បញ្ហា (The Problem)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះមានគោលបំណងវាយតម្លៃពីផលប៉ះពាល់នៃកំណើននគរូបនីយកម្មយ៉ាងឆាប់រហ័សនៅតំបន់ដីសណ្ដទន្លេភើល (Pearl River Delta) ប្រទេសចិន ដែលបានបំប្លែងផ្ទៃដីកសិកម្មនិងព្រៃឈើ ព្រមទាំងប៉ះពាល់យ៉ាងធ្ងន់ធ្ងរដល់ប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ី និងផលិតភាពបឋមសុទ្ធក្នុងតំបន់។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យរូបភាពពីផ្កាយរណប និងម៉ូដែលបរិស្ថានដើម្បីវិភាគការផ្លាស់ប្តូរទម្រង់នៃការប្រើប្រាស់ដី និងគណនាផលិតភាពបឋមសុទ្ធប្រចាំឆ្នាំ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| CASA (Carnegie-Ames-Stanford-Approach) Model ម៉ូដែល CASA សម្រាប់ការគណនាផលិតភាពបឋមសុទ្ធ |
អាចប៉ាន់ស្មានផលិតភាពបឋមសុទ្ធ (NPP) ជាក់ស្តែងដោយផ្អែកលើប្រសិទ្ធភាពនៃការប្រើប្រាស់ពន្លឺ ទិន្នន័យអាកាសធាតុ និងរូបភាពផ្កាយរណប។ មានប្រយោជន៍ និងមានភាពសុក្រឹតខ្ពស់សម្រាប់ការសិក្សាកម្រិតតំបន់ធំៗ។ | ទាមទារទិន្នន័យបញ្ចូលច្រើន (NDVI, អាកាសធាតុ, គម្របដី) និងអាចមានកំហុសដោយសារភាពខុសគ្នានៃកម្រិតភាពច្បាស់ (Resolution) នៃទិន្នន័យពីប្រភពផ្សេងៗ។ | បានបង្ហាញពីការថយចុះនៃ NPP ចំនួន ០,១០៣ TgC (២០០០-២០០៥) និង ០,០៣៤ TgC (២០០៥-២០១០) ដោយមានកំហុសប្រែប្រួលជាមធ្យម ២៣,៦៩% ធៀបនឹងទិន្នន័យវាស់ផ្ទាល់។ |
| DMSP/OLS Nighttime Light Data & Shannon Entropy ការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពន្លឺពេលយប់ DMSP/OLS និងទ្រឹស្តី Shannon Entropy |
មានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការកំណត់ និងតាមដានកម្រិតនគរូបនីយកម្មផ្សេងៗគ្នា (ទីក្រុង, ជាយក្រុង និងតំបន់ក្រៅទីក្រុង) តាមពេលវេលាជាក់លាក់ ដោយផ្អែកលើដង់ស៊ីតេនៃពន្លឺនិងភាពចម្រុះនៃគម្របដី។ | ការកំណត់កម្រិតពន្លឺ (Threshold DN > 50) អាចធ្វើឲ្យបាត់បង់ភាពលម្អិតនៃព្រំដែនទីក្រុង ឬអាចមើលរំលងលំនៅដ្ឋានតូចៗដែលមិនសូវមានពន្លឺ។ | បានកំណត់អត្តសញ្ញាណថា តំបន់ទីក្រុងបានពង្រីកពី ៤៥៩៤ គីឡូម៉ែត្រការ៉េ ក្នុងឆ្នាំ២០០០ ដល់ ៦៦៨៦ គីឡូម៉ែត្រការ៉េ ក្នុងឆ្នាំ២០១០។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះតម្រូវឱ្យមានការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យផ្កាយរណបចម្រុះ និងកម្មវិធីប្រព័ន្ធព័ត៌មានភូមិសាស្ត្រ (GIS) សម្រាប់ការវិភាគលំហ និងទិន្នន័យអាកាសធាតុ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅតំបន់ដីសណ្ដទន្លេភើល