E F + GH+ IJ F J+ GK+ L + LG M E˘ N˘ 6 MM6GO9 …for Climate Change Prediction in Thailand ˘ / F...

8
19 19 th National Convention on Civil Engineering 14-16 2557 . 14-16 May 2014, Khon Kaen, THAILAND 1 WRF Analysis and accuracy of the Weather Research and Forecasting Model (WRF) for Climate Change Prediction in Thailand 1 , 2 , 3 , 4 5 1,2,3,4,5 () 108 8 10400 2554 () WRF(Weather Research and Forecasting Model) WRF 3.2 3x3 1 30 2556 . 477 1 2 3 (Accuracy ) 69 66 62 50 : , WRF, , , Abstract Rainfall forecasting information plays a crucial role for Thailands water resource management as supporting data in analyzing and monitoring water situation, surveillance and warning water disaster. In 2011, Hydro and Agro Informatics Institute (HAII) has developed Weather Research and Forecasting Model (WRF). This paper is concentrated on analyzing and evaluating the accuracy of rainfall information forecast from WRF Version 3.2 with the resolution 3x3 kilometers during August 1 to November 30, 2013 by comparing the observed data from 477 automated stations of Thai Meteorological Department (TMD) and HAII. Considering from error and spatial data, the accuracy of day 1, 2 and 3 forecast is at 69%, 66% and 62% respectively. The most effective forecast regions are Southeastern, Eastern and Northeastern; this made more reliability for rainfall monitoring and surveillance. Keywords: Rainfall forecasting system, WRF Model, Accuracy, Efficiency, Reliability 1. WRF (Weather Research and Forecasting) * (Corresponding author) E-mail address: [email protected]

Transcript of E F + GH+ IJ F J+ GK+ L + LG M E˘ N˘ 6 MM6GO9 …for Climate Change Prediction in Thailand ˘ / F...

Page 1: E F + GH+ IJ F J+ GK+ L + LG M E˘ N˘ 6 MM6GO9 …for Climate Change Prediction in Thailand ˘ / F J ˘9I L+ 1 , N9 F +\6+F 2, 6 1]F 3,+ ˇ ++2 4 O LE6 LF M\\9JE+ 5 1,2,3,4,5 ...

�������������������� ��������� �������� 19 19th National Convention on Civil Engineering

�+��� 14-16 /012��� 2557 6. 89+���+ 14-16 May 2014, Khon Kaen, THAILAND

1

���E�����F������+ G�H+�����I���JF����J+�G�K+�� �L��+

LG����M���E��N� 6���MM6G�O9�L2�/9���� WRF

Analysis and accuracy of the Weather Research and Forecasting Model (WRF)

for Climate Change Prediction in Thailand

�/ F��J �9I�L+ 1 , N9��� F ���+��\6+F 2 , ��6�� �����1]�F 3 ,�+���� ��++2��� 4

�O� L��E6�LF M�\\�9��JE+�� 5

1,2,3,4,5 ��� ��� ���������� ������������ (��� ��!"# ) 108 ��������'���(�(�� #�� 8 �� �� �)(� �*'� �)��#��(+ ��,����- 10400

M���I �9 �������� ��� ����������������������������� �! "���

� �#$� ����#%����� ��&�� '�� (!�)�(������*�� ���+#��, ��-!��� *��. ('�/+�$�/���� ��������������/�� #%�����0������ �� ��%���1 2554 �* ��� ����,� �#$� ���)�(� ��5� (�/�� �!7�)0��#�9� ( �� ��� �������� ($(����"�) "���/WRF(Weather Research and Forecasting Model) ��/���� �'������'��*&� (�/��#%��'�� (!�'�)���$�-�� �� ��� �������� ($(����"�) "���/WRF �'� �7�� 3.2 ���'��(���$� 3x3 ��N���� N�$-7�������-�7�'/'����� 1 ��/!� *O/ 30 #Q,"��$� 2556 �� ������� ���������(�� $'��"�� � '"'����/� ��&�&��$�'��$)�(����. "��'� 477 �*�� #�" ���7�'/� ����������/�� ��%�� (����'�*�����/��%��� ���������$��-�7�'/���$'��� # '� �� ��� ����������'/!�� 1 '�� 2 '�� )�( 3 '�� ��'�*�����/ (Accuracy ) �$����� ��$�( 69 66 )�( 62 ������ ��/"��'��*��� '"'�����/!�� )�('�X��#�����/��%���� ��� �����������'� 50 �������� ���'�� N�$#%��������������/������&�0��)�� +�('������Y�$/�!�%������/ +�('����� )�(+-���Z[/�('����� ��/X�-!�� ������*�� ��0���$�/��� (���\�+# ������/��'����7%��*%��#����O����%������� ��%��+�$ �����: ( �� ��� ��������, ) "���/�+#��, WRF, '�)���$�, � (���\�+#, '����7%��*%�

