โครงการวิจัยเรื่อง การพัฒนาแบบจำลองประเมินความเสี่ยงภัย พิบัติและระบบสนับสนุนการตัดสินใจเชิงพื้นที่สำหรับการบริหารจัดการสาธารณภัย

Abstract

แผ่นดินถล่ม เป็นพิบัติภัยทางธรรมชาติซึ่งส่วนใหญ่เกิดขึ้นทางภาคเหนือของประเทศไทย การเกิด แผ่นดินถล่มนั้นยังทำให้เกิดความสูญเสียทั้งทางด้านชีวิตและทรัพย์สินของประชาชน การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อการพัฒนาแบบจำลองประเมินความเสี่ยงภัยพิบัติและระบบสนับสนุนการตัดสินใจเชิงพื้นที่สำหรับการบริหารจัดการสาธารณภัย สำหรับหารดำเนินการในส่วนของการพัฒนาแบบจำลองเพื่อวิเคราะห์พื้นที่เสี่ยงต่อการเกิดแผ่นดินถล่มในพื้นที่จังหวัดน่าน คณะผู้วิจัยได้ประยุกต์ใช้เทคโนโลยีภูมิสารสนเทศ ร่วมกับ Universal Soil Loss Equation (USLE) วิธีการดำเนินงานได้วิเคราะห์ค่าปัจจัยต่าง ๆ จำนวน 6 ปัจจัยของสมการ USLE ได้แก่ Rainfall erosivity factor (R-factor), Soil erodibility factor (K-factor), Slope length (L) and slope steepness (S) factor, Cropping management factor (C), และ Conservation practice factor (P) และดำเนินการทำ overlay analysis เป็นขั้นตอนสุดท้าย ผลการวิเคราะห์หาปริมาณการวิเคราะห์พื้นที่เสี่ยงต่อการเกิด soil erosion ของจังหวัดน่านใน 5 ระดับ พบว่า พื้นที่เสี่ยงที่มีความรุนแรงน้อยที่สุดคิดเป็น 2,120.192 km2 พื้นที่เสี่ยงที่มีความรุนแรงน้อยคิดเป็น 2,728.851km2 พื้นที่เสี่ยงที่มีความรุนแรงปานกลางคิดเป็น 2,937.822km2 พื้นที่เสี่ยงที่มีความรุนแรงมากคิดเป็น 2,133.648 km2 พื้นที่เสี่ยงที่มีความรุนแรงมากที่สุดคิดเป็น 1,551.5584 km2 ผลการศึกษาที่ได้ในครั้งนี้สามารถใช้เป็นแนวทางในการวางแผนด้านการอนุรักษ์ การจัดการที่ดินและใช้ประกอบการตัดสินใจในการวางแผนการใช้ที่ดินในจังหวัดน่าน ประเทศไทย ในส่วนของการพัฒนาระบบสนับสนุนการตัดสินใจคณะผู้วิจัยได้ประยุกต์ใช้ภาษาไพทอน (Python) เพื่อสร้างระบบดังกล่าว ผลการดำเนินการพบว่า ระบบสนับสนุนการตัดสินใจสามารถแสดงผลพื้นที่เกิดแผ่นดินถล่มได้ดี หน่วยงานที่เกี่ยวข้องสามารถนำระบบดังกล่าวไปใช้เพื่อตรวจสอบและเฝ้าระวังการเกิดแผ่นดินถล่มต่อไป

Soil erosion is a natural disaster which frequently takes place in the Northern region of Thailand. Soil erosion causes loss of lives and properties of residents. This study aims to development model for estimating disaster risks and spatial decision support systems for disaster management. For the implementation of the model development to analyze Soil erosion areas in Nan province. The researchers applied Geo-informatics technology together with Universal Soil Loss Equation (USLE). The operation was performed by analyzing 6 factors of USLE including Rainfall erosivity (R-factor), Soil erodibility (K-factor), Slope length (L) and slope steepness (S), Cropping management (C), and Conservation practice (P) with overlay analysis being adopted as the last method. It was found from the analysis that the severity of the soil-erosion prone areas of Nan Province constituted 5 levels that included the least severity of 2,120.192 km2, the less severity of 2,728.851 km2, the moderate severity of 2,937.822 km2, the much severity of 2,133.648 km2, and the most severity of 1,551.5584 km2. The findings from this study can be embraced as a guideline to plan on the conservation and the management of land, and applied in a decision making process related to the land use planning in Nan Province, Thailand. In the development of the Decision Support System, the researchers applied Python language to create such a system. The results showed that Decision Support Systems are able to show the area of Soil erosion well. Relevant agencies can continue to use the system to monitor and monitor landslides.