ប្រទេសចិន ដែលជាតំបន់មាននគរូបនីយកម្មខ្លាំង និងមានអាកាសធាតុមូសុងសមុទ្រអនុត្រូពិច។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជាដែលមានអាកាសធាតុមូសុងត្រូពិច និងកំពុងមានការពង្រីកទីក្រុងយ៉ាងរហ័ស លទ្ធផលនៃការសិក្សានេះគឺមានភាពពាក់ព័ន្ធខ្ពស់ ប៉ុន្តែម៉ូដែលត្រូវតែធ្វើការកែសម្រួលដើម្បីឲ្យស្របទៅនឹងប្រភេទប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ី និងទម្រង់កសិកម្មក្នុងស្រុក។
វិធីសាស្ត្ររួមបញ្ចូលទិន្នន័យផ្កាយរណបនិងម៉ូដែលប៉ាន់ស្មានអេកូឡូស៊ីនេះ គឺមានប្រយោជន៍ខ្លាំងណាស់សម្រាប់កម្ពុជា ក្នុងការតាមដានផលប៉ះពាល់នៃការអភិវឌ្ឍមកលើធនធានធម្មជាតិ និងវិស័យកសិកម្ម។
សរុបមក ការអនុវត្តវិធីសាស្ត្រនេះនឹងផ្តល់ជាសូចនាករវិទ្យាសាស្ត្រដ៏រឹងមាំមួយ ដើម្បីជួយដល់អ្នកធ្វើគោលនយោបាយនៅកម្ពុជា ក្នុងការវាយតម្លៃការប្រែប្រួលប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីក្នុងតំបន់ទីក្រុង និងធានាបាននូវការអភិវឌ្ឍប្រកបដោយចីរភាព។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Net primary productivity (NPP) | បរិមាណថាមពលព្រះអាទិត្យដែលរុក្ខជាតិបំប្លែងទៅជាថាមពលគីមីតាមរយៈរស្មីសំយោគ បន្ទាប់ពីដកចេញនូវបរិមាណថាមពលដែលរុក្ខជាតិប្រើប្រាស់សម្រាប់ការដកដង្ហើមរបស់វា (ការលូតលាស់ប្រចាំថ្ងៃ)។ វាជារង្វាស់នៃការលូតលាស់ និងការបង្កើតជីវម៉ាសសរុបរបស់រុក្ខជាតិនៅក្នុងប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ី។ | ដូចជាប្រាក់ចំណូលសរុបដែលនៅសល់បន្ទាប់ពីទូទាត់ការចំណាយប្រចាំថ្ងៃរួចរាល់ ដែលបង្ហាញពីទ្រព្យសម្បត្តិជាក់ស្តែងដែលយើងសន្សំបាន។ |
| CASA (Carnegie-Ames-Stanford-Approach) model | ម៉ូដែលគណិតវិទ្យាដែលប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពីផ្កាយរណប (ដូចជាគម្របដី និងកម្រិតពណ៌បៃតង) រួមជាមួយទិន្នន័យអាកាសធាតុ ដើម្បីគណនាប៉ាន់ស្មានផលិតភាពបឋមសុទ្ធ (NPP) នៅក្នុងតំបន់ណាមួយ។ វាជួយឲ្យអ្នកស្រាវជ្រាវដឹងពីកម្រិតនៃការផលិតរុក្ខជាតិដោយមិនបាច់ចុះវាស់ផ្ទាល់។ | ដូចជាម៉ាស៊ីនគិតលេខពិសេសមួយដែលស៊ីទិន្នន័យពន្លឺថ្ងៃ ទឹកភ្លៀង និងប្រភេទរុក្ខជាតិ ដើម្បីទាយថាតើរុក្ខជាតិនៅទីនោះលូតលាស់បានល្អប៉ុណ្ណា។ |
| Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) | សន្ទស្សន៍ដែលប្រើប្រាស់ទិន្នន័យផ្កាយរណបដើម្បីវាស់ស្ទង់កម្រិតភាពបៃតង និងដង់ស៊ីតេនៃរុក្ខជាតិនៅលើផ្ទៃដី ដោយផ្អែកលើការចំណាំងផ្លាតនៃពន្លឺក្រហម និងពន្លឺអ៊ីនហ្វ្រារ៉េដ។ លេខកាន់តែខ្ពស់បញ្ជាក់ថារុក្ខជាតិកាន់តែក្រាស់និងមានសុខភាពល្អ។ | ដូចជាទែម៉ូម៉ែត្រសម្រាប់វាស់ 'កម្រិតសុខភាពនិងភាពបៃតង' របស់ព្រៃឈើ ឬស្រែចម្ការពីលើមេឃ។ |
| DMSP/OLS nighttime images | រូបភាពប្រមូលដោយផ្កាយរណបអាកាសធាតុដែលអាចចាប់យកពន្លឺដែលបញ្ចេញពីទីក្រុងនៅពេលយប់។ ទិន្នន័យនេះត្រូវបានប្រើដើម្បីកំណត់ព្រំដែននៃការវិវឌ្ឍទីក្រុង ទីប្រជុំជន និងកម្រិតនៃសកម្មភាពសេដ្ឋកិច្ចរបស់មនុស្ស។ | ដូចជាការថតរូបផែនដីពីលើអាកាសនៅពេលយប់ ដើម្បីមើលថាតើកន្លែងណាមានភ្លើងភ្លឺខ្លាំង ដែលបញ្ជាក់ថាទីនោះមានមនុស្សរស់នៅច្រើន។ |
| Shannon entropy | នៅក្នុងការសិក្សានេះ វាជារូបមន្តគណិតវិទ្យាដែលប្រើដើម្បីវាស់ស្ទង់ភាពចម្រុះ និងភាពស្មើគ្នានៃការបែងចែកប្រភេទគម្របដីនៅក្នុងតំបន់មួយ។ តំបន់ដែលមានតម្លៃលេខនេះខ្ពស់ (ធំជាង ០.៧) ត្រូវបានចាត់ទុកជាតំបន់ជាយក្រុងដែលមានការលាយឡំគ្នារវាងអគារ និងដីកសិកម្ម។ | ដូចជាឧបករណ៍វាស់ភាពរញ៉េរញ៉ៃ ឬភាពចម្រុះនៃរបស់របរនៅក្នុងបន្ទប់មួយ ប្រសិនបើមានរបស់ច្រើនប្រភេទលាយឡំគ្នា នោះលេខនេះនឹងកាន់តែខ្ពស់។ |
| Photosynthetic active radiation (PAR) | ផ្នែកមួយនៃកាំរស្មីពន្លឺព្រះអាទិត្យ (ដែលមានរលកចម្ងាយពី ០,៤ ដល់ ០,៧ មីក្រូម៉ែត្រ) ដែលរុក្ខជាតិអាចស្រូបយកបានដើម្បីធ្វើរស្មីសំយោគ និងបង្កើតជាអាហារសម្រាប់លូតលាស់។ | ដូចជាប្រភេទសាំងជាក់លាក់មួយដែលម៉ាស៊ីនរថយន្ត (រុក្ខជាតិ) ត្រូវការដើម្បីដំណើរការទៅមុខបាន មិនមែនពន្លឺព្រះអាទិត្យទាំងអស់សុទ្ធតែអាចប្រើបាននោះទេ។ |
| Light use efficiency (ε) | សមាមាត្រដែលបង្ហាញពីប្រសិទ្ធភាពរបស់រុក្ខជាតិក្នុងការបំប្លែងពន្លឺព្រះអាទិត្យដែលវាស្រូបបាន (PAR) ទៅជាជីវម៉ាស ឬថាមពលផ្ទុកនៅក្នុងខ្លួនវា។ កត្តានេះប្រែប្រួលទៅតាមប្រភេទរុក្ខជាតិ កម្រិតសីតុណ្ហភាព និងស្ថានភាពសំណើមក្នុងដី។ | ដូចជាកម្រិតស៊ីសាំងរបស់រថយន្តដែរ គឺវាបង្ហាញថាតើរុក្ខជាតិអាចផលិតអាហារបានប៉ុន្មានដោយប្រើប្រាស់ពន្លឺព្រះអាទិត្យក្នុងបរិមាណជាក់លាក់មួយ។ |
| Peri-urban areas | តំបន់អន្តរកាលដែលស្ថិតនៅចន្លោះទីក្រុង និងតំបន់ជនបទ ដែលជាកន្លែងមានការអភិវឌ្ឍចម្រុះរវាងលំនៅដ្ឋាន រោងចក្រ និងផ្ទៃដីកសិកម្ម ហើយតែងតែរងការផ្លាស់ប្តូរទម្រង់ដីយ៉ាងលឿនក្នុងដំណើរការនគរូបនីយកម្ម។ | ដូចជាតំបន់ជាយក្រុងដែលយើងឃើញមានសាងសង់បុរី ឬរោងចក្រថ្មីៗ ស្ថិតនៅលាយឡំជាមួយវាលស្រែ ឬចម្ការរបស់អ្នកស្រុក។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
