ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์สำหรับการบริหารจัดการอุทกภัยและแผ่นดินถล่ม ในพื้นที่จังหวัดนครศรีธรรมราช

Abstract

          การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างแผนที่พื้นที่เสี่ยงอุทกภัยและแผ่นดินถล่ม ในอำเภอท่าศาลา อำเภอนบพิตำ และอำเภอสิชล จังหวัดนครศรีธรรมราช โดยการประยุกต์ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) ร่วมกับการวิเคราะห์ศักยภาพเชิงพื้นที่ (Potential Surface Analysis หรือ PSA) และเทคนิคการซ้อนทับข้อมูล (Overlay Analysis) ข้อมูลทุติยภูมิที่ใช้ ได้แก่ ข้อมูลเชิงพื้นที่จากกรมส่งเสริมคุณภาพสิ่งแวดล้อม และข้อมูลอุตุนิยมวิทยาจากกรมอุตุนิยมวิทยา ปัจจัยที่มีผลต่อการเกิดอุทกภัยและแผ่นดินถล่มมี 4 ปัจจัย ได้แก่ ปริมาณน้ำฝน ความลาดชันของพื้นที่ ความสามารถในการระบายน้ำของดิน และการใช้ประโยชน์ที่ดิน ค่าน้ำหนักของปัจจัยและค่าคะแนนของแต่ละระดับของปัจจัยได้จากการประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญ ปริมาณน้ำฝน มีค่าน้ำหนัก 10.0 รองลงมาปัจจัยการใช้ประโยชน์ที่ดิน มีค่าน้ำหนัก 9.5 การวิเคราะห์พื้นที่เสี่ยงภัยจากตัวแบบ S = R1W1+ R2W2 +R3W3+R4W4 โดยที่ W1-4 คือค่าน้ำหนักความเหมาะสมของปัจจัย และ R1-4 คือค่าคะแนนของแต่ละระดับของปัจจัย และใช้การแบ่งกลุ่มแบบ Jenks natural breaks optimization ในการแบ่งระดับความเสี่ยงภัยของพื้นที่ออกเป็น 4 ระดับ พบว่าเป็นพื้นที่ไม่เสี่ยงภัย ร้อยละ 1.93 พื้นที่เสี่ยงภัยน้อย ร้อยละ 3.22 พื้นที่เสี่ยงภัยปานกลาง ร้อยละ 21.90 และ เป็นพื้นที่เสี่ยงภัยสูง ร้อยละ 72.96 นอกจากนี้พบว่า ตำบลกรุงชิง อำเภอนบพิตำ มีพื้นที่เสี่ยงภัยสูงถึงร้อยละ 94.62 (252,793.10 ไร่)           In this study, a map of flooding and landslide risk areas in Tha Sala, Noppitam and Sichon district, Nakhon Si Thammarat Province was created. I used a Geographic Information System (GIS) combined with Potential Surface Analysis (PSA) and Overlay Analysis to analyse the spatial data (from 2004-2016). Latitude, longitude, slope, soil drainage, and land use data were collected from the Department of Environmental Quality Promotion (DEQF), and Ministry of Natural Resources and Environment. In addition, rainfall data was collected from the Meteorological Department, Ministry of Digital Economy and Society. The risk areas were determined by using a linear mathematical model- S = R1W1+ R2W2 +R3W3+R4W4, where R1-4 indicated the scores of factors, and W1-4 weighted the scores of factors. Risk areas were classified based on the Jenks natural breaks classification method, which is a data clustering method designed to determine the levels of risks in different areas. The rainfall was classified into four levels: less than 61 mm, 61–75 mm, 76–100 mm, and more than 100 mm. The slopes of study areas were classified into four levels: 0 – 5%, 6-10%, 11-15% and more than 15%. The soil drainage was classified into four categories: poor drainage, relatively poor drainage, moderately well drainage and good drainage. The land use was classified into four categories: residential areas, areas for rice paddy/crops, areas for other activities, and areas for horticulture/perennial. The rainfall, slope of the areas, soil drainage and land use were scored and weighted. For the study areas, the weighted scores of rainfall, land use, slope of the areas and soil drainage were 10, 9.5, 9 and 9 for, respectfully. The result, as a computed map, indicated many areas that were risky and as a summary it showed that in the study area, 1.93% area had no risk, 3.22% area had low risk, 21.90% area had moderate risk, and 72.96% area had higher risk. Furthermore, the risk of Krung-Ching sub-district (252,793.10 Rai) 94.62% in Noppitam district was higher than other study areas in Nakhon Si Thammarat Province.