proceeding-ncwre9

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 199 รูปที่ 3 แผนที่แสดงค่าเฉลี่ยการเติมน้ำใต้ดิน (พ.ศ. 2556- 2565) ของพื้นที่ศึกษา 3.3 ผลการเปรียบเทียบและประเมินความถูกต้องของค่า การเติมน้ำใต้ดิน จากการวิเคราะห์และประเมินค่าการเติมน้ำใต้ดิน ด้วยวิธี Thornthwaite-Mather ในพื้นที่ศึกษา และนำมา เปรียบเทียบกับวิธีการประเมินค่าการเติมน้ำใต้ดินจากชุด ข้อมูล GRACE และนำผลมาเปรียบเทียบกับระดับน้ำใต้ ดินในบ่อน้ำบาดาลในพื้นที่ศึกษาเพื่อประเมินความถูกต้อง และสอดคล้องของผลลัพธ์ที่ได้จากการศึกษานี้ ได้แก่ 1) บ่อน้ำบาดาล ณ โรงเรียนวัดศรีจุฬา ต.ศรีจุฬา อ.เมือง จ.นครนายก 2) บ่อน้ำบาดาล ณ วัดอัมพวัน ต.บางอ้อ อ.บ้านนา จ.นครนายก 3) บ่อน้ำบาดาล ณ วัดคลองเฆ่ ต.บางเตย อ.บ้านสร้าง จ.ปราจีนบุรีและ 4) บ่อน้ำบาดาล ณ โครงการส่วนพระองค์บางแตน ต.บางแตน อ.บ้านสร้าง จ.ปราจีนบุรี นั้น ผลการศึกษาพบว่าผลลัพธ์จากการ ประเมินค่าการเติมน้ำใต้ดินจากชุดข้อมูล GRACE และ ด้วยวิธีThornthwaite-Mather มีค่าใกล้เคียงกัน และ เมื่อทดสอบกับระดับน้ำในบ่อน้ำบาดาลของพื้นที่ศึกษา จำนวน 4 บ่อ พบว่ามีค่าความสอดคล้องนัยสำคัญทาง สถิติ (p-value < 0.05) แสดงว่ามีความสอดคล้องกับค่า ภาคสนามจริง ดังแสดงในรูปที่ 4 รูปที่ 4 แสดงค่าการเปรียบเทียบของค่าการเติมน้ำใต้ดิน จำนวน 4 บ่อ ในพื้นที่ศึกษา (ด้านบน) ด้วยค่า p-value < 0.05 (0.032) โดยจากรูปที่ 4 และผลการศึกษาชี้ให้เห็นว่าบ่อน้ำ บาดาล ณ โรงเรียนวัดศรีจุฬา ต.ศรีจุฬา อ.เมือง จ.นครนายก บ่อน้ำบาดาล ณ วัดอัมพวัน ต.บางอ้อ อ. บ้านนา จ.นครนายก บ่อน้ำบาดาล ณ วัดคลองเฆ่ ต. บางเตย อ.บ้านสร้าง จ.ปราจีนบุรีและบ่อน้ำบาดาล ณ โครงการส่วนพระองค์บางแตน ต.บางแตน อ.บ้านสร้าง จ.ปราจีนบุรีมีค่าเฉลี่ยการเติมน้ำใต้ดินเท่ากับ 322, 164, 309 และ 219 มม./ปี ตามลำดับ ซึ่งบริเวณพื้นที่ ต.บาง อ้อ อ.บ้านนา จ.นครนายก มีค่าการเติมน้ำใต้ดินน้อยกว่า พื้นที่บริเวณโดยรอบ 4. สรุปผลการศึกษา จากข้อจำกัดของข้อมูลภาคสนามการหาวิธีการ ประเมินค่าและการจัดทำแผนที่การเติมน้ำใต้ดินที่ ประหยัดเวลาและงบประมาณในการดำเนินการจึงเป็น สิ่งจำเป็นและสำคัญสำหรับการวางแผนการจัดการแหล่ง น้ำ การศึกษานี้จึงได้นำเสนอการประเมินค่าการเติมน้ำใต้ ดินด้วยข้อมูลขององค์กร NASA (Gravity Recovery and Climate Experiment: GRACE) แ ล ะ ด ้ ว ย ว ิ ธี Thornthwaite-Mather ในกรณีศึกษาแอ่งน้ำบาดาลบาง ปะกง ประเทศไทย โดยใช้ข้อมูลระหว่างปี พ.ศ. 2556 – 2565 (ระยะเวลา 10 ปี) ผลลัพธ์ของการศึกษานี้พบว่าค่า การเติมน้ำใต้ดินในพื้นที่ศึกษามีความแตกต่างอย่างชัดเจน ระหว่างพื้นที่ทางทิศตะวันตกและพื้นที่ทางทิศตะวันออก

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 200 ด้วยค่าเฉลี่ย 150-350 และ 400-500 มม. ต่อปี ตามลำดับ การศึกษานี้ยังได้ประเมินความถูกต้องของค่า การเติมน้ำใต้ดินที่ได้จากการศึกษากับระดับน้ำในบ่อน้ำ บาดาลของพื้นที่ศึกษา จำนวน 4 บ่อ ซึ่งพบว่ามีค่าความ สอดคล้องนัยสำคัญทางสถิติ (p < 0.05) ดังนั้นข้อมูล GRACE และวิธี Thornthwaite-Mather สามารถนำมาใช้ ประเมินค่าและจัดทำแผนที่การเติมน้ำใต้ดินได้ และใช้ เป็นข้อมูลเบื้องต้นให้กับเจ้าหน้าที่ที่เกี่ยวข้องในการเฝ้า ติดตามการเติมน้ำใต้ดิน เช่น พื้นที่ของธนาคารน้ำใต้ดิน เป็นต้น เอกสารอ้างอิง [1] United Nations General Assembly (2 0 1 5 ) . Transforming Our World: The 2030 Agenda for Sustainable Development; A/RES/70/1; In Proceedings of the 4th Plenary Meeting, New York, NY, USA. [cited 2021 Oct 19]. Available: http://www.un.org/ga/search/view_doc.asp?s ymbol=A/RES/70/1&Lang=E. [2] United Nations (2 0 1 8 ) . Sustainable Development Goal 6: Synthesis Report 2018 on Water and Sanitation. Available: https://www.susana.org/resources/documen ts/default/3-3637-7-1560764588.pdf [3] Kumar, C.P. (2016). Assessing the Impact of Climate Change on Groundwater Resources. IWRA (India) Journal, 5(1):3-11. [4] Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D. and Moore, R. (2017). Google earth engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sens. Environ., 202:18–27. [5] Google Earth Engine (2020). Official website: https://earthengine.google.com [6] สำนักงานทรัพยากรน้ำแห่งชาติ (2563). โครงการ ศึกษาเพื่อการประเมินผลกระทบสิ่งแวดล้อมเชิง ยุทธศาสตร์ โครงการพัฒนาน้ำต้นทุนลุ่มน้ำ ปราจีนบุรี-บางปะกง [7] Jianli, C., James, S.F., Bridget, R.S., Matthew, R. (2 0 1 6 ) . Groundwater Storage Changes: Present Status from GRACE Observations. Surv. Geophys., 37:397-417. [8] Frederic, F., Guillaume, R. (2018). Monitoring Groundwater Storage Changes Using the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) Satellite Mission: A Review. Remote Sens., 10:829. [9] Siyuan, T., Luigi, J.R., Albert, I.J.M, Paul, T., Jeffrey, P.W. (2019). Global joint assimilation of GRACE and SMOS for improved estimation of root-zone soil moisture and vegetation response. Hydrol. Earth Syst. Sci., 23: 1067- 1081. [10]Purdy, A.J., David, C.H., Sikder, M.S., Reager, J.T., Chandanpurkar, H.A., Jones, N.L., Matin, M.A. (2 0 1 9 ) . An Open-Source Tool to Facilitate the Processing of GRACE Observations and GLDAS Outputs: An Evaluation in Bangladesh. Front. Environ. Sci., 7(155):1-8. [11]Sergio, A.B., Sarva, T.P., Gustavious, P.W., Norman, L.J., Bako, M., Jorge, L.S. (2 022) . Evaluation Groundwater Storage Change and Recharge Using GRACE Data: A Case Study of Aquifers in Niger, West Africa. Remote. Sens. 14(7), 1532. [12] Thornthwaite, C.W., and Mather, J.R. (1955). The Water Balance, Publication 8, 1-86 Centeron, N.J., Laboratory of Climatology.

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 201 อุทกสารสนเทศศาสตร์ Hydroinformatics การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติ ครั้งที่ 9 The 9th National Convention on Water Resources Engineering เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม Empowering Water Management through Emerging Technology and Digital Social Engagement

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 202 ศึกษาการป้องกันน้ำท่วมพื้นที่กรุงเทพและปริมณฑลตามแผนบรรเทาอุทกภัยเจ้าพระยาตอนล่าง Study Flood Prevention in Bangkok Metropolitan Areas according to the Lower Chao Phraya Flood Relief Plan ศุภชัย งามขำ1 , เศรษฐพงศ์ ศรีวิริยานนท์1 , และสนิท วงษา1* 1 สาขาวิชาครุศาสตร์โยธา, คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรมและเทคโนโลยี, มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี, จังหวัด กรุงเทพมหานคร, ประเทศไทย * อีเมล์ผู้รับผิดชอบบทความ: [email protected] บทคัดย่อ น้ำท่วมในพื้นที่ชนบทและในเมืองเป็นปัญหาที่หลีกเลี่ยงไม่ได้สำหรับหลายเมืองทั่วโลกรวมทั้งในประเทศไทย พื้นที่ กรุงเทพมหานครและปริมณฑลประสบปัญหาน้ำท่วมอย่างรุนแรง สถานการณ์ดังกล่าวเน้นย้ำในเหตุการณ์มหาอุทกภัยครั้ง ใหญ่เมื่อปี พ.ศ. 2554 มีพื้นที่เกษตรกรรม ที่อยู่อาศัย และอุตสาหกรรมประสบกับน้ำท่วมลึกถึง 2-3 เมตร กิจกรรมประจำวัน ในบางพื้นที่ของเมืองเกือบเป็นอัมพาตกว่า 2-3 เดือน การศึกษานี้ได้ประยุกต์ใช้ซอฟแวร์ iRIC สำหรับหตุการณ์มหาอุทกภัยปี พ.ศ. 2554 มีหลายโครงการได้มีการศึกษานำร่องเกี่ยวกับแผนการป้องกันและบรรเทาอุทกภัยในพื้นที่ลุ่มน้ำเจ้าพระยาและ กรุงเทพมหานคร การศึกษาครั้งนี้เป็นการต่อยอดและปรับปรุงการศึกษานำร่องในการวิเคราะห์แผนบรรเทาอุทกภัยเจ้าพระยา ตอนล่างของกรมชลประทานเกี่ยวกับผลกระทบของพื้นที่น้ำท่วม พร้อมเสนอแนะสถานการณ์บรรเทาทุกข์เพื่อบรรเทาปัญหา น้ำท่วม หลังจากปรับแผนที่ระดับความสูงของพื้นที่ (DEM) ให้ถูกต้องแล้วได้ทำการปรับเทียบแบบจำลอง พบว่าผลการ คำนวณของจำลองและข้อมูลที่ตรวจวัดจริงมีความคล้ายคลึงกันทั้งความลึกและพื้นที่น้ำท่วม กรณีประยุกต์ใช้แผนบรรเทา อุทกภัยเจ้าพระยาตอนล่างของกรมชลประทาน พื้นที่น้ำท่วมลดลงประมาณร้อยละ 7-10 คำสำคัญ: การป้องกันน้ำท่วม, กรุงเทพและปริมณฑล, ซอฟแวร์ iRIC, แผนบรรเทาอุทกภัยเจ้าพระยาตอนล่าง Abstract Flooding in rural and urban areas are the inevitable problem for many cities in the world. In Thailand, Bangkok Metropolitan areas have serious problems related to urban flooding. The situation was highlighted in the Great Flood in 2011, when agricultural, residences, industrials experienced 2-3 meters of flood water depths. Daily activities in parts of the city were nearly paralyzed more than 2-3 months. This study applied iRIC software. In Great Flood 2011, many projects carried out a pilot study about flood prevention and relief plan for Chao Phraya basin and Bangkok Metropolitan areas. This study is performed as an extension and improvement of pilot study in terms of analyzing the Lower Chao Phraya Flood Relief Plan by Royal Irrigation Department (RID) on the effect of flood inundation, together with suggestion of alleviation scenarios to relieve flood problems. After adjusting the digital elevation map (DEM) correctly, the model was calibrated with the flood event. It was found that the simulated results and measured data were similar in both flood depth and areas. In the case of application to the Lower Chao Phraya Flood Mitigation Plan, flood areas decreased by approximately 7-10 percent. Keywords: Flood Prevention, Bangkok Metropolitan Areas, iRIC software, Lower Chao Phraya Flood Relief Plan

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 203 1. คำนำ พ.ศ. 2554 ประเทศไทยประสบปัญหาอุทกภัยครั้ง ใหญ่ในรอบ 70ปี มหาอุทกภัยในครั้งนี้มีสาเหตุจากพายุที่ พาดเข้ามายังภูมิภาคนี้หลายระลอก (รูปที่1) นับตั้งแต่ ปลายเดือนมิถุนายนถึงตุลาคม) ส่งผลให้เกิดฝนตก หนัก เป็นบริเวณกว้างและสะสมต่อเนื่องตลอดทั้งฤดูฝนส่งผล ให้เกิดอุทกภัยในพื้นที่เเกือบทั่วประเทศมีปริมาณฝนเฉลี่ย สูงกว่าค่าเฉลี่ยถึงร้อยละ 35 (รูปที่ 2) อีกทั้งน้ำทะเลหนุน สูงในอ่าวไทยในช่วงเดือนตุลาคมกับพฤศจิกายนจึงทำให้ ไม่สามารถระบายน้ำหลากลงอ่าวไทยได้ สร้างความ เสียหายทั้งชีวิตและทรัพย์สิน พื้นที่เกษตรกรรม ชุมชน พาณิชยกรรม และอุตสาหกรรมเป็นอย่างมาก (รูปที่ 3) มี การประเมินมูลค่าความเสียหายรวมทั้งสิ้นประมาณ 1.44 ล้านล้านบาท นับเป็นมูลค่าความเสียหายเนื่องจากภัย ธรรมชาติอันดับ 4 ของโลก [1] กนกวรรณ แท่นนอก [2] ได้ทำการประยุกต์ใช้ โปรแกรม iRIC เพื่อศึกษาพื้นที่น้ำท่วมจากมหาอุทกภัยปี 2554 กรณีศึกษาลุ่มน้ำเจ้าพระยาตอนล่าง ได้ศึกษาด้าน ชลศาสตร์และการเคลื่อนตัวของน้ำหลากเพื่อวิเคราะห์หา พื้นที่เสี่ยงต่อการเกิดอุทกภัย พบว่ามีบริเวณพื้นที่รับน้ำ ท่วมและระดับความลึกที่ใกล้เคียงกัน ยังได้ศึกษากรณีใส่ กำแพงกั้นน้ำ ขุดลอกแม่น้ำ พบว่าสามารถลดพื้นที่ ประสบอุทกภัยได้เป็นอย่างดี ซึ่งมีการนำเสนอแนวทางใน การแก้ไขผลกระทบที่อาจจะเกิดขึ้นไว้ด้วย จุฑามาศ ดิษฐ์ทอง และเมธินี สุภหัสดิ์ [3] ได้ ประยุกต์ใช้แบบจำลอง iRIC เพื่อศึกษามหาอุทกภัยในลุ่ม แม่น้ำเจ้าพระยาตอนล่างปี 2554 กรณีศึกษา พื้นที่ จ. อ่างทอง ซึ่งได้ผลการคำนวณมีความใกล้เคียงกับภาพถ่าย คาวเทียม GISTDA จากการวิเคราะห์ผลคำนวณ พบว่า จ. อ่างทองมีพื้นที่ได้รับผลกระทบจากน้ำท่วมจัดอยู่ในระดับ รุนแรงปานกลาง - รุนแรงมากในบางจุด เมื่อนำผลการ คำนวณมาจัดทำแผนที่เส้นทางการคมนาคมช่วงเกิดน้ำ ท่วม จ.อ่างทอง พบว่าแม้จะไม่สามารถเดินทางผ่านถนน สายเอเชียได้แต่สามารถเดินทางผ่านเส้นทางรองในจังหวัด เพื่อเดินทางไปยังจังหวัดใกล้เคียงได้ รูปที่ 1 เส้นทางของพายุในปี 2554 รูปที่ 2 ปริมาณน้ำฝนเฉลี่ยรายปี (a) ช่วงปี 2493-2540 และ (b) ในปี 2554 รูปที่ 3 สภาพน้ำท่วมเนื่องจากมหาอุทกภัยปี 2554 ชนะศักดิ์ แสงสกุล และรณกร สนธิแก้ว [4] ได้ใช้ แบบจำลองคณิตศาสตร์ Nays2DFlood ศึกษาอุทกภัยที่ เกิดขึ้นในพื้นที่แม่น้ำเจ้าพระยา เพื่อการจัดการความเสี่ยง น้ำท่วม พบว่าเมื่อทำการเปรียบเทียบระดับของน้ำท่วม จริงปี 2554 และผลการคำนวณจากโปรแกรม Nays2DFlood มีค่าความลึกใกล้เคียงกันโดยมีผลต่าง ระหว่าง - 0.77 ถึง +31 ซม. โดยส่วนมากผลคำนวณจะ สูงกว่าระดับน้ำท่วมจริง เนื่องจากในการคำนวณไม่ได้

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 204 จำลองสิ่งกีดขวางทางน้ำหรือมาตรการป้องกันน้ำท่วม ต่างๆ ไปด้วย จิรนันท์ เพชรนุ้ย และภาวิณี น้อยท่าทอง [5] ได้ ศึกษาการจัดการความเสี่ยงน้ำท่วมของลุ่มน้ำปิงและน่าน โดยใช้แบบจำลองคณิตศาสตร์ Nays2DFlood นำผลการ คำนวณมาจัดทำแผนที่น้ำท่วมและแผนที่ความเสี่ยงน้ำ ท่วม เพื่อเตรียมความพร้อมในการบริหารจัดการน้ำหาก เกิดน้ำท่วมในอนาคต และเสนอแนวทางป้องกันเชิงกล ยุทธ์ในเบื้องต้นไว้และงานศึกษาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง [6] ในการศึกษานี้ได้จำลองสถานการณ์น้ำท่วมในพื้นที่ กรุงเทพมหานครและปริมณฑล โดยประยุกต์ใช้โปรแกรม iRIC Nays2DFlood ใช้ข้อมูลระดับพิกัดดิน ASTER GDEM ความละเอียด 30x30 ม. ศึกษาน้ำท่วมปี 2554 เพื่อศึกษาพฤติกรรมทางชลศาสตร์ของน้ำหลาก วิเคราะห์ พื้นที่น้ำท่วม และนำเสนอแนวทางในการจัดการพื้นที่ ความเสี่ยงน้ำท่วมเพื่อลดความเสี่ยงในการเกิดน้ำท่วมใน พื้นที่กรุงเทพมหานครและปริมณฑลในอนาคต รูปที่ 4 พื้นที่ศึกษา กรุงเทพมหานครและปริมณฑล 2. พื้นที่ศึกษา ในการศึกษาครั้งนี้ได้ประยุกต์ใช้โปรแกรม iRIC Nays2DFlood ในการจำลองสถานการณ์น้ำท่วมในพื้นที่ กรุงเทพมหานครและปริมณฑล ปี 2554 (รูปที่ 4) โดยใช้ ข้อมูลอัตราการไหลรายวันในช่วงเดือนกันยายนถึงเดือน พฤศจิกายน ปี 2554 ของสถานี C.3 บ้านบางพุทรา อ. เมือง จ.สิงห์บุรี และอัตราการไหลสถานี S.26 อ.ท่าเรือ จ. พระนครศรีอยุธยา 3. แบบจำลอง iRIC 3.1 ระบบโครงสร้างของ iRIC iRIC ถ ู ก พ ั ฒ น า ข ึ ้ น โ ด ย The Foundation of Hokkaido River Disaster Prevention Research Center (RIC) แห่งประเทศญี่ปุ่น ซึ่งสามารถดาวน์โหลด โปรแกรมพร้อมกับคู่มือการใช้งานได้จากเว็บไซด์ [7] เป็น โปรแกรมแบบฟรีซอฟแวร์ที่สามารถใช้งานง่ายมี ประสิทธิภาพและมีความแม่นยำสูง ในการนำเสนอผลการ คำนวณนั้นสามารถดึงข้อมูลผลเฉลยที่บันทึกไว้ในไฟล์มา แสดงเป็นภาพนิ่งและภาพเคลื่อนไหวร่วมกับรูปภาพแผน ที่หรือภาพถ่ายและสามารถนำไฟล์รูปภาพข้างต้นไปสร้าง เป็นไฟล์ *.kml เพื่อใช้แสดงบน Google Earth ได้ ทำให้ สามารถเห็นเป็นภาพที่เข้าใจได้ง่ายขึ้น รูปที่ 5 ผังจำลองระบบโครงสร้างการทำงานของโปรแกรม iRIC ระบบโครงสร้างของโปรแกรม iRIC ถูกออกแบบไว้ โดยมีองค์ประกอบที่สำคัญ 3 ส่วนคือ Pre-processor Post-processor และ Solver โดยที่Pre-processor เป็น ส่วนที่ใช้สาหรับสร้างกริดเพื่อใช้ในการคำนวณจากข้อมูล ตำแหน่งพิกัด รูปตัดขวาง และรูปตัดตามยาวของแม่น้ำที่ ได้จากการสำรวจหรือ จากข้อมูล DEM โดยจะใช้ GUI และ Visualized ที่จัดเตรียมไว้สำหรับจัดการข้อมูล ข้างต้น นอกจากนั้นยังใช้ในการกำหนดค่าเริ่มต้นและ ค่าพารามิเตอร์ต่างๆในการคำนวณด้วย เมื่อจัดเตรียม ข้อมูลแล้วเสร็จก็จะสามารถ Run โปรแกรมโดยใช้ Solver จากนั้นจะเป็นการแสดงผลการคำนวณใน Postprocessor ซึ่งสามารถแสดงผลเป็นกราฟิกในหลายๆ รูปแบบทั้งปริมาณสเกลาร์และปริมาณเวคเตอร์ เช่น เส้น การไหล เวคเตอร์ทิศทางการไหล เส้นชั้นความสูง และ การเปลี่ยนแปลงสัณฐานท้องน้ำ นอกจากนี้ยังมี ความสามารถนำเสนอรูปภาพที่แสดงปริมาณหลายๆ อย่างในหน้าจอแสดงผลเดียวกันได้

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 205 2.2 สมการพื้นฐาน สมการพื้นฐานที่ถูกนำมาใช้ประกอบด้วยสมการการ ไหลต่อเนื่องและสมการโมเมนตัม ซึ่งในระบบพิกัดแบบ ฉาก ซึ่งเขียนได้เป็น ℎ + (ℎ) + (ℎ) = 0 (1) (ℎ) + (ℎ 2) + (ℎ) = −ℎ − + [ (ℎ) ] + [ (ℎ) ](2) (ℎ) + (ℎ) + (ℎ 2) = −ℎ − + [ (ℎ) ] + [ (ℎ) ](3) โดยที่ h เป็นความลึก u, v เป็นความเร็วเฉลี่ยของน้ำ, H เป็นค่าเสาระดับ (H = zb+h), zb เป็นระดับท้องน้ำ, เป็นความเค้นเฉือน, เป็นความหนาแน่นของน้ำ, เป็น ความหนืดจลน์ของน้ำ, x, y เป็นแนวแกนของระบบพิกัด ฉากตามทิศทางการไหลกับทิศทางตั้งฉากตามลำดับ ซึ่ง พจน์ของความเค้นเฉือนกับความหนืดจลน์สามารถ คำนวณได้จาก = √ 2 + 2 (4a) = √ 2 + 2 (4b) = 6 ∗ℎ (5) โดยที่ Cd เป็นค่าสัมประสิทธิ์ความเสียดทาน, เป็น ค่าคงที่ของ Karman (มีค่าเท่ากับ 0.4) และ u* เป็นค่า ความเร็วเฉือน สามารถหาได้จากความสัมพันธ์ของ ∗ = √ 2 + 2 (6) ซึ่งสมการข้างต้นจะถูกนำไปแปลงเป็นระบบพิกัด ทั่วไป (General Coordinate) จากนั้นจึงนำไปใช้ตาม วิธีการเชิงเลขโดยวิธีการไฟไนต์ดิฟเฟอเรนต์ตามแบบ CIP Scheme (Cubic Interpolated Psuedoparticle) ซึ่ ง เป็นวิธีการ Upwind scheme แบบหนึ่งที่มีความแม่นยำ สูงมากกว่า 4. วิธีการดำเนินงานวิจัย 4.1 การเตรียมข้อมูลและทดสอบความถูกต้องของ DEM ทำการดาวน์โหลดข้อมูลเชิงพิกัดจากแบบจำลอง ระดับความสูงเชิงเลข (DEM: Digital Elevation Model) แล้วนำข้อมูลแรสเตอร์มาแปลงเป็นจุดเพื่อคำนวณหาค่า พิกัดโดยใช้โปแกรม ArcMap 10.4.1 ในขั้นตอนแรกทำ การนำข้อมูลรูปแบบแรสเตอร์ ทั้งหมดมา Mosaic รวมกัน ใช้คำสั่ง Raster to point ให้แปลงเป็นจุด ซึ่งได้ข้อมูล ออกมามีความละเอียดขนาด 30x30 เมตร ในขั้นตอน ต่อมาทำการคำนวณค่าพิกัด เมื่อได้ค่าพิกัดแล้วจึงนำมา จัดเรียงใน Notepad โดยเรียงค่าจากน้อยไปหามากและ บันทึกไฟล์โดยใช้นามสกุลไฟล์ เป็น *.tpo เพื่อนำมาใช้ เป็นข้อมูลนำเข้าในการคำนวณโดยใช้โปรแกรม Nay2DFlood ซึ่งเป็นโมดูลย่อยของ iRIC ต่อไป รูปที่ 6 เปรียบเทียบพื้นที่น้ำท่วมระหว่าง (a) ก่อนกับ (b) หลังปรับแก้ค่าระดับพิกัดดิน เนื่องจากข้อมูล ASTER GDEM กับการสร้างชุดข้อมูล ระดับดินของ iRIC อาจจะมีความคลาดเคลื่อนเนื่องจาก การประมาณค่าแก้ไขระหว่างจุด (Interpolation) ต้องทำ การตรวจสอบความถูกต้องก่อนนำไปใช้โดยทำการปรับแก้ ค่าระดับพิกัดดินให้ถูกต้อง ซึ่งพิจารณาดูจากสภาพการ ไหลของแม่น้ำกับพื้นที่น้ำท่วมบางบริเวณจะไม่เป็นไปตาม ธรรมชาติซึ่งอาจจะมีถนนหรือสะพานกีดขวางจึงมีพื้นที่ น้ำท่วมไม่ต่อเนื่องหรือขาดหายไปบางส่วน ต้องทำการ

