• Home
  • Research
    • Satellite Remote Sensing
    • Land Surface and Hydrology Modeling
    • Data Assimilation
    • Seasonal Forecast
    • Climate Change
    • AI and Big Data
  • Data
    • Asian Hydrometeorological Simulation (AHS)
    • Asia’s Monthly MODIS Evapotranspiration (AMODET)
    • Asia’s Meteorological Forecast (AMF)
    • Asia Meteorological Projection Under Climate Change Scenarios (AMC)
    • Global Streamflow Simulation (GSS)
    • Thailand Hydrometeorological Seasonal Forecasts (THSF)
    • Thailand Hydrometeorological Simulation (THS)
    • Thailand Streamflow Simulation (TSS)
    • Thailand Hydrological Projection Under Climate Change Scenarios (THC)
    • Regional TWS Simulation at 5 km (RTWS5)
    • Thailand Hydrological Midterm Forecast (THMF)
    • Thailand Ground Data (TGD)
  • News
  • Contact

ALICE-LAB

Skip to content
  • Home
  • Research
    • Satellite Remote Sensing
    • Land Surface and Hydrology Modeling
    • Data Assimilation
    • Seasonal Forecast
    • Climate Change
    • AI and Big Data
  • Data
    • Asian Hydrometeorological Simulation (AHS)
    • Asia’s Monthly MODIS Evapotranspiration (AMODET)
    • Asia’s Meteorological Forecast (AMF)
    • Asia Meteorological Projection Under Climate Change Scenarios (AMC)
    • Global Streamflow Simulation (GSS)
    • Thailand Hydrometeorological Seasonal Forecasts (THSF)
    • Thailand Hydrometeorological Simulation (THS)
    • Thailand Streamflow Simulation (TSS)
    • Thailand Hydrological Projection Under Climate Change Scenarios (THC)
    • Regional TWS Simulation at 5 km (RTWS5)
    • Thailand Hydrological Midterm Forecast (THMF)
    • Thailand Ground Data (TGD)
  • News
  • Contact
ALICE-LAB
  • About
  • Advancing Water Management through Geospatial Technologies: ALICE-LAB Empowers RID Engineers with AI and Remote Sensing Skills
  • AI and Big Data
  • APN Nature-based Solutions (ENG)
  • Artificial Neural Networks (ANN)
  • Asia Meteorological Projection Under Climate Change Scenarios (AMC)
  • Asia’s Meteorological Forecast (AMF)
  • Asia’s Meteorological Forecast (AMF)
  • Asia’s Monthly MODIS Evapotranspiration (AMODET)
  • Asian Hydrometeorological Simulation (AHS)
  • Asian Hydrometeorological Simulation (AHS)
  • Building Climate Resilience in Chiang Rai: Advancing Water Security with Nature-Based Solutions
  • Climate Change
  • Climate Change Projections
  • Contact
  • Convolutional Neural Networks (CNN)
  • Crop Modeling
  • Data
  • Data Assimilation
  • Data Assimilation in Our Lab
  • Flood Risk
  • Flood Risk(TH)
  • Funding News
  • Generative Artificial Intelligence (Gen AI)
  • Global Runoff Data Centre
  • Global Streamflow Simulation (GSS)
  • Harnessing Advanced Technologies to Tackle Peatland Fire Risks in a Changing Climate
  • High-Resolution Soil Moisture Data for Enhanced Regional Monitoring in Asia
  • Home
  • Hydrology Model
  • Improving Thailand Groundwater by Data Assimilation
  • Instruction THSF
  • Introduction on AI, Machine Learning and Deep Learning
  • Introduction on Big Data
  • Join Us
    • Registration
  • Land Surface and Hydrology Modeling
  • Log In
  • Long Short-Term Memory (LSTM) Networks
  • Member Login
    • Password Reset
    • Profile
  • Model-Derived Soil Moisture for Assessing Agricultural Water Management
  • Multispectral Satellites Remote Sensing
  • News
  • Noah-MP Land Surface Model
  • Optimizing land surface model for improved soil moisture estimation: Bridging the gap between simulation and satellite observations
  • PCRaster Global Water Balance (PCR-GLOBWB) Hydrology Model
  • Regional TWS Simulation at 5 km (RTWS5)
  • Registration
  • Reinforcement Learning (RL)
  • Research
  • Satellite Remote Sensing
  • Satellite Soil Moisture
  • Satellite-Based Data-Driven Modeling for Soil Moisture Prediction over Thailand
  • Seasonal Forecast
  • Seasonal Forecasts Explained: The Role of Seasonal Forecasts
  • Soil Moisture Workshop
  • Soil-Moisture News
  • Surface Water and Ocean Topography (SWOT)
  • Terms and Conditions
  • Test
  • TEST
  • Thailand Ground Data (TGD)
  • Thailand Hydrological Midterm Forecast (THMF)
  • Thailand Hydrological Projection Under Climate Change Scenarios (THC)
  • Thailand Hydrometeorological Seasonal Forecasts (THSF)
  • Thailand Hydrometeorological Seasonal Forecasts (THSF)
  • Thailand Hydrometeorological Seasonal Forecasts (THSF)
  • Thailand Hydrometeorological Simulation (THS)
  • Thailand Streamflow Simulation (TSS)
  • Thank You
  • The Community Water Model (CWatM) Hydrology Model
  • The Transformer Model
  • THFS Big Data
  • THFS Big Data (TH)
  • THFS Big Data Workshop2
  • THFS Big Data Workshop2(TH)
  • THFS News (TH)
  • THFS Workshop News
  • THSF – News Workshop2
  • THSF GEE
  • THSF News
  • THSF Python (offline)
  • THSF Register
  • THSF time series
  • Triple Collocation
  • Weather Research and Forecasting – Hydro (WRF-Hydro) Model
  • Weather Research and Forecasting – Hydro (WRF-Hydro) Model
  • What is Data Assimilation
  • Workshop APN Nature-based Solutions (ENG)
  • Workshop APN Nature-based Solutions (TH)
  • Workshop Evaluation of Nature-based Solutions (ENG)
  • Workshop Evaluation of Nature-based Solutions (TH)
EN
TH
ระบบพยากรณ์
ความสำคัญ
รายละเอียด
ดาวน์โหลดข้อมูล
ระบบพยากรณ์

