Page 122 - ถักร้อยความรู้ภูมิศาสตร์อันหลากหลาย : หมุดหมายความรู้ครบรอบ 60 ปี
P. 122

3.5 ดินุถล่มและหิมะถล่ม
                 สิ่วนให้ญ่การจ้ด้การภ้ยพิบ้ตั้ิด้ินถึล่มิน้�น จะใช้แผู้นที�แสิด้งความิเสิี�ยงการเกิด้ด้ินถึล่มิซัึ�งได้้จากการใช้ GIS

            ในการปีระเมิินพื�นที�เสิี�ยงโด้ยใช้ปีัจจ้ยทางภูมิิศาสิตั้ร์มิาวิเคราะห้์และให้้ค่านำ�าห้น้กและคะแนนในแตั้่ละปีัจจ้ยตั้่าง ๆ
            ซัึ�งการค้ด้เลือกปีัจจ้ยจะอ้างอิงจากงานวิจ้ยที�ใกล้เคียงก้น ห้รือใช้ความิรู้จากผูู้้เชี�ยวชาญในการให้้คะแนนและ
            ค้ด้เลือกปีัจจ้ย แตั้่วิภา อินเรือง และทวี ช้ยพิมิลผู้ลิน (2558) นำาปีัญญาปีระด้ิษฐ์ ปีระเภท Neural network

            มิาช่วยในการค้ด้เลือกปีัจจ้ยที�เห้มิาะสิมิในการปีระเมิินพื�นที�เสิี�ยงในการเกิด้ด้ินถึล่มิ สิ่วนห้ิมิะถึล่มิ Iban and
            Bilgilioglu (2023) ใช้แผู้นที�แสิด้งพื�นที�ความิเสิี�ยงในการเกิด้ห้ิมิะถึล่มิเปี็นข้อมิูลในการเรียนรู้ให้้ก้บปีัญญา

            ปีระด้ิษฐ์ มิีชื�อเรียกว่า Shapley Additive eXplanations (SHAP) เพื�อคาด้การณ์พื�นที�ที�จะได้้ร้บผู้ลกระทบ
            จากห้ิมิะถึล่มิ


            3.6 วัาตภูัย
                 เฮอริเคน เปี็นพายุห้มิุนเขตั้ร้อนที�ก่อตั้้วบริเวณมิห้าสิมิุทรแอตั้แลนตั้ิกซัึ�งปีกตั้ิแล้ว การตั้ิด้ตั้ามิการก่อตั้้ว
            ของพายุสิามิารถึตั้ิด้ตั้ามิได้้จากภาพด้าวเทียมิ เช่น NOAA แตั้่สิำาห้ร้บการพยากรณ์เสิ้นทางการเคลื�อนที�

            ของพายุเขตั้ร้อนด้้วยปีัญญาปีระด้ิษฐ์ปีระเภท Neural Network Roisin et al. (2018) ให้้แบบจำาลอง neural
            network เรียนรู้ข้อมิูลภาพด้าวเทียมิ ภาพตั้่อภาพเพื�อศึกษาเสิ้นทางการเคลื�อนที�ของพายุปีระกอบก้บข้อมิูล

            ความิกด้อากาศและทิศทางลมิและพยากรณ์ตั้ำาแห้น่ง ละตั้ิจูด้และลองจิจูด้ของเสิ้นทางการเด้ินทางของพายุ
            สิ่วนการพยากรณ์เตั้ือนภ้ยพายุทอร์นาโด้ก้บปีัญญาปีระด้ิษฐ์ปีระเภท Random forest ด้้วยการใช้ข้อมิูลเรด้าร์
            WSR-88D (Sandmael et al, 2023)


            3.7 ควัันุ
                 การพยากรณ์ PM 2.5 ล่วงห้น้า ด้้วยปีัญญาปีระด้ิษฐ์ โด้ยข้อมิูลที�สิำาค้ญสิำาห้ร้บพยากรณ์คือ ข้อมิูล PM

            2.5 ที�ได้้จากการตั้รวจว้ด้ด้้วยสิถึานีที�ตั้ิด้ตั้้�งในบริเวณตั้่าง ๆ โด้ยการศึกษาของ Rakholia et al., (2022)
            นอกจากใช้ข้อมิูล PM 2.5 ย้งใช้ข้อมิูลตั้้วแปีรอื�น ๆ เช่น SO2, NO2 เปี็นตั้้น จากสิถึานีตั้รวจว้ด้ภาคพื�นด้ิน

            แล้วย้งมิีการใช้ข้อมิูลอุณห้ภูมิิและความิชื�น เปี็นตั้้วแปีรข้อมิูลนำาเข้า แตั้่การศึกษาของ สิุธิินี ร้กกุศล (2566)
            ได้้ทด้ลองใช้ข้อมิูลสิถึานีตั้รวจว้ด้ภาคพื�นด้ินร่วมิก้บข้อมิูลค่าความิลึกเชิงแสิงของฝุ่�นละออง (AOD) จาก
            ภาพด้าวเทียมิMODIS และข้อมิูลอุณห้ภูมิิระด้้บพื�นผู้ิว ความิชื�นสิ้มิพ้ทธิ์ ปีริมิาณนำ�าฝ่น ความิเร็วลมิ จากภาพ

            ด้าวเทียมิMERRA-2


            3.8 ไฟ้ป็่า
                 การเฝ่้าระว้งตั้ิด้ตั้ามิไฟปี�า สิ่วนให้ญ่จะใช้ด้าวเทียมิห้รือ UAV ในการตั้ิด้ตั้ามิการเพิ�มิขึ�นของจุด้ความิร้อน
            และพื�นที�เผู้าไห้มิ้  และเพื�อให้้การเฝ่้าตั้ิด้ตั้ามิห้รือเตั้ือนภ้ยการเกิด้ไฟปี�ามิีปีระสิิทธิิภาพมิากขึ�นจึงมิีการใช้





       122   ถักร้อยความรู้ภูมิศาสตร์อันหลากหลาย:
             หมุดหมายความรู้ ครบรอบ 60 ปี
   117   118   119   120   121   122   123   124   125   126   127