Please use this identifier to cite or link to this item: http://nuir.lib.nu.ac.th/dspace/handle/123456789/3899
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributorSASITHON CHATSUDARATen
dc.contributorศศิธร ฉัตรสุดารัตน์th
dc.contributor.advisorNattapon Mahaviken
dc.contributor.advisorนัฐพล มหาวิคth
dc.contributor.otherNaresuan University. Faculty of Agriculture,Natural Resources and Environmenten
dc.date.accessioned2021-10-05T02:03:40Z-
dc.date.available2021-10-05T02:03:40Z-
dc.date.issued2564en_US
dc.identifier.urihttp://nuir.lib.nu.ac.th/dspace/handle/123456789/3899-
dc.descriptionMaster of Science (M.S.)en
dc.descriptionวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต (วท.ม.)th
dc.description.abstractThis research studied landslide susceptibility in Northern Thailand by using Frequency Ratio (FR) model and Analytic Hierachy Process (AHP). The objectives of this study are to study and compare Frequency Ratio model (FR) and Analytic Hierachy Process (AHP) by collecting the influencing factors for the occurrence of landslides. These factors includes elevation, slope aspect, slope angle, lithology, distance to lineament, distance to drainage, soil texture, rainfall, land use and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). And, another objective is to study precipitation patterns both previous and during landslides. The 2011 landslide location data was used in the Bayesian Probability Model to study precipitation patterns. For results of FR model and AHP, it can be divided into 5 levels of susceptibility to landslide: Very Low Susceptibility (VLS), Low Susceptibility (LS), Medium Susceptibility (MS), High Susceptibility (HS) and Very High Susceptibility (VHS). Both methods are used natural breaks. When the model is compared and verified their reliability by using the Area Under Cure (AUC), the highest prediction rate (AHP) was 62.56%. And, the FR method was accuracy which the prediction rate was 53.44%. This study concluded that the hierarchical analysis (AHP) process is the best results. Also, the susceptibility areas in HS and VHS using the Bayesian probability of rainfall patterns in 2011 indicated that the correlation of Accumulative and Duration Rainfall (A-D). The correlation of A-D represents accumulative rainfall period > 152 mm and the duration of rain ≤ 7 days had the highest probability of causing a landslide event of 12%, Which can bring the maps from this study to plan for disaster management. In the future, these can also help citizens or agencies to aware of the landslide that can occur caused.en
dc.description.abstractการศึกษาความอ่อนไหวต่อการเกิดดินถล่ม พื้นที่ภาคเหนือของประเทศไทย ด้วยวิธีแบบจำลองความถี่และกระบวนวิเคราะห์ตามลำดับชั้น โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบแบบจำลองอัตราส่วนความถี่ (FR) และกระบวนการวิเคราะห์ตามลำดับชั้น (AHP) โดยรวบรวบรวมปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการเกิดดินถล่ม ได้แก่ ความสูง (Elevation) ทิศด้านลาด (Slope aspect)  ค่ามุมความลาดชัน (Slope angle) ชนิดหิน (Lithology) ระยะห่างจากรอยเลื่อน (Distance to Lineament ) ระยะห่างจากเส้นทางน้ำ (Distance to Drainage ) อนุภาคของดิน (Soil texture) ปริมาณน้ำฝน (Rainfall) ลักษณะการใช้ประโยชน์ที่ดิน (Land use) และดัชนีความสมบูรณ์ของพืชพรรณ (Normalized difference vegetation index : NDVI) และเพื่อศึกษารูปแบบฝนก่อนและระหว่างเหตุการณ์ดินถล่ม โดยใช้แบบจำลองความน่าจะเป็นแบบเบย์เซียน (Bayesian Probability) ใช้ข้อมูลตำแหน่งดินถล่มในปีพ.ศ. 2554 ในระดับความอ่อนไหวสูงและสูงมาก ผลการศึกษาของแบบจำลองอัตราส่วนความถี่ และกระบวนการวิเคราะห์ตามลำดับชั้น สามารถแบ่งเป็นระดับความอ่อนไหวต่อการเกิดดินถล่มได้ 5 ระดับ ได้แก่ พื้นที่อ่อนไหวระดับต่ำมาก (VLS) พื้นที่ระดับอ่อนไหวต่ำ (LS) พื้นที่อ่อนไหวระดับปานกลาง (MS) พื้นที่อ่อนไหวระดับสูง (HS) และพื้นที่อ่อนไหวระดับสูงมาก (VHS) โดยทั้งสองวิธีการใช้การแบ่งพื้นที่ด้วยวิธี เนเชอรัลเบรค (Natural Breaks) เมื่อเปรียบเทียบแบบจำลองและตรวจสอบความน่าเชื่อถือด้วยวิธีการพื้นที่ใต้กราฟ (The Area Under Curve) พบว่า กระบวนการวิเคราะห์ตามลำดับชั้น (AHP) มีความถูกต้องค่าการทำนายสูงสุดเท่ากับร้อยละ 62.56 และอัตราส่วนความถี่ (FR) มีความถูกต้องค่าการทำนายมีค่าเท่ากับร้อยละ 53.44 ผลจากการศึกษาครั้งนี้สรุปได้ว่ากระบวนการวิเคราะห์ตามลำดับชั้นให้ผลลัพธ์ดีที่สุด และการศึกษาความน่าจะเป็นแบบเบย์เซียนของรูปแบบฝนในปีพ.ศ. 2554 พื้นที่ความอ่อนในพื้นที่เสี่ยงสูงและสูงมาก พบว่า ความสัมพันธ์ปริมาณน้ำฝนสะสมและระยะเวลาฝนตก (A-D) ในช่วงปริมาณน้ำฝนสะสม > 152 มม.และระยะเวลาฝนตก ≤ 7 วัน มีค่าความน่าจะเป็นที่จะก่อให้เกิดเหตุการณ์ดินถล่มสูงสุดเท่ากับ 0.12 หรือ ร้อยละ 12 ซึ่งสามารถนำแผนที่ในการศึกษาครั้งนี้วางแผนในการรับมือภัยพิบัติ อีกทั้งสามารถช่วยให้ประชาชนหรือหน่วยงาน ตระหนักถึงดินถล่มที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้th
dc.language.isothen_US
dc.publisherNaresuan Universityen_US
dc.rightsNaresuan Universityen_US
dc.subjectดินถล่มth
dc.subjectอัตราส่วนความถี่th
dc.subjectกระบวนการวิเคราะห์ตามลำดับชั้นth
dc.subjectความน่าจะเป็นแบบเบย์เซียนth
dc.subjectดาวเทียม TRMMth
dc.subjectLandslideen
dc.subjectFrequency Ratioen
dc.subjectAnalytical Hierarchy Processen
dc.subjectBayesian Probabilityen
dc.subjectThe Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM)en
dc.subject.classificationEnvironmental Scienceen
dc.titleการวิเคราะห์ความอ่อนไหวเชิงพื้นที่และความน่าจะเป็นของรูป​แบบฝนที่ก่อให้เกิดดินถล่มในพื้นที่ภาคเหนือของประเทศไทย​ด้วยข้อมูล​ Tropical​ Rainfall​ Measuring​ Mission​ โดยใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์th
dc.titleAn analysis of spatial susceptibility and probability of rainfall pattern inducing landslides in Northern Thailand with Tropical Rainfall Measuring Mission data using GISen
dc.typeThesisen
dc.typeวิทยานิพนธ์th
Appears in Collections:คณะเกษตรศาสตร์ ทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
61062229.pdf11.67 MBAdobe PDFView/Open


Items in NU Digital Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.