បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការយល់ច្រឡំ និងកង្វះការយល់ដឹងច្បាស់លាស់អំពីការចាត់ថ្នាក់នៃម៉ូដែលជលសាស្ត្រ ដែលធ្វើឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវ និងវិស្វករជួបការលំបាកក្នុងការជ្រើសរើសម៉ូដែលដែលសមស្របសម្រាប់ប្រើយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាព។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្ររំលឹកឡើងវិញនូវអក្សរសិល្ប៍ (Literature Review) ដោយប្រមូលផ្តុំ និងវិភាគការចាត់ថ្នាក់ម៉ូដែលជលសាស្ត្រពីអ្នកស្រាវជ្រាវផ្សេងៗគ្នាក្នុងរយៈពេលបួនទសវត្សរ៍កន្លងមក។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Black-box / Empirical Models ម៉ូដែលប្រអប់ខ្មៅ / ម៉ូដែលផ្អែកលើបទពិសោធន៍ |
មានភាពងាយស្រួលយល់និងដំណើរការ ដោយមិនទាមទារទិន្នន័យរូបវន្តច្រើន។ ល្អសម្រាប់ការទស្សន៍ទាយនៅពេលដែលមានទិន្នន័យរង្វាស់រឹងមាំ និងមានភាពរហ័សក្នុងការគណនា។ | មិនអាចពន្យល់ពីច្បាប់រូបវន្តទូទៅនៃប្រព័ន្ធជលសាស្ត្របានទេ។ ពិបាកប្រើប្រាស់នៅពេលមានការផ្លាស់ប្តូរអាកាសធាតុ ឬការផ្លាស់ប្តូរការប្រើប្រាស់ដីនៅក្នុងតំបន់។ | ស័ក្តិសមសម្រាប់ការទស្សន៍ទាយទឹកជំនន់ដោយប្រើទិន្នន័យស្ថិតិ និងការវិភាគតំរែតំរង់ (e.g., Unit Hydrograph)។ |
| Conceptual / Parametric Models ម៉ូដែលគំនិត / ម៉ូដែលប៉ារ៉ាម៉ែត្រ |
ងាយស្រួលបង្កើតជាងម៉ូដែលផ្អែកលើរូបវន្តសុទ្ធសាធ និងត្រូវការសមត្ថភាពកុំព្យូទ័រតិចតួច។ មានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់សម្រាប់ការសិក្សារយៈពេលវែង និងនៅតំបន់ដែលខ្វះទិន្នន័យ (un-gauged catchments)។ | ទាមទារការកំណត់ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ (Calibration) យ៉ាងត្រឹមត្រូវដោយផ្អែកលើទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រ។ មិនតំណាងឱ្យដំណើរការរូបវន្តពិតប្រាកដទាំងស្រុងនោះទេ គឺគ្រាន់តែជាការធ្វើឱ្យសាមញ្ញនៃប្រព័ន្ធប៉ុណ្ណោះ។ | ផ្តល់អត្ថប្រយោជន៍ខ្ពស់សម្រាប់ការក្លែងធ្វើប្រព័ន្ធផ្គត់ផ្គង់ទឹកដូចជាអាងស្តុកទឹក (Reservoir systems)។ |
| Physically-based / Fully-distributed Models ម៉ូដែលផ្អែកលើរូបវន្ត / ម៉ូដែលបែងចែកពេញលេញ |
