การประยุกต์ใช้เทคนิคมอนติคาร์โลในการจำลองพื้นที่อ่างเก็บน้ำ กรณีศึกษาอ่างเก็บน้ำหนองบัว จังหวัดเชียงราย
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
ในการวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประยุกต์ใช้เทคนิคมอนติคาร์โลเพื่อเปรียบเทียบวิธีการที่เหมาะสมในการประมาณพื้นที่อ่างเก็บน้ำหนองบัวใหญ่ภายในสวนสาธารณะเฉลิมพระเกียรติสมเด็จพระศรีนครินทราบรมราชชนนี 80 พรรษา มหาวิทยาลัยราชภัฏเชียงราย ซึ่งมีรูปทรงอิสระโดยใช้โปรแกรม R ผ่านภาพถ่ายดาวเทียม จากผลการศึกษาพบว่า การกำหนดกรอบรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าแบบแนบชิดติดขอบอ่างเก็บน้ำหนองบัวและการกำหนดกรอบรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าที่มีการเว้นระยะขอบอ่างเก็บน้ำหนองบัวสามารถคำนวณหาพื้นที่อ่างเก็บน้ำเป็นไปในทิศทางเดียวกันเมื่อกำหนดจุดสุ่มตั้งแต่ 50,000 จุดขึ้นไป เมื่อกำหนดจุดสุ่มตั้งแต่ 500,000 จุดขึ้นไป พบว่า พื้นที่อ่างเก็บน้ำหนองบัวที่คำนวณได้ทั้งสองแบบเริ่มคงที่ โดยมีพื้นที่ประมาณ 327,000 ตารางเมตร หรือ 204 ไร่โดยประมาณ และทั้งสองแบบให้ค่าความคลาดเคลื่อนน้อยที่สุดเมื่อกำหนดจุดสุ่ม 1,000,000 จุด
Article Details
เอกสารอ้างอิง
กองอาคารสถานที่ มหาวิทยาลัยราชภัฏเชียงราย. (2565). สวนสมเด็จพระศรีนครินทร์. สืบค้นเมื่อ 10 ธันวาคม 2565 จาก https://buildings.crru.ac.th/suansomdej.php.
ณัฐพล โชติศรีศุภรัตน์. (2521). การทดลองเพื่อทำความเข้าใจวิธีมอนติคาร์โล (Monte Carlo method). สืบค้นเมื่อ 10 ธันวาคม 2565 จาก http://www.thaiphysoc.org/article/385/.
ประเสริฐ ไวยกา และ รวินท์นิภา บุดดี. (2022). การศึกษาความหลากหลายของแพลงก์ตอนพืช เพื่อเป็นดัชนีบ่งชี้คุณภาพน้ำในแหล่งน้ำของมหาวิทยาลัยราชภัฏเชียงราย. Journal of Science and Technology Phetchabun Rajabhat University, 2(1).
สำนักงานทรัพยากรน้ำที่ 1. (2565). สทภ.1 รอง อทน. ลงพื้นที่ติดตามความก้าวหน้าโครงการอนุรักษ์ฟื้นฟูหนองบัว พร้อมระบบกระจายน้ำด้วยพลังงานแสงอาทิตย์ จ.เชียงราย. สืบค้นเมื่อ 10 ธันวาคม 2565 จาก https://dwr.go.th/news_inside.php?news_id=108723.
สำนักงานเทศบาลตำบลบ้านดู่. (2560). รายงานการศึกษาตลาดสดเทศบาลตำบลบ้านดู่ อำเภอเมืองเชียงราย จังหวัดเชียงราย. สืบค้นเมื่อ 10 ธันวาคม 2565 จาก http://bandu.go.th/old/doc/
pdf.
Carmel Yohay, Paz Shlomit , Jahashan Faris , and Shoshanya Maxim. (2009). Assessing fire risk using Monte Carlo simulations of fire spread. Forest Ecology and Management, 1(257), 370-377.
Dirk P. Kroese. (2011). Monte Carlo Methods. An honors/graduate course on Monte Carlo Methods, Department of Mathematics, School of Mathematics and Physics, The University of Queensland.
F. Franza, P. D. Bates, J. C. Neal G. T. Aronica. (2012). Probabilistic evaluation of flood hazard in urban areas using Monte Carlo simulation. Hydrological Processes, 26(26), 3962-3972.
James Charalambous, Ataur Rahman, and Carroll Don. (2013). Application of Monte Carlo Simulation Technique to Design Flood Estimation: A Case Study for North Johnstone River in Queensland, Australia. Water Resour Manage (27), 4099–4111. From https:// doi.org/10.1007/s11269-013-0398-9.
Nicola Covre, Alessandro Luchetti, Matteo Lancini, Simone Pasinetti, Enrico Bertolazzi and Mariolino De Cecco. (2022). Monte Carlo-based 3D surface point cloud volume estimation by exploding local cubes faces. ACTA IMEKO, 11(2), 1-9.
Soleimani Hamed, Nasri Omid, Ghoochani Mahboobeh, Azhdarpoor Abooalfazl , Radfard Majid , and Dehghani Mansooreh . (2022). Groundwater quality evaluation and risk assessment of nitrate using monte carlo simulation and sensitivity analysis in rural areas of Divandarreh County, Kurdistan province, Iran. International Journal of Environmental Analytical Chemistry, 102(10), 2213-2231. doi:10.1080/03067319. 2020.1751147.
William Oberle. (2015). Monte Carlo Simulations: Number of Iterations and Accuracy. US Army Research Laboratory, ARL-TN-0684, JULY 2015.