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 206 ปรับแก้ระดับพิกัดดินให้สภาพการไหลกับพื้นที่น้ำท่วมให้ ใกล้เคียงสภาพตามธรรมชาติมากที่สุด (รูปที่ 6) 4.2 การเตรียมข้อมูลอุตุ-อุทกวิทยา ข้อมูลอุตุ-อุทกวิทยาที่สำคัญประกอบปริมาณน้ำท่า เช่น อัตราการไหล ณ สถานีวัดน้ำท่าที่สำคัญซึ่ง ประกอบด้วย สถานี C.3 บ้านบางพุทรา อ.เมือง จ.สิงห์บุรี และสถานี S.26 อ. ท่าเรือ จ.พระนครศรีอยุธยา ซึ่งจะ นำมาใช้เป็นขอบเขตนำเข้าด้านเหนือน้ำกับด้านข้าง และ ปริมาณน้ำฝน ณ สถานีหลักๆ ในพื้นที่ศึกษาในช่วงเกิดน้ำ ท่วมใหญ่ปี พ.ศ. 2554 รูปที่ 7 การเปรียบเทียบพื้นที่น้ำท่วมระหว่างผลการ คำนวณโดย (a) แบบจำลองกับ (b) ภาพถ่ายดาวเทียม ของ GISTDA ในพื้นที่กรุงเทพและปริมณฑล ตารางที่ 1 การเปรียบเทียบพื้นที่น้ำท่วมจากแบบจำลอง กับพื้นที่ถูกน้ำท่วมจริง (หน่วย: ตร.กม.) จังหวัด แบบจำลอง ภาพถ่าย ดาวเทียม ผลต่าง ปทุมธานี 892.3 950.4 58.1 นนทบุรี 465.4 537.6 72.2 นครปฐม 714.1 650.0 -64.1 สมุทรสาคร 389.7 250.9 -138.8 สมุทรปราการ 450.4 368.0 -82.4 กทม. 1402.4 995.2 -407.2 ตารางที่ 2 การเปรียบเทียบความลึกน้ำท่วมเฉลี่ยจาก แบบจำลองกับพื้นที่ถูกน้ำท่วมจริง (หน่วย: เมตร) จังหวัด แบบจำลอง ภาพถ่าย ดาวเทียม ผลต่าง ปทุมธานี 1.50 1.57 +0.07 นนทบุรี 1.40 2.04 +0.64 นครปฐม 1.40 1.69 +0.29 สมุทรสาคร 1.00 0.95 -0.05 สมุทรปราการ 1.00 0.94 -0.06 กทม. 1.50 2.19 +0.69 5. ผลการศึกษา 5.1 ผลการสอบเทียบแบบจำลอง เมื่อได้ชุดข้อมูล DEM ที่มีได้แก้ไขถูกต้องและมี ประสิทธิภาพแล้วจึงนำมาใช้จำลองสถานการณ์น้ำท่วม โดยใช้โปรแกรม Nays2DFlood โดยในแต่ละพื้นที่ศึกษา ย่อยๆ จะใช้อัตราการไหลในช่วงที่เกิดมหาอุทกภัยปี 2554 ในการสอบเทียบ (Calibration) แบบจำลอง ขนาดกริดที่ใช้ในการคำนวณเท่ากับ x = y = 90 เมตร ขนาดช่วงเวลา t = 1.0 วินาที ค่าสัมประสิทธิ์ ความขรุขระของแมนนิ่ง n = 0.03-0.20 ตามแต่ละพื้นที่ ในรูปที่ 7 ได้แสดงการเปรียบเทียบความลึกน้ำท่วมจาก แบบจำลองกับเหตุการณ์น้ำท่วมจริงของพื้นที่กรุงเทพและ ปริมณฑล พบว่าผลการคำนวณจากแบบจำลองกับความ ลึกน้ำท่วมจริงมีค่าใกล้เคียงกันในพื้นที่เกษตรกรรมกับ รอบนอกเมืองหรือชุมชน ยกเว้นบางพื้นที่ที่ระหว่างช่วงน้ำ ท่วมมีการป้องกันโดยการเรียงกระสอบทรายปิดล้อมอย่าง หนาแน่นพร้อมกับมีระบบสูบน้ำอย่างดี เช่น เทศบาล นครปากเกร็ด และอื่นๆ หรือมีการวางบิ๊กแบ็คป้องกันมี คันป้องกันตลิ่งตลอดแนวน้ำเจ้าพระยาและมีการเร่งสูบน้ำ ลงสู่ทะเลได้รวดเร็วจึงทำให้พื้นที่ เช่น สมุทรปราการ สมุทรสาคร และกรุงเทพมหานคร จึงมีความลึกน้ำท่วม น้อยกว่าและสั้นกว่าส่วนด้านนอกแนวป้องกันที่มีน้ำท่วม สูงเป็นระยะเวลายาวนานหลายเดือน สำหรับพื้นที่ กรุงเทพมหานครมีพื้นที่น้ำท่วมจริงเพียงแค่ 995.2 ตาราง กิโลเมตร เมื่อเทียบกับที่คำนวณได้จากแบบจำลอง

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 207 1402.4 ตารางกิโลเมตร (ตารางที่ 1)เนื่องจากใน แบบจำลองไม่ได้ใส่มาตรการป้องกันน้ำท่วมโดยการเรียง กระสอบทรายกับบิ๊กแบ็ค เป็นพื้นที่น้ำท่วมที่เกิดจากการ ไหลหลากเข้าท่วมตามลักษณะความสูงต่ำของภูมิประเทศ และในช่วงที่เกิดเหตุการณ์น้ำท่วมในปี 2554 ภาครัฐไม่ได้ ปล่อยให้น้ำไหลตามทางน้ำธรรมชาติโดยมีทั้งการปิดประตู ระบายน้ำ และทำการสร้างสิ่งกีดขวางทางน้ำเช่น บริเวณ รอยต่อจังหวัดปทุมธานีและ กรุงเทพมหานครมีการ วางบิ๊กแบ็ค เพื่อกั้นไม่ให้น้ำไหลเข้ากรุงเทพฯ ทำให้น้ำใน บริเวณนั้นมีความสูงมากกว่า 1.0 เมตร ส่วนการ เปรียบเทียบความลึกน้ำท่วมระหว่างแบบจำลองกับความ ลึกระหว่างสภาพน้ำท่วมจริงในเหตุการณ์น้ำท่วมปี 2554 กับผลการคำนวณมีระดับความลึกที่ใกล้เคียงกันโดยมี ผลต่างประมาณ 0.05 – 0.69 เมตร (ตารางที่ 2) จึง สามารถสรุปได้ว่าการจำลองพฤติกรรมทางชลศาสตร์ของ น้ำหลากของเหตุการณ์น้ำท่วมปี 2554 จากโปรแกรม Nays2DFlood มีความถูกต้องแม่นยำและสามารถนำไป ประยุกต์ใช้งานได้ 5.2 ผลการประยุกต์ใช้แบบจำลอง เมื่อได้แบบจำลองที่มีความถูกต้องแม่นยำตามหัวข้อ 5.1 ข้างต้นเรียบร้อยแล้ว จึงได้นำแบบจำลองมาทำการ ประยุกต์ใช้โดยนำมาตรการแผนบรรเทอุทกภัยในลุ่ม แม่น้ำเจ้าพระยาตอนล่างของกรมชลประทาน กระทรวง เกษตรและสหกรณ์ ซึ่งมีทั้งหมด 9 มาตรการ (รูปที่ 8) สำหรับในงานศึกษานี้จะใช้เพียงแค่สองมาตรการคือ 4 กับ 8 ที่อยู่ในพื้นที่การศึกษาเท่านั้น มาตรการที่ 4 เป็นการ ปรับปรุงระบบชลประทานฝั่งตะวันตกของแม่น้ำ เจ้าพระยา ที่เป็นการระบายน้ำแนวเหนือใต้กับมีคอขวด หลายจุด รวมทั้งเพิ่มประสิทธิภาพแก้มลิงคลองมหาชัยสนามชัย และมาตรการที่8 เป็นการเพิ่มประสิทธิภาพการ ระบายน้ำแม่น้ำท่าจีนและแก้ปัญหาคอขวด มีการขุดลอก แม่น้ำท่าจีนกับปรับปรุงลัดธรรมชาติเดิมจำนวน 4 แห่ง รูปที่ 8 มาตรการแผนบรรเทาอุทกภัยในลุ่มแม่น้ำ เจ้าพระยาตอนล่างของกรมชลประทาน รูปที่ 9 เปรียบเทียบก่อนและหลังการใช้แผนการบรรเทา อุทกภัยพื้นที่เจ้าพระยาตอนล่าง (a) ก่อนใช้และ (b) หลัง ประยุกต์ใช้มาตรการบรรเทาอุทกภัยในลุ่มแม่น้ำ เจ้าพระยาตอนล่าง พื้นที่ได้รับผลกระทบจากน้ำท่วมส่วนใหญ่ในพื้นที่ กรุงเทพมหานครและปริมณฑล คือพื้นที่เกษตรกรรม พื้นที่ชุมชนและสิ่งปลูกสร้าง เนื่องจากอาชีพหลักของคน ในพื้นที่คืออาชีพเกษตรกรรมจึงได้รับผลกระทบมากที่สุด เมื่อนำมาตรการ 4 กับ 8 มาใส่ลงในแบบจำลอง iRIC พบว่าพื้นที่น้ำท่วมในกรุงเทพและปริมณฑลลดลง 30 – 77 ตารางกิโลเมตร (รูปที่ 9 และตารางที่ 3) โดยพื้นที่น้ำ ท่วมของกรุงเทพมหานครลดลงประมาณ 51 ตาราง กิโลเมตร ซึ่งคิดเป็นพื้นที่น้ำท่วมลดลงประมาณร้อยละ 7- 10 เมื่อจำแนกตามประโยชน์การใช้สอยที่ดินพื้นที่น้ำท่วม

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 208 ที่ลดลงจะเป็นบริเวณพื้นที่ชุมชนและสิ่งปลูกสร้างซึ่งมี ความสำคัญต่อเศรษฐกิจและการใช้ชีวิตของประชาชน ตารางที่ 3 การเปรียบเทียบพื้นที่น้ำท่วมก่อนและหลังใช้ มาตรการแผนบรรเทาอุทกภัยในลุ่มแม่น้ำ เจ้าพระยาตอนล่าง (หน่วย: ตร.กม.) จังหวัด ก่อนใช้ มาตรการ หลังใช้ มาตรการ ผลต่าง ปทุมธานี 892 831 -61 นนทบุรี 465 421 -44 นครปฐม 714 684 -30 สมุทรสาคร 450 411 -39 สมุทรปราการ 389 312 -77 กทม. 1402 1351 -51 อย่างไรก็ตามในการศึกษาถึงความสามารถและ ประสิทธิผลของมาตรการแผนบรรเทาอุทกภัยในลุ่มแม่น้ำ เจ้าพระยาตอนล่างครั้งนี้ใช้เพียงแค่ 2 มาตรการที่อยู่ใน พื้นที่ศึกษาเท่านั้น ซึ่งสามารถช่วยลดน้ำท่วมได้ไม่มากนัก ดังนั้นจึงควรศึกษาให้ครบทั้ง 9 มาตรการ ซึ่งมีหลาย มาตรการที่ช่วยเพิ่มความจุของแก้มลิงกับแม่น้ำ อีกทั้งบาง มาตรการมีประสิทธิภาพในการบรรเทาน้ำท่วมได้ดี 5.3 แนวทางการจัดการพื้นที่น้ำท่วมและกลยุทธ์ สำหรับแนวทางการจัดการพื้นที่น้ำท่วมประกอบด้วย มาตรการแบบใช้โครงสร้างและไม่ใช้โครงสร้าง สำหรับ มาตราแบบแรกนั้นควรขุดลอกเพื่อเพิ่มความสามารถใน การระบายของระบบคลองต่างๆ รวมทั้งการก่อสร้าง อุโมงค์ยักษ์กับระบบรวมน้ำจากพื้นที่ด้านในที่ท่วมขังเป็น ประจำแล้วเร่งสูบระบายออกไปอย่างมีประสิทธิภาพ หา พื้นที่แก้มลิงผิวดินกับแท็งค์ใต้ดินเพิ่มเติมเพื่อเพิ่มความจุ ในกรณีมีฝนตกหนักในพื้นที่ แต่ไม่ควรทำระบบพื้นที่ปิด ล้อมย่อยบริหารจัดการน้ำท่วม (Sub Polder System) มากเกินไปเพราะจะมีความสิ้นเปลืองและยุ่งยากในการ บริหารจัดการ ซึ่งระบบพื้นที่ปิดล้อมบริหารจัดการน้ำท่วม เหมาะสำหรับพื้นที่ขนาดใหญ่มากกว่า เช่น คันกั้นน้ำท่วม ตามพระราชดำริ (King Dike) ส่วนมาตรการแบบไม่ใช้ โครงสร้างนั้นต้องควบคุมและบังคับใช้ผังเมืองและการใช้ ที่ดินอย่างเคร่งครัด การออกแบบโดยคำนึงถึงความเป็น มิตรกับสิ่งแวดล้อมและธรรมชาติที่ยั่งยืน เช่น Nature Based Solution (NbS) Low Impact Development (LID) เพื่อจัดให้มีที่ว่างรับน้ำ ชะลอ และเก็บกักน้ำจาก อาคาร รวมทั้งจัดตั้งศูนย์บัญชาการในการติดตาม ตรวจสอบและสั่งการเกี่ยวกับภัยพิบัติและอุทกภัย มี ระบบพยากรณ์และแจ้งเตือนภัยน้ำท่วมผ่านแอปพลิเคชั่น ที่เข้าถึงได้ง่าย และมาตรการอื่นๆ 6. สรุป จากการศึกษาพฤติกรรมทางชลศาสตร์ของน้ำ หลากในพื้นที่กรุงเทพมหานครและปริมณฑล ด้วย แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ iRIC ร่วมกับโปรแกรม วิเคราะห์แผนที่ ArcGIS พบว่าลักษณะการไหลก่อนการ ปรับแก้ระดับพิกัดดินไม่เป็นไปตามธรรมชาติของร่องน้ำ เมื่อปรับแก้ระดับพิกัดดินจึงส่งผลให้ลักษณะการไหลของ น้ำ เป็นไปตามธรรมชาติของร่องน้ำมากขึ้น และเมื่อนำมา เปรียบเทียบการกระจายตัวของน้ำระหว่างข้อมูล ASTER GDEM และสภาพน้ำท่วมจริงในเหตุการณ์ปี2554 พบว่า ผลการคำนวณโดยใช้ข้อมูล ASTER GDEM มีความ ใกล้เคียงกับภาพถ่ายดาวเทียม GISTDA และผลการ จำลองพฤติกรรมทางชลศาสตร์ของเหตุการณ์น้ำท่วม ซึ่งมี ความคลาดเคลื่อนเพียง 0.05 - 0.69 เมตร เมื่อนำ มาตรการ 4 กับ 8 ตามมาตรการแผนบรรเทาอุทกภัยใน ลุ่มแม่น้ำเจ้าพระยาตอนล่างของกรมชลประทาน พบว่า พื้นที่น้ำท่วมในกรุงเทพและปริมณฑลลดลงจังหวัดละ 30–77 ตารางกิโลเมตร เฉพาะพื้นที่น้ำท่วมของ กรุงเทพมหานครลดลงประมาณ 51 ตารางกิโลเมตร คิด เป็นพื้นที่น้ำท่วมลดลงประมาณร้อยละ 7-10 เมื่อจำแนก ตามประโยชน์การใช้สอยที่ดินพื้นที่น้ำท่วมที่ลดลงส่วน ใหญ่จะเป็นบริเวณพื้นที่ชุมชนและสิ่งปลูกสร้างซึ่งมี ความสำคัญต่อเศรษฐกิจและการใช้ชีวิตของประชาชน

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 209 7. กิตติกรรมประกาศ ขอขอบคุณหน่วยงานต่างๆ ที่อนุเคราะห์ข้อมูล นักวิจัยและนักศึกษาทุกคนที่มีส่วนร่วมในการเก็บรวบรวม และวิเคราะห์ข้อมูลจนงานวิจัยนี้สำเร็จด้วยดี เอกสารอ้างอิง [1] Wongsa, S. (2013). Thailand Flood 2011, Journal of Disaster Research, 2013, vol. 8(3), pp. 380-385. [2] กนกวรรณ แท่นนอก (2556). การประยุกต์ใช้ โปรแกรม iRIC เพื่อศึกษาด้านชลศาสตร์และการ เคลื่อนตัวของน้ำหลาก : กรณีศึกษาลุ่มน้ำเจ้าพระยา ตอนล่าง, วิทยานิพนธ์ปริญญาครุศาสตร์อุตสาหกรรม มหาบัณฑิต, มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้า ธนบุรี. [3] จุฑามาศ ดิษฐ์ทอง และ เมธินี สุภหัสดิ์(2562). การ ประยุกต์ใช้แบบจำลอง iRIC เพื่อศึกษามหาอุทกภัย ในลุ่มแม่น้ำเจ้าพระยาตอนล่างปี 2554, กรณีศึกษา พื้นที่จังหวัดอ่างทอง, การประชุมวิชาการวิศวกรรม โยธาแห่งชาติ, ครั้งที่ 24, 10-12 กรกฎาคม 2562, จ.อุดรธานี. [4] ชนะศักดิ์แสงสกุล และ รณกร สนธิแก้ว (2563). การศึกษาด้านแหล่งน้ำเพื่อการจัดการความเสี่ยงน้ำ ท่วมของลุ่มน้ำเจ้าพระยาเชิงกลยุทธ์, วิทยานิพนธ์ ปริญญาครุศาสตร์อุตสาหกรรมบัณฑิต, มหาวิทยาลัย เทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี. [5] จิรนันท์ เพชรนุ้ย และ ภาวิณี น้อยท่าทอง (2563). การศึกษาด้านแหล่งน้ำเพื่อการจัดการความเสี่ยงน้ำ ท่วมของลุ่มน้ำน่านเชิงกลยุทธ์, วิทยานิพนธ์ปริญญา ครุศาสตร์อุตสาหกรรมบัณฑิต, มหาวิทยาลัย เทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี. [6] กาญจนาภรณ์ บุญยัง, วราพร ดวนจันทึก และ สนิท วงษา (2566). การศึกษาด้านแหล่งน้ำเพื่อการจัดการ ความเสี่ยงน้ำท่วมของลุ่มน้ำปิง น่าน และเจ้าพระยา เชิงกลยุทธ์, การประชุมวิชาการวิศวกรรมโยธา แห่งชาติ, ครั้งที่ 28, 24-26 พฤษภาคม 2566, จ. ภูเก็ต. [7] iRIC softwar. iRIC [Online], Available: https://iric.org/en/.

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 210 การพยากรณ์น้ำไหลเข้าสู่อ่างเก็บน้ำเขื่อนลำตะคอง ด้วยแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก Inflow Prediction of Lam Ta Kong Dam Using Deep Learning Model ณ ฐ น ย ข นทว 1*,2 และ วรรณ ไทยสยาม1 1 ภาควิชาวิศวกรรมทรัพยากรน้ำ, คณะวิศวกรรมศาสตร์, มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, กรุงเทพมหานคร, ประเทศไทย 2 ส่วนบริหารจัดการน้ำและบำรุงรักษา, สำนักงานชลประทานที่ 9, กรมชลประทาน, ชลบุรี, ประเทศไทย * อีเมล์ผู้รับผิดชอบบทความ: nutdanai.kha @ku.th บทคัดย่อ การศึกษานี้ได้เสนอแนวคิดการพยากรณ์น้ำไหลเข้าสู่อ่างเก็บน้ำเขื่อนลำตะคอง ตำบลคลองไผ่ อำเภอสีคิ้ว จังหวัด นครราชสีมา โดยใช้แบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก Long Short-Term Memory networks (LSTMs) เพื่อพยากรณ์ปริมาณน้ำ ไหลเข้าอ่างเก็บน้ำล่วงหน้า 1 ถึง 5 วัน ในพื้นที่รับน้ำเขื่อนลำตะคอง ในการศึกษาได้จัดทำกรณีศึกษาทั้งหมด 2 กรณีได้แก่ กรณีที่ 1 การพยากรณ์อัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำโดยใช้ข้อมูลอัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำย้อนหลังและข้อมูลฝนรายวัน ย้อนหลัง 5 วัน กรณีที่ 2 การพยากรณ์อัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำโดยใช้ข้อมูลอัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำย้อนหลัง ข้อมูลฝน รายวันย้อนหลัง และข้อมูลน้ำท่าในพื้นที่ต้นน้ำของอ่างเก็บน้ำย้อนหลัง 5 วัน จากการศึกษาพบว่าการใช้ข้อมูลน้ำไหลเข้าอ่าง ข้อมูลฝนจากสถานีตรวจวัด และข้อมูลน้ำท่าจากสถานีตรวจวัดมีประสิทธิภาพมากกว่าการใช้ข้อมูลน้ำไหลเข้าอ่าง และข้อมูล ฝนจากสถานีตรวจวัด ทั้งนี้การพยากรณ์ที่มากขึ้นมีผลทำให้แบบจำลองมีความแม่นยำที่ลดลง อย่างไรก็ตามแบบจำลองการ เรียนรู้เชิงลึกเป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับการนำไปใช้คาดการณ์น้ำไหลเข้าสู่อ่างเก็บน้ำ คำสำคัญ: การพยากรณ์น้ำไหลเข้าสู่อ่างเก็บน้ำ, แบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก, โครงข่ายประสาทเทียม Abstract This study proposes the concept of forecasting inflow into the Lam Ta Kong Dam reservoir, Sikhio District, Nakhon Ratchasima Province using a deep learning model, Long Short-Term Memory networks (LSTMs), to predict the inflow forecasting 1 to 5 days in the Lam Ta Kong Dam catchment area. Two case studies were conducted: Case 1 involved forecasting the inflow into the reservoir using historical daily inflow data and daily rainfall data past five days, while Case 2 involved forecasting the inflow using historical daily inflow data, daily rainfall data, and discharge data at the upstream area of the reservoir past five days. The study found that the dataset comprising daily inflow data, daily rainfall data, and discharge data at the upstream area of the reservoir performed better than using only daily inflow data and daily rainfall data. However, more forecasts result in the model becoming less accurate. Nevertheless, deep learning models proved to be highly beneficial for forecasting water inflow into the reservoir. Keywords: Inflow Prediction, Deep Learning, Artificial Neural Network

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 211 1. ความสำคัญและที่มาของปัญหา โครงการอ่างเก็บน้ำเขื่อนลำตะคอง ตำบลคลองไผ่ อำเภอสีคิ้ว จังหวัดนครราชสีมา สร้างขึ้นบริเวณช่องเขา เขื่อนลั่นกับช่องเขาถ่านเสียด กั้นขวางลำตะคอง เพื่อเก็บ กักน้ำในช่วงหน้าฝนไว้ในหน้าแล้ง และบรรเทาอุกทกภัย ในช่วงฤดูมีความจุที่ระดับกักเก็บอยู่ที่ 314.19 ล้านลูก บากศ์เมตร นอกจากนี้ยังช่วยป้องกันและบรรเทาอุทุกภัย ในพื้นที่อ.สูงเนิน อ.ขามทะเลสอ และอ.เมือง จ. นครราชสีมา เช่นเหตุการณ์น้ำท่วมจังหวัดนครราชสีมา ในช่วงเดือนตุลาคม พ.ศ.2553 โดยเขื่อนมีปริมาตรน้ำใน อ่างเก็บน้ำเกินระดับเก็บกักต้องเร่งระบาย มีผลให้เกิด ความเสียหายในพืชผลการเกษตรและเส้นทางสัญจร หลากหลายสายต้องปิดการใช้งาน ทำให้เกิดความเดือน ร้อนแก่ประชาชนในพื้นที่ท้ายน้ำเขื่อนลำตะคอง รูปที่ 1 แสดงปริมาณน้ำเก็บกักของอ่างเก็บน้ำ เขื่อนลำตะคอง ในช่วงปี พ.ศ.2553 จากผลกระทบของสภาพอากาศที่แปรปรวน โลก ร้อน ส่งผลต่อปริมาณและคุณภาพของทรัพยากรน้ำ ทำให้ แนวโน้มปริมาณน้ำในแต่ละปีมีความผันผวน และยากจะ วางแผนการบริหารจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพ อ่างเก็บ น้ำเป็นเครื่องมือหนึ่งที่ช่วยในการจัดการและบริหาร ทรัพยากรน้ำให้สามารถกระจายน้ำไปยังความต้องการ ต่างๆได้ดีขึ้น การบริหารจัดการอ่างเก็บน้ำนั้น ประกอบด้วยหลายด้าน ไม่ว่าจะเป็นการวางแผนการส่ง น้ำ พร่องน้ำ สำรองน้ำ การประชาสัมพันธ์ การแก้ไข ปัญหาเฉพาะหน้า หรือแม้กระทั่งการคาดการณ์ล่วงหน้า ที่ล้วนแล้วแต่สำคัญทั้งสิ้น โดยการคาดการณ์ล่วงหน้าหรือ การพยากรณ์นั้น ในประเทศไทยยังต้องพึ่งสถิติย้อนหลัง เพื่อใช้เป็นข้อมูลพื้นฐานสำหรับการพยากรณ์ จาก การศึกษาที่ผ่านมาได้มีการพยากรณ์น้ำท่าไหลเข้าอ่างเก็บ น้ำด้วยแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม อาทิเช่น วรา วุฒิและคณะ[1] ได้ศึกษาการพยากรณ์ปริมาณน้ำไหลเข้า อ่างเก็บน้ำรายวันของอ่างเก็บน้ำลำพระเพลิง และอ่างเก็บ น้ำลำตะคองโดยใช้แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม (ANNs) โดยใช้ข้อมูล อุตุ - อุทกวิทยารายวันซึ่ง ประกอบด้วย ปริมาณน้ำที่ไหลเข้าอ่างเก็บน้ำปริมาณ น้ำท่าของสถานีเหนือน้ำ ข้อมูลฝน อุณหภูมิ ความชื้น สัมพัทธ์และความกดอากาศ สำหรับอ่างเก็บน้ำลำพระ เพลิง พบว่าตัวแปรนำเข้าของ ANNs ซึ่งประกอบด้วย ข้อมูลอุตุ-อุทกวิทยา ให้ผลการพยากรณ์ในการฝึกอบรม และการทดสอบแบบจำลอง แม่นยำกว่าการใช้ข้อมูล น้ำฝนและน้ำท่าเป็นตัวแปรนำเข้าเพียงอย่างเดียว โดยมี ค่า R 2 เท่ากับ 0.90 ของการฝึกฝนแบบจำลองของทั้งสอง อ่างเก็บน้ำ ในขณะที่ค่า R 2 ของการทดสอบแบบจำลอง โดยใช้ข้อมูลช่วงปี 1999-2000 มีค่าเท่ากับ 0.55 และ 0.72 สำหรับอ่างเก็บน้ำลำตะคองและอ่างเก็บน้ำลำพระ เพลิงตามลำดับ ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมาได้มีการพัฒนา แบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning Model) สำหรับงานด้านทรัพยกรน้ำมากยิ่งขึ้น ทั้งด้านการ พยากรณ์อัตราการไหลในช่วงน้ำหลาก[2,3,4,5] และการ พยากรณ์อัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำ Hajar Feizi และ คณะ[6] ได้ทำการศึกษาการพยากรณ์น้ำเข้าอ่างโดย Deep Learning model หลากหลายแบบจำลองของ เขื่อน Ermenek ประเทศตุรกี มีการพยากรณ์น้ำท่าเข้า เขื่อน โดยใช้ข้อมูลน่ำเข้าอุณหภูมิรายวัน ความชื้น น้ำฝน การระเหยของอ่างเก็บน้ำ อัตราการไหลของน้ำเข้าอ่างวัน ก่อนหน้า และข้อมูลน้ำเข้าอ่างเฉลี่ยแบบ Long Term รายวัน จากการศึกษาพบว่า ค่าอัตราการไหลของน้ำเข้า อ่างวันก่อนหน้า มีค่าความสัมพันธ์ (Correlation) มาก ที่สุดกับค่าอัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำปัจจุบัน ส่วนค่าที่มี ค่าความสัมพันธ์ (Correlation) น้อยที่สุดคือ ค่าการ ระเหย และอุณหภูมิ ตามลำดับ หลังจากนั้นนำตัวแปร นำเข้ามาใส่ในแบบจำลอง ANN เป็นแบบจำลองพื้นฐาน และใช้แบบจำลองรูปแบบ deep learning คือ RNN, BiLSTM, GRU, LSTM, sRNN, HDeepLIP, BiLSTMGRU, BiLSTM-LSTM, BiLSTM-sRNN, GRU-LSTM,