អាចផ្តល់នូវការទស្សន៍ទាយប្រកបដោយភាពសុក្រឹតខ្ពស់ក្រោមលក្ខខណ្ឌណាមួយ ដោយសារវាផ្អែកលើច្បាប់រូបវន្ត។ អាចបង្ហាញពីការបែងចែកលំហ (Spatial distribution) នៃអថេរផ្សេងៗបានយ៉ាងល្អិតល្អន់។ | ទាមទារទិន្នន័យច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់ និងចំណាយពេលយូរក្នុងការរៀបចំដំណើរការ។ តម្រូវឱ្យមានធនធានកុំព្យូទ័រធំដើម្បីដោះស្រាយសមីការគណិតវិទ្យាដ៏ស្មុគស្មាញ។ | មានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ក្នុងការវាយតម្លៃធនធានទឹកក្រោមដី និងផលប៉ះពាល់នៃការផ្លាស់ប្តូរការប្រើប្រាស់ដី (e.g., MIKE SHE)។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ឯកសារនេះបានបញ្ជាក់យ៉ាងច្បាស់ថា ការចំណាយធនធានគឺអាស្រ័យទៅលើប្រភេទនៃម៉ូដែល ដោយម៉ូដែលរូបវន្តនិងបែងចែក (Distributed and Physically-based models) ទាមទារធនធានកុំព្យូទ័រនិងទិន្នន័យខ្ពស់បំផុត។
ឯកសារនេះគឺជាការពិនិត្យឡើងវិញនូវអក្សរសិល្ប៍ (Literature Review) ទូទៅ ដោយប្រមូលផ្តុំទ្រឹស្តីពីអ្នកស្រាវជ្រាវជុំវិញពិភពលោកតាំងពីទសវត្សរ៍ ១៩៦០ មក។ វាមិនមានការលំអៀងទៅលើតំបន់ភូមិសាស្ត្រជាក់លាក់ណាមួយឡើយ ប៉ុន្តែវាផ្តោតសំខាន់លើបរិបទដែលសម្បូរទិន្នន័យសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍម៉ូដែល។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជាដែលជាប្រទេសកំពុងអភិវឌ្ឍ ការខ្វះខាតទិន្នន័យរង្វាស់ (Ungauged catchments) គឺជាបញ្ហាប្រឈមធំ ដូច្នេះការជ្រើសរើសម៉ូដែលត្រូវធ្វើឡើងដោយប្រុងប្រយ័ត្ន។
ទ្រឹស្តីនិងការចាត់ថ្នាក់ម៉ូដែលនៅក្នុងឯកសារនេះ មានសារៈសំខាន់និងអាចអនុវត្តបានយ៉ាងល្អសម្រាប់ការជ្រើសរើសឧបករណ៍គ្រប់គ្រងធនធានទឹកនៅកម្ពុជា។
ការយល់ដឹងពីចំណុចខ្លាំងនិងខ្សោយនៃម៉ូដែលនីមួយៗ ជួយឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវ និងវិស្វករកម្ពុជាអាចជ្រើសរើសឧបករណ៍បានត្រឹមត្រូវ ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាធនធានទឹកក្នុងបរិបទដែលទិន្នន័យនៅមានកម្រិតនៅឡើយ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Deterministic models | ជាប្រភេទម៉ូដែលដែលប្រើប្រាស់សមីការគណិតវិទ្យាច្បាស់លាស់ ដោយគ្មានការប្រែប្រួលដោយចៃដន្យនោះទេ។ រាល់ពេលដែលអ្នកបញ្ចូលទិន្នន័យដូចគ្នា វាហ្នឹងផ្តល់លទ្ធផលដូចគ្នារហូត ព្រោះវាគណនាផ្អែកលើច្បាប់រូបវន្តនិងហេតុផលជាក់លាក់។ | ដូចជាម៉ាស៊ីនគិតលេខ ដែលនៅពេលអ្នកចុច ១+១ វានឹងចេញលទ្ធផល ២ ជានិច្ច គ្មានថ្ងៃប្រែប្រួលឡើយ។ |
| Stochastic models | ជាម៉ូដែលដែលគិតបញ្ចូលនូវភាពមិនច្បាស់លាស់ ឬកត្តាចៃដន្យ (Randomness/Probability) នៅក្នុងការគណនា។ លទ្ធផលរបស់វាផ្តល់ជាប្រូបាប៊ីលីតេនៃការកើតឡើងនូវព្រឹត្តិការណ៍ណាមួយ (ឧទាហរណ៍ ឱកាសកើតមានទឹកជំនន់) ជាជាងផ្តល់ចម្លើយតែមួយគត់។ | ដូចជាការទស្សន៍ទាយអាកាសធាតុ ដែលគេប្រាប់ថាថ្ងៃនេះមានឱកាសភ្លៀង ៧០% ដោយមិនអាចអះអាងច្បាស់ ១០០% នោះទេ។ |
