បញ្ហា (The Problem)៖ ការគ្រប់គ្រងធនធានទឹកនៅតំបន់ភ្នំតែងតែជួបប្រទះបញ្ហាប្រឈមដោយសារកង្វះទិន្នន័យអង្កេតជាក់ស្តែង ដូច្នេះការសិក្សានេះមានគោលបំណងវាយតម្លៃភាពត្រឹមត្រូវនៃសំណុំទិន្នន័យទឹកភ្លៀងពីផ្កាយរណបចំនួន៦ សម្រាប់ការទស្សន៍ទាយលំហូរទឹក។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រចំនួនពីរក្នុងការវាយតម្លៃសំណុំទិន្នន័យទឹកភ្លៀងជាក្រឡាចត្រង្គ (Gridded Precipitation Datasets - GPDs) នៅអាងទន្លេ Karasu ប្រទេសទួរគី។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| CHIRPSv2.0 (Gauge-corrected) សំណុំទិន្នន័យ CHIRPSv2.0 (បានកែតម្រូវដោយរង្វាស់ស្ថានីយ) |
មានភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់ជាងគេក្នុងការប្រៀបធៀបផ្ទាល់ និងផ្តល់លំហូរទឹកមានស្ថិរភាពល្អបំផុតក្នុងម៉ូដែល។ | ប៉ាន់ស្មានកម្រិតលម្អៀង (Bias) ខ្ពស់ជាងការពិត និងមានដំណើរការខ្សោយនៅរដូវក្តៅ។ | ទទួលបានសន្ទស្សន៍ KGE ខ្ពស់ជាងគេ (0.15) សម្រាប់ការប្រៀបធៀបដោយផ្ទាល់។ |
| CHIRPv2.0 (Gauge-uncorrected) សំណុំទិន្នន័យ CHIRPv2.0 (មិនបានកែតម្រូវដោយរង្វាស់ស្ថានីយ) |
បង្ហាញពីសមត្ថភាពល្អក្នុងការបង្កើតលំហូរទឹកឡើងវិញបានល្អ ស្រដៀងទៅនឹង CHIRPSv2.0 ដែរ។ | ប៉ាន់ស្មានតម្លៃ Variability ratio ទាបជាងការពិត និងមានភាពលម្អៀងក្នុងការទស្សន៍ទាយទឹកភ្លៀងខ្លាំង។ | ដំណើរការល្អក្នុងការធ្វើម៉ូដែលជលសាស្ត្រទាំងពីរគ្រោងការណ៍ (Scheme-1 និង Scheme-2)។ |
| IMERGHHFv06 (Gauge-corrected) សំណុំទិន្នន័យ IMERGHHFv06 (បានកែតម្រូវដោយរង្វាស់ស្ថានីយ) |
មានសមត្ថភាពល្អក្នុងការចាប់យកព្រឹត្តិការណ៍ដែលគ្មានភ្លៀង ឬភ្លៀងកម្រិតស្រាល។ | បង្ហាញសន្ទស្សន៍ KGE ទាប និងមានការប៉ាន់ស្មានលំហូរទឹកលើសការពិតច្រើន (Overestimation) ក្នុង Scheme-1។ | ដំណើរការមិនបានល្អក្នុង Scheme-1 ប៉ុន្តែមានភាពប្រសើរឡើងក្នុងការបង្កើតលំហូរទឹកក្នុង Scheme-2។ |
| IMERGHHLv06 (Gauge-uncorrected) សំណុំទិន្នន័យ IMERGHHLv06 (មិនបានកែតម្រូវដោយរង្វាស់ស្ថានីយ) |
មានដំណើរការល្អលំដាប់ទី២ សរុបទាំងមូល ជាពិសេសមានភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់នៅរដូវក្តៅ និងរដូវស្លឹកឈើជ្រុះ។ | សមត្ថភាពចាប់យកព្រឹត្តិការណ៍ភ្លៀងធ្លាក់ខ្លាំងមានការថយចុះ។ | អាចបង្កើតលំហូរទឹកបានកៀកទៅនឹងទិន្នន័យជាក់ស្តែងក្នុង Scheme-1 ល្អជាង IMERGHHFv06។ |
| PERSIANN-CDR សំណុំទិន្នន័យ PERSIANN-CDR |
