Page 41 - แล้งซ้ำซากจังหวัดสระแก้ว

33

รูปแบบ เหนือพื้นที่ค่าดรรชนีความแห้งแล้งของฝนที่ต่างจากค่าปกติ (SPI) และข้อมูลปริมาณน้ำฝนเฉลี่ยที่
ได้จาก TRMM ถูกแทรกเพื่อให้ได้รูปแบบเชิงพื้นที่และเวลาเหนือทั้งรัฐพิหารใต้ ของอินเดีย ในขณะที่ชุด

ข้อมูล MODIS ได้มาซึ่งความแตกต่างของค่าดัชนีพืชพรรณ (NDVI) ค่าความเบี่ยงเบนในพื้นที่ ระบบ

สารสนเทศทางภูมิศาสตร์ (GIS) จะนำเข้าบัญชีที่จะบูรณาการช่องโหว่ภัยแล้งและอันตรายเพื่อประเมิน
ความเสี่ยงเหนือ South Bihar ผลการศึกษาพบว่าพื้นที่ประมาณ 36.90% ไปทางที่สูงมากมีความเสี่ยงภัย

แล้งมากกว่าภาคตะวันออกเฉียงเหนือและตะวันตกของ รัฐพิหารใต้ และความจำเป็นในการอนุรักษ์เพื่อ
ต้านภัยพิบัติ มีความสอดคล้องกับการศึกษาของ Zhang, Qiaozhenh, and Huang (2014) ที่ได้ทำการ

วิจัยเกี่ยวกับการประเมินดัชนีความแห้งแล้งด้วยการสำรวจจากระยะไกล สำหรับการตรวจสอบภัยแล้งทาง

การเกษตร และวิเคราะห์ผลกระทบทางภาคเหนือ โดยการสำรวจระยะไกลสามารถให้ข้อมูลตามเวลาจริง
และแบบไดนามิก สำหรับระบบนิเวศบนบกสามารถตรวจสอบภัยแล้งที่มีประสิทธิภาพ และได้เสนอ

Drought Severity Index (DSI) เป็นการบูรณาการทั้งสภาพพืชและข้อมูลการคายน้ำ แสดงให้เห็นถึง
ศักยภาพสำหรับการตรวจสอบภัยแล้งในทั่วโลก ในงานวิจัยนี้ อธิบายความสามารถของ ดาวเทียม MODIS

DSI สำหรับการเกษตรในการตรวจสอบภัยแล้งด้วยวิธีต่าง ๆ และผลกระทบจากภัยแล้งต่อผลผลิตข้าวสาลี

ในฤดูหนาวที่ถูกประเมิน 5 จังหวัดในภาคเหนือของจีน ครั้งแรกที่ MODIS DSI ได้ทำการเปรียบเทียบกับ
ปริมาณน้ำฝน และความชื้นของดินในระดับจังหวัดเพื่อตรวจสอบความสามารถในการอธิบายลักษณะ

สถานะความชื้นนั้นโดยเฉพาะ สำหรับการตรวจสอบภัยแล้งทางการเกษตร MODIS DSI ได้รับการประเมิน

เทียบกับภัยแล้งรุนแรงทางการเกษตรในระดับจังหวัด นอกจากนี้ยังได้รับการสำรวจโดยใช้ข้อมูล MODIS
DSI 8 วัน โดยรวมแล้ว MODIS DSI โดยทั่วไปมีประสิทธิภาพสำหรับการอธิบายลักษณะสภาพความชื้นใน

ระดับจังหวัด ช่วงการปลูกข้าวสาลีในฤดูหนาว และความสัมพันธ์ที่ดีที่สุดที่สังเกตได้ในเดือนเมษายนใน

ระหว่างขั้นตอน jointing และ booting MODIS DSI ใช้ได้ดีกับภัยแล้งทางเกษตรระดับจังหวัด
3. การวิเคราะห์พื้นที่เสี่ยงภัยแล้งเกี่ยวกับค่าสมดุลน้ำ

การศึกษาเกี่ยวกับความสมดุลน้ำที่ศึกษาโดย Vasiliades, and Loukas (2007) การศึกษา
วิเคราะห์นี้จะประเมินประสิทธิภาพ ของดัชนี Palmer เพื่อตรวจสอบความแห้งแล้งด้านอุทกวิทยา ในการ

ปล่อยน้ำ และความชื้นของดินในพื้นที่ลุ่มน้ำที่แตกต่างกันตามลักษณะธรณีสัณฐานในเขต Thessaly

ประเทศกรีซ Palmer มี 4 ดัชนี (PDSI, Weighted PDSI, PHDI and the moisture anomaly Z-index
) ถูกนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความรุนแรงของภัยแล้งทางด้านอุตุนิยมวิทยา ความรุนแรงภัยแล้งทางด้านอุทก

วิทยา ถูกประเมินจากผลของ UTHBAL ซึ่งเป็นรูปแบบความสมดุลของน้ำที่คิดต่อเดือน ตัวแปรทางด้าน
อุทกวิทยาได้ถูกนำมาใช้เป็นตัวบ่งชี้ถึงความรุนแรงของภัยแล้งและถูกนำมาเปรียบเทียบกับดัชนี Palmer

ประมาณโดย basin-wide ซึ่งเป็นข้อมูลทางด้านอุตุนิยมวิทยา ผลการศึกษาพบว่า Weighted PDSI และ

the moisture anomaly Z-index เป็นตัวอย่างที่ดีกว่าการไหลของแม่น้ำ และความชื้นในดิน สำหรับลุ่ม
น้ำศึกษาทั้งหมด กระบวนการ irrespectively จะครอบคลุมพื้นที่ที่ศึกษา geophysical, และ hydro

climatic characteristics ผลที่ได้ตัวแปรจะเป็นปัจจัยที่อยู่ในช่วงเวลาเฉพาะของการเกิดภัยแล้ง ซึ่งดัชนี

ที่ได้รับการยอมรับในการระบุความรุนแรงของภัยแล้งที่เกิดจากเหตุการณ์ทางประวัติศาสตร์ มีความ