| Lumped models | ជាម៉ូដែលដែលចាត់ទុកផ្ទៃរងទឹកភ្លៀង (Catchment) ទាំងមូលជាតំបន់តែមួយដែលមានលក្ខណៈដូចគ្នា ដោយមិនខ្វល់ពីការប្រែប្រួលលក្ខណៈដី ឬព្រៃឈើនៅតាមទីតាំងផ្សេងៗគ្នាក្នុងតំបន់នោះទេ។ វាគណនាការឆ្លើយតបនៃលំហូរទឹកសរុបតែម្តងនៅចុងប្រព័ន្ធ។ | ដូចជាការវាយតម្លៃរសជាតិសម្លមួយឆ្នាំងដោយភ្លក់តែមួយស្លាបព្រា ដោយសន្មតថាគ្រឿងផ្សំបានរលាយចូលគ្នាស្មើល្អនៅគ្រប់កន្លែងទាំងអស់។ |
| Distributed models | ជាម៉ូដែលដែលបែងចែកផ្ទៃរងទឹកភ្លៀងជាក្រឡាចត្រង្គ (Grids) តូចៗ ហើយធ្វើការគណនាលំហូរទឹកនៅតាមក្រឡានីមួយៗដោយផ្អែកលើលក្ខណៈដី ជម្រាល និងអាកាសធាតុជាក់ស្តែងនៃទីតាំងនោះ។ វាមានភាពសុក្រឹតខ្ពស់តែក៏ត្រូវការទិន្នន័យច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់ផងដែរ។ | ដូចជាការគូរគំនូរដោយប្រើភីកសែល (Pixels) តូចៗរាប់លាន ដែលចំណុចនីមួយៗមានពណ៌ផ្សេងគ្នា ដើម្បីបង្កើតជារូបភាពដ៏លម្អិតមួយ។ |
| Conceptual models | ជាម៉ូដែលដែលធ្វើឱ្យដំណើរការស្មុគស្មាញនៃធម្មជាតិក្លាយជាសាមញ្ញ ដោយតំណាងឱ្យចលនាទឹកជាស៊េរីនៃធុងស្តុកទឹក (Reservoirs) ដែលតភ្ជាប់គ្នា។ វាប្រើប្រាស់រូបមន្តគណិតវិទ្យាដើម្បីពណ៌នាពីអាកប្បកិរិយារបស់ទឹក ជាជាងការផ្អែកលើច្បាប់រូបវន្តសុទ្ធសាធគ្រប់ជ្រុងជ្រោយ។ | ដូចជាការគូរផែនទីត្រួសៗដោយដៃ ដើម្បីប្រាប់ផ្លូវមិត្តភក្តិឱ្យងាយយល់ ដោយមិនចាំបាច់គូរគ្រប់ដើមឈើ ឬអគារទាំងអស់នៅតាមដងផ្លូវនោះទេ។ |
| Black-box models | ជាម៉ូដែលដែលពឹងផ្អែកទាំងស្រុងលើទិន្នន័យស្ថិតិ ដើម្បីស្វែងរកទំនាក់ទំនងរវាងអ្វីដែលបញ្ចូល (Input, ឧ. ទឹកភ្លៀង) និងអ្វីដែលចេញមកវិញ (Output, ឧ. លំហូរទឹក) ដោយមិនខ្វល់ថាតើមានដំណើរការរូបវន្តឬយន្តការធម្មជាតិអ្វីខ្លះកើតឡើងនៅខាងក្នុងប្រព័ន្ធនោះទេ។ | ដូចជាអ្នកដែលចេះបើកបរឡានយ៉ាងស្ទាត់ជំនាញ ដោយដឹងថាជាន់ហ្គែរឡាននឹងលឿន ប៉ុន្តែមិនដឹងសោះថាម៉ាស៊ីនខាងក្នុងដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេចដើម្បីធ្វើឱ្យឡានរត់។ |
| Physically-based models | ជាម៉ូដែលដែលបង្កើតឡើងដោយផ្អែកលើច្បាប់រូបវន្តធម្មជាតិពិតៗ (ដូចជាច្បាប់អភិរក្សម៉ាស និងថាមពល) ដើម្បីពន្យល់ពីចលនាទឹកគ្រប់ដំណាក់កាល។ ដោយសារវាផ្អែកលើលក្ខណៈរូបវន្ត វាអាចធ្វើការទស្សន៍ទាយបានច្បាស់លាស់សូម្បីតែក្នុងលក្ខខណ្ឌអាកាសធាតុដែលមិនធ្លាប់កើតមានពីមុន។ | ដូចជាការសាងសង់ផ្ទះគំរូតូចមួយ (Scale model) ដែលប្រើប្រាស់ក្បួនវិស្វកម្មនិងសម្ភារៈពិតប្រាកដ ដើម្បីធ្វើតេស្តភាពរឹងមាំមុននឹងចាប់ផ្តើមសង់ផ្ទះធំ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