មានសមត្ថភាពខ្ពស់ក្នុងការចាប់យកព្រឹត្តិការណ៍ទឹកភ្លៀងកម្រិតស្រាល និងមធ្យម។ | ដំណើរការខ្សោយក្នុងការធ្វើម៉ូដែល ដោយប៉ាន់ស្មានបរិមាណទឹកលើសការពិតយ៉ាងខ្លាំងក្នុង Scheme-1។ | អាចបង្កើតលំហូរទឹកបានប្រសើរជាង PERSIANN-CCS នៅពេលប្រើ Scheme-2។ |
| PERSIANN-CCS សំណុំទិន្នន័យ PERSIANN-CCS |
អាចចាប់យកព្រឹត្តិការណ៍ទឹកភ្លៀងតិចជាង 1mm/day និងទឹកភ្លៀងខ្លាំងបានល្អជាង CDR។ | ជាសំណុំទិន្នន័យតែមួយគត់ដែលមិនអាចធ្វើត្រាប់តាមលំហូរទឹកជាក់ស្តែងបានសោះក្នុងគ្រប់គ្រោងការណ៍ ដោយមានការប៉ាន់ស្មានលើសការពិតយ៉ាងខ្លាំង។ | ទទួលបានពិន្ទុទាបបំផុត និងមិនស័ក្តិសមសម្រាប់ការធ្វើម៉ូដែលលំហូរទឹកនៅក្នុងតំបន់សិក្សានេះទេ។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះមិនបានបញ្ជាក់អំពីតម្លៃចំណាយលើការស្រាវជ្រាវដោយផ្ទាល់នោះទេ ប៉ុន្តែវាទាមទារការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពីផ្កាយរណប (ដែលអាចទាញយកបានដោយឥតគិតថ្លៃ) និងចំណេះដឹងផ្នែកធ្វើម៉ូដែលជលសាស្ត្រកម្រិតខ្ពស់។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅអាងទន្លេ Karasu ដែលជាតំបន់ភ្នំខ្ពស់មានព្រិលធ្លាក់ក្នុងប្រទេសទួរគី។ លក្ខណៈភូមិសាស្ត្រនិងអាកាសធាតុនេះមានភាពខុសប្លែកទាំងស្រុងពីប្រទេសកម្ពុជាដែលជាតំបន់ត្រូពិច។ ទោះយ៉ាងណា ការយល់ដឹងពីរបៀបប្រើប្រាស់សំណុំទិន្នន័យ GPDs ដើម្បីជំនួសកង្វះខាតស្ថានីយវាស់ស្ទង់ផ្ទាល់ គឺមានសារៈសំខាន់ណាស់សម្រាប់ដោះស្រាយបញ្ហាខ្វះខាតទិន្នន័យនៅកម្ពុជា។
វិធីសាស្ត្រនៃការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យទឹកភ្លៀងពីផ្កាយរណប (GPDs) រួមជាមួយម៉ូដែលជលសាស្ត្រ គឺមានសក្តានុពលខ្ពស់សម្រាប់អនុវត្តនៅប្រទេសកម្ពុជា។
ការរួមបញ្ចូលទិន្នន័យផ្កាយរណបជាមួយម៉ូដែលជលសាស្ត្រ គឺជាដំណោះស្រាយដ៏មានប្រសិទ្ធភាព និងចំណាយតិចសម្រាប់ការគ្រប់គ្រងធនធានទឹកនៅកម្ពុជា ទោះបីជាត្រូវការការសិក្សាបន្ថែមដើម្បីកែសម្រួលវាទៅតាមបរិបទអាកាសធាតុត្រូពិចក៏ដោយ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Gridded Precipitation Datasets | សំណុំទិន្នន័យទឹកភ្លៀងដែលត្រូវបានប៉ាន់ស្មាននិងរៀបចំជាទម្រង់ក្រឡាចត្រង្គ (Grid) លើផែនទី ដោយប្រើប្រាស់ប្រភពពីផ្កាយរណប រ៉ាដា ឬម៉ូដែលអាកាសធាតុ ជាជាងការវាស់វែងដោយផ្ទាល់ពីស្ថានីយ៍ដីតែមួយកន្លែង។ | ដូចជាការបែងចែកផ្ទៃដីជាក្រឡាអុក ហើយប្រាប់ពីបរិមាណទឹកភ្លៀងធ្លាក់ក្នុងក្រឡានីមួយៗដោយមើលពីលើអាកាស។ |
| Kling Gupta Efficiency | សូចនាករស្ថិតិសម្រាប់វាយតម្លៃប្រសិទ្ធភាពនៃម៉ូដែលជលសាស្ត្រ ដោយរួមបញ្ចូលនូវកត្តាបីគឺ ទំនាក់ទំនង (Correlation) ភាពលម្អៀង (Bias) និងអត្រាបម្រែបម្រួល (Variability ratio) រវាងទិន្នន័យទស្សន៍ទាយ និងទិន្នន័យជាក់ស្តែង។ | ដូចជាប្រព័ន្ធដាក់ពិន្ទុមួយដែលវាយតម្លៃថាតើការទស្សន៍ទាយរបស់កុំព្យូទ័រមានភាពត្រឹមត្រូវ ជិតស្និទ្ធ និងមានរាងស្រដៀងទៅនឹងការពិតកម្រិតណា។ |