Abstract

Rainfall forecasting information plays a crucial role for Thailandbs water resource management as supporting data in analyzing and

monitoring water situation, surveillance and warning water disaster. In 2011, Hydro and Agro Informatics Institute (HAII) has developed Weather Research and Forecasting Model (WRF). This paper is concentrated on analyzing and evaluating the accuracy of rainfall information forecast from WRF Version 3.2 with the resolution 3x3 kilometers during August 1 to November 30, 2013 by comparing the observed data from 477 automated stations of Thai Meteorological Department (TMD) and HAII. Considering from error and spatial data, the accuracy of day 1, 2 and 3 forecast is at 69%, 66% and 62% respectively. The most effective forecast regions are Southeastern, Eastern and Northeastern; this made more reliability for rainfall monitoring and surveillance.

Keywords: Rainfall forecasting system, WRF Model, Accuracy, Efficiency, Reliability

1. M�+G�

� �����$�)��/�+'('� &�) /��/� ��������-�� (��,0�$ ��/X�� (� ������/)'�����)�(���/��7�'�����/�/� /)�(�/���� �!t�0��"�+�$#� ����/\ �7����������O��u��u� uO�/��)�'N���'�*����/� ����)�('� &�) /�#����O��-�!�$#%����� )��/-!��!t�'��� ��� �������� ($(���� ��'�����$��/���"(��������0�'�� (!� ������*�� �� �#%������)�'�/� "��� )�(�� �$� � +�$0������� "O/"������$�/$��/���X��� �����/��'�)���$� �#%��-!�0�����������*�����/)�(���7%��*%� uO�/"(��0����� '/)X� � ������� � "��� ������ (���\�+# ) "���/�+#��, WRF (Weather Research and Forecasting) ����) "���/�7�/��'��� uO�/� (�� 0���'$��')� �/

* ��#$�' � ���)�� (Corresponding author) E-mail address: [email protected]

Page 2: E F + GH+ IJ F J+ GK+ L + LG M E˘ N˘ 6 MM6GO9 …for Climate Change Prediction in Thailand ˘ / F J ˘9I L+ 1 , N9 F +\6+F 2, 6 1]F 3,+ ˇ ++2 4 O LE6 LF M\\9JE+ 5 1,2,3,4,5 ...

2

�&�&��$�'��$!�$# ����� � #�9�N�$ Nation Center for Atmospheric Research (NCAR) ) "���/������� *�� ���+#��,�Y#(#%����� 0�"�*O/�� ��-� (�� +���+ )�(����) "���/ $�,�����'�������$����&�) "���/!�O�/ 0����� ��) "���/���0�-7��$�/�'�/�'/ ���/�#%��/�'�"�$)�(� �x� ���/�" �/ -�� (��,0�$0����!�$!��'$/������) "���/����� ($&���-7� N�$X���/) "���/"()���$������$�#�$/-��O���$���� � )����/�� (�� ! %�� ��!����')� �� ���/yz�����[1] uO�/)���('�\�"(��'��(���$�)�('�*�����/���)����/������0�[2] [3] )�() "���/ WRF *�����) �#%���� ���Y#(#%�����-�#%�����!�O�/N�$��'��(���$���/ ��! � 7�'/�'����0������ 2-3 '�� !�7�'/�'������0� �+#��,"($��/)� � '����O�� "(��-!�'�)���$���/X��� �����/ �#%��-!�X�� ��'�"�) "���/��� (���\�+# "��������/� (����'�)���$���'$� 0��������$/0��/) "���/ �# ("(0������� #�9�) "���/ ��/X�� (� ���'�)���$�)�(� (���\�+#��/X�-�� �� �� uO�/'�\�� � (����X��� ��� %��/��� %� � '"�� ��'$�$� �#%��� (����'�������/��/#%�������� ������ � ��� )�(��)!��/���*�����/ [4] N�$� ( '�� '�� (!��� *��0��!�$'�\� $���'�$�/0����/��� � '"�� �� ��� ��������N�$-7�'�\�� '"�� #%�������������� (Contiguous Rain Areas:CRA) "�� � (�����/"��'��*��� '"'�� N�$��!�� ($(!�/ (!'�/�� ���� � '"'��-!�-�����$/���������&� )�'N������X��#���#����O����%���� ��'���������!��� )�(� �Y���$��/� ���������� �� [5] )�(� #�" �X�� ��'�"�) "���/���$ �� X�� '"'�� �#%�����N�$��&��-!�-7�� �������� ��'���/��$/�� �*��� '"'�� )����)!��/�*������ ��N�$� / ��! � � ( '�� '�� (!�'�*�����/ # '� X����0��"�) "���/������/�� �� '"'�� [6] [7] �� �$ � �� ��� ����������'/ 120 7��'N�/ N�$-7��!�&� �����/!�� 72 � ��������'7��'��'�*�����/ # '� '�*�����/������&���%���� ��0������ 24 7��'N�/ ��%�� ($(�'��� ��$'�� ��/X�-!��� ����)�'N���������t"�#����O�� "������$�/$��/������/'�� (!���/�*���)�(� '"�� � %��/�%����-7�� (����-!�������/�� Q����/~ �#%����'����-"X��-�'�)���$���/�� �� [8][9]