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 212 GRU-sRNN และ LSTM-sRNN โดยตัวที่ประมวลผลด้วย Split Data แล้วมีประสิทธิภาพที่มีค่า RMSE น้อยสุด คือ แบบจำลอง GRU-LSTM ที่ 0.4050 ล้านลบ.ม. รองลงมา คือ แบบจำลอง GRU มีค่าที่ 0.4438ล้านลบ.ม. ส่วนวิธี ประมวลผลแบบ Rolling Windows มีการปรับค่า Validation ไปหลายช่วง ในแต่ละช่วงจะมีค่าที่ดีขึ้น จากสภาพการแปรปรวนของภูมิอากาศโลกทีส่งผล ต่อความไม่แน่นอนของปริมาณน้ำฝน และน้ำท่าในทั่วทุก พื้นที่ของโลก ส่งผลให้การบริหารจัดการน้ำเป็นไปด้วย ความยากลำบาก ดังนั้นการนำเอาเทคโนโลยีเกี่ยวกับแบบ การจำลองการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อนำมาคาดการณ์อัตราการ ไหลเข้าสู่อ่างเก็บน้ำล่วงหน้าจึงเป็นประโยชน์อย่างยิ่งใน การคาดการณ์ และวางแผนรับมือ เพื่อบริหารจัดการน้ำ ต่อไป โดยเฉพาะในช่วงฤดูน้ำหลาก การศึกษานี้ได้นำ แบบจำลอง Long Short Term Memory (LSTM) มา พยากรณ์อัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำลำตะคองล่วงหน้า 1-5 วัน เพื่อนำผลที่ได้เพื่อเป็นแนวทางในการบริหาร จัดการน้ำในระยะสั้นต่อไป 2. วัตถุประสงค์ 2.1 เพื่อประยุกต์ใช้แบบจำลอง Long Short Term Memory (LSTM) พยากรณ์น้ำไหลเข้าอ่างเก็บน้ำลำตะ คองล่วงหน้า 1-5 วัน 2.2 เพื่อศึกษาชุดข้อมูลนำเข้าส่งผลต่อการคาดการณ์ ปริมาณการไหลของน้ำเข้าอ่างเก็บน้ำเขื่อนลำตะคอง 3. พื้นที่ศึกษาและทฤษฏีที่เกี่ยวข้อง ในการศึกษานี้ ได้นำเสนอวิธีการพยากรณ์ปริมาณน้ำ ไหลเข้าอ่างเก็บน้ำเขื่อนลำตะคอง โดยใช้ข้อมูลปริมาณ น้ำฝนและปริมาณน้ำท่าจากการตรวจวัดจากสถานี ตรวจวัดของกรมชลประทานบริเวณพื้นที่ศึกษา โดยมี รายละเอียดพื้นที่ศึกษาและวิธีการวิจัยที่สำคัญดังต่อไปนี้ 3.1 พื้นที่ศึกษา อ่างเก็บน้ำเขื่อนลำตะคองอยู่ในพื้นที่ลุ่มน้ำย่อยลำตะ คอง ซึ่งเป็นลุ่มน้ำย่อยสาขาของลุ่มน้ำมูล ลุ่มน้ำย่อยลำตะ คองมีพื้นที่ประมาณ 3,353 ตารางกิโลเมตร อยู่ทางซ้าย สุดของลุ่มน้ำมูล อ่างเก็บน้ำเขื่อนลำตะคอง ตั้งอยู่ที่ตำบล คลองไผ่ อำเภอสีคิ้ว จังหวัดนครราชสีมา พิกัดทาง ภูมิศาสตร์ 14.8650 101.5616 มีขนาดความจุอ่างเก็บน้ำ 314.9 ล้านลูกบาศก์เมตร พื้นที่รับน้ำฝนเหนือที่ตั้งอ่าง เก็บน้ำ 1430 ตร.กม. ปริมาณน้ำฝนเฉลี่ย 971.01 มม./ปี ปริมาณน้ำไหลลงอ่างเฉลี่ย 266.75 ล้าน ลบ.ม./ปี พื้นที่ ชลประทาน 147,875 ไร่ รับน้ำจากไหลจากเทือกเขาดง พญาเย็น บริเวณอุทยานแห่งชาติเขาใหญ่ มียอดเขาสูง ประมาณ 1,000 - 1,300 เมตร รูปที่ 2 แสดงที่ตั้งอ่างเก็บน้ำเขื่อนลำตะคอง และสภาพ ภูมิประเทศ 3.2 สภาพอุตุนิยมวิทยาและอุทกวิทยา สภาพภูมิอากาศของลุ่มน้ำลำตะคอง อยู่ภายใต้ อิทธิพลของลมมรสุมตะวันตกเฉียงใต้ และลมมรสุม ตะวันออกเฉียงเหนือ นอกจากนี้จะมีพายุจรพัดผ่านใน เดือนกันยายน ปริมาณน้ำฝนเฉลี่ยต่อปี 1,454.3 มิลลิเมตร โดยปกติฝนจะตกมากในช่วงเดือนพฤษภาคมไป จนถึงเดือนตุลาคม ส่วนช่วงที่แล้งฝนมากที่สุดคือระหว่าง เดือนธันวาคมถึงเดือนกุมภาพันธ์ และมีสภาพภูมิอากาศ ของลุ่มน้ำลำตะคอง อยู่ภายใต้อิทธิพลของลมมรสุม ตะวันตกเฉียงใต้ และลมมรสุมตะวันออกเฉียงเหนือ ส่วน ช่วงที่แล้งฝนมากที่สุดคือระหว่างเดือน ธันวาคมถึงเดือน กุมภาพันธ์โดยพื้นที่ศึกษามีสถานีตรวจวัดน้ำฝนจำนวน 7

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 213 สถานี และสถานีตรวจวัดน้ำท่าจำนวน 3 สถานี ดังแสดง ในรูปที่ 3 รูปที่ 3 ภาพแสดงตำแหน่งสถานีตรวจวัดน้ำฝนน้ำท่าในพื้นที่ โดยรายละเอียดของสถานีวัดน้ำฝน-น้ำท่า และช่วงปี ข้อมูลแสดงในตารางที่ 1 ตารางที่ 1 แสดงรายละเอียดสถานีวัดน้ำฝน-น้ำท่า และ ช่วงปีข้อมูล สถานี ช่วงปีข้อมูล เริม สิ้นสุด น้ำฝน 250541 2533 2564 250651 2530 2564 250981 2548 2564 250991 2548 2564 251001 2548 2564 251021 2548 2564 251041 2548 2564 น้ำท่า M.177 2545 2564 M.43A 2533 2564 M.89 2543 2564 3.3 ทฤษฏีที่เกี่ยวข้อง 3.3.1 แบบจำลองที่ใช้ในการศึกษา แ บ บ จ ำ ล อง Long Short-Term Memory networks (LSTMs) เป็นพัฒนาโดยมีพื้นฐานมาจาก Recurrent Neural Networks (RNN) โดย Sepp Hochreiter และ Juergen Schmidhuber[7] โดยให้นิยามว่าโครงข่าย ประสาทใยเทียม (Neural Network) เป็นหน่วยความจำ (Memory) ที่อยู่ข้างใน มีหน้าที่บันทึกข้อมูลชั้น Hidden และสามารถเขียนหรือลบข้อมูลได้ ตัวรับส่งข้อมูลและมีตัวประมวลผลระหว่างทางดังนี้ 1) Cell state เป็นตัวเก็บ state ของ memory cell ใน LSTM 2) Gate เป็นตัวที่ควบคุมการไหลของข้อมูล คอย ควบคุมการเขียนและลบข้อมูล หากเปรียบเทียบตัวประมวลผล Gate มีหน้าที่คล้าย เคลียงกับ Node ของ Neural network ที่ทำหน้าที่ ยอมรับ หรือไม่ยอมรับข้อมูลที่เข้ามา และสามารถแบ่ง ออกเป็น 4 หัวข้อ คือ 1) Forget Cell คือการลบล้างข้อมูล 2) Write Cell คือการเขียนข้อมูล input data ใหม่ แทนที่ข้อมูลเดิม 3) Update Cell คือการใช้ข้อมูลของ Forget Cell หรือ Write Cell แทนที่เดิม 4) Read Cell คือขั้นอนุญาตส่งออกผลลัพท์ข้อมูล รูปที่ 4 ภาพรูปการณ์ทำงานของ Model LSTMs[7] 3.3.2 ทฤษฏีเวลาของการเกิดน้ำท่าสูงสุด (Time of Concentration, Tc) เวลาของการเกิดน้ำท่าสูงสุดหรือ Time of Concentration (Tc) เป็นเวลาที่ใช้ในการเก็บรวบรวม น้ำฝนจากพื้นที่ของลุ่มน้ำและส่งไปยังจุดรวมน้ำ ซึ่งเป็นตัว

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 214 บ่งชี้ความเสี่ยงในการเกิดน้ำท่าสูงสุดในลุ่มน้ำ การคำนวณ Tc สามารถทำได้หลากหลายวิธี ซึ่งการศึกษาครั้งนี้ใช้วิธี หาเวลาของการเกิดน้ำท่าสูงสุด (Tc) ด้วยวิธีShallow Concentrated NRCS method[8] การหาเวลาของการ เกิดน้ำท่าสูงสุด วิธีแบบ NRCS (National Resources Conservation Service) โดยใช้สูตรทางการคำนวณของ NRCS ซึ่งประกอบไปด้วยค่าคงที่และตัวแปรต่างๆ ดังนี้ = 3600 = 3600( 0.5 ) (1) เมื่อ คือเวลาของการเกิดน้ำท่าสูงสุด (Time of Concentration) หน่วยเป็นชั่วโมง (hour), คือ ระยะทางการเดินทางของน้ำท่าสูงสุดหน่วยเป็นฟุต (ft), คือความลาดชันของเส้นทางน้ำสูงสุด, มีค่าเท่ากับ 16.13 สำหรับลำน้ำที่ไม่ได้ดาดคลอง และ 20.32 สำหรับ ลำน้ำที่มีการดาดคลอง และ คืออัตราการไหลของน้ำ หน่วย ฟุตต่อวินาที (ft/s) ทั้งนี้ในการศึกษาได้นำเอาค่าเวลาการเกิดน้ำท่าสูง หรือระยะเวลาที่น้ำเดินทางจากจุดขอบพื้นที่รับน้ำมายัง จุดทางออกเป็นระยะเวลาในการนำเข้าข้อมูลย้อนหลัง 3.4 การประเมินประสิทธิภาพแบบจำลอง ในการศึกษานี้ใช้ดัชนีประสิทธิภาพ จำนวน 3 ดัชนี ในการตรวจสอบความถูกต้องระหว่างข้อมูลที่ประเมินได้ จากแบบจำลองเทียบกับข้อมูลจากการตรวจวัด[9] โดย ประกอบด้วย ดัชนี Correlation Coefficient (R) ดัง แสดงในสัมการที่ (2) ดัชนี Nash-Sutcliffe’s (NSE) และ Root Mean Square Error (RMSE) ดังแสดงในสัมการที่ (3) และ (4) = ∑ (−̅)(−̅) =1 √∑ (−̅) 2 =1 ∑ (−̅) 2 =1 (2) = 1 − ( ∑ (− ) 2 =1 ∑ (−̅) 2 =1 ) (3) = √ 1 ∑ ( − ) 2 =1 (4) เมื่อ คือ ผลการคำนวนจากแบบจำลอง, คือ ข้อมูลการตรวจวัด, ̅ คือค่าเฉลียของข้อมูลที่ได้จาก แบบจำลอง, ̅ คือค่าเฉลี่ยของข้อมูลที่ได้จากการตรวจวัด , คือ จำนวนข้อมูล และ คือลำดับของอนุกรมข้อมูล 4. วิธีการศึกษา ในการศึกษานี้ได้จัดทำแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก ด ้ ว ย LSTMs แบบ Multi-step Forecasting เ พื่ อ พยากรณ์น้ำท่าเข้าอ่างเก็บน้ำเขื่อนลำตะคอง โดยใช้ข้อมูล น้ำฝนรายวันย้อนหลังในพื้นที่รับน้ำของเขื่อนลำตะคอง จำนวน 7 สถานี และข้อมูลน้ำท่ารายวันย้อนหลังของ สถานีวัดน้ำท่าในพื้นที่รับน้ำจำนวน 3 สถานี และข้อมูล เป็นข้อมูลอัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำย้อนหลัง เพื่อ พยากรณ์อัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำลำตะคอง โดยศึกษา ได้จัดทำแบบจำลองเป็น 2 กรณีได้แก่ กรณีที่ 1 การ พยากรณ์อัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำโดยใช้ข้อมูลอัตรา การไหลเข้าอ่างเก็บน้ำย้อนหลังและข้อมูลฝนรายวัน ย้อนหลัง 5 วัน กรณีที่ 2 การพยากรณ์อัตราการไหลเข้า อ่างเก็บน้ำโดยใช้ข้อมูลอัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำ ย้อนหลัง ข้อมูลฝนรายวันย้อนหลัง และข้อมูลน้ำท่าใน พื้นที่ต้นน้ำของอ่างเก็บน้ำย้อนหลัง 5 วัน การตรวจพิสูจน์ แบบจำลอง โดยละเอียดขั้นตอนการศึกษามีดังต่อไปนี้ 1) รวบรวมข้อมูลน้ำฝนและน้ำท่าในพื้นที่ศึกษา ประกอบด้วยข้อมูลของสถานีตรวจวัดน้ำฝน 250541 250651 250981 250991 251001 251021 และ 251041 จำนวน 7 สถานี แล้วสถานีตรวจวัดน้ำท่า M.177 M.43A และ M.89 จำนวน 3 สถานี สถานีทั้ง 2 แบบอยู่ในความดูแลของกรมชลประทาน โดยใช้ข้อมูลปี น้ำ พ.ศ.2552 – 2563 (ค.ศ.2009 – 2020) โดยใช้ข้อมูล เริ่มวันที่ 1 เมษายน 2552 และสิ้นสุดการใช้ข้อมูล 31 มีนาคม 2564

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 215 2) ตรวจสอบความน่าเชื่อถือข้อมูลน้ำฝนด้วยวิธี Double Mass Curve 3) คำนวนหาช่วงเวลาการเกิดน้ำท่าสูงสุด (Tc) ของ อ่างเก็บน้ำเขื่อนลำตะคอง โดยใช้วิธี Shallow Concentrated NRCS Method 4) ทำการฝึกฝนแบบจำลอง (Training) ข้อมูลตั้งแต่ ปีน้ำ พ.ศ. 2552-2559 และตรวจพิสูจน์แบบจำลอง (Validation) ตั้งแต่ปีน้ำ พ.ศ. 2560-2561 ทั้งนี้ข้อมูลที่ใช้ ในการฝึกฝนแบบจำลองใช้ข้อมูล ในแต่ละกรณีศึกษา โดย ข้อมูลการนำเข้าแบบจำลองทั้ง 2 กรณีศึกษาแสดงดังรูปที่ 5 และ 6 รูปที่ 5 ข้อมูลน้ำฝน สำหรับนำเข้าแบบจำลอง รูปที่ 6 ข้อมูลน้ำท่า สำหรับนำเข้าแบบจำลอง ในฝึกฝนแบบจำลองจะทำการประมาณ Loss ของ แต่ละแบบจำลองด้วยการพิจารณาการลดค่าสูญเสีย (Loss Function) และในการทำ Back Propagation จะ มีการปรับค่า Parameter (Weight และ Bias) จากการ หาอนุพันธ์ของ Loss Function ด้วยดัชนี MSE เพื่อให้ได้ ค่า Loss ที่ต่ำสุด 7) ประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง LSTMs ใน การพยากรณ์อัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำ โดยนำข้อมูลปี น้ำ พ.ศ. 2562-2563 สำหรับตรวจสอบประสิทธิภาพ แบบจำลองด้วยดัชนีประสิทธิภาพ NSE, R และ RMSE 8) สรุปผลการศึกษา 5.ผลการศึกษา 1.ผลการคำนวณหา Tc ด้วยสมการที่ (1) ใช้ พารามิเตอร์ต่างๆ ประกอบด้วย ระยะทาง L มีค่าเท่ากับ 350064.66 ฟุต ใช้ค่า K เท่ากับ 16.13 (ลำน้ำธรรมชาติ) และค่า S มีความลาดชันเท่ากับ 0.007246 โดยแบ่งการ คำนวนเป็น 4 ช่วง สามารถหาช่วงเวลาการเกิดน้ำท่า สูงสุด (Tc) ได้ 4.63 วัน หรือเท่ากับ 5 วัน โดยช่วงเวลา ของการคำนวนนี้จะนำไปเป็นขอบเขตการนำเข้าข้อมูล ย้อนหลังของ Predictors ของพื้นที่ศึกษา แสดงดังรูปที่ 7 รูปที่ 7 รูปตัดความยาวการเดินทางน้ำท่า ของพื้นที่รับน้ำ อ่างเก็บน้ำเขื่อนลำตะคอง เพื่อนำมาคำนวนหาค่า Tc 2. ผลการปรับค่า Parameter ของแบบจำลอง จาก การวิเคราะห์พบว่า Parameter ที่ใช้ในแบบจำลอง LSTMs ใช้ input nodes เท่ากับ 64 สำหรับ Layer 1 ในขณะที่ input nodes เท่ากับ 64 สำหรับ Layer 2 เช่นกัน ทั้งนี้ แบบจำลองทุกชุดจะกำหนด MSE Loss Function ให้มีค่า Learning Rate เท่ากับ 0.00001, Batch Size เท่ากับ 256, Buffer Size เท่ากับ 100,000, Epochs เท่ากับ 125 และ Step เท่ากับ 290 ผลการ วิเคราะห์ค่า MSE Loss ของทั้ง 2 กรณีคือ กรณีที่ 1 การ พยากรณ์อัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำโดยใช้ข้อมูลอัตรา

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 216 การไหลเข้าอ่างเก็บน้ำย้อนหลังและข้อมูลฝนรายวัน ย้อนหลังย้อนหลัง 5 วัน ดังแสดงในรูปที่ 8 รูปที่ 8 กราฟ MSE loss กรณีที่ 1 และกรณีที่ 2 การพยากรณ์อัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำ โดยใช้ข้อมูลอัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำย้อนหลัง ข้อมูล ฝนรายวันย้อนหลัง และข้อมูลน้ำท่าในพื้นที่ต้นน้ำของอ่าง เก็บน้ำย้อนหลังย้อนหลัง 5 วัน ดังแสดงในรูปที่ 9 รูปที่ 9 กราฟ MSE loss กรณีที่ 2 3. ผลการพยากรณ์อัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำลำตะ คองล่วงหน้า 1-5 วัน เมื่อได้แบบจำลองที่เหมาะสมจาก ขั้นตอนการฝึกฝนแบบจำลอง จะนำแบบจำลองที่ได้มา พยากรณ์อัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำลำตะคองล่วงหน้า โดยใช้ข้อมูลนำเข้าข้อมูลย้อนหลังวันตามทฤษฏีเวลาของ การเกิดน้ำท่าสูงสุด (Time of Concentration, Tc) จำนวน 5 วัน ในทั้ง 2 กรณีศึกษา 3.1 ผลการพยากรณ์ของอัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำ กรณีที่ 1 โดยให้ผลพยากรณ์ล่วงหน้าที่ 1-5 วัน จาก การศึกษาพบว่าแบบจำลองสามารถพยากรณ์แม่นยำมาก ที่สุดที่ 1 วัน และมีความคลาดเคลื่อนมากขึ้นเมื่อจำนวน วันในการพยากรณ์มีมากขึ้น ทั้งนี้จะเห็นว่าแบบจำลอง สามารถทำนายอัตราการไหลน้ำเข้าอ่างฯสูงสุด ยังมีความ คลาดเคลื่อนอยู่ เมื่อเทียบกับค่าสอบเทียบ ดังแสดงในรูป ที่ 10 รูปที่ 10 ผลการพยากรณ์ กรณีที่ 1 3.2 ผลการพยากรณ์ของอัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำ กรณีที่ 2 โดยให้ผลพยากรณ์ล่วงหน้าที่ 1-5 วัน จาก การศึกษาพบว่าแบบจำลองสามารถพยากรณ์แม่นยำมาก ที่สุดที่ 1 วัน และมีความคลาดเคลื่อนมากขึ้นเมื่อจำนวน วันในการพยากรณ์มีมากขึ้น ทั้งนี้จะเห็นว่าแบบจำลอง สามารถทำนายอัตราการไหลน้ำเข้าอ่างฯ สูงสุด มีความ แม่นยำสูงกว่ากรณีที่ 1 แต่ยังมีความคลาดเคลื่อนอยู่ เมื่อ เทียบกับค่าสอบเทียบ ดังแสดงในรูปที่ 11 รูปที่ 11 ผลการพยากรณ์กรณีที่ 2 จากผลกรณีศึกษาทั้ง 2 กรณี ทำให้เห็นว่า Tend อัตราน้ำที่ไหลเข้าอ่างเก็บน้ำลำตะคอง กรณีที่ 2 มีความ แม่นยำสูงกว่ากรณีที่ 1 แต่ยังมีความคลาดเคลี่อนอยู่เมื่อ เทียบกับผลการสอบเทียบอัตราน้ำไหลเข้าอ่างฯ จากการ ตรวจวัด

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 217 4. ผลการตรวจสอบประสิทธิภาพแบบจำลองด้วย Correlation (R), Nash-Sutcliffe’s (NSE) แ ล ะ Root Mean Square Error (RMSE) พบว่าการพยากรณ์ที่ 1 วัน มีความแม่นยำสูงกว่าการพยากรณ์ที่ 2 ถึง 5 วันตามลำดับ ทั้งนี้การพยากรณ์อัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำโดยใช้ ข้อมูลอัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำย้อนหลังและข้อมูลฝน รายวันย้อนหลังย้อนหลัง 5 วัน มีประสิทธิภาพต่ำกว่าการ พยากรณ์อัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำโดยใช้ข้อมูลอัตรา การไหลเข้าอ่างเก็บน้ำย้อนหลัง ข้อมูลฝนรายวันย้อนหลัง และข้อมูลน้ำท่าในพื้นที่ต้นน้ำของอ่างเก็บน้ำย้อนหลัง ย้อนหลัง 5 วัน ดังแสดงในตารางที่ 2 ตารางที่ 2 ตารางแสดงประสิทธภาพแบบจำลอง LSTMs กรณีที่ 1 และกรณีที่ 2 Forecast (day) กรณีที่ 1 กรณีที่ 2 1 R 0.8525 0.9241 NSE 0.7106 0.8460 RMSE 0.9822 0.7139 2 R 0.8525 0.8913 NSE 0.7247 0.7850 RMSE 0.9581 0.8436 3 R 0.7306 0.6727 NSE 0.5315 0.4513 RMSE 1.2498 1.3475 4 R 0.6002 0.6321 NSE 0.3599 0.3961 RMSE 1.4608 1.4137 5 R 0.5758 0.6077 NSE 0.3269 0.3584 RMSE 1.4980 1.4572 รูปที่ 12 กราฟแสดงประสิทธิภาพ R แบบจำลอง รูปที่ 13 กราฟแสดงประสิทธิภาพ NSE แบบจำลอง รูปที่ 14 กราฟแสดงประสิทธิภาพ RMSE แบบจำลอง

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 218 6. สรุปผล จากการศึกษาแบบจำลอง Deep Learning ด้วย LSTMs Model โดยใช้กรณีศึกษาการพยากรณ์อัตราการ ไหลเข้าอ่างเก็บน้ำ พยากรณ์ที่ 1-5 วัน โดยใช้ข้อมูลอัตรา การไหลเข้าอ่างเก็บน้ำย้อนหลังและข้อมูลฝนรายวัน ย้อนหลังย้อนหลัง 5 วัน และการพยากรณ์อัตราการไหล เข้าอ่างเก็บน้ำโดยใช้ข้อมูลอัตราการไหลเข้าอ่างเก็บน้ำ ย้อนหลัง ข้อมูลฝนรายวันย้อนหลัง และข้อมูลน้ำท่าใน พื้นที่ต้นน้ำของอ่างเก็บน้ำย้อนหลังย้อนหลัง 5 วัน แสดง ให้เห็นว่า ข้อมูลน้ำท่าในพื้นที่ต้นน้ำของอ่างเก็บน้ำ ย้อนหลังย้อนหลังมีผลให้ต่อความแม่นยำในการพยากรณ์ ของแบบจำลอง LSTMs ทั้งนี้การพยากรณ์วันที่มากขึ้น มี ผลทำให้ความแม่นยำของ Model LSTMs ในการ พยากรณ์ลดลง เอกสารอ้างอิง [1] วราวุธ วุฒิวณิชย์, สันติ ทองพำนัก, นิมิต เฉิดฉันท์ พิพัฒน์(2003), การพยากรณ์ปริมาณน้ำไหลเข้าอ่าง เก็บน้ำโดยระบบโครงข่ายประสาทประดิษฐ์, ประชุม ทางวิชาการของมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ครั้งที่ 42: สาขาวิศวกรรมศาสตร์. หน้า 24-31 (358 หน้า) [2] Tongal, H., & Booij, M. J. (2018). Simulation and forecasting of streamflows using machine learning models coupled with base flow separation. Journal of Hydrology, 564, 266- 282. [3] Lee, J. E., & Kim, N. W. (2020). Estimation of hourly flood hydrograph from daily flows using artificial neural network and flow disaggregation technique. Water, 13(1), 30. DOI : 10.3390/w13010030 [4] Girihagama L., Naveed Khaliq, M., Lamontagne P., Perdikaris J., Roy R., Sushama L., & Elshorbagy A. (2022). Streamflow modelling and forecasting for Canadian watersheds using LSTM networks with attention mechanism. Neural Computing and Applications, 34(22), 19995-20015. [5] Lin, Y., Wang, D., Wang, G., Qiu, J., Long, K., Du, Y. & Dai, Y. (2021). A hybrid deep learning algorithm and its application to streamflow prediction. Journal of Hydrology, 601, 126636. DOI : 10.1016/j.jhydrol.2021.126636 [6] Hajar Feizi, Halit Apaydin, Mohammad Taghi Sattari, Muslume Sevba Colak & Muhammad Sibtain (2022). Improving reservoir inflow prediction via rolling window and deep learning-based multi-model approach: case study form Ermenek Dam,Turkey, Stochastic Eviromental Research and Risk Assessment, DOI : 10.1007/S00477-022-02185-3 [7] Sirinart Tangruamsub (2017), Long ShortTerm Memory, https://medium.com/@sinart.t/long-shortterm-memory-lstm-e6cb23b494c6 [8] Lowa SUDAS statewide urban design and specification, Time of Concentration, Design Manual Chapter 2 - Stormwater [9] วลัยรัตน์ บุญไทย, รัชเวช หาญชูวงศ์, ธนัท นกเอี้ยง ทอง และ ศิริลักษณ์ ชุ่มชื่น. การศึกษาวิธีการ ตรวจสอบความน่าเชื่อถือของข้อมูลฝนที่ตรวจวัดได้ จากถานีโทรมาตรอัตโนมัติ. การประชุมวิชาการ วิศวกรรมโยธาแห่งชาติครั้งที่ 26. 2021 A.D.

