การประยุกต์ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์เพื่อวิเคราะห์ความเสี่ยงต่อการเกิดภัยแล้งในพื้นที่จังหวัดลำปาง
Publisher
Issued Date
2016
Issued Date (B.E.)
2559
Available Date
Copyright Date
Resource Type
Series
Edition
Language
tha
File Type
application/pdf
No. of Pages/File Size
203 แผ่น
ISBN
ISSN
eISSN
DOI
Other identifier(s)
b199708
Identifier(s)
Access Rights
Access Status
Rights
ผลงานนี้เผยแพร่ภายใต้ สัญญาอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์แบบ แสดงที่มา-ไม่ใช้เพื่อการค้า-ไม่ดัดแปลง 4.0 (CC BY-NC-ND 4.0)
Rights Holder(s)
Physical Location
สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์. สำนักบรรณสารการพัฒนา
Bibliographic Citation
Citation
สุรศักดิ์ วงค์ษา (2016). การประยุกต์ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์เพื่อวิเคราะห์ความเสี่ยงต่อการเกิดภัยแล้งในพื้นที่จังหวัดลำปาง. Retrieved from: http://repository.nida.ac.th/handle/662723737/3745.
Title
การประยุกต์ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์เพื่อวิเคราะห์ความเสี่ยงต่อการเกิดภัยแล้งในพื้นที่จังหวัดลำปาง
Alternative Title(s)
The application of geographic information system for analyzing drought risk area in Lampang province
Author(s)
Advisor(s)
Editor(s)
item.page.dc.contrubutor.advisor
Advisor's email
jinta.a@nida.ac.th, jintana_forest@yahoo.com
Contributor(s)
Contributor(s)
Abstract
การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยเชิงสาเหตุที่มีอิทธิพลต่อความเสี่ยงภัยแล้ง วิเคราะห์ความเสี่ยงภัยแล้งโดยการประยุกต์ใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ และหาความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยเชิงสาเหตุกับความเสี่ยงภัยแล้งในจังหวัดลำปาง ซึ่งมีปัจจัยที่ใช้ในการศึกษาโดยจำแนกเป็นปัจจัยทางธรรมชาติ ได้แก่ ปริมาณน้ำฝนเฉลี่ย (X1) พื้นที่ป่าไม้ (X2) ระยะห่างจากพื้นที่แหล่งน้ำ (X3) ลักษณะเนื้อดิน (X4) และการระบายน้ำของดิน (X5) ประกอบกับปัจจัยทางกายภาพที่มนุษย์สร้างขึ้น ได้แก่ พื้นที่เกษตรกรรม (X6) พื้นที่อุตสาหกรรม (X7) และพื้นที่ชุมชน (X8) ปัจจัยดังกล่าวได้รับการประเมินคะแนนความสำคัญของปัจจัย (Weighting) และค่าน้ำหนักระดับปัจจัย (Rating) โดยผู้เชี่ยวชาญจากหน่วยงานภาครัฐทั้งหมด 12 หน่วยงาน จำนวน 24 คน เพื่อนำไปวิเคราะห์ความเสี่ยงต่อการเกิดภัยแล้งกับปัจจัยเชิงสาเหตุด้วยวิธีการวิเคราะห์ถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression Analysis) ที่ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 99 และประยุกต์ใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (Geographic Information System) เพื่อวิเคราะห์ความเสี่ยงต่อการเกิดภัยแล้งด้วยเทคนิคการซ้อนทับ (Overlay Analysis)
ผลการศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความเสี่ยงภัยแล้งมากที่สุด คือ ปริมาณน้ำฝน โดยมีสัมประสิทธิ์ถดถอย (Beta) เท่ากับ 0.38 และค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (R) เท่ากับ 0.87 รองลงมาคือ พื้นที่ชุมชน ซึ่งมีค่าสัมประสิทธิ์ถดถอย (Beta) เท่ากับ 0.35 และค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (R) เท่ากับ 0.75 ทั้งนี้ผลการวิเคราะห์ข้อมูลมีระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 99 นอกจากนี้ปัจจัยตัวอื่นๆยังพบว่ามีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่ใกล้เคียงกัน สำหรับผลการวิเคราะห์ความเสี่ยงภัยแล้งเชิงพื้นที่ พบว่า จังหวัดลำปางมีพื้นที่เสี่ยงภัยแล้งในระดับมากที่สุดคิดเป็นพื้นที่ 971.45 ตร.กม. ร้อยละ 7.75 รองลงมาคือพื้นที่เสี่ยงภัยแล้งในระดับมากคิดเป็นพื้นที่ 2,975.6 ตร.กม. ร้อยละ 23.74 ถัดมาคือ พื้นที่เสี่ยงภัยแล้งในระดับปานกลางคิดเป็นพื้นที่ 6,076.61 ตร.กม. ร้อยละ 48.48 จากนั้นคือพื้นที่เสี่ยงภัยแล้งในระดับน้อยคิดเป็นพื้นที่ 2,410.19 ตร.กม. ร้อยละ 19.23 และสุดท้ายคือพื้นที่เสี่ยงภัยแล้งในระดับน้อยที่สุดคิดเป็นพื้นที่ 100.11 ตร.กม. ร้อยละ 0.80 ซึ่งผลการศึกษาสอดคล้องกับรายงานการจำแนกพื้นที่ภัยแล้งซ้ำซากของกรมพัฒนาที่ดิน และมีสมการที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงต่อการเกิดภัยแล้งคือ Y = 0.648 + 1.002X1 + 1.007X2 + 1.001X3 + 1.001X4 + 1.003X5 + 1.025X6 + 1.007X7 + 1.747X8 โดยสามารถอธิบายความแปรปรวนของความเสี่ยงต่อการเกิดภัยแล้งในจังหวัดลำปางได้ร้อยละ 100