��! � �'��������� ,O�5)�('�� (!�'�)���$���/�� ��� �������� ($(������! � � (��,0�$ "�) "���/ �+#��, WRF ��/�* ��� ����,� �#$� ���)�(� ��5� (�/�� �!7�) � �'� 07:00 �.���$ �� X�� '"'��� ���������(�� $'��"�� ��&�&��$�'��$ )�(����. N�$� '"�� '�*�����/��/�� ��"�� ) �/7�'/� ��������-�)���(����� �#%��'�� (!�N����� �����*�����/ �����'���/� �� ��X��#�� )�(�����'���/� �� �����*�����/���$ �� �� ��� �����!�&� �����*�����/)�(�� �����X��#�����/!�� )�(��'�'�*�����/"�� "����&����/7�'/� ��������-!�������/�� ��������

��!�� uO�/"(���������� )X�+#'�*�����/)$����� $+ �#%��'�7���"�)�(���-"/�$��� &����'0�

2. 8��+�9+����a�1��O�E�����F

2.1 )�� �� ���9��

��/ ����� 1 )��/�������� ,O�5)�('�� (!�'�)���$�-�� �� ��� ����������! � � (��,0�$ � (�� ��'$� ' '������� 0��)�� �������� ��� ��������"�) "���/�+#��, WRF ������� '"'��� �������� )�(��)!��/�*��� '"'��� �������� N�$0��#�" ��*�������������!$���'� 10% "������������������! � �� �$��������#%��'�� (!�'�)���$� N�$��� ��%����� ��"�����$��-����*��� '"'�� ������������� 6x6 ��N���� "�Model Evolution Tool (MET) [11] "����������������-�� � (����'�)���$��� ��� ����������/)���('�� ���$ �� ������� '"'��) ) �/7�'/� ���������#%���.�/���'�����%���) "&����"&�

�b���� 1 �������� ,O�5)�('�� (!�'�)���$�-�� �� ��

2.2 ):�!;��+<=#:��"������9�����(>����" 2.2.1 ��������)!��/�*��� '"'�� � ��&�&��$�'��$ )�(����.

)��/��/ ����� 2 2.2.2 ������� ���������� ��"�) "���/�+#��,

WRF '��(���$� 3x3 ��N���� ��/ ����� 3 N�$��! � �'������������ � �'� 00:00 UTC ! %� 7.00 ���� �� ����'/!�� 3 '�� ������� uO�/�/����.��!����')� �� �� ��/� /��� 1 )�(0���X$)# ��/�' 0u�� http://www.thaiwater.net/ )��/��/ ����� 4

' '��������� ��"�) "���/����'� 07:00 �. )�("��*��� '"'��

��%���������� �� $�*��"� MET )�(������"�� '"'�����/0�����$�'� 90%

) �/��������7�'/������������!��

'�� (!�'�)���$���/� �� ��

� &�X�'�)���$�-�� �� ��

Page 3: E F + GH+ IJ F J+ GK+ L + LG M E˘ N˘ 6 MM6GO9 …for Climate Change Prediction in Thailand ˘ / F J ˘9I L+ 1 , N9 F +\6+F 2, 6 1]F 3,+ ˇ ++2 4 O LE6 LF M\\9JE+ 5 1,2,3,4,5 ...