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 219 วิศวกรรมชลศาสตร์ Hydraulics Engineering การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติ ครั้งที่ 9 The 9th National Convention on Water Resources Engineering เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม Empowering Water Management through Emerging Technology and Digital Social Engagement

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 220 การประเมินพลังงานของระบบท่อส่งน้ำชลประทาน: กรณีศึกษาโครงการสถานีสูบน้ำสะพือเหนือ, อุบลราชธานี Energy Assessment of Pressurized Irrigation Transmission System: the Case Study of Saphue Nuea Pump Station, Ubon Ratchathani พงศนาถ มิลส์1 จิรเมธ ช้างคล่อม2 และ อดิชัย พรพรหมินทร์3* 1,2,3ภาควิชาวิศวกรรมทรัพยากรน้ำ, คณะวิศวกรรมศาสตร์, มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, กรุงเทพมหานคร, ประเทศไทย * อีเมล์ผู้รับผิดชอบบทความ: [email protected] บทคัดย่อ โครงการสถานีสูบน้ำสะพือเหนือ อุบลราชธานีเป็นโครงการสูบน้ำดิบจากแม่น้ำมูลไปเก็บยังบ่อพักน้ำ 5 จุดด้วยระบบท่อ ส่งน้ำภายใต้แรงดัน การศึกษานี้ได้ประเมินพลังงานของโครงการดังกล่าวด้วยแนวคิดการทำสมดุลพลังงาน โดยพลังงานไฟฟ้า เข้าระบบ (Ein,p) ถูกประเมินและแบ่งเป็น 3 องค์ประกอบ ได้แก่ พลังงานสูญเสียจากประสิทธิภาพของเครื่องสูบน้ำ (ELinef) พลังงานสูญเสียจากแรงเสียดทานในเส้นท่อและอุปกรณ์ประกอบ (ELf ) และพลังงานออกจากระบบ ณ บ่อพักน้ำ (Eo ) การ ประเมินพลังงานช่วยให้เข้าใจการสูญเสียพลังงานในระบบและเลือกแนวทางการสูบน้ำที่ให้ประสิทธิภาพพลังงานสูงสุด การศึกษานี้ได้จำลองระบบท่อส่งน้ำด้วยโปรแกรม EPANET โดยแบ่งกรณีศึกษาเป็น 2 กรณี ได้แก่ กรณีที่ 1 ส่งน้ำสองรอบเวร โดยการสลับวันโดยเปิดใช้งานจำนวนเครื่องสูบน้ำสูงสุด (7 เครื่อง) และกรณีที่ 2 ส่งน้ำสองรอบเวรโดยการสลับวันโดยเปิดใช้ งานจำนวนเครื่องสูบน้ำขั้นต่ำที่ส่งได้ ผลการศึกษาพบว่า กรณีที่ 1 มีค่าเฉลี่ยความสิ้นเปลืองพลังงานจำเพาะ (Specific Energy Consumption, SEC) เท่ากับ 0.325 กิโลวัตต์-ชั่วโมงต่อลูกบาศก์เมตร มากกว่ากรณีที่ 2 ที่มีค่าเพียง 0.190 กิโลวัตต์- ชั่วโมงต่อลูกบาศก์เมตร ผลสมดุลพลังงานของกรณีที่ 2 พบว่า ELinef คิดเป็น 22% ELf คิดเป็น 24% และ Eo คิดเป็น 54% ของ Ein,p คำสำคัญ: การประเมินพลังงาน, ระบบท่อส่งน้ำชลประทาน, สมดุลพลังงาน Abstract The Saphue Nuea Pump Station Project in Ubon Ratchathani is an irrigation project that pumps raw water from the Mun River to five reservoirs via a pressurized transmission system. In this study, we assess the project’s energy by using the energy balance concept. In this concept, the input energy by pumps (Ein,p) can be divided into the energy loss due to the inefficiency of pumps (ELinef), the energy losses due to friction in pipes and fittings (ELf ) and the output energy delivered to the reservoirs (Eo ). Energy assessment can quantify the losses in the system and support the selection of the best operation for energy efficiency. We simulate the transmission system by the EPANET software and analyze two case studies. Case 1 is to deliver water in two shifts by alternating days by operating the maximum number of pumps (7 Pumps), and Case 2 is to deliver water in two shifts by alternating days by operating the minimum number of pumps that can deliver water according to the demands. The study found that Case 1 has the specific energy consumption

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 221 (SEC) of 0.651 kWh/m3 , while Case 2 has SEC of only 0.379 kWh/m3 . Additionally, the energy balance in Case 2 shows that ELinef is 22%, ELf is 24%, and Eo is 54% of Ein,p. Keywords: Energy Assessment, Irrigation Transmission System, Energy Balance 1. คำนำ การประเมินพลังงานด้วยวิธีการทำสมดุลพลังงานมี ส่วนสำคัญต่อการบริหารจัดการระบบโครงข่ายท่อส่งน้ำ สามารถช่วยให้เข้าใจปริมาณพลังงานที่ถูกใช้ในแต่ละ องค์ประกอบและบริหารจัดการระบบโดยใช้พลังงานได้ อย่างมีประสิทธิภาพ วิธีการทำสมดุลพลังงานได้รับความ นิยมในระบบโครงข่ายท่อประปาเป็นส่วนใหญ่ การศึกษา นี้ได้นำวิธีดังกล่าวมาประยุกต์ใช้กับโครงการส่งน้ำดิบเพื่อ การชลประทานในประเทศไทย ซึ่งโดยทั่วไปเกษตรกรจะ เป็นผู้รับภาระค่าใช้จ่ายการใช้น้ำดิบของโครงการซึ่งเกิด จากค่าไฟฟ้าที่ใช้ในการสูบน้ำ ดังนั้นการบริหารจัด การพลังงานได้อย่างมีประสิทธิภาพจะช่วยเหลือเกษตรกร ในการลดภาระค่าใช้จ่ายดังกล่าว การศึกษานี้ได้ทำสมดุลพลังงานสำหรับโครงการ สถานีสูบน้ำสะพือเหนือ (PL-1) จังหวัดอุบลราชธานี ซึ่งมี การกำหนดรอบเวรการส่งน้ำไปยังบ่อพักน้ำไว้ 2 รอบเวร ในรูปแบบสลับวันเว้นวัน แต่ยังไม่ได้มีการกำหนดจำนวน การการเปิดใช้งานเครื่องสูบน้ำในแต่ละรอบเวร การ ประเมินพลังงานในครั้งนี้นอกจากจะเป็นการประเมิน พลังงานในระบบท่อส่งน้ำชลประทานของโครงการแล้ว ยังสามารถช่วยให้ทราบถึงจำนวนการเปิดใช้งานเครื่องสูบ น้ำขั้นต่ำ ที่มีประสิทธิภาพเพียงพอต่อการส่งน้ำไปยังบ่อ พักน้ำของรอบเวรนั้นๆ 2. วิธีดำเนินการศึกษา 2.1 ขอบเขตพื้นที่ศึกษา พื้นที่ศึกษาตั้งอยู่บริเวณลุ่มน้ำมูลตอนล่าง บ้าน สะพือเหนือ ตำบลโพธิ์ศรี อำเภอพิบูลมังสาหาร จังหวัด อุบลราชธานีมีขอบเขตพื้นที่โครงการ 31,825 ไร่ ซึ่งส่วน ใหญ่เป็นพื้นที่เกษตรกรรม ปัจจุบันมีพื้นที่ชลประทานใน ฤดูฝนประมาณ 23,350 ไร่ และในฤดูแล้งประมาณ 10,000 ไร่ โครงการสถานีสูบน้ำด้วยไฟฟ้าสะพือเหนือ (PL-1) เป็นโครงการประเภทสถานีสูบน้ำและระบบ ชลประทานขนาดกลาง โดยจะสูบน้ำขนาด 0.40 ลบ.ม. ต่อวินาที จำนวน 7 เครื่อง จากแม่น้ำมูลผ่านท่อส่งน้ำ ภายใต้แรงดันที่มีความยาวรวม 9.43 กิโลเมตร ขึ้นไปกัก เก็บ ณ บ่อพักน้ำจำนวน 5 บ่อ ก่อนจะกระจายด้วยระบบ แรงโน้มถ่วงไปยังพื้นที่เกษตรกรรมตามท่อส่งน้ำสายหลัก ความยาวรวม 31.07 กิโลเมตร และท่อส่งน้ำสายซอย ความยาวรวม 14.10 กิโลเมตร [1] ตามลำดับดังรูปที่ 1 โครงการสถานีสูบน้ำด้วยไฟฟ้าสะพือเหนือ มีแผน เริ่มการก่อสร้างโครงการในปี พ.ศ. 2568 ซึ่งหากโครงการ ก่อสร้างแล้วเสร็จ จะสามารถบรรเทาปัญหาการขาด แคลนน้ำเพื่อการเกษตรในช่วงฤดูแล้งได้ มีพื้นที่ ชลประทานที่ได้รับประโยชน์ 14,732 ไร่ รูปที่ 1 ขอบเขตพื้นที่โครงการสถานีสูบน้ำสะพือเหนือ (PL-1), จังหวัดอุบลราชธานี 2.2 สมดุลพลังงาน การประเมินพลังงานจะใช้หลักการสมดุลพลังงาน คือ พลังงานเข้าสู่ระบบ (Ein) เท่ากับผลรวมของพลังงาน ออกจากระบบ (Eo ) กับพลังงานที่สูญเสียในระบบ (EL)

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 222 การกระจายพลังงานในระบบโครงข่ายท่อส่งน้ำ ชลประทานของโครงการฯ สามารถสรุปได้ดังรูปที่ 2 การวิเคราะห์พลังงานในแต่ละส่วนสามารถคำนวณ ได้ดังต่อไปนี้[2] - พลังงานเข้าสู่ระบบจากสถานีสูบน้ำ (Ein) () = ∙ Σ=0 = [Σ=1 ,() ∙ ,() ] ∙ ∆ (1) เมื่อ () คือ พลังงานเข้าสู่ระบบจากเครื่องสูบน้ำ ทั้งหมด ในระยะเวลาเท่ากับ (Total Duration) คือ น้ำหนักจำเพาะของน้ำ ,() คือ อัตราการไหลของเครื่องสูบน้ำที่ ณ เวลาที่ ,() คือ เฮดการไหลของเครื่องสูบน้ำที่ ณ เวลาที่ คือ จำนวนเครื่องสูบน้ำทั้งหมด ∆ คือ ช่วงเวลา (Time interval) ของ ข้อมูล - พลังงานที่สูญเสีย (EL) เช่น การสลายไปกับ ประสิทธิภาพของเครื่องสูบน้ำ แรงเสียดทานในเส้นท่อ เป็นต้น () = ∙ Σ=0 = [Σ=1 ,() ∙ ,() ] ∙ ∆ (2) เมื่อ () คือ พลังงานสูญเสียในระบบทั้งหมด ใน ระยะเวลาเท่ากับ tp (Total Duration) ,() คือ อัตราการไหลช่วงเส้นท่อที่มีการ สูญเสีย i ณ เวลาที่ tk ,() คือ การสูญเสียเฮดที่ช่วงเส้นท่อ i ณ เวลาที่ tk คือ จำนวนเส้นที่สูญเสียเฮดพลังงาน - พลังงานออกจากระบบ (Eo ) () = ∙ Σ=0 = [Σ=1 ,() ∙ ,() ] ∙ ∆ (3) เมื่อ () คือ พลังงานออกจากระบบหมด ใน ระยะเวลาเท่ากับ tp (Total Duration) ,() คือ อัตราการไหลที่จุดออกที่ i ณ เวลา ที่ tk ,() คือ เฮดการไหลที่จุดออกที่ i ณ เวลา ที่ tk คือ จำนวนจุดที่พลังงานออกจากระบบ รูปที่ 2 สมดุลพลังงานสำหรับระบบโครงข่ายท่อส่งน้ำ โครงการสถานีสูบน้ำสะพือเหนือ (PL-1) จังหวัด อุบลราชธานี(ดัดแปลงจาก [3]) 2.3 ค่าความสิ้นเปลืองพลังงานจำเพาะ ค่าความสิ้นเปลืองพลังงานจำเพาะ (Specific energy consumption, SEC) คือ อัตราส่วนระหว่างพลังงานที่ใช้ ต่อปริมาณผลผลิต ซึ่งผลผลิตในที่นี้หมายถึง ปริมาณน้ำ ดิบที่ผ่านเครื่องสูบน้ำ ค่า SEC เป็นหนึ่งในดัชนีชี้วัด ประสิทธิภาพพลังงานที่สำคัญ สามารถนำไปใช้ในการ วิเคราะห์และเปรียบเทียบการใช้พลังงานของระบบท่อส่ง น้ำชลประทานในระบบเดียวกัน เพื่อบริหารจัดการรอบ เวรการส่งน้ำได้ สามารถคำนวณได้จากสมการดังนี้ = (4)

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 223 เมื่อ คือ ค่าความสิ้นเปลืองพลังงานจำเพาะ มีหน่วยเป็น kWh/m3 Ec คือ พลังงานที่ใช้ในการสูบน้ำ มีหน่วยเป็น kWh W คือ ปริมาณน้ำดิบมีหน่วยเป็น m 3 2.4 แบบจำลองโครงข่ายระบบท่อส่งน้ำชลประทาน 2.4.1 แบบจำลอง EPANET การวิจัยครั้งนี้ใช้แบบจำลอง EPANET เป็นเครื่องมือ ในการช่วยประเมินพลังงาน แบบจำลอง EPANET (Environmental Protection Agency Network Evaluation Tool) เป็นโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่พัฒนา โดยหน่วยงาน Environmental Protection Agency (EPA) ประเทศสหรัฐอเมริกา สามารถจำลองพฤติกรรม การไหลในเครือข่ายท่อภายใต้แรงดัน โดยสามารถป้อน ข้อมูลโครงข่ายและองค์ประกอบของเครือข่าย เช่น ท่อ จุดตัดทางแยกหรือจุดเชื่อมต่อ ปั๊ม วาล์ว และถังเก็บน้ำ หรืออ่างเก็บน้ำ รวมไปถึงสามารถกำหนดรูปแบบหรือ พฤติกรรมการใช้น้ำได้ตามจริง [5] 2.4.2 การนำข้อมูลเข้าแบบจำลอง EPANET 1) การนำข้อมูลของโครงการเข้าโปรแกรม EPANET ใช้เทคนิควิธีการส่งออกข้อมูลแนวท่อจากรูปแบบ Shapefile ไปเป็นไฟล์นามสกุล .inp ผ่านปลั๊กอิน QGISRed [4] ของโปรแกรมสารสนเทศภูมิศาสตร์ QGIS วิธีนี้จะช่วยให้ได้แนวท่อส่งน้ำ ตำแหน่งสถานีสูบน้ำ และ บ่อพักน้ำ มีความถูกต้องตามพิกัดทางภูมิศาสตร์ รวมไป ถึงขนาดและความยาวของท่อส่งน้ำ (รูปที่ 3) 2) ตรวจสอบข้อมูลความยาวและพิกัดของแนวท่อส่ง น้ำ สถานีสูบน้ำและบ่อพักน้ำให้ถูกต้องดังตารางที่ 1 และ ป้อนข้อมูลจำเพาะอื่นๆ เช่น ขนาดเส้นผ่านศูนย์กลาง ระดับ ณ จุดเชื่อมต่อต่างๆ รวมไปถึงค่าสัมประสิทธิ์ของ ชิ้นส่วนอุปกรณ์ 3) กำหนดค่าความต้องการใช้น้ำและรอบเวรการส่ง น้ำของแต่ละบ่อพักน้ำ ดังตารางที่ 2 รูปที่ 3 ระบบโครงข่ายท่อส่งน้ำโครงการสถานีสูบน้ำ สะพือเหนือ ในโปรแกรม EPANET ตารางที ่ 1 ขนาดและความยาวท่อส่งน้ำแรงดันของ โครงการฯ ท อส น ำสาย ความยาวท อ ส น ำ (ม ขนา เส้นผ าน ศ นย์กลา (มม PL1 9,432 1,000 1R-PL1 2,007 1,000 1L-PL1 96 1,000 2R-PL1 1,084 1,000 2L-PL1 141 1,000 ตารางที่ 2 รอบเวรการส่งน้ำและความต้องการใช้น้ำของ โครงการฯ รอบเวร ว นส น ำ บ อ ก น ำท ื นท ปล ก ื (ไร ความ ้อ การ ใ ้น ำ (ลบ ม / ม 1 1 3,206 2,311 2 1,060 763 3 2,618 1,883 2 4 3,153 2,268 5 4,695 3,380 2.5 การกำหนดกรณีศึกษา

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 224 การส่งน้ำในแต่ละกรณีจะส่งน้ำตามที่ผู้ออกแบบได้ กำหนดขึ้นสลับวันเว้นวันตามตารางรอบเวรการส่งน้ำตาม ตารางที่ 2 โดยแบ่งกรณีศึกษาเป็นสองกรณี กรณีที่ 1 เป็น การเปิดใช้งานเครื่องสูบน้ำที่สถานีสูบน้ำจำนวน 7 เครื่อง ทั้ง 2 วัน ส่วนกรณีที่ 2 เป็นการทดลองหาจำนวนการเปิด ใช้งานเครื่องสูบน้ำขั้นต่ำที่ยังคงมีประสิทธิภาพเพียงพอใน การส่งน้ำไปยังบ่อพักน้ำได้ตามปริมาณความต้องการใช้น้ำ ซึ่งเกณฑ์ที่ใช้คือการมีเฮดพลังงานที่บ่อพักน้ำสูงกว่าระดับ สูงสุดของท่อไม่น้อยกว่า 1 เมตร 3. ผลการศึกษาและวิจารณ์ผล เมื่อนำผลลัพธ์ทางชลศาสตร์ที่ได้จากแบบจำลอง EPANET มาคำนวณตามหลักสมดุลพลังงาน จะสามารถ ประเมินพลังงานแต่ละองค์ประกอบ ดังตารางที่ 3 โดยใน กรณีที่ 1 มีพลังงานเข้าสู่ระบบ (Ein) รวมทั้งสองวันอยู่ที่ 3,438.57 กิโลวัตต์-ชั่วโมง เป็นพลังงานที่เข้าสู่ระบบจาก พลังงานไฟฟ้าทั้งหมด มีการกระจายพลังงานในระบบเป็น พลังงานที่สลายไปเนื่องจากประสิทธิภาพของเครื่องสูบน้ำ (ELinef) เท่ากับ 1,122.89 กิโลวัตต์-ชั่วโมง คิดเป็น 33% ส่วนพลังงานที่สูญเสียไปเนื่องจากแรงเสียดทาน (ELf ) เท่ากับ 468.81 กิโลวัตต์-ชั่วโมง คิดเป็น 14% พลังงาน ออกจากระบบที่บ่อพักน้ำ (Eo,res) 1,846.87 กิโลวัตต์- ชั่วโมง คิดเป็น 54% ของพลังงานที่เข้าสู่ระบบทั้งหมด ส่วนกรณีที่ 2 พบว่าเมื่อลดจำนวนการเปิดเครื่องสูบ น้ำลงในวันที่ 1 เปิดใช้งานเครื่องสูบน้ำ 3 เครื่อง และใน วันที่ 2 เปิดใช้งานเครื่องสูบน้ำ 4 เครื่อง มีพลังงานเข้าสู่ ระบบรวมทั้งสองวัน 2,019.54 กิโลวัตต์-ชั่วโมง มีการ กระจายพลังงานในระบบเป็นพลังงานที่สลายไปเนื่องจาก ประสิทธิภาพของเครื่องสูบน้ำ (ELinef) เท่ากับ 436.06 กิโลวัตต์-ชั่วโมง คิดเป็น 22% พลังงานที่สูญเสียไป เนื่องจากแรงเสียดทาน (ELf ) เท่ากับ 493.01 กิโลวัตต์- ชั่วโมง คิดเป็น 24% พลังงานออกจากระบบที่บ่อพักน้ำ (Eo,res) 1,090.48 กิโลวัตต์-ชั่วโมง คิดเป็น 54% ของ พลังงานที่เข้าสู่ระบบทั้งหมด เมื่อทำการเปรียบเทียบค่าความสิ้นเปลืองพลังงาน จำเพาะ (SEC) ดังตารางที่ 4 พบว่า กรณีที่ 1 มีค่า SEC เฉลี่ยเท่ากับ 0.325 กิโลวัตต์-ชั่วโมงต่อลูกบาศก์เมตร ส่วน กรณีที่ 2 มีค่า SEC เฉลี่ยเท่ากับ 0.190 กิโลวัตต์-ชั่วโมง ต่อลูกบาศก์เมตร หรือมีค่าเป็น 58% ของกรณีที่ 1 ซึ่ง แสดงถึงการใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตารางที่ 3 ผลการตรวจสอบการกระจายพลังงานในระบบท ่อส ่งน้ำชลประทานของโครงการสถานีสูบน้ำด้วยไฟฟ้า สะพือเหนือ (หน่วย kWh และหน่วย ร้อยละพลังงานเทียบกับ Ein ในวงเล็บ) การกระจาย ล านในระบบ กรณ ท 1 กรณ ท 2 ว นท 1 ว นท 2 ว นท 1 ว นท 2 ล านเข้าส ระบบท หม , Ein 1,690 (100) 1,749.15 (100) 860.46 (100) 1,159.08 (100) พลังงานจากธรรมชาติ(แม่น้ำมูล) Ein,nat 0.00 0.00 0.00 0.00 พลังงานจากเครื่องสูบน้ำ Ein,p 1,690 (100) 1,749.15 (100) 860.46 (100) 1,159.08 (100) ล านออกจากระบบท หม Eo 1,689.42 (100) 1,749.15 (100) 860.46 (100) 1,159.08 (100) พลังงานสูญเสียจากประสิทธิภาพของ เครื่องสูบน้ำ, ELinef 595.53 (35) 527.36 (30) 216.16 (25) 219.90 (19) พลังงานออกจากระบบ (บ่อพัก 5 จุด) Eo,res 868.59 (51) 978.28 (56) 404.69 (47) 685.79 (59) พลังงานสูญเสียภายในท่อ (แรงเสียดทาน) ELf 225.30 (13) 243.51 (14) 239.61 (28) 253.40 (22) ตารางที่ 4 ผลการเปรียบเทียบค่าความสิ้นเปลืองพลังงานจำเพาะ (SEC) การเปร ยบเท ยบ ล าน กรณ ท 1 กรณ ท 2 ว นท 1 ว นท 2 ว นท 1 ว นท 2

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 225 ค่าความสิ้นเปลืองพลังงานจำเพาะ (kWh/m3 ) 0.341 0.310 0.174 0.205 ค่าเฉลี่ยความสิ้นเปลืองพลังงานจำเพาะ (kWh/m3 ) 0.325 0.190 4. สรุปผล ตามหลักการแล้ว หากใช้จำนวนเครื่องสูบน้ำที่ เหมาะสมจะทำให้ลดการใช้พลังงานลงได้ การประเมิน พลังงานด้วยวิธีการสมดุลพลังงานมาใช้ประเมินพลังงาน ระบบท่อส่งน้ำชลประทานของโครงการสถานีสูบน้ำ สะพือเหนือนั้น พบว่า ในกรณีที่การก่อสร้างแล้วเสร็จใหม่ โดยไม่มีปัญหาน้ำรั่วไหล สามารถใช้จำนวนเครื่องสูบน้ำ เพียง 3-4 เครื่องจากจำนวนทั้งหมด 7 เครื่องจะสามารถ ส่งน้ำได้เพียงพอและให้ประสิทธิภาพด้านพลังงานดีที่สุด ผลการประเมินพลังงานที่กระจายไปในระบบ พบว่า พลังงานออกจากระบบโครงข่ายท่อไปถึงบ่อพัก 5 จุด คิด เป็นประมาณร้อยละ 50-60 ของพลังงานจากเครื่องสูบน้ำ โดยส่วนที่เหลือเป็นพลังงานสูญเสียจากประสิทธิภาพของ เครื ่องสูบน้ำรวมกับพลังงานสูญเสียภายในท ่อจากแรง เสียดทาน อย่างไรก็ตามเมื่อระยะเวลาดำเนินโครงการฯ ผ่านไปประสิทธิภาพย่อมลดลง หากมีการเสื่อมสภาพหรือ ชำรุดของชิ้นส่วนและน้ำรั่วไหลในระบบเมื่อระยะเวลา ผ่านไป ก็จะสามารถเปรียบเทียบกับพลังงานเมื่อเริ่มต้น โครงการได้ เพื่อใช้พิจารณาวางแผนการบำรุงรักษาต่อไป ซึ่งจะเป็นการศึกษาต่อไปในอนาคต 5. กิตติกรรมประกาศ คณะผู้วิจัยขอขอบพระคุณ กรมชลประทาน ในการ ช่วยเหลือและสนับสนุนข้อมูลในการศึกษาวิจัยในครั้งนี้ เอกสารอ้างอิง [1] กรมชลประทาน. (2565). งานจ้างสำรวจ ออกแบบ โครงการพัฒนาที่ชลประทานลุ่มน้ำมูลตอนล่างฝั่ง ซ้าย (ระยะที่ 1) จังหวัดอุบลราชธานี. ประเทศไทย [2] Cabrera E., M.A. Pardoa, R. Cobacho, Cabrera E.Jr. (2010). Energy Audit of Water Networks. ASCE Journal of Water Resources Planning and Management, 670-677. DOI: 10.1061/(ASCE)WR.1943-5452.0000077 [3] Jedrzej Bylka., Tomasz Mroz. (2019). A Review of Energy Assessment Methodology for Water Supply Systems. Energies 12(23), 4599. DOI: 10.3390/en12234599 4] REDHISP Group. (2022). QGISRed V.0.16 User's Manual. Technical University of Valencia. Valencia, Spain [5] Rossman Lewis A. (2000). EPANET 2.0 User's Manual. U.S. Environmental Protection Agency. USA

