Application of CLUE-S model and SWAT model for land use and streamflow prediction at upper Khwae-Noi subwatershed, Nakhonthai district, Phitsanulok province
Abstract:
การประยุกต์แบบจำลอง CLUE-S ในการคาดการณ์การใช้ประโยชน์ที่ดิน และแบบจำลอง SWAT ในการประมาณปริมาณค่าน้ำท่าในพื้นที่ลุ่มน้ำย่อยแควน้อยตอนบน อำเภอนครไทย จังหวัดพิษณุโลก มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการใช้ประโยชน์ที่ดิน ปี พ.ศ. 2556 และ พ.ศ. 2561 และคาดการณ์การใช้ประโยชน์ที่ดินในอนาคตปี พ.ศ. 2566 และ พ.ศ. 2571 และใช้แบบจำลอง SWAT ในการประมาณปริมาณค่าน้ำท่า ในพื้นที่ลุ่มน้ำย่อยแควน้อยตอนบน อำเภอนครไทย จังหวัดพิษณุโลก ผลการศึกษา การคาดการณ์การใช้ประโยชน์ที่ดิน พ.ศ. 2566 และ พ.ศ. 2571 พบว่า พื้นที่ลุ่มน้ำย่อยแควน้อยตอนบน มีพื้นที่ป่าไม้มากที่สุด รองลงมา ได้แก่ พื้นที่เกษตรกรรม พื้นที่ชุมชนและสิ่งปลูกสร้าง พื้นที่เบ็ดเตล็ด และพื้นที่แหล่งน้ำ โดยการใช้ประโยชน์ที่ดินประเภทต่าง ๆ ส่วนใหญ่มีแนวโน้มลดลงจากปี พ.ศ. 2561 การประยุกต์แบบจำลอง SWAT ในการประเมินปริมาณน้ำท่า แบบจำลองมีประสิทธิภาพระดับดีในการประเมินปริมาณน้ำท่า โดยใช้ข้อมูลการตรวจวัดปริมาณน้ำท่าสถานี N.36 ในการปรับแก้ค่าความคาดเคลื่อน และสอบเทียบค่าความถูกต้องในช่วงปี พ.ศ. 2543 ถึง พ.ศ. 2561 โดยพิจารณาจากค่าสถิติ R2 และ NSE โดยมีค่า 0.81 และ 0.74 ตามลำดับ ส่วนการคาดการณ์ปริมาณน้ำท่าในอนาคต พ.ศ. 2566 และ พ.ศ. 2571 แบ่งออกเป็นกรณีการใช้ประโยชน์ที่ดินตามมาตรการอนุรักษ์ป่าไม้และการเปลี่ยนแปลงการใช้ประโยชน์ที่ดินตามแนวโน้มในอดีต พบว่าทั้ง 2 กรณี มีปริมาณน้ำท่าสูงกว่าปี พ.ศ. 2561 โดยเพิ่มขึ้นร้อยละ 27.41, 27.49, 27.34 และ 27.56 ตามลำดับ ซึ่งจากการศึกษาพบว่า การเพิ่มขึ้นของพื้นที่เกษตรกรรม พื้นที่ชุมชนและสิ่งปลูกสร้าง และพื้นที่แหล่งน้ำ ส่งผลให้ปริมาณน้ำท่าเพิ่มขึ้นเล็กน้อย
The Application of SWAT Model and CLUE-S Model for Streamflow and Land Use Prediction at Upper Khwae-Noi Subwatershed, Nakhonthai District, Phitsanulok Province, aims to study land use utilization, forecast land-use change, and estimate the streamflow in the upper Khwae Noi subwatershed, Nakhon Thai District, Phitsanulok Province. The CLUE-S land-use change model and SWAT hydrological model were powerful tools for forecast future land-use and streamflow change in 2013, 2018, 2023, and 2028. The results found that the land use forecast in 2023 and 2028 displayed the most forest area, followed by agricultural areas, community and buildings area, miscellaneous area, and water area. Most land-use types tended to decline from 2018. The SWAT model application to estimate streamflow found that the model had an adequate efficiency in evaluating streamflow. We usedstreamflow measurement data from the hydrological station (N.36) to calibrate and validating the model and analyze streamflow variables susceptibility during2000-2018 based on statistical parameters with R2 and NSE as 0.80 and0.74. The forecast for the streamflow in the future (2023 and 2028) by 2 scenario cases as conservation forest measure and future land utilization with previous statistic was slightly higher than in 2018. The results explain that deforestation and the extended agriculture area significantly increased streamflow in the initial transition stage.