3

2.2.3 ������� ���������(�� $'��7�'/ (!'�/��%����/!� � #Q,"��$� 2556 ���X��� � '"�� ������)��' ��"��'� 477 �*�� (� ��&�&��$�'��$ 93 �*�� )�(����. 384 �*��)

2.2.4 ������7�'/7�����/� �����������"(����� �$ ���$ '�������/ ��/� /��� 2

�b���� 2 ��)!��/�*��� '"'��� �����������-7�-�� ,O�5

�b���� 3 #%����� (Domain) �� ��N�$) "���/�+#��, WRF

�b���� 4 ��'�$�/)X�+#� ���������� ���(�� $'�� "�

) "���/ WRF ��� 07:00 �. ��%�� '����� 10 �&�� 2556

�������� 1 # ����� �)�(��')� �� �������%��-7�-��) "���/ WRF

Model Physics Physics Option

Microphysics Eta Grid-Scale Cloud and Precipitation

Cumulus Parameterization Grell-Devenyi

Surface Layer Monin-Obukhov

Land-Surface Model Noah LSM

Planetary Boundary Layer Yonsei University

Shortwave Radiation MM5 Shortwave Radiation

Longwave Radiation Rapid Radiative Transfer Model

�������� 2 '����#��\���/)���(���� 7�'/� ��������-�� '�� (!� ��I�ML� �������J+�G�K+

(�OOE�����9�+)

������ E�� M��M

���9���+ �� �

�$�� (!'�/ 0.01 *O/ 5.00 ����t����$

�$�� (!'�/ 5.01 *O/ 10.00 �$�� (!'�/ 10.01 *O/ 15.00

������/ �$�� (!'�/ 15.01 *O/ 25.00 �$�� (!'�/ 25.01 *O/ 50.00 �$�� (!'�/ 50.01 *O/ 75.00

��!��� �$�� (!'�/ 75.01 *O/ 100.00 �$�� (!'�/ 100.01 *O/ 150.00 ���'� 150.00 ��!�����

2.3 (>?+��(>����" �(!�!@ ��

'�\�'�� (!�'�)���$���! � �� ��) "���/�+#��, WRF uO�/��')� ������� %��� ��� ���������(��-� 72 7��'N�/ ! %� � ����������'/!�� 3 '�� 0��#�" ���'7��'��-��7�/'�*�� (!'�/��� ��)�(�� '"'����/)��/0'�-� ����� 5 N�$����$� ��/���

Hits !�$*O/ "��'� ��/�� ��-�)���(�������������!�&� �����

��\� $������5�� �*����/����. �*����/� ��&�&��$�'��$ �� ���� ��,0�$

Page 4: E F + GH+ IJ F J+ GK+ L + LG M E˘ N˘ 6 MM6GO9 …for Climate Change Prediction in Thailand ˘ / F J ˘9I L+ 1 , N9 F +\6+F 2, 6 1]F 3,+ ˇ ++2 4 O LE6 LF M\\9JE+ 5 1,2,3,4,5 ...

4

False alarms !�$*O/ "��'� ��/�� �����/)��7�'/�������!����O��0� )��0�������!�&� �����

Misses !�$*O/ "��'� ��/��/�!�&� ��" �/���/)��7�'/���������!����O��0� )���� �����$�'��!�&� ��

"���$���/��� 0��#�" �� '�� (!���/7�'/� ��������-!�������/�� �����'�!�$��/� ��&�&��$�'��$ [11] ��� /��� 2 )��'�7%���N$/'�!�$-!�������/��� N�$-7�� /)"�)"/'�*��) !�$�/ (Muti-Contingency Table) ��/� /��� 3

�b���� 5 )X�+#��'7��'��'�*�� (!'�/��� �� )�(�� '"'��

�������� 3 � /)"�)"/'�*��) !�$�/ (Muti-Contingency Table)

� '"'��

�� �� ����t����$ ������/ ��!��� ��!�����

����t����$ hits misses misses misses

������/ false alarms hits misses misses

��!��� false alarms false alarms hits misses

��!����� false alarms false alarms false alarms hits

"�����"O/��� � (�����#%��#�" �'�*�����/��/�� �� ��/���0����

2.3.1 �(!��A���B<� �A��C (Bias) Bias %� '�*����/�� ��-�)���(����� �� *)��/-�

��� ��� (1) Bias = false alarms / (hits + false alarms) (1) ���/ Bias ������'� 1 )�( ���$�'� 1 0�� )�������������&� %� 1

uO�/!�$*O/ �� ����'�*���$��-�7�'/���� ���'� 1 !�$*O/�� ����'�*���$��-�7�'/����������&�

2.3.2 E����A��C �+<;��:�� (Probability of detection: POD) POD %� N�����/�� ��-�)���(7�'/�����0��*�����/ N�$

��'�"������'���/"��'� ��/����� ��-�)���(�������/)���(

'�� ���"��'�� ����� ���������(����/)���('����'$�"��*��� '"'��" �/ )��/-���� ��� (2)