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 226 การศึกษาสภาพการหลากของน้ำด้วยแบบจำลอง HEC-RAS กรณีศึกษาพื้นที่ ลุ่มน้ำคลองสวนหมาก จังหวัดกำแพงเพชร A study of flow conditions using the HEC-RAS model: A case study of the Klong suanmark river basin, Kamphaeng Phet province พีระวัฒน์ เจริญสินธุ์1 , วราวุธ วุฒิวณิชย์1 , นิมิตร เฉิดฉันท์พิพัฒน์1 , ชัยยะ พึ่งโพธิ์สภ2 และสมชาย ดอนเจดีย์1* 1 ภาควิชาวิศวกรรมชลประทาน, คณะวิศวกรรมศาสตร์กำแพงแสน, มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, จังหวัดนครปฐม, ประเทศไทย 2 วิทยาลัยการชลประทาน, คณะวิศวกรรมศาสตร์, มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, จังหวัดกรุงเทพมหานคร, ประเทศไทย * อีเมล์: [email protected] บทคัดย่อ การศึกษาสภาพการหลากของน้ำพื้นที่ลุ่มน้ำคลองสวนหมากจังหวัดกำแพงเพชรได้ทำการพัฒนาแบบจำลองน้ำท่วม โดยใช้ แบบจำลองความสูงเชิงตัวเลข ข้อมูลรูปตัดขวางของลำน้ำคลองสวนหมาก ร่วมกับโปรแกรมทางด้านชลศาสตร์ HEC-RAS ในการจำลองการหลากของน้ำในรูปแบบหนึ่งมิติ และสองมิติ เพื่อศึกษาสภาพการหลากของน้ำ ความเร็ว และพื้นที่ที่ได้รับผลกระทบ ซึ่งจากการปรับเทียบค่าสัมประสิทธิ์ความขรุขระในลำน้ำจนได้ความสัมพันธ์ระหว่าง ปริมาณน้ำและความสูงน้ำ (Rating Curve) จากสถานีวัดน้ำท่า P.47 จนถึงสถานนีวัดน้ำท่า P.26A ซึ่งสอดคล้องกับ ข้อมูลกรมชลประทาน ผลที่ได้พบว่าค่าสัมประสิทธิ์ความขรุขระในลำน้ำคลองสวนหมากอยู่ที่ 0.026 จะได้ผลลัพธ์ดีที่สุด ซึ่งจะทำให้ค่าดัชนีทางสถิติ R 2 และค่า NSE อยู่ในเกณฑ์ที่ยอมรับได้ และการสอบเทียบแบบจำลองในช่วงปี พ.ศ.2565 ที่สถานีวัด น้ำท่า RID-KU-WL006 สถานีวัดน้ำท่า RID-KU-WL008 มีค่า R 2 เท่ากับ 0.883, 0.818 และค่า NSE เท่ากับ 0.827, 0.795 ผล การศึกษาศักยภาพการระบายน้ำสูงสุดในแต่ละหน้าตัดอยู่ในช่วง40.41 ถึง 232.15 ลบ.ม./วินาที มีระยะเวลาในการไหลจากต้นน้ำ จนถึงจุดบรรจบแม่น้ำปิงซึ่งมีระยะทางประมาณ 51.02 กม. ที่อัตราการไหลเท่ากับ 232.15 ลบ.ม./วินาที ใช้เวลา 20.23 ชั่วโมง และ มีพื้นที่น้ำท่วมซ้ำซากอยู่ในพื้นที่ของ ต.สักงาม ต.นาบ่อคำ ต.คลองแม่ลาย และ ต.นครชุม คำสำคัญ: น้ำหลาก, ลุ่มน้ำคลองสวนหมาก, HEC-RAS, ศักยภาพการระบาย Abstract A study of Flow Conditions situation in the Khlong Suanmark river basin in Kamphaeng Phet province was developed using a digital elevation model, cross-sectional data, and hydraulic software (HEC-RAS) to perform combined one- and two-dimensional unsteady flow calculations to investigate the flash flood situation, velocity, and affected areas. The calibration results were obtained by varying the roughness coefficients (n) of the flow and using the flow simulation performed from P.47 to P.26A. The results showed that at n = 0.026, the relationship between discharge and water level was consistent with the rating curve of P.26A. The validation of the model was performed by comparing it with the observed data from RID-KU-WL006 and RID-KU-WL008 of 2022. The validation values and R-squared (R2 ) were 0.883, 0.818 and the Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) value was 0.827, 0.795. The results

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 227 of the study showed that the maximum flow rates for drainage were in the range of 40.41to 232.15m 3 /s.The response time from the upstream to the confluence with the Ping River is about 51.02 km at a flow rate of 232.15 m3 /s. It lasted 20.23 hours. It was also noted that there is a recurrent floodplain in Sak Ngam sub-district, Na Bo Kham sub-district, Khlong Mae Lai sub-district and Nakhon Chum sub-district. Keywords: Flow Conditions, Khlong suanmark river basin, HEC-RAS, drainage potential 1. คำนำ ปัจจุบันปัญหาอุทกภัยยังคงเป็นปัญหาที่ต่อเนื่องมา เป็นเวลายาวนานในประเทศไทย เนื่องจากปัจจัยทาง ธรรมชาติและกิจกรรมต่างๆของมนุษย์ ซึ่งความเสี่ยงจากภัย น้ำท่วมยังคงเป็นผลกระทบโดยตรงต่อภาคเกษตรกรรม ภาค ครัวเรือนและอีกหลายๆภาคส่วน ทำให้หน่วยงานทางภาครัฐ ต้องสูญเสียงบประมาณในการปรับปรุงแก้ไขปัญหาที่เกิดจาก อุทกภัย อีกทั้งจากงานวิจัยหลายๆงานวิจัยและจากสภาวะ อากาศที่เปลี่ยนแปลงไปของโลกบ่งชี้ว่าประเทศไทยมีความ เสี่ยงในการเกิดอุทกภัยมีแนวโน้มที่รุนแรงมากขึ้น การศึกษาและวิเคราะห์ปัญหาอุกทกภัยจึงเป็นสิ่งสำคัญ อย่างยิ่งเพื่อป้องกันและเตือนภัยน้ำท่วมได้ ซึ่งปัจจุบันการใช้ แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ในการศึกษาปัญหาอุทกภัยเริ่มมี บทบาทมากขึ้นเนื่องจากแบบจำลองสามารถเข้าถึงได้ง่ายมี เครื่องมือที่ช่วยในการคำนวณจำลองสภาพการไหลและ วิเคราะห์หาพื้นที่น้ำท่วม โดยแบบจำลองคณิตศาสตร์ (HEC-RAS) เป็นแบบจำลอง ทางด้านชลศาสตร์ที่ช่วยในการวิเคราะห์การไหลได้อย่างมี ประสิทธิภาพ โดยข้อมูลนำเข้าหลักประกอบด้วย ปริมาณ น้ำท่าในลำน้ำ หน้าตัดลำน้ำ แบบจำลองความสูงเชิงตัวเลข (DEM) และค่าพารามิเตอร์ทางชลศาสตร์เพื่อคำนวณหาค่า อัตราการไหล ความเร็วการไหล และค่าระดับน้ำในแม่น้ำ เพื่อนำข้อมูลไปใช้ในการวิเคราะห์หาแนวทางในการวางแผน ป้องกัน และรับมือกับการหลากของน้ำได้ ลุ่มน้ำคลองสวนหมากเป็นลุ่มน้ำย่อยของลุ่มน้ำปิงตั่งอยู่ ทางฝั่งตะวันตกของลุ่มน้ำปิง มีพื้นที่ประมาณ 1,213.4 ตารางกิโลเมตร หรือ 758,395 ไร่ พื้นที่ทั้งหมดของลุ่มน้ำ คลองสวนหมากอยู่ในเขตจังหวัดกำแพงเพชร ครอบคลุม พื้นที่ 4 อำเภอ คือ อ.ปางศิลาทอง อ.คลองลาน อ.เมือง กำแพงเพชรและ อ.โกสัมพีนคร ซึ่งมีลักษณะภูมิประเทศส่วน ใหญ่เป็นพื้นที่ภูเขาที่มีความลาดชันสูง เมื่อฝนที่ตกมีความ เข้มสูง (High Intensity) จะทำให้เกิดน้ำไหลล้นตลิ่ง และด้วย ความลาดชันของพื้นที่ส่งผลให้ปริมาณน้ำจำนวนมาก ไหลจาก พื้นที่ต้นน้ำด้วยระยะเวลาอันสั้นเข้าท่วมพื้นที่ลุ่ม ซึ่งอยู่บริเวณ ตอนปลายของลุ่มน้ำคลองสวนหมากสร้างความเสียหายต่อ พื้นที่เกษตรกรรมและแหล่งชุมชนเป็นอย่างมาก ดังนั้นในการศึกษาสภาพน้ำหลากบริเวณลุ่มน้ำคลอง สวนหมากจึงมีความจำเป็นอย่างยิ่งเพื่อสามารถคาดการณ์ ปริมาณน้ำที่จะหลากเข้าท่วมพื้นที่ ซึ่งข้อมูลดังกล่าวสามารถ นำมาใช้เป็นแนวทางในการวางแผนรับมือและแนวทางในการ เฝ้าระวังและเตือนภัยได้ในอนาคต 2. ขั้นตอนและวิธีการ 2.1 พื้นที่ศึกษา ลุ่มน้ำคลองสวนหมากเป็นลุ่มน้ำย่อยของลุ่มน้ำปิง มีพื้นที่ประมาณ 1,213.4 ตารางกิโลเมตร หรือ 758,395 ไร่ มีพื้นที่ทั้งหมดอยู่ในเขตจังหวัดกำแพงเพชร ซึ่งลักษณะ ภูมิประเทศของลุ่มน้ำคลองสวนหมาก เป็นลุ่มน้ำที่อุดม ไปด้วยป่าไม้ มีพื้นที่ป่ามากกว่า 446,619 ไร่ มีลำน้ำสาขา 9 สาย ไหลลงสู่แม่น้ำสายหลักของลุ่มน้ำนี้คือคลองสวน หมากซึ่งมี ซึ่งมีความยาวทั้งสิ้น 110.4 กิโลเมตร เริ่มจาก สันเขาสูงในเขต ต.ปางตาไว อ.ปางศิลาทอง ไหลผ่านพื้นที่ ราบตอนกลางและตอนล่าง ลงสู่ แม่น้ำปิงที่ ต.นครชุม อ. เมืองกำแพงเพชร บริเวณตอนปลายของคลองสวนหมาก แม่น้ำจะแยกเป็นสองสายสายที่หนึ่งไหลลงแม่น้ำปิงที่วัด สว่างอารมณ์ และสายที่สองไหลลงแม่น้ำปิงที่วัดพระบรม ธาตุ ดังแสดงขอบเขตลุ่มน้ำคลองสวนหมากดังรูปที่ 1

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 228 รูปที่ 1 ขอบเขตพื้นที่การศึกษาลุ่มน้ำคลองสวนหมาก 2.2 ขั้นตอนการศึกษา การศึกษาในครั้งนี้ได้แบ่งขั้นตอนการศึกษาเป็น 2 ขั้นตอนโดยมีรายละเอียดดังรูปที่ 2 และแสดงขั้นตอน การศึกษาได้ดังต่อไปนี้ 2.2.1 การพัฒนาแบบจำลอง วิธีการศึกษาประกอบไปด้วยการรวบรวมข้อมูลที่ เกี่ยวข้องกับการดำเนินงานประกอบไปด้วย แบบจำลอง ความสูงเชิงตัวเลข Digital Elevation Model (DEM) ข้อมูลเส้นลำน้ำ ข้อมูลรูปตัดลำน้ำ ข้อมูลอาคารชลศาสตร์ และข้อมูลน้ำท่า จากนั้นจึงทำการประยุกต์ใช้แบบจำลอง ทางชลศาสตร์ HEC-RAS โดยการปรับเทียบ และสอบ เทียบแบบจำลองจนได้ค่าที่ใกล้เคียงกับข้อมูลที่ได้จากการ สำรวจ เพื่อวิเคราะห์หาความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณน้ำ และความสูงน้ำ 2.2.2 การนำแบบจำลองไปประยุกต์ใช้ เมื่อได้แบบจำลองที่การปรับเทียบ และสอบเทียบ แล้ว จึงนำไปประยุกต์ใช้เพื่อประเมินศักยภาพการระบาย และพื้นที่เสี่ยงต่อการได้รับผลกระทบจากการหลากเข้า ท่วมของน้ำ รูปที่ 2 ขั้นตอนการศึกษา

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 229 2.3 การรวบรวมข้อมูล 2.3.1 ข้อมูลอุทกวิทยา ข้อมูลอุทกวิทยาที่นำเข้าแบบจำลองคือข้อมูล ปริมาณน้ำท่า จากสถานีวัดน้ำท่ากรมชลประทานได้แก่ สถานีวัดน้ำท่า P.47, P.26A และ P.7A [1] และสถานีวัด น้ำท่าโครงการ iWASAM [2] ได้แก่ สถานีวัดน้ำท่า RIDKU-WL001, RID-KU-WL006 และ RID-KU-WL008 โดย มีแผนผังการไหลของลำน้ำ และตำแหน่งของสถานีวัด น้ำท่าดังรูปที่ 3 รูปที่ 3 แผนผังลุ่มน้ำคลองสวนหมาก 2.3.2 ข้อมูลรูปตัดลำน้ำ รวบรวมข้อมูลรูปตัดลำน้ำคลองสวนหมาก จากการสำรวจของกรมชลประทาน [3] และภาควิชา วิศวกรรมชลประทาน มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ รวมทั้ง จากข้อมูลการศึกษาโครงการลุ่มน้ำคลองสวนหมาก [4,5] 2.3.3 ข้อมูลแผนที่ภูมิประเทศ รวบรวมข้อมูลแบบจำลองความสูงเชิงตัวเลข Digital Elevation (DEM) ที่ความละเอียด 5x5 เมตร จากข้อมูล ของกรมแผนที่ทหาร เพื่อใช้ในการบอกลักษณะของพื้นผิว ลุ่มน้ำ และนำเข้าแบบจำลอง 2.3.4 ข้อมูลอาคารชลศาสตร์ รวบรวมข้อมูลอาคารชลศาสตร์ที่อยู่ในพื้นที่ศึกษา [5] เพื่อประกอบการวิเคราะห์การไหลของน้ำในลำน้ำคลอง สวนหมาก ให้แบบจำลองมีความถูกต้องตรงกับสภาพ ความเป็นจริง 2.4 แบบจำลองทางด้านชลศาสตร์ สำหรับการศึกษาสภาพน้ำหลากบริเวณลุ่มน้ำคลอง สวนหมากในจังหวัดกำแพงเพชร ได้ใช้แบบจำลองทาง คณิตศาสตร์ HEC-RAS เวอร์ชั้น 6.4.1 ซึ่งเป็นแบบจำลอง ทางด้านชลศาสตร์ที่สามารถใช้วิเคราะห์งานด้านชลศาสตร์ ในหนึ่งมิติ (One-dimensional) และสองมิติ (Twodimensional) ซึ่งพัฒนาโดย Hydraulics Engineering Center US Army Corps of Engineer [6] เพื่อคำนวณ การเปลี่ยนแปลงระดับพื้นผิวน้ำระหว่างรูปตัดได้และ สามารถจำลองการไหลได้ทั้งการไหลแบบใต้วิกฤต (Subcritical flow) และเหนือวิกฤต (Supercritical flow) พร้อมทั้งรวมผลของระดับพื้นผิวน้ำ (Water surface level) เนื่องจากสิ่งกีดขวางการไหลของน้ำ เช่น สะพาน ฝาย และอาคารชลศาสตร์เป็นต้น 2.4.1 แบบจำลองคณิตศาสตร์ HEC-RAS หนึ่งมิติ การจำลองการไหลไม่คงที่สามารถแสดงในรูปของ สมการ partial differential ประกอบด้วย 2 สมการ ได้แก่ สมการต่อเนื่อง (continuity equation) ดังสมการ ที่ (1) และสมการโมเมนตัม (momentum equation) ดังสมการที่ (2) [7] ∂AT at + ∂Q ∂x ‐ql=0 (1) ∂Q ∂t + ∂QV ∂x +gA ( ∂z ∂x +Sf) =0 (2)

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 230 เมื่อ AT = พื้นที่การไหลรวมทั้งหมดเกิดจากผลรวมของพื้นที่ ประสิทธิผล A (ตร.ม.) Q = อัตราการไหลของน้ำ (ลบ.ม./วินาที) ql= การไหลด้านข้าง (lateral flow) ต่อหนึ่งหน่วยความ ยาว (ลบ.ม./วินาที/เมตร) V = ความเร็วการไหลของน้ำ (เมตร/วินาที) Z = ความลึกของน้ำวัดจากผิวน้ำถึงระดับอ้างอิง (เมตร) Sf = ความลาดชันของแรงเสียดทาน (friction slope) g = ความเร่งเนื่องจากแรงโน้มถ่วงของโลก (เมตร/วินาที2 ) X = ระยะทางวัดจากจุดเริ่มต้นของลำน้ำด้านเหนือน้ำไป ถึงหน้าตัดลำน้ำที่พิจารณา (เมตร) t = เวลา (วินาที) 2.4.2 แบบจำลอง HEC-RAS หนึ่งมิติร่วมกับสองมิติ แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ HEC-RAS สามารถสร้าง แบบจำลองหนึ่งมิติร่วมกับสองมิติภายในแบบจำลอง เดียวกัน โดยลักษณะการไหลของแม่น้ำใช้แบบจำลองหนึ่ง มิติ และใช้แบบจำลองสองมิติในการคำนวณพื้นที่การไหล ด้านข้าง การจำลองการไหลของแบบจำลองสองมิติ สามารถแสดงในรูปของสมการ 2D Saint-Venant หรือ สมการคลื่นการแพร่กระจายสองมิติ ดังสมการที่ (3) [7] C= ∆ ∆ ≤ 2.0(ℎ = 5.0)(3) เมื่อ C = เลขจำนวณ Courant V = ความเร็วการไหลของน้ำ (เมตร/วินาที) ∆T = เวลาที่เปลี่ยนแปลงไป (วินาที) ∆X = ขนาดเซลล์เฉลี่ย (เมตร) ดังนั้นในการศึกษานี้ จึงได้วิเคราะห์การไหลในหนึ่ง มิติ (one-dimension) เฉพาะการไหลในทางน้ำ และ วิเคราะห์การไหลในสองมิติ (two-dimension) ในพื้นที่ ทั้งสองข้างตลิ่ง ดังนั้นแบบจำลองที่ได้จัดทำขึ้นนี้ จึงประกอบไปด้วยการไหลในหนึ่งมิติของทางน้ำ และแบบ สองมิติเมื่อล้นตลิ่ง และไหลเข้าสู่พื้นที่ลุ่มต่ำ โดยจำลองใน รูปแบบการไหลไม่คงที่ (unsteady flow) เพื่อปรับเทียบ และสอบเทียบแบบจำลอง 2.5 ขอบเขตเงื่อนไขของแบบจำลอง ขอบเขตทางน้ำในแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ ที่นำมาใช้ในการศึกษาเพื่อกำหนดประเภทข้อมูล ที่นำมาใช้เป็นข้อมูลนำเข้าแสดงได้ดังต่อไปนี้ 2.5.1 เงื่อนไขขอบเขตด้านบน (Upper Boundary) ขอบเขตด้านบนเป็นขอบเขตทางน้ำด้านเหนือน้ำของ แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ กำหนดให้อยู่ในเทอมของ ความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการไหลเทียบกับเวลา 2.5.2 เงื่อนไขขอบเขตด้านล่าง (Lower Boundary) ขอบเขตด้านล่างเป็นขอบเขตทางน้ำด้านท้ายน้ำของ แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ กำหนดให้อยู่ในเทอมของ ความสัมพันธ์ระหว่างระดับน้ำเทียบกับเวลา 2.5.3 เงื่อนไขขอบเขตด้านข้าง (Side Flow) ขอบเขตด้านข้าง (Side Flow) เป็นผลวิเคราะห์ ปริมาณน้ำหลากสูงสุดที่ไหลลงทางน้ำสายหลักหรือแนว ลำน้ำที่ใช้ในแบบจำลองคณิตศาสตร์ 2.6 การปรับเทียบและสอบเทียบแบบจำลอง การปรับเทียบและสอบเทียบแบบจำลอง (Calibration) และสอบทาน (Verification) แบบจำลองทางชลศาสตร์ที่ พัฒนาขึ้นมาให้สอดคล้องกับสภาพจริงในพื้นที่ มีความถูก ต้องและแม่นยำเพียงพอสำหรับนำไปประยุกต์ใช้งานใน การศึกษาขั้นตอนอื่นๆ ต่อไป เป็นการตรวจสอบความ น่าเชื่อถือ ความถูกต้องของแบบจำลองโดยใช้หลักการ ทางสถิติ เพื่อให้ข้อมูลที่ได้จากแบบจำลองมีความ ใกล้เคียงกับข้อมูลจริง โดยพารามิเตอร์ที่ใช้ในการ ปรับเทียบและสอบเทียบแบบจำลอง คือ ค่าสัมประสิทธิ์ ความขรุขระ Manning (n) ซึ่งแสดงถึงความเสียดทานต่อ การไหลในทางน้ำเปิด การปรับเทียบพารามิเตอร์หลักหรือการปรับเทียบ แบบสถิตย์ (Statics Calibration) คือการปรับเทียบ แบบจำลองด้วยตัวแปรค่า Manning (n) เป็นดัชนีสำคัญ สำหรับบ่งชี้ถึงลักษณะทางกายภาพของทางน้ำในช่วงนั้น ๆ โดยจะทำการเปรียบเทียบกับกราฟส่วนโค้งอัตราการ ไหลและระดับน้ำ (Rating Curve) จากสถานีวัดน้ำโดยใช้ ข้อมูลปริมาณน้ำของสถานีP.26A โดยจำลองการไหลของ

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 231 คลองสวนหมาก จากฝายคลองสวนหมากจนไหลเข้าสู่มา น้ำปิงที่สถานี P.7A แล้วนำผลของแบบจำลองมาทำการ ปรับเทียบกับ Rating Curve กรมชลประทาน ปี พ.ศ. 2565 [8] ของสถานี P.26A โดยการแปรค่า Manning (n) ของคลองสวนหมาก (ซึ่งลักษณะทางน้ำ คดเคี้ยว และรูป ตัดไม่แน่นอน) เท่ากับ 0.026, 0.028 และ 0.030 [9] การปรับเทียบเหตุการณ์ หรือการปรับเทียบแบบ พลศาสตร์ (Dynamics Calibration) เป็นการสอบทาน (Verification) แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ซึ่งนำ พารามิเตอร์ที่ได้จากการปรับเทียบแบบสถิตย์ (Statics Calibration) ไปทดลองใช้งานกับเหตุการณ์อื่น ๆ เพื่อ ทดสอบว่าแบบจำลองที่ปรับเทียบมาแล้วนั้น ให้ผลการ คำนวณที่มีความถูกต้องมากน้อยเพียงใด ซึ่งการศึกษาใน ครั้งนี้ได้ใช้ข้อมูลปริมาณน้ำท่ารายสิบห้านาที วันที่ 15 กันยายน พ.ศ.2565 จนถึงวันที่ 14 ตุลาคม พ.ศ.2565 มาใช้ในการสอบเทียบแบบจำลอง การปรับเทียบ และสอบเทียบแบบจำลองเพื่อ ตรวจสอบความถูกต้อง โดยจะใช้ค่าทางสถิติมา พิจารณา ได้แก่ ค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ Coefficient of Determination(R²) และค่า Nash-Sutcliffe coefficient of efficiency (NSE) ดังแสดงในสมการที่ (4) และ (5) ตามลำดับ R 2 = { ∑ (Qci ‐Qc ̅̅̅)*(Qoi ‐Qo ̅̅̅̅) N i=1 [∑ (Qci ‐Qc ̅̅̅) 2 *(Qoi ‐Qo ̅̅̅̅) N 2 i=1 ] 0.5} (4) = 1.0 − ∑ (Qci ‐Qoi ) N 2 i=1 ∑ (Qci ‐ N ̅̅̅̅)2 i=1 (5) เมื่อ Qci = ค่าปริมาณน้ำท่าตรวจวัดจริงที่เวลาใดๆ Qoi = ค่าปริมาณน้ำท่าที่ได้จากแบบจำลองที่เวลาใดๆ ̅̅̅ = ค่าปริมาณน้ำท่าตรวจวัดจริงเฉลี่ยที่เวลาใดๆ ̅̅̅̅ = ค่าปริมาณน้ำท่าที่ได้จากแบบจำลองเฉลี่ยที่เวลาใดๆ N = จำนวณข้อมูลน้ำท่าที่พิจาณาความคลาดเคลื่อน ค่า R 2 และ NSE ที่ได้ควรมีค่าเข้าใกล้ 1 ซึ่งแสดงว่า ปริมาณน้ำท่าที่ได้จากแบบตรวจวัดและจากการคำนวณ มี ความสัมพันธ์แบบปฎิภาคตรงกัน แต่ถ้ามีค่าเข้าใกล้-1 แสดงว่าปริมาณน้ำท่าที่ได้จากแบบตรวจวัด และจากการ คำนวณ มีความสัมพันธ์แบบปฎิภาคผกผันกัน 3. ผลและการวิจารณ์ผล 3.1 ผลการปรับเทียบ และสอบเทียบแบบจำลอง 3.1.1 ผลการปรับเทียบแบบจำลอง (Calibration) การปรับเทียบแบบจำลองด้วยตัวแปรค่า Manning (n) โดยใช้ข้อมูลปริมาณน้ำ และระดับน้ำของสถานีวัด น้ำท่า P.26A พบว่าความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณน้ำ และ ความสูงน้ำ (Rating Curve) ในลำน้ำคลองสวนหมากอยู่ที่ 0.026 จะได้ผลลัพธ์ดีที่สุดดังรูปที่ 4 รูปที่ 4 ผลการปรับเทียบแบบจำลอง (Calibration) ด้วย ตัวแปรค่า Manning (n) ของสถานีวัดน้ำท่า P.26A 3.1.2 ผลการสอบเทียบแบบจำลอง (Validation) ผลการสอบเทียบโดยใช้ข้อมูลน้ำท่าตั่งแต่วันที่ 15 กันยายน พ.ศ.2565 จนถึงวันที่ 14 ตุลาคม พ.ศ.2565 ของ สถานีวัดน้ำ RID-KU-WL006 (ฝายหนองปิ้งไก่) ดังรูปที่ 5 พบว่าผลการสอบเทียบ มีค่า R 2 เท่ากับ 0.883 และค่า NSE เท่ากับ 0.827 และผลการสอบเทียบของสถานีวัดน้ำ RIDKU-WL008 (ฝายท่ากระดาน)ดังรูปที่ 6 พบว่าผลการสอบ เทียบ มีค่า R 2 เท่ากับ 0.818 และค่า NSE เท่ากับ 0.795 ซึ่ง ผลการสอบเทียบแบบจำลองทั้ง 2 สถานีมีค่าเข้าใกล้ 1 แสดง ถึงระดับน้ำท่าที่ได้จากแบบตรวจวัด และจากการคำนวณมี ความสัมพันธ์แบบปฎิภาคตรงกัน ดังนั้น แบบจำลองที่ใช้ใน การศึกษาครั้งนี้จึงมีความน่าเชื่อถือ 79 80 81 82 83 84 85 86 0 50 100 150 200 250 300 350 400 Water Level (msl.) Flow (cms) Statics Calibration (Manning' n) P.26A 0.026 0.028 0.03