This research aimed to study causal factors influencing drought risk and to analyze drought risk by geographic information system application and to find the relationship between causal factors to the drought risk. Used factors could be identified 2 groups included by natural factors (average rainfall (X1), forest area (X2), distance from wetlands (X3), soil texture (X4), and soil drainage (X5)) and human factors (agricultural area (X6), industrial area (X7), community area (X8)). 24 experts from 12 governmental departments assessed for weighting and rating on each factor. Linear regression analysis at the statistical significant level 0.01, 99 percent, was applied with geographic information system by overlay technique for drought risk analysis. The result proposed that average rainfall (X1) had the most influence with regression coefficient (Beta) 0.38 and correlation coefficient (R) 0.87. Then, community (X8) had the second influence with regression coefficient (Beta) 0.35 and correlation coefficient (R) 0.75. All of data analysis had 99 percent of reliability, and every factor appeared not different on regression coefficient value. For drought risk area in Lampang province, the highest level of drought risk area covered 971.45 km2 (7.75%). The high level of drought risk area covered 2,975.60 km2 (23.74%). The moderate level of drought risk area covered 6,076.61 km2 (48.48%). The low level of drought risk area covered 2,410.19 km2 (19.23%), and the lowest level of drought risk covered 100.11 km2 (0.80%). This agreed with a report of monotonous drought area by department of land development, and equation related to drought risk showed that Y = 0.648 + 1.002X1 + 1.007X2 + 1.001X3 + 1.001X4 + 1.003X5 + 1.025X6 + 1.007X7 + 1.747X8 explaining the variation of drought risk in Lampang province by 100%.
This research aimed to study causal factors influencing drought risk and to analyze drought risk by geographic information system application and to find the relationship between causal factors to the drought risk. Used factors could be identified 2 groups included by natural factors (average rainfall (X1), forest area (X2), distance from wetlands (X3), soil texture (X4), and soil drainage (X5)) and human factors (agricultural area (X6), industrial area (X7), community area (X8)). 24 experts from 12 governmental departments assessed for weighting and rating on each factor. Linear regression analysis at the statistical significant level 0.01, 99 percent, was applied with geographic information system by overlay technique for drought risk analysis. The result proposed that average rainfall (X1) had the most influence with regression coefficient (Beta) 0.38 and correlation coefficient (R) 0.87. Then, community (X8) had the second influence with regression coefficient (Beta) 0.35 and correlation coefficient (R) 0.75. All of data analysis had 99 percent of reliability, and every factor appeared not different on regression coefficient value. For drought risk area in Lampang province, the highest level of drought risk area covered 971.45 km2 (7.75%). The high level of drought risk area covered 2,975.60 km2 (23.74%). The moderate level of drought risk area covered 6,076.61 km2 (48.48%). The low level of drought risk area covered 2,410.19 km2 (19.23%), and the lowest level of drought risk covered 100.11 km2 (0.80%). This agreed with a report of monotonous drought area by department of land development, and equation related to drought risk showed that Y = 0.648 + 1.002X1 + 1.007X2 + 1.001X3 + 1.001X4 + 1.003X5 + 1.025X6 + 1.007X7 + 1.747X8 explaining the variation of drought risk in Lampang province by 100%.
Table of contents
Description
วิทยานิพนธ์ (ศศ.ม. (การบริหารการพัฒนาสังคม))--สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์, 2559