POD = hits/ (hits + misses) (2) � POD �������0�0��"(�$��-�7�'/ 0 *O/ 1 )�(����������&���/ POD

%� 1 uO�/!�$*O/'� �� ��-�)���(�����������/�� �!�&� ��" �/ 2.3.3 ��A�@( )�����A��C Q>A��A (False alarm ratio: FAR) False alarms %� �����'���/"��'� ��/� ������/�� ��-�

�������!����O��0� )��0������" �/������� �� ���"��'� ��/�� ��� ������-������!��� )��/-���� ��� (3)

FAR = false alarms / (hits + false alarms) (3) ���/ FAR �$�� (!'�/ 0 *O/ 1 N�$����������&���! � FAR %� 0 uO�/

!�$*O/'� 0������ ��-��������!������0�������O��" �/ 2.3.4 ��A�@( )�����A��C �+<;��:����+������A��C ����>A

�"�,��C �+<;��:������A��C �+<Q>A��A����"!A (Critical Success Index, Threat Scores: CSI) )��/-���� ��� (4)

CSI = hits / (hits + misses + false alarms) (4) ���/ CSI �$�� (!'�/ 0 *O/ 1 N�$������������&�%� 1 uO�/!�$*O/'�

�� ��-�)���(����� 0�����!�&� ������� ��������t" (misses) ! %� �� ��'�"(��������!���)��0�������O��" �/ (false alarms)

2.3.5 �(!;��:��)�����A��C (Accuracy: ACC) Accuracy %� ��$�(��/'�*�����/-�� �� ����/�&�7�'/

� ��������N�$��'�"������'�"��'� ��/��/�&�7�'/����� ��0��*�����/��/)���(�*�� ���"��'�'�����/!�� )��/-���� ��� (5) N�$) �/� #�" ��� $++�����, [12] ��/ ����� 6

ACC = (∑ hits / N) × 100 (5) N�$��� hits %� "��'� ��/�� ��*�����/���/!����/�*������~ N %� "��'�'�����/!����/��%������~ uO�/����$�� � 0�� %� '�*�����/��/�� ����'/!�� 3 '�� ���/

���'� ��$�( 50

�b���� 6 )X�+#� ) �/#%��������� $+ ��! � � '�� (!�

Page 5: E F + GH+ IJ F J+ GK+ L + LG M E˘ N˘ 6 MM6GO9 …for Climate Change Prediction in Thailand ˘ / F J ˘9I L+ 1 , N9 F +\6+F 2, 6 1]F 3,+ ˇ ++2 4 O LE6 LF M\\9JE+ 5 1,2,3,4,5 ...

5

�������� � (����'�*�����/��/ ��$�(-�� �� �� 1. "����&��������� ���������������� ���'�� ��� /��� 1 2. )��/�� ��������"��� ��)�(� '"'�� ����� 1 3. ������0��"�)��/����� 2 ��� �$ ���$ '�*�����/ (!'�/�� ����'/!�� 3 '�� �� � '"'��� ���������(�� -� 24 7��'N�/

4. ��'� ��$�(��/'�*�����/��/�� ����'/!��-�)���('�� N�$#�" ��Y#( hits �������

3. eO���E�����F�O����E�+eO

3.1 �(!+<�A��C = ��@��#@(�\�>!C ��] �@(�" : 3 (� ^����^�����_���� WRF

����� 7 )��/-!��!t�'� X��� ��� ��������7�'/� �������� (!'�/ 0.01 *O/ 10 �������� ���'�� ! %� ����t����$ # '�) "���/�� *�� ��0����/����&� N�$�� ����'/!�����/ 3 '�� �$����� 1.2 1.0 )�( 0.8 ������ ��! � �� ��7�'/� ������������������&� %�7�'/� �����������/)�� 75 �������� �O��0� uO�/������/�� �*���� ���������(�� $��%�� (!'�/��/!�*O/#,Q"��$� �1 2556 �� ����� 8

�b���� 7 '�*����/�� ����'/!�� 3 '��-�)���(�����

�b���� 8 )X�+#���(�� $��%���Y���$ (!'�/�1 2493-2540 ()*' �) �� �$ ���$ ���(�� $��%���1 2556 7�'/�.. -#.$. ()*'��/)

���� : ����.