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 232 รูปที่ 5 ผลการสอบเทียบแบบจำลอง HEC-RAS ของสถานีวัดน้ำ RID-KU-WL006 (ฝายหนองปิ้งไก่) รูปที่ 6 ผลการสอบเทียบแบบจำลอง HEC-RAS ของสถานีวัดน้ำ RID-KU-WL008 (ฝายท่ากระดาน) 3.2 ศักยภาพการระบาย และการเคลื่อนตัวของน้ำหลาก ในการศึกษาศักยภาพการระบาย และการเคลื่อนตัวของ น้ำหลากเพื่อให้ทราบว่า ณ จุดใดของลำน้ำเป็นจุดคอดตัว ของลำน้ำ ซึ่งทำให้การระบายน้ำเป็นไปได้ช้า และเป็นจุดที่ ควรเฝ้าระวังเป็นพิเศษ โดยศักยภาพการระบายน้ำของลำน้ำ คลองสวนหมากสามารถระบายน้ำสูงสุดอยู่ในช่วง 40.41 ถึง 232.15 ลบ.ม./วินาที อยู่บริเวณ กม.43+500 ต.สักงาม อ.คลองลาน และ กม.16+000 ต.คลองแม่ลาย อ.เมืองกำแพงเพชร ตามลำดับ และผลการวิเคราะห์ ระยะเวลาในการหลากของน้ำหลากจากต้นน้ำมายังจุด บรรจบแม่น้ำปิงซึ่งมีระยะทางประมาณ 51.02 กม. ที่อัตรา การไหลเท่ากับ 232.15 ลบ.ม./วินาที ใช้เวลา 20.23 ชั่วโมง 3.3 พื้นที่น้ำท่วมและระดับน้ำท่วม การประเมินพื้นที่เสี่ยงภัยน้ำท่วมจากการเอ่อล้นตลิ่ง ของน้ำในคลองสวนหมาก ซึ่งเป็นการคำนวณหาพื้นที่น้ำ ท่วมจากเหตุการณ์ปริมาณน้ำท่าเมื่อวันที่ 18 กันยายน พ.ศ.2565 ถึง 14 ตุลาคม พ.ศ.2565 ดังรูปที่ 7 และใช้ เหตุการณ์ปริมาณน้ำท่าที่เพิ่มขึ้นและลดลง 10% 20% 30% 40% 50% ดังตารางที่ 1 เพื่อใช้ในการคาดการณ์ พื้นที่ที่อาจจะได้รับผลกระทบ ซึ่งพบว่าพื้นที่ที่ได้รับ ผลกระทบ ดังตารางที่ 2 ครอบคลุม 7 ตำบล ใน 2 อำเภอ ที่แม่น้ำคลองสวนหมากไหลผ่าน ซึ่งจะเห็น ได้ว่าพื้นที่ ต.สักงาม และ ต.นาบ่อคำ มีสัดส่วนพื้นที่น้ำ ท่วมมากที่สุด เนื่องจากเป็นจุดคอดตัวของลำน้ำมี ศักยภาพในการระบายน้ำต่ำ จึงทำให้น้ำเอ่อล้นตลิ่งเข้า ท่วมพื้นที่ด้านข้างลำน้ำ อีกทั้งบริเวณ ต.คลองแม่ลาย และ ต.นครชุม มีพื้นที่น้ำท่วมเพิ่มขึ้นและลดลงอย่างมี นัยสำคัญ เนื่องจากเป็นพื้นที่ราบท้ายน้ำเมื่อมีปริมาณน้ำที่ มากขึ้นทำให้ศักยภาพในการระบายน้ำของคลองสวน หมากไม่สามารถระบายได้ทัน ตารางที่ 1 เหตุการณ์ปริมาณน้ำท่า เหตุการณ์ น้ำท่า อัตราการไหล สูงสุด (ลบ.ม./วินาที) คาบการ เกิดซ้ำ ข้อมูลในอดีตที่ ใกล้เคียงกับ เหตุการณ์ (พ.ศ.) 18/9/65 – 14/10/65 206.60 4.5 - +10% 227.26 5.4 2550 +20% 247.92 6.7 2550 +30% 268.58 7.9 2554 +40% 289.24 9.1 2554 +50% 309.9 10 2554 -10% 185.94 3.8 2539 -20% 165.28 3.2 2553 -30% 144.62 2.9 2554 -40% 123.96 2.4 2552 -50% 103.3 2 2553 0 50 100 150 200 250 300 9/16/2022 0:00 9/21/2022 0:00 9/26/2022 0:00 10/1/2022 0:00 10/6/2022 0:00 10/11/2022 0:00 10/16/2022 0:00 Flow m3/s Date (Day) RID-KU-WL006 (หนองปิ งไก่) observed model 0 50 100 150 200 250 9/16/2022 0:00 9/21/2022 0:00 9/26/2022 0:00 10/1/2022 0:00 10/6/2022 0:00 10/11/2022 0:00 10/16/2022 0:00 Flow m3/s Date (Day) RID-KU-WL00 (ฝายท่ากระดาน) observed model

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 233 รูปที่ 7 พื้นที่น้ำท่วมและระดับน้ำท่วมจากปริมาณน้ำท่าเมื่อวันที่ 18 กันยายน พ.ศ.2565 ถึง 14 ตุลาคม พ.ศ.2565 ตารางที่ 2 ขนาดพื้นที่ที่ได้รับผลกระทบจากน้ำท่วมจากเหตุการณ์ปริมาณน้ำท่าต่างๆ ของลุ่มน้ำคลองสวนหมาก พื้นที่ ขนาดพื้นที่น้ำท่วมจากเหตุการณ์น้ำท่าภายใต้เหตุการณ์ต่างๆ อำเภอ ตำบล -50% -40% -30% -20% -10% - +10% +20% +30% +40% +50% คลองลาน สักงาม 2.44 2.74 3.17 3.71 4.13 4.56 5.04 5.58 6.05 6.48 6.88 เมือง กำแพงเพชร คลองแม่ลาย 2.14 2.41 2.75 2.98 3.16 3.34 3.61 3.91 4.21 4.42 4.69 ทรงธรรม 0.10 0.26 0.42 0.74 0.87 1.00 1.10 1.20 1.35 1.45 1.56 ท่าขุนราม - 0.02 0.06 0.18 0.31 0.43 0.50 0.62 0.74 0.85 1.02 นครชุม 1.22 1.43 1.69 1.96 2.26 2.68 3.06 3.33 3.59 3.82 4.10 นาบ่อคำ 1.65 2.05 2.42 2.72 3.02 3.35 3.67 4.05 4.42 4.79 5.19 อ่างทอง - - - - 0.01 0.06 0.18 0.27 0.30 0.33 0.34 รวม (ตารางกิโลเมตร) 7.85 8.91 10.50 12.29 13.75 15.42 16.59 18.47 20.04 21.60 23.25 ร้อยละของพื้นที่ทั้งหมด 0.62 0.73 0.87 1.01 1.13 1.27 1.41 1.56 1.70 1.82 1.96 4. สรุปผลการศึกษา 1. การศึกษาในครั้งนี้ได้นำแบบจำลองทางด้าน ชลศาสตร์ HEC-RAS มาประยุกต์ใช้ในการประเมินสภาพ การหลากในพื้นที่จังหวัดกำแพงเพชร และได้ศึกษาถึง ความถูกต้องของแบบจำลองก่อนที่จะนำมาประยุกต์ใช้ใน การศึกษาโดยการปรับเทียบ และสอบเทียบแบบจำลอง จนได้ค่าที่ใกล้เคียงกับข้อมูลที่ได้จากการสำรวจ ทำให้ ข้อมูลมีความน่าเชื่อถือในทางสถิติ จึงสามารถสรุปได้ว่า แบบจำลองทางด้านชลศาสตร์ HEC-RAS เป็นแบบจำลอง ที่เหมาะสม และมีความถูกต้องในการนำไปประยุกต์ใช้กับ พื้นที่จังหวัดกำแพงเพชร และพื้นที่อื้นได้ต่อไป 2. การวิเคราะห์ศักยภาพการระบายของลำน้ำคลองสวน หมากที่เหมาะสม สามารถรองรับอัตราการไหลที่จะทำให้ ระดับน้ำไม่เอ่อล้นตลิ่งได้ที่ 40.41 ลบ.ม. ต่อวินาที ณ จุด ดังกล่าวที่เป็นจุดคอดตัวของลำน้ำอยู่ในช่วง กม.43+500 ต.สักงาม อ.คลองลาน โดยค่าศักยภาพการระบายน้ำจะช่วย

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 234 ในการพิจารณาการเฝ้าระวังป้องกันภัยน้ำท่วมได้ นอกจากนี้ ศักยภาพการระบายน้ำของลำน้ำคลองสวนหมากยังช่วยใน ด้านการบริหารจัดการน้ำโดยเป็นข้อมูลเบื้องต้นเพื่อพิจารณา ประกอบการขุดลอกลำน้ำเพื่อเพิ่มศักยภาพการระบาย 3. การวิเคราะห์พื้นที่น้ำท่วมและระดับน้ำท่วมโดยใช้ เหตุการณ์ปริมาณน้ำท่าที่เพิ่มขึ้นและลดลง 10% 20% 30% 40% 50% จากเหตุการณ์ปริมาณน้ำท่าเมื่อวันที่ 18 กันยายน พ.ศ.2565 ถึง 14 ตุลาคม พ.ศ.2565 มีพื้นที่น้ำท่วม ร้อยละ 1.41, 1.56, 1.70, 1.82, 1.96, 1.13, 1.01, 0.87,0.73 และ 0.62 ของพื้นที่ลุ่มน้ำคลองสวนหมากตามลำดับ โดย พื้นที่น้ำท่วมซ้ำซากอยู่ในพื้นที่ของ ต.สักงาม อ.คลองลาน, ต. นาบ่อคำ ต.ท่าขุนราม ต.คลองแม่ลาย ต.นครชุม อ.เมืองกำแพงเพชร จ.กำแพงเพชร ซึ่งเป็นช่วงที่มีลำน้ำคลอง สวนหมากมีศักยภาพการระบายต่ำ และเป็นพื้นที่เฝ้าระวัง การเกิดน้ำท่วมในลุ่มน้ำคลองสวนหมาก 5. กิตติกรรมประกาศ ขอขอบคุณศูนย์อุกทกวิทยาชลประทาน ภาคเหนือตอนล่าง กรมชลประทาน สำนักงานพัฒนาการ วิจัยการเกษตร (องค์การมหาชน) และภาควิชาวิศวกรรม ชลประทาน คณะวิศวกรรมศาสตร์กำแพงแสน มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ วิทยาเขตกำแพงแสน ที่ให้ ความอนุเคราะห์ข้อมูลในงานวิจัยนี้ เอกสารอ้างอิง [1] กรมชลประทาน. (2565). รายงานสภาพน้ำท่า ภาคเหนือตอนล่าง. สืบค้นเมื่อวันที่ 20 สิงหาคม 2565, จาก http://water.rid.go.th [2] คณะวิศวกรรมศาสตร์กำแพงแสน มหาวิทยาลัย เกษตรศาสตร์. (2565). สภาพนีตรวจวัดน้ำราย 15 นาที. สืบค้นเมื่อวันที่ 23 กันยายน 2565, จาก https://iwasam.eng.kps.ku.ac.th/ [3] กรมชลประทาน. (2565). รูปตัดขวางลำน้ำ. สืบค้นเมื่อ วันที่ 1สิงหาคม 2565, จาก http://hydro-2.com/ [4] สํานักงานพัฒนาการวิจัยการเกษตร. (2564). โครงการการวิจัยเพื่อพัฒนาต้นแบบการบริหารจัดการ น้ำเพื่อความยั่งยืนกรณีศึกษาลุ่มน้ำคลองสวนหมาก. กรุงเทพมหานคร. [5] ฉัตรชัย ทองปอนด์ (2547). การแสดงผลแบบจำลอง อุทกพลศาสตร์ด้วยระบบภูมิสารสนเทศ (พื้นที่ศึกษา: ลุ่มน้ำคลองสวนหมาก อำเภอเมือง จังหวัดกําแพงเพชร) ปริญญาวิศวกรรมศาสตร์มหาบัณฑิต (วิศวกรรม ทรัพยากรน้ำ) สาขาวิศวกรรมทรัพยากรน้ำ ภาควิชา วิศวกรรมทรัพยากรน้ำ [6] US Army Corps of Engineering. (2023). HEC-RAS User’s Manual version 6. USA. [7] US Army Corps of Engineering. (2023). Combined 1D and 2D Modeling with HEC‐RAS. USA. [8] กรมชลประทาน. (2565). Rating Curve. สืบค้นเมื่อ วันที่ 20 สิงหาคม 2565, จาก http://hydro-2.com/ [9] สำนักอุกทกและการระบายน้ำ. (2553). คู่มือการ ประเมินค่าปริมาณการไหลของน้ำด้วยวิธี Manning’s formula. กรุงเทพมหานคร, 8-9.

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 235 การชลประทานและระบายน้ำ Irrigation and Drainage การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติ ครั้งที่ 9 The 9th National Convention on Water Resources Engineering เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม Empowering Water Management through Emerging Technology and Digital Social Engagement

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 236 การบริหารจัดการรองรับภัยแล้งต้นแบบของพื้นที่ชลประทานอ่างเก็บน้ำชลประทานขนาดกลาง : กรณีศึกษาอ่างเก็บน้ำแม่ต๋ำ จังหวัดพะเยา Drought Management Model for Drought on Irrigation Area of Medium-Scale Reservoir: Case Study of the Mae Tam Reservoir in Phayao Province เมธาฤทธิ์ แนมสัย1* , ธเรศ ปาปะกัง2 , ฤทัยทิพย์ มะมา3 , พีรวัส พึ่งพาพัฒน์4 , และทนงศักดิ์ สุขศิริ5 1,2,4,5ส่วนวิจัยและพัฒนาด้านวิศวกรรม, สำนักวิจัยและพัฒนา, กรมชลประทาน, จังหวัดนนทบุรี, ประเทศไทย 3 ส่วนอุทกวิทยา, สำนักบริหารจัดการน้ำและอุทกวิทยา, กรมชลประทาน, จังหวัดกรุงเทพมหานคร, ประเทศไทย * อีเมล์ผู้รับผิดชอบบทความ: [email protected] บทคัดย่อ การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาต้นแบบการบริหารจัดการน้ำเพื่อรองรับภัยแล้งในพื้นที่ชลประทานของอ่างเก็บน้ำ ขนาดกลางในภาคเหนือของประเทศไทย ข้อมูลอ่างเก็บน้ำแม่ต๋ำ จังหวัดพะเยา ซึ่งตั้งอยู่ในพื้นที่เสี่ยงภัยแล้งได้ถูกนำมา วิเคราะห์ ข้อมูลปริมาณน้ำไหลเข้าอ่างเก็บน้ำที่ขาดหายและการต่อขยายข้อมูล ได้ใช้แบบจำลองน้ำฝน-น้ำท่า (HEC-HMS) ข้อมูลอุตุนิยมวิทยาและอุทกวิทยาถูกวิเคราะห์ด้วยวิธี Mann-Kendall (MK) การปรับเปลี่ยนพืชในฤดูแล้งวิเคราะห์จากแผนที่ Agri-Map ลักษณะดิน น้ำ สภาพอากาศ ตลาด และการดำรงชีวิตของเกษตรกร เครื่องมืออุตุนิยมวิทยาและอุทกวิทยาและ เครื่องมือการพยากรณ์และการจัดสรรน้ำถูกพัฒนาจากผลงานวิจัยเดิม นอกจากนี้นวัตกรรมระบบสื่อสารอย่างชาญฉลาดถูก พัฒนาในรูปแบบของ Line Application ผลการศึกษาทำให้ได้นวัตกรรมกระบวนการในการบริหารจัดการน้ำของโครงการ อ่างเก็บน้ำแม่ต๋ำ ประกอบด้วย องค์ความรู้สำหรับการบริหารจัดการน้ำ เครื่องมือวัดเก็บข้อมูลอุตุนิยมวิทยาและอุทกวิทยา อัตโนมัติ แบบจำลอง HEC-HMS สำหรับคำนวณปริมาณน้ำไหลเข้าอ่างเก็บน้ำ โปรแกรม WAPF 4.0 สำหรับการพยากรณ์และ การจัดสรรน้ำ และกราฟสำหรับประเมินพื้นที่ปลูกพืชแต่ละแผนตามสถานการณ์น้ำ รวมทั้ง Line Application สำหรับสื่อสาร 2 ทาง ผลการศึกษายังพบว่า การปรับเปลี่ยนพืชสามารถลดการใช้น้ำอยู่ในช่วง 47.1–56.6 เปอร์เซ็นต์ และสร้างกำไรเพิ่มขึ้น ถึง113.8 เปอร์เซ็นต์ของการปลูกพืชปัจจุบัน คำสำคัญ: ระบบการบริหารจัดการน้ำสมัยใหม่, การบริหารจัดการน้ำชลประทาน, โปรแกรมวางแผนการใช้น้ำชลประทาน, ภัยแล้ง, สมดุลน้ำ Abstract This research aimed to create a smart irrigation management model for drought in irrigation zones in medium-scale reservoir projects in northern Thailand. The Mae Tam Reservoir projects in Phayao Province, located in drought-prone area, was studied. To fill in the missing reservoir inflow data and extrapolate longterm inflow data, the rainfall-runoff model (HEC-HMS) was used. In addition, the meteorological and hydrological data were statistically examined using the Mann-Kendall (MK) test. Agri-Map was used to evaluate crop modifications during the drought season, soil, water, weather, market, and farmer behavior. Meteorological and hydrological measurement instruments, as well as a forecasting and water allocation tool, were built and enhanced from the initial study for this specific research project. In addition, as a Line

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 237 Application, an innovative smart communication system for water management was developed. The results suggested that acceptable reservoir water management process innovation for medium-scale reservoir projects, encompassing knowledge of water management, automatic meteorological and hydrological monitoring instruments, and the HEC-HMS model for reservoir inflow computation, was demonstrated. The research also showed the WAPF 4.0 program, a guideline for appropriate cropping patterns for each existing water scenario, and Line Application. Furthermore, crop modifications were shown to reduce water use by 47.1-56.6 percent while improving current crop revenues by up to 113.8 percent. Keywords: System of modern water allocation, Irrigation water management, Irrigation planning program, Drought, Water balance 1. คำนำ ทรัพยากรน้ำมีความสำคัญต่อการพัฒนาประเทศ ด้วยสถานการณ์ในปัจจุบัน มีการเพิ่มขึ้นของจำนวน ประชากร การพัฒนาเศรษฐกิจและสังคม ส่งผลให้มีความ ต้องการใช้น้ำเพิ่มสูงขึ้น อีกทั้งผลกระทบจากการ เปลี่ยนแปลงของสภาพภูมิอากาศ (climate change) ทำ ให้มีแนวโน้มการเกิดภัยแล้งเพิ่มขึ้น โดยมีพื้นที่เสี่ยงภัย แล้งสูงมากกว่า 60 จังหวัดกระจายอยู่ทั่วทุกภาคของ ประเทศ [1] กรมชลประทานเป็นหน่วยงานหลักในการบริหาร จัดการน้ำอย่างบูรณาการ และเสริมสร้างการมีส่วนร่วม [2] ในปัจจุบันการบริหารจัดการน้ำของอ่างเก็บน้ำขนาด กลางในหลายพื้นที่ ประสบกับปัญหาภัยแล้ง และการ บริหารจัดการน้ำ สาเหตุหนึ่งมาจากการสื่อสารระหว่าง เกษตรกรผู้ใช้น้ำกับเจ้าหน้าที่ของโครงการ รวมทั้ง เครื่องมือและแนวทางสำหรับการบริหารจัดการน้ำในอดีต ไม่สามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงทั้งทางธรรมชาติ สังคม เศรษฐกิจ และเทคโนโลยี อีกทั้งยังขาดองค์ความรู้ และข้อมูลเกี่ยวกับการบริหารจัดการน้ำ อย่างไรก็ตาม ปัจจุบันเทคโนโลยีต่าง ๆ ได้พัฒนา อย่างรวดเร็วและเข้าถึงได้ง่ายขึ้น แบบจำลองคณิตศาสตร์ ต่าง ๆ พัฒนาให้ง่ายต่อการใช้งานและไม่มีค่าใช้จ่าย รวมถึงมีการพัฒนาโปรแกรมและอุปกรณ์ต่าง ๆ ภายใน กรมชลประทาน และกระทรวงเกษตรและสหกรณ์ การวิจัยนี้จึงมุ่งเน้นในการสร้างนวัตกรรมต้นแบบระบบ บริหารจัดการน้ำของพื้นที่ชลประทานของอ่างเก็บน้ำ ขนาดกลาง โดยประยุกต์ใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่ แบบจำลองคณิตศาสตร์ ต่อยอดโปรแกรมและอุปกรณ์ ต่าง ๆ และพัฒนาองค์ความรู้ที่จำเป็นสำหรับการบริหาร จัดการอ่างเก็บน้ำ รวมทั้งมุ่งเน้นการมีส่วนร่วมของ เกษตรกรและผู้ใช้น้ำ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการบริหาร จัดการน้ำ โดยเลือกศึกษาโครงการอ่างเก็บน้ำแม่ต๋ำ จังหวัดพะเยา ซึ่งอยู่ในพื้นที่เสี่ยงภัยแล้งในภาคเหนือของ ประเทศ ที่จำเป็นต้องศึกษา เพื่อเป็นแนวทางในการศึกษา โครงการอ่างเก็บน้ำในภูมิภาคนี้ และสามารถขยายองค์ ความรู้สู่โครงการอ่างเก็บน้ำขนาดกลางที่มีมากกว่า 400 แห่งต่อไป 2. วิธีดำเนินการวิจัย 2.1 พื้นที่ศึกษา โครงการวิจัยนี้ได้ศึกษาอ่างเก็บน้ำแม่ต๋ำ จังหวัด พะเยา เป็นหนึ่งในจำนวนอ่างเก็บน้ำขนาดกลาง ที่กรมชล ประทานมุ่งความสนใจศึกษา ดังแสดงในรูปที่ อ่างเก็บน้ำ แม่ต๋ำ ตั้งอยู่ที่หมู่บ้านแม่กา หมู่ที่ 2 ตำบลแม่กา อำเภอ เมือง จังหวัดพะเยา ปริมาณน้ำเก็บกัก เท่ากับ 37 ล้าน ลูกบาศก์เมตร (ล้าน ลบ.ม.) พื้นที่รับน้ำ 127 ตาราง กิโลเมตร (ตร.กม.) และพื้นที่ชลประทานรวม 42,000 ไร่ ส่วนใหญ่มีการปลูกข้าวเป็นหลัก โดยในปี 2552 ประมาณ ร้อยละ 84.60 และลดลงเล็กน้อยในปี 2563 เป็นร้อยละ

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 238 80.32 ซึ่งจากการตรวจสอบความเหมาะสมของดินสำหรับ การเพาะปลูกนาข้าวอยู่ในชั้นความเหมาะสมมาก สภาพภูมิอากาศโดยทั่วไปบริเวณพื้นที่โครงการ อยู่ ภายใต้อิทธิพลของลมมรสุมตะวันตกเฉียงใต้ และลมมรสุม ตะวันออกเฉียงเหนือ โดยอิทธิพลของลมมรสุมทั้งสองนี้มี ผลต่อสภาพภูมิอากาศของประเทศไทยทำให้เกิดฝน โดยทั่วไปในช่วงเดือนพฤษภาคมถึงตุลาคม จากนั้นในช่วง เดือนตุลาคมถึงกุมภาพันธ์มีอากาศหนาวเย็นและแห้งแล้ง และช่วงเดือนมีนาคมถึงเมษายนเป็นช่วงที่อากาศร้อน ที่สุด จากสถิติข้อมูลภูมิอากาศในคาบ 30 ปี (พ.ศ. 2534– 2563) ในฤดูแล้งมีปริมาณฝนอยู่ในช่วง 62.4–341.2 มิลลิเมตร (มม.) ในฤดูฝนมีปริมาณฝนอยู่ในช่วง 561.8– 1,337.7 มม. ปริมาณฝนรายปี อยู่ในช่วง 740.2–1,564 มม. เฉลี่ย 1,146.4 มม. ส่วนปริมาณน้ำท่าในฤดูแล้งมี ปริมาณอยู่ในช่วง 0.035–5.704 ล้าน ลบ.ม. ในฤดูฝนมี ปริมาณอยู่ในช่วง 13.022–33.507 ล้าน ลบ.ม. ปริมาณ น้ำท่ารายปี อยู่ในช่วง 16.722–36.828 ล้าน ลบ.ม. เฉลี่ย 25.877 ล้าน ลบ.ม. รูปที่ 1 ที่ตั้งของอ่างเก็บน้ำแม่ต๋ำ 2.2 ข้อมูลที่ใช้ในการวิจัย ข้อมูลต่าง ๆ ที่ใช้ในการศึกษา ได้รวบรวมมาจาก โครงการอ่างเก็บน้ำแม่ต๋ำ ของกรมชลประทาน กรมอุตุ นิยมวิทยา และกรมพัฒนาที่ดิน ประกอบด้วย ข้อมูล พื้นฐาน ข้อมูลอ่างเก็บน้ำ ข้อมูลการปลูกพืช ข้อมูลฝน และการระเหย ตั้งแต่ปี พ.ศ. 2534–2563 สถานีวัด อากาศ 48310 อำเภอเมือง จังหวัดพะเยา ซึ่งข้อมูลฝนได้ ตรวจสอบโดยใช้วิธีเส้นโค้งทับทวี (double mass curve) กับสถานีวัดอากาศของจังหวัดข้างเคียง 4 สถานี (เชียงราย ลำปาง แพร่ และน่าน) รวมทั้งข้อมูลชนิดดินและการใช้ ประโยชน์ที่ดิน ของช่วงปี พ.ศ. 2551–2553 และช่วงปี พ.ศ. 2561–2563 2.3 วิธีดำเนินการวิจัยในแต่ละขั้นตอน วิธีดำเนินการวิจัยในแต่ละขั้นตอนของการวิจัยในครั้ง นี้ มีดังต่อไปนี้ 1) การลงพื้นที่รับฟังความคิดเห็นและการมีส่วนร่วม จากเจ้าหน้าที่และเกษตรกร ได้ลงพื้นที่เพื่อรับฟัง การบริหารจัดการน้ำ สภาพการเพาะปลูก สภาพปัญหา ความขัดแย้งเรื่องการใช้น้ำ และความต้องการของ เกษตรกรในการปรับเปลี่ยนการปลูกพืชในอนาคต 2) การสร้างนวัตกรรมต้นแบบระบบบริหารจัดการ น้ำของพื้นที่ชลประทานของอ่างเก็บน้ำขนาดกลางที่ เหมาะสมกับบริบทของชุมชน ได้พัฒนานวัตกรรม กระบวนการบริหารจัดการน้ำ (process innovation) โดยรับฟังความคิดเห็นและการมีส่วนร่วมจากเจ้าหน้าที่ และเกษตรกร และนำแนวทางการบริหารจัดการโครงการ อ่างเก็บน้ำขนาดใหญ่ของกรมชลประทานมาเป็นแนวทาง 3) การพัฒนาและติดตั้งเครื่องมืออุตุนิยมวิทยาและ อุทกวิทยา ได้พัฒนาต่อยอดเครื่องมืออุตุและอุทกวิทยาที่ พัฒนาขึ้น โดยสำนักวิจัยและพัฒนา กรมชลประทาน ได้แก่ เครื่องวัดน้ำฝนอัตโนมัติ [3] เครื่องวัดระดับน้ำ อัตโนมัติ [4] และเครื่องวัดระดับน้ำในแปลงนาอัตโนมัติ [5] และพัฒนาปรับปรุงให้เหมาะสมกับสภาพแวดล้อม ของแต่ละพื้นที่ และการใช้งาน รวมทั้งหลักวิชาการทาง อุทกวิทยา โดยเครื่องวัดน้ำฝนติดตั้งในพื้นที่รับน้ำ จำนวน