| Nash-Sutcliffe Efficiency | រង្វាស់ស្តង់ដារមួយទៀតក្នុងជលសាស្ត្រប្រើសម្រាប់បញ្ជាក់ថា តើម៉ូដែលទស្សន៍ទាយលំហូរទឹកមានភាពល្អប្រសើរជាងការប្រើប្រាស់តម្លៃមធ្យមនៃទិន្នន័យជាក់ស្តែងប្រចាំឆ្នាំដែរឬទេ។ | ដូចជាការប្រៀបធៀបថា តើការប្រើម៉ូដែលស្មុគស្មាញទស្សន៍ទាយទឹកជំនន់ ល្អជាងការគ្រាន់តែទាយថារាល់ថ្ងៃមានទឹកស្មើនឹងមធ្យមភាគប្រចាំឆ្នាំឬអត់។ |
| Gauge corrected | ដំណើរការនៃការកែតម្រូវទិន្នន័យទឹកភ្លៀងពីផ្កាយរណប ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យជាក់ស្តែងដែលវាស់វែងបានពីស្ថានីយ៍ផ្ទាល់ដី (Rain gauges) ដើម្បីកាត់បន្ថយភាពលម្អៀង ឬភាពមិនច្បាស់លាស់។ | ដូចជាការតម្រូវនាឡិកាដៃរបស់យើង (ផ្កាយរណប) ឱ្យត្រូវម៉ោងគ្នាជាមួយនឹងនាឡិកាជញ្ជាំងផ្ទះដែលដើរត្រូវម៉ោងល្អ (ស្ថានីយវាស់ជាក់ស្តែង)។ |
| Probability of Detection | សូចនាករវាស់ស្ទង់ថាតើផ្កាយរណបអាចចាប់យក (ឬទស្សន៍ទាយត្រូវ) នូវព្រឹត្តិការណ៍ភ្លៀងធ្លាក់បានប៉ុន្មានភាគរយនៃព្រឹត្តិការណ៍ភ្លៀងធ្លាក់ជាក់ស្តែងសរុប។ | ដូចជាការសាកល្បងសិស្សថា តើគេអាចចាប់កំហុសអក្ខរាវិរុទ្ធក្នុងអត្ថបទមួយបានប៉ុន្មានភាគរយនៃកំហុសសរុបទាំងអស់។ |
| False Alarm Ratio | សូចនាករវាស់ស្ទង់ថាតើម៉ូដែលទាយថាមានភ្លៀងធ្លាក់ ប៉ុន្តែការពិតនៅកន្លែងនោះមិនមានភ្លៀងធ្លាក់សោះ។ អត្រានេះកាន់តែទាបកាន់តែល្អ។ | ដូចជាការស្រែកប្រកាសអាសន្នថាមានចោរចូលផ្ទះ តែការពិតគ្មានចោរនោះទេ (ការផ្តល់សញ្ញាខុស)។ |
| Critical Success Index | សូចនាកររួមបញ្ចូលគ្នាដែលវាស់ស្ទង់ភាពជោគជ័យនៃការទស្សន៍ទាយព្រឹត្តិការណ៍ទឹកភ្លៀង ដោយដកចេញនូវករណីដែលទាយថាគ្មានភ្លៀងហើយការពិតក៏គ្មានភ្លៀង ដើម្បីវាយតម្លៃតែលើសមត្ថភាពចាប់យកពេលមានភ្លៀងប៉ុណ្ណោះ។ | ដូចជាពិន្ទុរួមដែលវាយតម្លៃអ្នកចាំទី ដោយគិតតែពីពេលដែលបាល់ស៊ុតចំទីប៉ុណ្ណោះ មិនគិតពីបាល់ដែលស៊ុតចេញក្រៅទីនោះទេ។ |
| TUW model | ម៉ូដែលជលសាស្ត្របែបគិតរួម (Lumped conceptual hydrologic model) បង្កើតដោយសាកលវិទ្យាល័យបច្ចេកវិទ្យាទីក្រុងវីយែន ប្រើសម្រាប់ធ្វើត្រាប់តាមនិងទស្សន៍ទាយការហូររមៀលនៃទឹកលើផ្ទៃដី លំហូរទឹកទន្លេ ព្រិល និងសំណើមដី។ | ដូចជារោងចក្រកែច្នៃទិន្នន័យមួយ ដែលយើងបញ្ចូលទិន្នន័យទឹកភ្លៀងនិងសីតុណ្ហភាពចូល ហើយវាបញ្ចេញមកវិញនូវទិន្នន័យលំហូរទឹកក្នុងទន្លេប្រចាំថ្ងៃ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