"� ����� 8 "(�!t�0��'�� ���������(�� $��%��-�7�'/��%����/!� �&�� )�(#Q,"��$� ���$�'���Y���$�(�� $��%�� (!'�/�1 2493 *O/�1 2540 )�(��%��#�" ����� $+"(# '� +�('������Y�$/�!�%� � ������(���1 2556 ��%�����$$���/����&�

3.2 E���)�����A��C �+<;��:�� ����� 9 )��/-!��!t�'� X��� ��7�'/� �����������$�'�

50 �������� ���'�� # '� ) "���/��N����� �����*�����/(POD) -�����$/�� �� '"'��������&� uO�/�� ����'/!�� 1 '�� ��N����� ��*�����/ (POD) ���'� 0.80 �O��0� ��! � �� ��7�'/� �����������'� 75 �������� ���'�� ��'/!�� 3 '�� ��N����� ��0��*�����/(POD) ���$�'� 0.70

�b���� 9 '�*�����/��/�� ��-�)���(�����

3.3 ��A�@( �A��C Q>A��A ����� 10 )��/-!��!t�'� X��� ��7�'/� �����������$�'�

50 �������� ���'�� ��'/!�� 3 '�� # '� ) "���/�� ��������t" (FAR) �$�� (!'�/ 0.3 - 0.5 ��! � �� ��� ����������'/!�� 3 '�� 7�'/� �����������'� 50 �������� ���'�� ) "���/�� ��������t" �$�� (!'�/ 0.6 - 0.7

�b���� 10 �����'��� ��X��#��-�)���(�����

Page 6: E F + GH+ IJ F J+ GK+ L + LG M E˘ N˘ 6 MM6GO9 …for Climate Change Prediction in Thailand ˘ / F J ˘9I L+ 1 , N9 F +\6+F 2, 6 1]F 3,+ ˇ ++2 4 O LE6 LF M\\9JE+ 5 1,2,3,4,5 ...

6

3.4 ��A�@( �A��C ;��:����+�����E����A��C ;��:������A��C ��a^����"!A

����� 11 )��/-!��!t�'� X��� ��7�'/� �����������$�'� 75 �������� ���'�� ��'/!�� 3 '�� # '� ) "���/�� ��0��*�����/���$ �� N����� ��*�����/)�(�� ����t"���/!��(CSI) �$����� (!'�/ 0.3 -0.5 uO�/*%�'��$��-� (�� ���#� � 0�� ��! � �� ����'/!��3 '�� 7�'/� �����������'� 75 �������� ���'�� ) "���/�������'��� ��*�����/�$�� (!'�/ 0.2-0.3 �$��-� (�� ������/� � � &/�#%���#��������'�'�*�����/

�b���� 11 �����'��� ��*�����/���$ �� N����� ��*�����/

)�(�� ����t"���/!����'/!�� 3 '��-�)���(�����

3.5 \���>�?>_�)���A��C = �#>��B� �+< ��! � X�� '�� (!�� (���\�+#�� ����'/!�� 3 '�� -�

�7�/#%��������������-�!�'������ 2 ������ *�\� $0����� /��� 4 N�$)$�#�" � $+��� ��&�&��$�'��$ [8] �������� 4 '�*�����/��/�� ��-�7�'/�1 2556 (!'�/ ��%��

��/!�*O/��%��#Q"��$� ) �/�� $+ '�*�����/ ( ��$�()

��'/!��'����� 1

��'/!��'����� 2

��'/!�� '����� 3

�!�%� 71 68 63 �('������Y�$/�!�%� 71 69 64 �('����� 69 67 62 ��/ 73 71 68 -���Z[/�('����� 67 63 58 -���Z[/�('���� 62 60 55

"�� /��� 4 # '� ��'������'�*�����/�� ����'/!�� 3 '��-�����$/�� � '"'��������&� %� +��/ �$����� ��$�( 73 71 )�( 68 ������ �/�/����+�!�%� )�(+�('������Y�$/�!�%� '�*�����/��'/!��'����� 1 ������ %� ��$�( 71 N�$ ��'������'�*�����/���$����&�%� +-���Z[/�('���� �$����� ��$�( 62 60 )�( 55 ������ uO�/!�#�" �)$����� $'�� "(# '��� ����'/!��0������ 24 7��'N�/ ! %���'/!�� 1 '�� -�����$/�� � '"'��������&� )��N�$+# '�'�*�����/���/� (��,�$��-�7�'/���$�� � 0�� %� ���'� ��$�( 50

��! � � ������)X�+#'�*�����/��/)���(��%�������/X�����$�-7�N� )� � ArcMAP 10.0 -�� � (�'���������7�/#%�������'$'�\� Inverse Distance Weighted (IDW) ��%���$�����/ (Power) ����� 2 ��%��"��'�"&�������� � (Neighbor) ����� 6 ��/ ����� 12- ����� 15

���gb��h9������I���JFO���+h� 3 �+ H+�i 2556 EIj9+L����� ����� 12 �� *�\� $0��'�'�*�����/-�� �� ��(ACC)