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 239 1 ตำแหน่ง และพื้นที่ชลประทาน จำนวน 1 ตำแหน่ง เนื่องจากพื้นที่เล็ก นอกจากนี้ยังได้ศึกษาตำแหน่ง การติดตั้งให้สอดคล้องกับการดำเนินการบริหารจัดการน้ำ โดยติดเครื่องวัดระดับน้ำในอ่างเก็บน้ำ และระดับน้ำใน คลองสายใหญ่ ส่วนเครื่องวัดระดับน้ำในแปลงนาติดตั้งใน แปลงนาที่เป็นตัวแทนในพื้นที่ชลประทานแต่ละส่วน 4) การสร้างแบบจำลองน้ำฝน-น้ำท่าสำหรับวิเคราะห์ ปริมาณน้ำไหลเข้าอ่างเก็บน้ำ ได้ประยุกต์ใช้แบบจำลอง ทางคณิตศาสตร์น้ำฝน-น้ำท่า HEC-HMS [6] ซึ่งได้รับ ความนิยม ไม่เสียค่าใช้จ่าย และมีการนำไปใช้งานในหลาย พื้นที่ของประเทศไทย โดยมีการปรับเทียบ (calibration) และการตรวจพิสูจน์แบบจำลอง (verification) เพื่อให้ได้ พารามิเตอร์ที่เหมาะสม พร้อมนำไปประยุกต์ใช้ 5) การวิเคราะห์ปริมาณน้ำต้นทุนของอ่างเก็บน้ำ ประกอบด้วย ข้อมูลการระเหย ปริมาณฝน และน้ำท่า ได้ วิเคราะห์ทางสถิติและแนวโน้มด้วยวิธี Mann-Kendall (MK) ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 ซึ่งเป็นวิธีการวิเคราะห์ทาง สถิติแบบไร้พารามิเตอร์ (non-parametric statistical method) ที่ถูกนำมาใช้วิเคราะห์ข้อมูลระยะยาวทาง อุตุนิยมวิทยาและอุทกวิทยา และยังสามารถวิเคราะห์ ข้อมูลอนุกรมเวลาที่ไม่ต่อเนื่องหรือขาดหายในบางปีได้ [7] การศึกษานี้ใช้วิธี Mann-Kendall (MK) ที่ระดับ นัยสำคัญ 0.05 (p-value=0.05) แสดงว่า ถ้าค่า p-value น้อยกว่าหรือเท่ากับ 0.05 แนวโน้มดังกล่าวจะมีนัยสำคัญ ทางสถิติหรือมีแนวโน้ม [8] 6) การศึกษาความต้องการใช้น้ำจากอ่างเก็บน้ำ ได้ วิเคราะห์การใช้น้ำใน 2 กิจกรรมหลัก คือ การใช้น้ำภาค เกษตร และการใช้น้ำเพื่อรักษาระบบนิเวศ รวมทั้ง กิจกรรมอื่น ๆ เช่น ประปา อุตสาหกรรม เป็นต้น โดยการ ใช้น้ำภาคเกษตรได้วิเคราะห์การใช้น้ำในปีต่าง ๆ ที่ผ่านมา ด้วยโปรแกรมวางแผนการใช้น้ำชลประทาน (Water Allocation in Paddy Field, WAPF 4.0) ที่ได้พัฒนาขึ้น การวิเคราะห์ปริมาณน้ำในการรักษาระบบนิเวศด้าน ท้ายน้ำของอ่าง ได้พิจารณาปริมาณน้ำต่ำสุดจาก Flow Duration Curve ของปริมาณน้ำท่ารายเดือนช่วงฤดูแล้ง ซึ่งพิจารณาที่ค่าปริมาณน้ำท่า 90 เปอร์เซ็นต์ของจำนวน ข้อมูลทั้งหมด โดยนำข้อมูลปริมาณน้ำท่ารายเดือน ย้อนหลัง 5–10 ปี มาเรียงลำดับจากมากไปหาน้อย ส่วน ปริมาณการใช้น้ำในการผลิตน้ำประปา และใช้ใน อุตสาหกรรมจะอาศัยข้อมูลที่รวบรวมได้จากโครงการต่าง ๆ 7) การวิเคราะห์การปรับเปลี่ยนพืช เพื่อเป็นแนวทาง ในการปรับเปลี่ยนการปลูกพืชในอนาคต ได้พิจารณาจาก แผนที่การเพาะปลูกจาก Agri-Map [9] รวมถึงการ พิจารณาจากกรมพัฒนาที่ดิน และพิจารณาจากข้อมูลการ ปลูกพืชในปัจจุบัน ที่ได้จากโครงการชลประทาน และ เกษตรตำบล โดยพืชที่เหมาะสมที่จะต้องใช้น้ำน้อย และมี ความคุ้มค่าทางเศรษฐกิจ โดยปรับเปลี่ยนเฉพาะในฤดูแล้ง เท่านั้น 8) การพัฒนาและปรับปรุงเครื่องมือการพยากรณ์ และการจัดสรรนํ้า ได้พัฒนาและปรับปรุงโปรแกรมวาง แผนการใช้น้ำชลประทาน (Water Allocation in Paddy Field, WAPF 3.0) เป็น โปรแกรมวางแผนการใช้น้ำ ชลประทาน (Water Allocation in Paddy Field, WAPF 4.0) ให้เหมาะสมกับข้อมูลของอ่างเก็บน้ำแต่ละอ่างแห่ง และสะดวกในการใช้งาน ซึ่งโปรแกรมอยู่บนพื้นฐาน สมการคำนวณความต้องการน้ำของพืช และหลักสมดุล ของน้ำในอ่างเก็บน้ำ [10] 9) การวิเคราะห์การลดลงของปริมาณการใช้น้ำจาก อ่างเก็บน้ำเมื่อปรับเปลี่ยนพืชในช่วงฤดูแล้ง ได้ใช้ โปรแกรม WAPF 4.0 ที่ได้ปรับปรุงแล้ว มาคำนวณ แผนการปลูกพืชในปัจจุบัน เพื่อหาพื้นที่สูงสุดในการปลูก พืชตามแผนปัจจุบัน (แผน 1) โดยพิจารณาไม่ให้ปริมาตร น้ำในอ่างเก็บน้ำต่ำกว่าโค้งปฏิบัติการอ่างเก็บน้ำขอบเขต ล่าง (Lower Rule Curve) จะได้จำนวนพื้นที่การ เพาะปลูกสูงสุดที่ไม่ทำให้พืชขาดน้ำ ตามสถานการณ์น้ำที่ ปริมาตรน้ำในอ่างเก็บน้ำเริ่มต้นฤดูแล้งที่ 50, 60, 70, 80, 90 และ 100 เปอร์เซ็นต์ของความจุ และปริมาณน้ำไหล เข้าอ่างเก็บน้ำเป็นกรณีปีน้ำปกติ (normal year) ปีน้ำมาก (wet year) และปีน้ำน้อย (dry year) พื้นที่สูงสุดของการ ปลูกพืชปัจจุบันตามสถานการณ์น้ำต่าง ๆ จะถูกนำมาใช้

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 240 เป็นเกณฑ์ในการปลูกพืชชนิดใหม่แผนอื่น ๆ ที่มีการ ปรับเปลี่ยนพืช (แผน 2–6) จะทำให้สามารถวิเคราะห์การ ลดลงของปริมาณการใช้น้ำจากการปรับเปลี่ยนพืชชนิด ใหม่เมื่อปลูกในพื้นที่เท่ากับพืชปัจจุบันได้ 10) การวิเคราะห์แนวทางการปลูกพืชและการ เพิ่มขึ้นของพื้นที่กับสถานการณ์น้ำต่าง ๆ ได้ใช้โปรแกรม WAPF 4.0 ที่ได้ปรับปรุงแล้ว มาคำนวณแผนการปลูกพืช ในปัจจุบัน (แผน 1) และพืชชนิดใหม่ (แผน 2–6) เพื่อหา พื้นที่สูงสุดในการปลูกพืชตามสถานการณ์น้ำต่าง ๆ โดย พิจารณาไม่ให้ปริมาตรน้ำในอ่างเก็บน้ำต่ำกว่าโค้ง ปฏิบัติการอ่างเก็บน้ำขอบเขตล่าง (Lower Rule Curve) ในการศึกษาได้วิเคราะห์สถานการณ์น้ำเริ่มต้นฤดูแล้ง ตามสถานการณ์น้ำที่ปริมาตรน้ำในอ่างเก็บน้ำเริ่มต้นฤดู แล้งที่ 50–100 เปอร์เซ็นต์ของความจุ และปริมาณน้ำไหล เข้าอ่างเก็บน้ำเป็นกรณีปีน้ำปกติ ปีน้ำมาก และปีน้ำน้อย จากนั้นพื้นที่สูงสุดของการปลูกพืชทั้งปัจจุบันและชนิด ใหม่ตามสถานการณ์น้ำต่าง ๆ จะถูกนำมาสร้างกราฟ ความสัมพันธ์ระหว่างพื้นที่การปลูกพืชและสถานการณ์น้ำ เพื่อใช้เป็นแนวทางในการบริหารจัดการน้ำของอ่างเก็บน้ำ ขนาดกลาง และสามารถวิเคราะห์การเพิ่มขึ้นของพื้นที่ การปลูกพืชชนิดใหม่มาเปรียบเทียบกับพืชปัจจุบันได้ 11) การวิเคราะห์มูลค่าทางเศรษฐศาสตร์ด้าน เกษตรกรรม ได้พิจารณามูลค่าจากข้อมูลการเพาะปลูกพืช ปัจจุบัน (แผน 1) และชนิดพืชใหม่ตามแผนที่ได้กำหนดขึ้น (แผน 2–6) เพื่อนำมาเปรียบเทียบกัน โดยเปรียบเทียบใน กรณีพื้นที่ปลูกพืชเท่ากัน และในกรณีพืชใหม่มีพื้นที่ เพิ่มขึ้นตามสถานการณ์น้ำ ซึ่งมูลค่าทางเศรษฐศาสตร์ของ ชนิดพืชต่าง ๆ จะพิจารณาจากข้อมูลพืชต่าง ๆ ของ สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร ได้แก่ ต้นทุนการผลิต ผลผลิตต่อไร่ ราคาผลผลิต ผลตอบแทน ผลตอบแทนสุทธิ 12) การพัฒนานวัตกรรมระบบการบริหารจัดการนํ้า และการสื่อสารของอ่างเก็บน้ำ ได้พัฒนานวัตกรรมการ เชื่อมโยงสื่อสาร 2 ทาง ด้วย Line Application ที่สื่อสาร สองทางระหว่างเกษตรกรกับหน่วยงาน จะมีระบบกรอก ข้อมูลที่เกษตรกรสามารถกรอกพื้นที่เพาะปลูกได้ ระบบ กรอกข้อมูลของเจ้าหน้าที่ และระบบแสดงผลที่ทำให้ เกษตรกรได้รับข้อมูลและข่าวสารจากโครงการอ่างเก็บน้ำ และจากเครื่องมืออุตุและอุทกวิทยาที่พัฒนาขึ้น 13) การถ่ายทอดความรู้ ได้ถ่ายทอดความรู้ให้แก่ เจ้าหน้าที่ เกษตรกร และผู้ใช้น้ำในพื้นที่โครงการฯ 3. ผลการวิจัยและอภิปรายผล ผลจากการดำเนินงานวิจัยทำให้ได้องค์ความรู้และ นวัตกรรมสำหรับการบริหารจัดการน้ำของโครงการอ่าง เก็บน้ำขนาดกลางที่ส่งเสริมการมีส่วนร่วมของเกษตรกร รายละเอียดมีดังต่อไปนี้ 3.1 นวัตกรรมต้นแบบระบบบริหารจัดการน้ำของ โครงการอ่างเก็บน้ำแม่ต๋ำ นวัตกรรมต้นแบบระบบบริหารจัดการน้ำของพื้นที่ ชลประทานของอ่างเก็บน้ำขนาดกลางที่เหมาะสมกับ บริบทของชุมชน เป็นการพัฒนานวัตกรรมกระบวนการ (process innovation) ที่ประกอบด้วย องค์ความรู้ และ นวัตกรรมผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ที่จำเป็นสำหรับการบริหาร จัดการน้ำ โดยแสดงขั้นตอนและกระบวนการบริหาร จัดการน้ำ ดังแสดงในรูปที่ 2 รูปที่ 2 นวัตกรรมต้นแบบระบบบริหารจัดการน้ำ

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 241 3.2 นวัตกรรมเครื่องมืออุตุ-อุทกวิทยา นวัตกรรมเครื่องมืออุตุนิยมวิทยาและอุทกวิทยา ได้แก่ เครื่องวัดน้ำฝนอัตโนมัติ เครื่องวัดระดับน้ำอัตโนมัติ และเครื่องวัดระดับน้ำในแปลงนาอัตโนมัติ เครื่องมือต่างๆ ได้ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อเก็บข้อมูลปริมาณฝนทุก 15 นาที และ บันทึกข้อมูลใน Data Logger และส่งข้อมูลอัตโนมัติมายัง ระบบพื้นที่แบบออนไลน์ (cloud storage) โดยเครือข่าย NB-IoT และใช้ระบบฐานข้อมูลบนแพลตฟอร์ม Magellan IoT ของเครือข่าย AIS เครื่องมือแต่ละชนิดถูก พัฒนาขึ้นจากวัสดุที่มีในประเทศ ใช้พลังงานแสงอาทิตย์ ระบบการบันทึกและส่งข้อมูลที่สอดคล้องและเหมาะสม กับการใช้งานติดตามสถานการณ์น้ำในเวลา 7 นาฬิกา ของทุกวัน และข้อมูลรายวันเพื่อการบริหารจัดการน้ำ ดัง แสดงในรูปที่ 3 รูปที่ 3 นวัตกรรมเครื่องมืออุตุนิยมวิทยาและอุทกวิทยา 3.3 แบบจำลอง HEC-HMS แบบจำลอง HEC-HMS เป็นแบบจำลองน้ำฝน-น้ำท่า ได้ปรับเทียบ (calibration) ในปี พ.ศ. 2556 และการ ตรวจพิสูจน์แบบจำลอง (verification) ในช่วงปี พ.ศ. 2558–2560 โดยแบบจำลองการสูญเสีย (Loss Model) โดย วิธี Deficit and Constant ได้ค่า Initial Deficit เท่ากับ 60 มม. ค่า Maximum Deficit เท่ากับ 135 มม. ค่า Constant Rate เท่ากับ 1.1 มม./ชม. ค่า Impervious เท่ากับ 9 เปอร์เซ็นต์ แบบจำลองน้ำท่าผิวดิน (Direct Runoff Model) โดย วิธี SCS Unit Hydrograph ได้ค่า SCS Lag เท่ากับ 2,800 นาที และแบบจำลองการไหล พ ื ้ น ฐ า น (Base Flow Model) โ ด ย ว ิ ธ ี Constant Monthly คงที่ทุกเดือนเท่ากับ 0.1 ลบ.ม./วินาที ค่าจาก การคำนวณและค่าจากการตรวจวัดมีค่าสหสัมพันธ์ (R) มี มากกว่า 0.6 และปริมาตรของน้ำทั้งปีที่คำนวณได้ คลาดเคลื่อนน้อยกว่า 10 เปอร์เซ็นต์ทำให้ได้แบบจำลอง ของแต่ละอ่างเก็บน้ำที่พร้อมใช้งานสำหรับคำนวณปริมาณ น้ำไหลเข้าอ่างเก็บน้ำ ดังแสดงในรูปที่ 4 รูปที่ 4 แบบจำลอง HEC-HMS 3.4 ปริมาณน้ำต้นทุนของอ่างเก็บน้ำ ผลการศึกษาปริมาณฝนในช่วงปี พ.ศ. 2534–2563 พบว่า ในฤดูแล้งมีปริมาณฝนเฉลี่ย 189.4 มม. ในขณะที่ ปริมาณฝนรายปีรวมทั้งปีเฉลี่ย 1,146.4 มม. และผลการ วิเคราะห์แนวโน้มของข้อมูลปริมาณฝนรายปี โดยใช้วิธี Mann-Kendall (MK) ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 (p-value= 0.05) พบว่า ปริมาณฝนรายปีในฤดูแล้ง และรวมทั้งปีไม่มี แนวโน้มทางสถิติ นอกจากนี้พบว่าปริมาณฝนส่วนใหญ่ตก ในฤดูแล้ง เพียง 16.5 เปอร์เซ็นต์ของปริมาณฝนทั้งปี ส่วนการระเหยในช่วงเวลาเดียวกันในฤดูแล้งมี ปริมาณการระเหยเฉลี่ย 657.8 มม. ในขณะที่ปริมาณการ ระเหยรายปีรวมทั้งปีเฉลี่ย อยู่ในช่วง 1,361.1 มม. แต่ไม่ มีแนวโน้มทางสถิติปริมาณการระเหยในฤดูแล้งคิดเป็น 48 เปอร์เซ็นต์ของทั้งปี ในขณะที่ผลการศึกษาปริมาณน้ำไหลเข้าอ่างเก็บน้ำ พบว่า ในฤดูแล้งมีปริมาณน้ำท่าเฉลี่ย 2.388 ล้าน ลบ.ม. ในขณะที่ปริมาณน้ำท่ารายปีรวมทั้งปีเฉลี่ย 25.877 ล้าน ลบ.ม. และไม่มีแนวโน้มทางสถิตินอกจากนี้ยังพบว่า ปริมาณน้ำท่าเกิดในฤดูแล้งน้อยกว่า 10 เปอร์เซ็นต์ของ ปริมาณน้ำท่ารวมทั้งปี

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 242 ผลการศึกษาปริมาตรน้ำในอ่างฯ เริ่มต้นฤดูแล้ง พบว่า ปริมาตรน้ำในอ่างฯ เฉลี่ยอยู่ในช่วง 7.031–37.483 ล้าน ลบ.ม. ปริมาตรน้ำในอ่างเริ่มต้นและปริมาตรน้ำใน ช่วงเวลาต่างๆ มีความผันแปรค่อนข้างสูง แสดงว่ามี โอกาสที่ปริมาตรน้ำจะมีทั้งมากและน้อย อย่างไรก็ตาม โดยเฉลี่ยมีปริมาตรช่วงต้นฤดูแล้งถึง 30.086 ล้าน ลบ.ม. คิดเป็น 81 เปอร์เซ็นต์ของปริมาตรความจุ 3.5 ความต้องการใช้น้ำจากอ่างเก็บน้ำในฤดูแล้ง ผลการศึกษาแสดงให้เห็นว่าปริมาณน้ำส่วนใหญ่ใช้ใน การเกษตรเป็นหลัก โดยข้อมูลตั้งแต่ปี พ.ศ. 2544 ถึง 2563 อยู่ในช่วง 1.690–21.510 ล้าน ลบ.ม. เฉลี่ย 5.494 ล้าน ลบ.ม. โดยสูงสุดในปี พ.ศ. 2557 และต่ำสุดในปี พ.ศ. 2553 และปริมาณน้ำเพื่อรักษาระบบนิเวศ 0.055 ล้าน ลบ.ม. 3.6 พืชที่เหมาะสมในกรณีปรับเปลี่ยนพืช พื้นที่ชลประทานของอ่างเก็บน้ำส่วนใหญ่เหมาะสม กับการปลูกข้าว อย่างไรก็ตามในช่วงฤดูแล้ง ในพื้นที่ปลูก ข้าวส่วนหนึ่งจะถูกเปลี่ยนมาปลูกพืชไร่ เมื่อพิจารณาการ ปรับเปลี่ยนการปลูกพืชจึงเปลี่ยนการปลูกพืชเฉพาะ ในฤดูแล้ง โดยปลูกพืชไร่ราคาสูงทดแทนพื้นที่ปลูกข้าว และพืชไร่ที่มีราคาต่ำ หรือส่งเสริมการปลูกพืชราคาสูงที่ ปลูกอยู่เดิมแต่ปลูกพื้นที่น้อยให้ปลูกในพื้นที่เพิ่มขึ้น โดย พืชชนิดเดิม ได้แก่ ข้าวนาปรัง (50%) หอมแดง (35%) และกระเทียม (15%) ส่วนพืชชนิดใหม่ที่เหมาะสมที่ สามารถทดแทนการปลูกข้าวควรเป็นถั่วเหลืองเนื่องจาก ประหยัดน้ำและราคาสูงกว่าข้าว รวมทั้งปลูกในพื้นที่มาก ได้อย่างเหมาะสม โดยพืชชนิดใหม่ (ถั่วเหลือง) และพืช เดิมที่มีความคุ้มค่าทางเศรษฐกิจและใช้น้ำน้อย (หอมแดง และ กระเทียม) จะนำมาทดแทนการปลูกข้าวนาปรัง และ จัดเป็นแผนการปลูกใหม่แผน 2–6 3.7 เครื่องมือการพยากรณ์และการจัดสรรนํ้า ผลการพัฒนาและปรับปรุงเครื่องมือการพยากรณ์ และการจัดสรรนํ้า ทำให้ได้โปรแกรมวางแผนการใช้น้ำ ชลประทาน (Water Allocation in Paddy Field, WAPF 4.0) ของแต่ละแห่ง รวมเป็น 20 ชุดโปรแกรม ดังแสดงใน รูปที่ 5 โดยแต่ละชุดโปรแกรมได้ใส่ข้อมูลการระเหย ปริมาณฝน ข้อมูลพื้นฐานของอ่างเก็บน้ำ โค้งปฏิบัติการ อ่างเก็บน้ำ ข้อมูลน้ำไหลเข้าอ่างเก็บน้ำ ข้อมูลปริมาณน้ำ ในกิจกรรมต่างๆ และข้อมูลชนิดพืชที่ปลูก ของอ่างเก็บน้ำ แต่ละแห่ง รวมทั้งใส่ข้อมูลกรณีไม่คิดฝนใช้การ ผลการใช้ โปรแกรมจะได้ปริมาณน้ำที่ต้องส่งให้พืช ปริมาณน้ำที่พืช ต้องการ และพื้นที่การปลูกพืชที่เหมาะสมที่ไม่ทำให้ ปริมาตรน้ำในอ่างเก็บน้ำต่ำกว่าเกณฑ์ควบคุม รูปที่ 5 โปรแกรม WAPF 4.0 3.8 การลดลงของปริมาณการใช้น้ำจากการปรับเปลี่ยนพืช การปลูกพืชฤดูแล้ง ได้มาจากการปลูกพืชในปัจจุบัน และการวิเคราะห์พืชชนิดใหม่ในกรณีปรับเปลี่ยนพืช ซึ่ง สามารถจัดกลุ่มสำหรับการวางแผนการเพาะปลูกออกเป็น 6 แผน โดยแผน 1 เป็นแผนการปลูกพืชปัจจุบัน ข้าวนา ปรัง (50%) หอมแดง (35%) และกระเทียม (15%) และ แผน 2–6 เป็นแผนการปลูกพืชชนิดใหม่ โดยแผน 2 คือ หอมแดง (70%) และกระเทียม (30%) แผน 3 คือ หอมแดง (100%) แผน 4 คือ กระเทียม (100%) แผน 5 คือ ถั่วเหลือง (100%) และแผน 6 คือ หอมแดง (34%) กระเทียม (33%) และถั่วเหลือง (33%) การปลูกพืชแต่ละ แผนได้กำหนดรูปแบบการปลูกพืช (cropping pattern) เป็น 4–5 สัปดาห์ โดยแบ่งสัดส่วนพื้นที่ในแต่ละสัปดาห์ ใกล้เคียงหรือเท่ากัน ผลการศึกษานำไปสร้างกราฟ ความสัมพันธ์ของปริมาณการใช้น้ำจากอ่างและปริมาตร น้ำในอ่างเริ่มต้นฤดูแล้ง ดังแสดงในรูปที่ 6 ตัวอย่างกรณีน้ำ ไหลเข้าอ่างฯ แบบปีน้ำน้อย กรณีน้ำไหลเข้าอ่างฯ แบบปีน้ำมาก และปีน้ำปกติ พบว่า เมื่อปลูกพืชตามสถานการณ์น้ำต่าง ๆ การปลูกตาม แผนการปลูกพืชปัจจุบัน (แผน 1) ใช้ปริมาณน้ำอยู่ในช่วง 8.883 ถึง 27.332 ล้าน ลบ.ม. หากปรับเปลี่ยนพืช (แผน

