี *
ตะวันตก ที่อุณหภูมิเฉลี่ยนาประมาณ 0-2 เดือน
ภาคใต้ ฝ่ั ง ตะวัน ออก ที่ ป ริ มาณน้ าฝนน า
ประมาณ 4-6 เดือน
หมายเหตุ: *เนื่องจากคลื่น sine มีลกั ษณะเหมือนกันทุกคาบการเกิด ดังนั้นการที่เหตุการณ์ใดนาอีกเหตุการณ์หนึ่งเป็ นเวลา 2 เดือน อาจ
13
13
หมายความว่านากันอยู่ 2+12 เดือน หรื อตาม 2-12 เดือนก็ได้
Forecastability
Forecast SST anomalies from CFS (JUN 2008 – Feb 2009)
Nino4
Nino1+2
Source: http://www.cpc.ncep.noaa.gov
14
14
Indian ocean SST
http://www.jamstec.go.jp/frcgc/
15
ผลการศึกษาการทานายฝนเบือ้ งต้ น
Calibration
Verify
16
ผลการทานายฝนเบือ้ งต้ น
Verify
forecast
ผลการพัฒนาเทคนิคการพยากรณ์
เบื ้องต้ นของประเทศไทย
Parameters
•
•
•
•
Tmax
SOI
Nino3.4
Nino4
Rain = 0.0097 + 0.0770 Tmax_lag(+9)
- 0.0997 SOI_lag(+6)
+ 0.331 Nino34_lag(+9)
- 0.422 Nino4_lag(+7)
17
แหล่ งข้ อมูลและเทคนิคใหม่ ๆ
Nino Monitoring
http://ds.data.jma.go.jp/tcc/
http://modis.gsfc.nasa.gov/
18
แหล่ งข้ อมูลและเทคนิคใหม่ ๆ
แนวคิด Sensor Web Technology
Sensor Web คือเทคโนโลยีการเชื่อมโยงระบบเครื อข่าย อุปกรณ์
ตรวจวัดแบบอัตโนมัติ (Sensor) เข้ากับระบบภูมิสารสนเทศ(GIS) มีการ
นาข้อมูลที่ ได้จากการตรวจวัดในสนาม มาทาการประมวลผลร่ วมกับ
ข้อมูลอื่นๆ เช่น ภาพถ่ายดาวเทียม แบบ Real-time ด้วยแบบจาลองทาง
คณิ ตศาสตร์ และผลิตเป็ นสารสนเทศ เพื่อใช้สนับสนุ นการตัดสิ นใจใน
การบริ หารจัดการหรื อการแก้ไขปั ญหาต่ างๆ ซึ่ งระบบจะทางานผ่าน
เครื อข่ายอินเตอร์เน็ต
19
แนวคิด Climate / Sensor Web Technology
ไพศาล สันติธรรมนนท์ และชัยภัทร เนื่องคามา
Heterogeneous sensor network
Airborne
In-Situ
monitor
s
- sparse
- disparate
Decision Support Tools
Satellite
Surveillance
Bio/Chem/Rad
Detectors
- mobile/in-situ
- extensible
Models and Simulations
Sensor Web Enablement
- discovery
- access
- tasking
- alert notification
web services and encodings
based on Open Standards
(OGC, ISO, OASIS, IEEE)
- nested
- national, regional, urban
- adaptable
- data assimilation
- vendor neutral
- extensive
- flexible
- adaptable
20
ประเด็นการศึกษาในอนาคต
• เปรียบเทียบข้ อมูล GCM, ผลการ Downscale และผลการศึกษา
จากแบบจาลอง MM5 ของแต่ ละแหล่ ง เพื่อหาข้ อมูลที่เหมาะสม
กับการประยุกต์ ใช้ ในพืน้ ที่
• พัฒนาเทคนิค forecastability ช่ วงระยะสัน้ (รายฤดู)ของปริมาณ
ฝนในแต่ ละลุ่มนา้
• ศึกษาผลกระทบ และการปรับตัวทางด้ านนา้ (ระดับภูมิภาค
จังหวัด และชุมชน)
• นาผลการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศมาใช้ ประกอบในการ
วางแผนพัฒนา (รวมด้ านนา้ ) ระดับจังหวัด
21
เอกสารอ้ างอิง
คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2552. ผลการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศโลก
ต่อปริ มาณน ้าฝน/น ้าท่ารายเดือนของประเทศไทย และผลกระทบต่อการบริ หารจัดการน ้าในพื ้นที่
ภาคตะวันออก.
Kshitij M. Kulkarni, Isotope Applications for Water Resource Management,
Water Resources Programme, IAEA,2008
NOAA (http://www.cpc.noaa.gov)
22
ขอขอบคุณ
• ข้ อมูลภูมิอากาศ กรมชลประทาน และกรมอุตนุ ิยมวิทยา
• สานักงานกองทุนสนับสนุนการวิจยั (สกว.)
• จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
23
ขอขอบคุณผู้เข้ าร่ วมฟั งบรรยายทุกท่ าน
For more information, contact:
Water Resource System Research Unit
Chulalongkorn University
Email : [email protected]
[email protected]
Website : www.watercu.eng.chula.ac.th