การปรับแก้ความคลาดเคลื่อนปริมาณน้ำฝนจากแบบจำลอง WRF-CFSR โดยวิธี EOF ภาคเหนือตอนบนของประเทศไทยPrecipitation Bias Correction of WRF-CFSR Model by EOF Method Over Upper Northern Thailand

Abstract

ระบบแบบจำลองภูมิอากาศเป็นงานที่มีความท้าทายและมีความยาก เนื่องจากการประมวลผลจากแบบจำลองมีความไม่แน่นอนซึ่งเกิดจากหลายปัจจัยส่งผลต่อความคลาดเคลื่อนของผลการจำลองทั้งในเชิงพื้นที่และเวลา ฉะนั้นในการศึกษาครั้งนี้จึงมีวัตถุประสงค์ในการประยุกต์ใช้วิธีการหรือเทคนิคการปรับแก้ความคลาดเคลื่อนสำหรับปริมาณน้ำฝนจากแบบจำลองสภาพอากาศระดับภูมิภาค WRF-CFSR และประเมินประสิทธิภาพวิธีการปรับแก้ความคลาดเคลื่อนปริมาณน้ำฝนจากแบบจำลองสภาพอากาศระดับภูมิภาค WRF-CFSR โดยในการศึกษาได้เลือกใช้วิธีการ Empirical Orthogonal Function (EOF) ในการปรับแก้ความคลาดเคลื่อนปริมาณน้ำฝนแบบรายเดือน โดยศึกษาในพื้นที่ภาคเหนือตอนบนของประเทศไทยทั้งหมด 18 สถานี ครอบคลุมตั้งแต่ปี ค.ศ. 1980-2010 (31ปี) และใช้ข้อมูลตรวจวัดแบบกริด (APHRODITE CRU และGPCP) ในการเปรียบเทียบผลร่วมกับข้อมูลแบบจำลองสภาพอากาศระดับภูมิภาค WRF-CFSR จากการศึกษาพบว่าวิธีปรับแก้ EOF สามารถลดค่าความแตกต่างระหว่างค่าปริมาณน้ำฝนผิดปกติและค่าปริมาณน้ำฝนปกติเฉลี่ยให้มีความใกล้เคียงกับค่าความแตกต่างของข้อมูลตรวจวัด และในการตรวจสอบความถูกต้องด้วยค่ารากที่สองของค่าความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (RMSE) พบว่าวิธีการปรับแก้ความคลาดเคลื่อน EOF ยังไม่สามารถลดค่าความคลาดเคลื่อนของปริมาณน้ำฝนได้ แต่อย่างไรก็ตามจากการตรวจสอบความถูกต้องด้วยค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (r) พบว่าวิธี EOF สามารถรักษาความต่อเนื่องเชิงพื้นที่ของปริมาณน้ำฝนรายเดือนได้ โดยเฉพาะการปรับแก้ข้อมูลแบบจำลองสภาพอากาศระดับภูมิภาค WRF-CFSR และข้อมูลตรวจวัดกริด GPCP มีค่า r อยู่ในช่วง 0.52 ถึง 0.97 ซึ่งเป็นค่าความสัมพันธ์หลังปรับแก้ที่ดีที่สุดClimate modeling system is a challenging and difficult task. Because uncertainty of the model processing is caused by many factors that influence the discrepancy of model output in both spatial and time. Therefore, in this study, the objective of this study was to apply methods or techniques for precipitation bias correction method from the WRF-CFSR regional climate model and to evaluate the efficiency of precipitation bias correction methods from the WRF-CFSR regional climate model. This study was selected the Empirical Orthogonal Function (EOF) for the monthly precipitation bias correction method in the upper northern region of Thailand, all 18 stations covering from 1980-2010 (31 years) and use observation grids data (APHRODITE CRU and GPCP) to compare the results with the WRF-CFSR regional climate model data. The result that the EOF correction method can reduce the difference between the precipitation anomaly and mean precipitation to be closer to the difference of the observation data. For validation with the Root Mean Square Error (RMSE) was found that the EOF bias correction method was unable to reduce the precipitation error. However, the validation with correlation coefficient values, the EOF method can maintain the spatial continuity of monthly precipitation. In particular, the correction of the WRF-CFSR regional climate model data and the GPCP grid observation data had r values 0.52 to 0.97 which is the best correction correlation