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 243 2–6) จะสามารถลดการใช้น้ำอยู่ในช่วง 47.1 ถึง 56.6 เปอร์เซ็นต์ของการปลูกพืชปัจจุบัน ในขณะที่กรณีน้ำไหล เข้าอ่างฯ แบบปีน้ำน้อย พบว่า เมื่อปลูกพืชตาม สถานการณ์น้ำต่าง ๆ การปลูกตามแผนการปลูกพืช ปัจจุบัน (แผน 1) ใช้ปริมาณน้ำอยู่ในช่วง 8.610 ถึง 27.332 ล้าน ลบ.ม. หากปรับเปลี่ยนพืช (แผน 2–6) จะ สามารถลดการใช้น้ำอยู่ในช่วง 47.1 ถึง 56.6 เปอร์เซ็นต์ ของการปลูกพืชปัจจุบัน รูปที่ 6 ความสัมพันธ์ของปริมาณการใช้น้ำจากอ่างเก็บน้ำ และปริมาตรน้ำในอ่างเก็บน้ำเริ่มต้นฤดูแล้ง การปลูกพืชตามแผนใหม่ใช้น้ำน้อยลงเนื่องจากเป็น พืชที่ประหยัดน้ำรวมอยู่ในแผนการปลูก อย่างไรก็ตาม หากเกษตรกรปลูกพืชซ้ำกันมากกว่า 1 รอบ จะทำให้ ปริมาณการใช้น้ำเพิ่มขึ้น อีกทั้งในการวิเคราะห์อยู่บน พื้นฐานของค่าประสิทธิภาพการชลประทานคงที่ตลอด ช่วงการเพาะปลูก เท่ากับ 60 เปอร์เซ็นต์ตามที่กรมชล ประทานใช้ในการบริหารจัดการน้ำ [10] ซึ่งในสภาพพื้นที่ จริงอาจมีการเปลี่ยนแปลงตามช่วงเวลา 3.9 แนวทางการปลูกพืชและพื้นที่ที่เพิ่มขึ้นกับสถานการณ์ น้ำต่าง ๆ ผลการวิเคราะห์แนวทางการปลูกพืชและพื้นที่ที่เพิ่ม ขึ้นกับสถานการณ์น้ำต่าง ๆ ซึ่งวิเคราะห์จากสถานการณ์ น้ำเริ่มต้นฤดูแล้ง และปริมาณน้ำไหลเข้าอ่างเก็บน้ำแบบปี น้ำมาก ปกติ และน้ำน้อย ทำให้ได้พื้นที่สูงสุดของการปลูกพืช ตามสถานการณ์น้ำต่าง ๆ สามารถนำมาใช้สร้างกราฟ ความสัมพันธ์ระหว่างพื้นที่การปลูกพืชและสถานการณ์น้ำ เพื่อใช้เป็นแนวทางในการบริหารจัดการน้ำของอ่างเก็บน้ำ ขนาดกลาง และสามารถวิเคราะห์การเพิ่มขึ้นของพื้นที่การ ปลูกพืชชนิดใหม่มาเปรียบเทียบกับพืชปัจจุบันได้ โดย ตัวอย่างดังแสดงในรูปที่ 7 ตัวอย่างกรณีน้ำไหลเข้าอ่างฯ แบบปีน้ำน้อย รูปที่ 7 ความสัมพันธ์ของจำนวนพื้นที่สูงสุดและปริมาตร น้ำในอ่างเก็บน้ำเริ่มต้นฤดูแล้ง กรณีน้ำไหลเข้าอ่างฯ แบบปีน้ำมาก และปีน้ำปกติ พบว่า เมื่อปลูกพืชตามสถานการณ์น้ำต่าง ๆ การปลูกตาม แผนการปลูกพืชปัจจุบัน (แผนที่ 1) ได้พื้นที่อยู่ในช่วง 6,500 ถึง 20,000 ไร่ หากปรับเปลี่ยนพืช (แผนที่ 2–6) จะสามารถเพิ่มพื้นที่อยู่ในช่วง 76.9 ถึง 117.1 เปอร์เซ็นต์ ของจำนวนพื้นที่การปลูกพืชแผนปัจจุบัน ในขณะที่กรณี น้ำไหลเข้าอ่างฯ แบบปีน้ำน้อย พบว่า การปลูกตาม แผนการปลูกพืชปัจจุบัน (แผนที่ 1) ได้พื้นที่อยู่ในช่วง 6,300 ถึง 20,000 ไร่ หากปรับเปลี่ยนพืช (แผนที่ 2–6) จะสามารถเพิ่มพื้นที่อยู่ในช่วง 81.3 ถึง 122.2 เปอร์เซ็นต์ ของจำนวนพื้นที่การปลูกพืชแผนปัจจุบัน การปลูกพืชตามแผนใหม่ใช้น้ำน้อยลงเนื่องจากเป็น พืชที่ประหยัดน้ำร่วมอยู่ในแผนการปลูก ส่งผลให้สามารถ ปลูกได้พื้นที่เพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตามหากเกษตรกรปลูกพืช ซ้ำกันมากกว่า 1 รอบ จะทำให้พื้นที่ที่ได้อาจลดลงจากผล การศึกษานี้ อีกทั้งในการวิเคราะห์อยู่บนพื้นฐานของค่า ประสิทธิภาพการชลประทานคงที่ตลอดช่วงการเพาะปลูก เท่ากับ 60 เปอร์เซ็นต์ตามที่กรมชลประทานใช้ในการ บริหารจัดการน้ำ [10] ซึ่งในสภาพพื้นที่จริงอาจมีการ เปลี่ยนแปลงตามช่วงเวลา

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 244 3.10 ผลการประเมินมูลค่าทางเศรษฐศาสตร์ด้าน เกษตรกรรม การประเมินมูลค่าทางเศรษฐศาสตร์ด้านเกษตรกรรม แบ่งเป็น 2 กรณี ได้แก่ 1) เศรษฐศาสตร์ด้านเกษตรกรรม เมื่อปลูกพืชชนิดใหม่แต่ละแผนมีจำนวนพื้นที่เท่ากับแผน ปัจจุบัน และ 2) เศรษฐศาสตร์ด้านเกษตรกรรมเมื่อปลูกพืช แต่ละแผนตามสถานการณ์น้ำต่าง ๆ ตัวอย่างดังแสดงใน รูปที่ 8 และรูปที่ 9 กรณีน้ำไหลเข้าอ่างฯ แบบปีน้ำน้อย รูปที่ 8 ความสัมพันธ์ของผลตอบแทนสุทธิ (กำไร) กับ เปอร์เซ็นต์ของปริมาตรน้ำของอ่างเก็บน้ำกรณีพื้นที่เท่ากับ ปลูกพืชปัจุบัน รูปที่ 9 ความสัมพันธ์ของผลตอบแทนสุทธิ (กำไร) กับ เปอร์เซ็นต์ของปริมาตรน้ำของอ่างเก็บน้ำกรณีเพิ่มพื้นที่ ตามสถานการณ์น้ำต่าง ๆ ผลการวิเคราะห์ผลตอบแทนสุทธิหรือกำไร เมื่อปลูก พืชชนิดใหม่จำนวนพื้นที่เท่ากับพืชปัจจุบัน (รูปที่ 8) พบว่า สามารถเพิ่มกำไรขึ้นมาจากพืชปัจจุบันอยู่ในช่วง 22.6 ถึง 113.8 เปอร์เซ็นต์ โดยกำไรของแผนที่ 3 มีค่าสูง ที่สุด ในขณะที่ผลการวิเคราะห์ผลตอบแทนสุทธิหรือกำไร เมื่อปลูกพืชแต่ละแผนตามสถานการณ์น้ำต่าง ๆ (รูปที่ 9) พบว่า สามารถเพิ่มกำไรขึ้นมาจากพืชปัจจุบันอยู่ในช่วง 41.7 ถึง 364.2 เปอร์เซ็นต์ โดยกำไรของแผนที่ 3 มีค่าสูง ที่สุด อย่างไรก็ตามทั้ง 2 กรณี แผน 5 มีกำไรน้อยกว่าแผน 1 เนื่องจากแผน 5 ปลูกถั่วเหลืองเพียงอย่างเดียว แม้ว่า จะใช้น้ำน้อยกว่าแผน 1 ที่ปลูกข้าวถึง 50 เปอร์เซ็นต์ของ พื้นที่เพาะปลูกช่วงฤดูแล้ง แต่พื้นที่อีก 50 เปอร์เซ็นต์ที่เหลือ กลับปลูกหอมแดง (35%) และกระเทียม (15%) ซึ่งพืชทั้ง 2 ชนิด มีราคาสูงกว่าถั่วเหลือง ผลการศึกษาแสดงให้เห็นว่าการปลูกพืชตามแผนการ ปลูกพืชใหม่ (แผน 2, 3, 4 และ 6) ส่งผลให้เกษตรกรมี กำไรเพิ่มขึ้นอย่างชัดเจน และเมื่อนำปริมาณน้ำที่เหลือ จากการปลูกพืชที่ใช้น้ำน้อยลง ไปปลูกพืชเพิ่มเติม จะทำ ให้กำไรของเกษตรกรยิ่งสูงขึ้น ในขณะที่แผน 5 ส่งผลให้ ปริมาณน้ำลดลง แต่กำไรน้อยกว่าแผน 1 3.11 นวัตกรรมการบริหารจัดการน้ำและการสื่อสาร ผลการพัฒนาทำให้ได้นวัตกรรมการบริหารจัดการน้ำ และการสื่อสาร ในรูปแบบของ Line Application ของ โครงการอ่างเก็บน้ำ ได้พัฒนาด้วย Line Bot ซึ่งคือ Line Official Account ที่นำ Messaging API มาใช้ในการ บริการ โดยทำการตั้งค่าให้สามารถโต้ตอบกับผู้ใช้งานได้ โดยแอดมินไม่ต้องตอบเอง เพื่อให้สามารถตอบกลับ ผู้ใช้งานได้อัตโนมัติตลอด 24 ชั่วโมง โดยที่แอดมินไม่ต้อง เป็นผู้ตอบเอง ช่วยให้ผู้ใช้งานได้ทราบข้อมูลเกี่ยวกับการ ใช้น้ำชลประทานในเบื้องต้นได้อย่างรวดเร็ว ไม่ต้องคอย เป็นเวลานาน สร้างความประทับใจให้กับผู้ใช้ โดย พัฒนาการสื่อสารนี้ใช้ควบคู่กับริชเมนู (Rich Menu) ซึ่ง คือ แถบเมนูลัดในห้องแชท ช่วยเพิ่มความสะดวกในการ ใช้งานของผู้ใช้ การศึกษานี้ออกแบบแบ่งริชเมนู (Rich Menu) ออกเป็น 4 ส่วน ได้แก่ ข้อมูลน้ำฝนและน้ำต้นทุน อ่างเก็บน้ำ ข้อมูลการปลูกพืช ข้อตกลงการส่งน้ำ และ ติดต่อแจ้งข่าวสารและแจ้งปัญหา ในการพัฒนาได้คำนึงถึง ลักษณะของท้องถิ่นหรือชุมชน ซึ่งแต่ละโครงการจะมี ลักษณะที่แตกต่างกัน ดังแสดงในรูปที่ 10 3.12 นวัตกรรมการบริหารจัดการน้ำและการสื่อสาร การถ่ายทอดความรู้ ได้มุ่งเน้นการทดลองใช้งาน นวัตกรรมการบริหารจัดการน้ำและการสื่อสารในรูปแบบ

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 245 Line Application ผลการประเมินแบบ สอบถามเป็น เปอร์เซ็นต์ความพึงพอใจในแต่ละด้านจากเกษตรกรใน โครงการ จำนวน 500 คน ดังแสดงในรูปที่ 11 ผลการประเมินความพึงพอใจของเกษตรกร พบว่า มีความพึงพอใจในภาพรวมส่วนใหญ่อยู่ในระดับมาก อยู่ ในช่วง 73.3 เปอร์เซ็นต์ รองลงมาเป็นระดับมากที่สุด อยู่ ในช่วง 22.20 เปอร์เซ็นต์ และปานกลางอยู่ในช่วง 4.40 เปอร์เซ็นต์ โดยภาพรวมมีความพึงพอใจอยู่ในระดับปาน กลางขึ้นไปมากกว่า 95.5 เปอร์เซ็นต์จากจำนวนเกษตรกร ทั้งหมด รูปที่ 10 นวัตกรรมการบริหารจัดการน้ำและการสื่อสาร Line Application รูปที่ 11 เปอร์เซ็นต์ความพึงพอใจในการใช้ Line Application ของเกษตรกร 4. สรุป การศึกษาวิจัยครั้งนี้ทำให้ได้องค์ความรู้และ นวัตกรรมต่าง ๆ สำหรับการบริหารจัดการโครงการอ่าง เก็บน้ำแม่ต๋ำ ที่ส่งเสริมความร่วมมือจากเกษตรกร ประกอบด้วย นวัตกรรมต้นแบบระบบบริหารจัดการน้ำ ของ นวัตกรรมเครื่องมืออุตุนิยมวิทยาและอุทกวิทยา แบบจำลอง HEC-HMS องค์ความรู้สภาพน้ำต้นทุนของ อ่างเก็บน้ำ องค์ความรู้ความต้องการใช้น้ำที่ผ่านมา องค์ความรู้พืชไร่ชนิดใหม่และแผนใหม่ที่ส่งเสริมให้ปลูก พืช เครื่องมือการพยากรณ์และการจัดสรรนํ้า องค์ความรู้ การลดลงของปริมาณการใช้น้ำในกรณีปรับเปลี่ยนพืช องค์ความรู้การปรับเปลี่ยนพืชส่งผลให้มีปริมาณน้ำเหลือ หากนำไปปลูกพืชชนิดใหม่ องค์ความรู้การปรับเปลี่ยนพืช ส่งผลให้มีกำไรเพิ่มขึ้น และนวัตกรรมการบริหารจัดการ น้ำและการสื่อสาร ผลการวิจัยนี้ได้พัฒนาเครื่องมือ องค์ความรู้ และ แนวทางในการบริหารจัดการน้ำของโครงการอ่างเก็บน้ำ แม่ต๋ำอย่างครบถ้วน ซึ่งที่ผ่านมายังไม่มีในโครงการแม่ต๋ำ และโครงการอ่างเก็บน้ำขนาดกลางอื่น ๆ มาก่อน อย่างไร ก็ตามการดำเนินการงานวิจัยให้ประสบความสำเร็จ จำเป็นต้องติดตามและประเมินผลโครงการ ซึ่งคณะผู้วิจัย จะดำเนินการต่อไปในอนาคต รวมทั้งขยายผลไปสู่อ่างเก็บ น้ำขนาดกลางอื่น ๆ ต่อไป 5. กิตติกรรมประกาศ คณะผู้วิจัยต้องขอขอบคุณ สำนักงานคณะกรรมการ ส่งเสริมวิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (สกสว.) ที่ สนับสนุนทุนอุดหนุนการวิจัยในครั้งนี้ ประจำปี งบประมาณ พ.ศ. 2564 ตามคำรับรองเลขที่ FFB640006 และขอขอบคุณ สำนักวิจัยและพัฒนา กรมชลประทาน ที่ สนับสนุนทั้งบุคลากร และสถานที่ รวมทั้งอำนวยความ สะดวกในการดำเนินการวิจัย

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 246 เอกสารอ้างอิง [1] วิรดา ชื่นสมบัติ (2564). รายงานการคาดการณ์ภัย แล้งในพื้นที่ทำการเกษตร ปี 2564. กลุ่มวางแผนการ จัดการที่ดินในพื้นที่เสี่ยงภัยทางการเกษตร กอง นโยบายและแผนการใช้ที่ดิน กรมพัฒนาที่ดิน, กรุงเทพมหานคร. [2] กรมชลประทาน (2560). ยุทธศาสตร์กรมชลประทาน 20 ปี (พ.ศ. 2561–2580) ของกรมชลประทาน. กรม ชลประทาน กระทรวงเกษตรและสหกรณ์, กรุงเทพมหานคร. [3] กัญญา อินทร์เกลี้ยง, กรตสุวรรณ โพธิ์สุวรรณ, ชวกร ริ้วตระกูลไพบูลย์, กาญจนา ปิ่นวิเศษ และเอกชัย แสงจันทร์(2561). โครงการพัฒนาเครื่องวัดน้ำฝน แบบ Data logger. ส่วนวิจัยและพัฒนาด้าน วิศวกรรม สำนักวิจัยและพัฒนา กรมชลประทาน, กรุงเทพมหานคร. [4] ฝ่ายวิจัยและพัฒนาวิศวกรรมการป้องกันและบรรเทา ภัยอันเกิดจากน้ำ (2563). โครงการพัฒนาอุปกรณ์ แจ้งเตือนระดับน้ำในคลองชลประทาน แบบ อัตโนมัติ. ส่วนวิจัยและพัฒนาด้านวิศวกรรม ส ำ น ั ก ว ิ จ ั ย แ ล ะ พ ั ฒ น า ก ร ม ช ล ป ร ะ ท า น , กรุงเทพมหานคร. [5] ฐิดายุ แสงทับทิม, อรสา วงศ์คำ, เมธาฤทธิ์ แนมสัย, พีรวัส พึ่งพาพัฒน์ และชลชัย คำถวาย (2563). การ พัฒนาอุปกรณ์วัดระดับน้ำในนาเปียกสลับแห้งพร้อม แอพพลิเคชัน. ส่วนวิจัยและพัฒนาด้านวิศวกรรม ส ำ น ั ก ว ิ จ ั ย แ ล ะ พ ั ฒ น า ก ร ม ช ล ป ร ะ ท า น , กรุงเทพมหานคร. [6] USACE (2 0 1 6 ) . User’s Manual Hydrologic Modeling System HEC-HMS. US Army Corps of. Engineers Hydrologic Engineering Center, U.S.A. [7] Shi, H., Hu, C., Wang, Y., Liu, C., and Li, H. (2017). Analyses of trends and causes for variations in runoff and sediment load of the Yellow River. International Journal of Sediment Research, 32(2), 171–179. DOI: 10.1016 /j.ijsrc.2016.09.002 [8] Yue, S., and Wang, C. (2004). The MannKendall test modified by effective sample size to detect trend in serially correlated hydrological series. Water Resources Management, 18, 201–218. DOI: 10.1023/B:WARM. 0000043140.61082.60 [9] กรมพัฒนาที่ดิน (2561). แผนที่เกษตรเพื่อการ บริหารจัดการเชิงรุก (Agri-MAP). กรมพัฒนาที่ดิน กระทรวงเกษตรและสหกรณ์, กรุงเทพมหานคร. [10] นฤพล สีตบุตร (2563). โปรแกรมวางแผนการใช้น้ำ ชลประทาน (WAPF 3.0). ส่วนวิจัยและพัฒนาด้าน วิศวกรรม สำนักวิจัยและพัฒนา กรมชลประทาน, กรุงเทพมหานคร.

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 247 การพัฒนาเว็ปแอปพลิเคชันสำหรับออกแบบ ระบบคลองส่งน้ำในระดับแปลงเกษตร Web Application development for On-Farm Irrigation Canal System Design กวินธิดา ปิ่นทอง1 , ธีรพัฒน์ ดีธงทอง2 1 นักศึกษา ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, กรุงเทพมหานคร, ประเทศไทย 2 กรรมการผู้จัดการบริษัท ออน-ฟาร์มโซลูชั่น จำกัด, จังหวัดกรุงเทพมหานคร, ประเทศไทย * อีเมล์ผู้รับผิดชอบบทความ: [email protected] บทคัดย่อ งานวิจัยนี้ได้พัฒนาเว็ปแอปพลิเคชันสำหรับออกแบบระบบคลองส่งน้ำในระดับแปลงเกษตรซึ่งสามารถลดระยะเวลา การทํางานออกแบบลงได้และสามารถกําหนดทางเลือกในการออกแบบและวิเคราะห์ผลทางชลศาสตร์ได้ทันทีโดยสามารถ แบ่งได้เป็น 3 ขั้นตอนหลัก เริ่มจากการเตรียมข้อมูลพื้นฐานของโครงการ การกำหนดระบบโครงข่ายคลองและพื้นที่รับน้ำ การ จัดเตรียมแบบก่อสร้างและปริมาณงานดินตัดดินถม ในขั้นตอนที่ 1 ข้อมูลพื้นฐานของโครงการประกอบด้วยขอบเขตพื้นที่ โครงการ ข้อมูลสำรวจค่าระดับพื้นที่โครงการ และข้อมูลแปลงเกษตร ขั้นตอนที่ 2 การออกแบบ ระบบได้เตรียมเครื่องมือใน การออกแบบโดยเริ่มจาก การวางแนวคลองส่งน้ำ การกำหนดชนิดและขนาดหน้าตัดคลอง การเชื่อมแปลงเกษตรเข้าเป็น สมาชิกของคลองและขั้นตอนที่ 3 การคำนวณปริมาณน้ำสะสมจากปลายคลองสู่ปากคลองที่รับน้ำเข้าพื้นที่โครงการ ในการ ออกแบบรายคลอง ระบบจะแสดงข้อมูลแผนที่คลองและรูปตัดตามยาวคลองพร้อมค่าระดับดินเดิม ผู้ออกแบบจะกำหนดชนิด ขนาดของอาคารควบคุมน้ำและค่าระดับแต่ละช่วงอาคาร ระบบจะคำนวณค่าระดับผิวน้ำตามเงื่อนไขการส่งน้ำและแสดงผล การคำนวณหลังผู้ออกแบบกำหนดอาคารควบคุมน้ำและค่าระดับแต่ละช่วง หลังออกแบบครบทุกคลองทั้งโครงการ ระบบจะ จัดเตรียมแบบก่อสร้างและปริมาณงานดินตัดดินถม จากการทดสอบการใช้งานระบบเพื่อออกแบบในพื้นที่จังหวัดขอนแก่น และพื้นที่จังหวัดเพชรบุรี รวมความยาวคลองประมาณ 20 กม. และพื้นที่รวมประมาณ 3,000 ไร่ โดยใช้ผู้สำรวจ 2 คน ผู้ทำ ข้อมูล 1 คนและวิศวกร 1 คน ใช้เวลาทำงานรวมทั้งสิ้น 2 สัปดาห์ คำสำคัญ: Hydraulic, On-Farm Irrigation System, System Design, Web application Abstract This research is about a web application for designing an irrigation system at the on-farm level. The development process can be divided into three main steps 1) Prepare project data includes defining the site boundaries area, elevation data, and collecting agricultural field data. 2) The design phase, the system provides design tools, including canal layout, determining the type and size of canal cross-sections, connecting agricultural plots to the canal, and calculating the accumulated water. The system displays canal maps and cross-sectional profiles. Designers can specify building types and sizes. 3)The system provide the construction drawing and cut and fill calculations. The system's functionality was tested in two regions: Khon Kaen and Phetchaburi provinces, covering a total canal length of approximately 20 kilometers and an area of about 3,000 rai. The responsibilities of the design team consisted of surveillance, data collection, and engineering; resulting in the entire design process being completed within two weeks. Keywords: Hydraulic, On-Farm Irrigation system, System design, Web application

การประชุมวิชาการวิศวกรรมแหล่งน้ำแห่งชาติครั้งที่ 9 เสริมสร้างการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำด้วยเทคโนโลยีเกิดใหม่ และสังคมดิจิทัลเพื่อพัฒนาอย่างมีส่วนร่วม 14-15 ธันวาคม 2566 โรงแรม ดิ เอมเมอรัลด์ กรุงเทพฯ 248 1 คำนำ กรมชลประทานซึ่งเป็นหน่วยงานหลักในการบริหาร จัดการงานในพื้นที ่ชลประทาน ได้รับการแนะนำและ สนับสนุนจากคณะผู้เชี ่ยวชาญขององค์การอาหารและ เกษตรแห่งชาติ (FAO) เมื่อปี พ.ศ. 2491 และ ในปี พ.ศ. 2492 กรมชลประทานได้เริ่มทดลองออกแบบและก่อสร้าง ระบบแรกในเขตโครงการชลประทานโพธิ์พระยา และ โครงการชลประทานสามชุก จ.สุพรรณบุรี ซึ่งได้ผลดีและ นำไปสู่การ ประกาศใช้พระราชบัญญัติ คันคูน้ำใน พ.ศ. 2505 (กรมชลประทาน 2559) ด้วยข้อจำกัดของข้อมูล และเทคโนโลยี และการจัดสรรงบประมาณซึ่งขึ้นนโยบาย ของแต่ละรัฐบาลและสถานการณ์โลก ทำให้ 60 ปีที่ผ ่าน มา กรมชลประทานสามารถออกแบบและก่อสร้างระบบ ชลประทานแปลงนาได้เพียง 12.5% [1] ของพื้นที่ ชลประทานทั้งหมด ดังนั้นงานวิจัยนี้จึงมีแนวคิดที่ แก้ปัญหาในส ่วนของข้อจำกัดด้านข้อมูลและเทคโนโลยี โดยพัฒนาระบบในลักษณะ Web Application ซึ ่งเป็น แพลตฟอร์มที ่ใช้งานง ่ายเข้าถึงได้สำหรับหลากหลาย อุปกรณ์รวมทั้งเป็นที่นิยมและเป็นเทคโนโลยีที่เหมาะมาใช้ กับการนำมาประยุกต์ใช้ในงานสำหรับใช้ในการออกแบบ และจัดเตรียมแบบก่อสร้าง งานปรับปรุงระบบส่งน้ำ หรือ งานออกแบบระบบส ่งน้ำระดับแปลงนาโดยรายละเอียด จะได้กล่าวต่อไป 2. การออกแบบและ ฒนาระบบ ขั้นตอนการพัฒนาระบบประกอบด้วยขั้นตอนหลัก 4 ขั้นตอนประกอบด้วย 1) การรวบรวมวิธีการและปัญหา การออกแบบในปัจจุบัน 2) วิเคราะห์ออกแบบระบบเพื่อ ใช้ในการรวบรวมข้อมูลสำรวจ ออกแบบ วิเคราะห์สภาพ ชลศาสตร์แต่ละทางเลือก และจัดทำแบบก่อสร้างพร้อม ประมาณการ 3) พัฒนาระบบ 4)ทดสอบการใช้งานระบบ และปรับแก้ข้อผิดพลาด 2.1 การรวบรวมวิธีการและปัญหาการออกแบบในปัจจุบัน การรวบรวมข้อมูลวิธีการและปัญหาการออกแบบใน ปัจจุบัน ทำโดยการสัมภาษณ์วิศวกรผู้รับผิดชอบงาน ออกแบบระบบส่งน้ำแปลงนาจำนวน 5 สำนักงานจัดรูป ที่ดิน ประกอบด้วยสำนักจัดรูปที่ดินกลางกรมชลประทาน สำนักงานจัดรูปที่ดินและจัดระบบน้ำเพื่อเกษตรกรรมที่ 12, 22, 29, และ 33 (พื้นที ่จังหวัดขอนแก ่น นนทบุรี เพชรบุรี และพัทลุง) ในรายละเอียดของขั้นตอนวิธีการ ออกแบบ ข้อมูลที ่ใช้ในการออกแบบ ระยะเวลาที ่ใช้ใน การออกแบบ และความต้องการของผู้ออกแบบ 2.2 วิเคราะห์ออกแบบระบบ เพื ่อใช้ในการรวบรวมข้อมูลสำรวจ ออกแบบ วิเคราะห์สภาพชลศาสตร์แต่ละทางเลือก และจัดทำแบบ ก่อสร้างพร้อมประมาณการ การรวบรวมวิธีการและปัญหาการออกแบบใน ปัจจุบัน ทำให้พบว ่าปัจจุบันทางวิศวกรผู้ออกแบบใช้ spreadsheets เป็นเครื่องมือหลักในการออกแบบ โดยใช้ แผนที ่สำรวจมากำหนดแนวคลอง และนำข้อมูลสำรวจ ระดับดินเดิมมาจัดทำรูปตัดตามยาวของแนวคลอง และ กำหนดตำแหน ่งอาคารชลศาสตร์ แล้วจึงนำมากำหนด เป็นข้อมูลออกแบบและคำนวณใน spreadsheets และ นำผลการคำนวณที ่ได้ไปทำแบบก ่อสร้าง โดยการ ดำเนินการดังกล ่าว ด้วยข้อจำกัดของขั้นตอนการจัดทำ แบบ ต้องใช้เวลาเฉลี่ย 90 วันต่อโครงการ ในการสำรวจ ออกแบบพื้นที่ประมาณ 3,000 ไร่ จากสัมภาษณ์พบความ ต้องการหลักของผู้ออกแบบ ต้องการจัดทำแบบก่อสร้าง ให้เร็วขึ้น สามารถกำหนดทางเลือกการออกแบบ และ วิเคราะห์ผลทางชลศาสตร์เพื ่อตัดสินเลือกทางเลือกได้ ทันที สามารถ ทำงานออกแบบได้พร้อมกันทั้งแผนที่และ รูปตัดตามแนวคลอง จากรวบรวมข้อมูลวิธีการ ปัญหา และข้อเสนอแนะ สามารถสรุประบบที ่จะพัฒนาได้ดัง แสดงในรูปที่ 1