��'/!�� 3 '�����/� (��, 7�'/��%����/!� �$����� ��$�( 65.4 60.5 )�( 54.8 ������ N�$ ��'�+�!�%� )�(+�('������Y�$/�!�%� ��'�*�����/������&� ��%��/"�-�7�'/�����%��)�(��$��%�� ��'���/���'��� �������������'� 50 �������� ���'�� ��/X�-!�N���� �� �����*�����/���/ (POD) )����%��#�" �+# '���/'�*�����/���/� (��,)��' �$��-� (�� #O/#�-"

�b���� 12 '�*�����/�� ����'/!�� 3 '�� ��/��%����/!�

���gb��h9������I���JFO���+h� 3 �+ H+�i 2556 EIj9+��+ � + ����� 13 �� *�\� $0��'�'�*�����/��/�� ��(ACC)

��'/!�� 3 '�� ���/� (��,�$�� ��$�( 47.5 45.6 )�( 44.6 ������ �����������/���'�'�*�����/�����/��� ��%��/"���%������+#��,�����/)� � '���N�$��#$&!�&���� �������!��&� )�u�yz���*O/ 8 ��� )�(��#$&����-��'�7�'/�'����$'��� 2-3 ��� #$&��'�-!����������/�/�$�/ '�� t')�(��'� &�) /��/�����"(�����O�� ��'�� (��,0�$ ���#�$/ 2 ��������/X�� (� ���� (��,0�$ %� ���� �7�� eighteen (!'�/'����� 16-19 �.$. )�(0���&��!'����� (!'�/'����� 26 �.$. *O/ 1 �.. ��/X�-!��� ����'�X��#���#������O��

�b���� 13 '�*�����/�� ����'/!�� 3 '�� ��/��%�����$$�

Page 7: E F + GH+ IJ F J+ GK+ L + LG M E˘ N˘ 6 MM6GO9 …for Climate Change Prediction in Thailand ˘ / F J ˘9I L+ 1 , N9 F +\6+F 2, 6 1]F 3,+ ˇ ++2 4 O LE6 LF M\\9JE+ 5 1,2,3,4,5 ...

7

���gb��h9������I���JFO���+h� 3 �+ H+�i 2556 EIj9+��O��� ����� 14 �� *�\� $0��'�'� ��$�('�*�����/��/�� ��

��'/!�� 3 '�� ���/� (��,�$�� ��$�( 81.5 76.5 )�( 70.5 ������ uO�/-�7�'/'����� 9-15 0�� � ���\�#�"�#$&� � #%��������0�� � X�� (� %� ��'�+�('������Y�$/�!�%������/ uO�/������/�� �'�*�����/(CSI) ����� ���� *�� �� ��'�+�('������Y�$/�!�%�0��*�����/������&� N�$'�*�����/�� ��(ACC) ��'/!�� 3 '�� �$����� ��$�( 71 69 )�( 64 ������

�b���� 14 '�*�����/�� ����'/!�� 3 '�� ��/��%���&��

EIj9+/0�6�� + ����� 15 �� *�\� $0��'�'�*�����/(ACC) ��/�� ��

��'/!�� 3 '�� ���/� (��, �$����� ��$�( 82.7 80.5)�( 75.5 ������ # '� '�*�����/-���%����������/�&���/�'������� ���� ��%��/"�����Q���� ��-!�� ������ ���(�� $'�����$�'� 10 �������� ���'�� ��-!�'�)���$���/�� �� (CSI) ��/�O�� ��/X�-!�'�*�����/� �� ��(ACC) �#������O��

�b���� 15 '�*�����/�� ����'/!�� 3 '�� ��/��%��#Q,"��$�

4. L���eO�O����92��� eO � '�� (!�'�)���$�-��� ��� ����������'/!�� 3 '��

"�) "���/�+#��, WRF ���'��(���$� 3x3 ��N���� N�$���$ �� ������� '"'��"�� ��&�&��$�'��$)�(����. � (��t�-�� � '"�� '�*�����/����"(��O/*O/ #%�������/�!�&� ������� ��0���!�$0'� )�('�*�����/��/7�'/� ������������� ����'����� ( & 0��#�" �N�����/�� ��*�����/(POD) N���'�

X��#����/�� �� (FAR) )�('�)���$���/�� �� (CSI) uO�/X�� � (����'�)���$�-�� �� �����7�'/� �����������$�'� 50 �������� ���'�� "(��'�*�����/�$����� 0.6 )��/-!��!t�'��� ��"(��'�*�����/������&� ��%���!�$�$��-������������/ )�( ��'������'�*�����/(ACC) ��/�&� 0��)�� +�('������Y�$/�!�%� ��'�*�����/�� ����'/!�� 3 '�� �$����� ��$�( 71 69 )�( 64 ������ �/�/���+�!�%� )�(��%��#�" ����� �����������'� 50 �������� ���'�� # '�'�X��#����/�� �� (FAR) �#�����/�O�� N�$ ��'������'�*�����/�������&� (ACC) %� +-���Z[/�('���� ��'�*�����/ �$����� ��$�( 62 60 )�( 55 ������ ��%��/"� ��'���/���'����#%����� � ��� �&���-!���)� � '��/����+#+�����,�����/��/ � (�� �� � �� ��$�����'�����%��������O��0�� ��/����"��������/,O�5'�)���$�-�� �� ����%���+#��, &�) / (extreme event) �$�/7���"� �#%��)��/'�)����/-�'������+#��,X��)� 0���$�/�� � �� )�(� (����� (���\�+#�� ��-�'������+#��,���� ����0����Q��0���$� / ��t�� (���\�+#

�������������

X�����$����� &����'�"�$ )�(X��7�'$���'�"�$ ��$� ����,� �#$� ��� ��/�* ��� ����,� �#$� ���)�(� ��5� (�/�� �!7�) ���-!�� ��� ��&������� ��! � � ,O�5)�('�� (!�'�)���$��� ��� ����������! � � (��,0�$-� ��/��� ���"����� ���� # (&� � ��&�&��$�'��$ ���������&�������� ��������� '"'���(�� $'�� ��/X�-!�'�)���$��� ��"�) "���/ WRF ��! � � (��,0�$�#���'����7%��*%�)�(� (���\�+#$��/�O��

E9�L��9h��9�

[1] WRF Model Users Pages.[Online]. Available:http://www.mmm.ucar.edu/wrf/users/.Online.Accessed December 4,2013.

[2] J.Marshall and R.A. Plumb, Atmosphere,Ocean,and Climate Dynamics: An Introductory Text.Elsevier Academic Press,2008.

[3] D. J. Stensrud, Parameterization Schemes: Keys to Understanding Numerical Weather Prediction Models. Cambridge University Press, 2009.

[4] E.E. Ebert hContiguous Rain Area Entity-based Verification� 2009.[Online].Available:http://www.cawcr.gov.au/projects/verification/CRA/CRA_verification.html.

[5] E.E. Ebert,2009: Feature-specific verification of ensemble forecasts. 4th Intl Verification Methods Workshop, Helsinki, Finland, 8-10 June 2009.[Online].Available :http://space.fmi.fi/Verification2009/presentations/tuesday/TUES_Session-6/O6.7_Ebert.pdf.

Page 8: E F + GH+ IJ F J+ GK+ L + LG M E˘ N˘ 6 MM6GO9 …for Climate Change Prediction in Thailand ˘ / F J ˘9I L+ 1 , N9 F +\6+F 2, 6 1]F 3,+ ˇ ++2 4 O LE6 LF M\\9JE+ 5 1,2,3,4,5 ...

8

[6] E.E. Ebert, �Verification of Nowcasts and Very Short Range Forecasts�, WWRP Int'l Symposium on Nowcasting and Very Short Range Forecasting, Toulouse, 2005

[7] J.L.Wilson ,Verification of Ensemble Forecasts: A look to the future , Environment Canada,2009

[8] Clark,T-C. Chen, 2008: Contributions of mixed physics versus perturbed initial/lateral boundary conditions to ensemble-based precipitation forecast skill. Mon. Wea. Rev., 136, 2140�2156.

[9] Tartaglione, N., S. Mariani, C. Accadia, A. Speranza, and M. Casaioli, 2005: Comparison of rain gauge observations with modeled precipitation over Cyprus using contiguous rain area analysis. Atmos. Chem. Phys., 5, pp. 2147�2154 Kabaila P.(1999), � The Relevance Property for Predection Intervals,� Journal of Time Series Analysis,20,655-662

[10] University Corporation for Atmospheric Research (UCAR), May 2013, Model Evaluation Tools Version 4.1 (METv4.1) Userps Guide 4.1, [Online], Available: http://www.dtcenter.org/met/users /docs/overview.php

[11] � ��&�&��$�'��$.'� ���&�&��$�'��$.[���0���].�% ��"�: http://www.tmd.go.th/info/info.php?FileID=29

[12] � ��&�&��$�'��$.'� ���&�&��$�'��$.[���0���].�% ��"�http://www.tmd.go.th/info/info.php?FileID=22