ระบบพยากรณ์ตามฤดูกาลด้านอุทกอุตุนิยมวิทยาของประเทศไทย (THSF) นำเสนอข้อมูลด้านอุตุอุทกอุตุนิยมวิทยาความละเอียดสูงที่มีความละเอียดถึง 0.01 องศา (ประมาณ 1 กิโลเมตร) สามารถพยากรณ์ล่วงหน้าได้ตั้งแต่ 1 สัปดาห์จนถึง 6 เดือน ครอบคลุมทั่วทั้งประเทศไทย โดยข้อมูลครอบคลุมตัวแปรต่างๆ เช่น สภาพภูมิอากาศ น้ำผิวดิน น้ำใต้ดิน และตัวแปรคาร์บอน ข้อมูลเหล่านี้สามารถนำไปใช้ในการวางแผนบริหารจัดการทรัพยากรน้ำทั้งน้ำผิวดินและน้ำใต้ดินเพื่อการชลประทานให้ตรงกับความต้องการของพืชในแต่ละระยะการเจริญเติบโตในพื้นที่ต่างๆ รวมถึงการวางแผนการใช้น้ำและการเพาะปลูกที่สอดคล้องกับปริมาณน้ำในแต่ละฤดูกาล ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการทรัพยากรน้ำได้อย่างมีคุณภาพ นอกจากนี้ยังสนับสนุนการปรับปรุงการดำเนินงานด้านเกษตรกรรมด้วยการพิจารณาผลกระทบของสภาพภูมิอากาศระดับภูมิภาค ระบบ THSF ยังช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถวางแผนการจัดหาน้ำและการใช้น้ำระหว่างกลุ่มผู้ใช้งาน เช่น ครัวเรือน การเกษตร และอุตสาหกรรม โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดและวิเคราะห์ความเหมาะสมของสภาพภูมิอากาศและสถานะของดินในพื้นที่ต่างๆทั่วประเทศ ทำให้สามารถคาดการณ์และจัดการกับความแปรปรวนในระดับท้องถิ่นได้อย่างมีประสิทธิภาพ ถูกต้อง และน่าเชื่อถือมากยิ่งขึ้น



GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image

GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image


GIF Image

 

 

รูปที่ 1: การพยากรณ์ข้อมูลตัวแปรอุทกอุตุนิยมวิทยาความละเอียดสูงล่วงหน้า 6 เดือน ครอบคลุมทั่วทั้งประเทศไทย ช่วยให้เห็นภาพการเปลี่ยนแปลงในพื้นที่ระดับท้องถิ่นได้อย่างเจาะจงและชัดเจน อีกทั้งยังให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์สำหรับภาคเกษตรกรรม การบริหารจัดการทรัพยากรน้ำ การศึกษาสภาพภูมิอากาศ และภาคส่วนอื่นๆ ความละเอียดในระดับนี้ช่วยเพิ่มความสามารถในการตัดสินใจอย่างเหมาะสมแม่นยำและนำข้อมูลพยากรณ์ไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

 

ความสำคัญ

การพยากรณ์มีบทบาทสำคัญในการวางแผนและเตรียมพร้อมรับมือกับสถานการณ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ช่วยให้การตัดสินใจและการเตรียมความพร้อมมีความเหมาะสมและแม่นยำมากขึ้น สำหรับบริบทด้านอุทกอุตุนิยมวิทยา ซึ่งเน้นการศึกษาและการคาดการณ์ปรากฏการณ์ที่เกี่ยวข้องกับภูมิอากาศและน้ำ การพยากรณ์มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการคาดการณ์เหตุการณ์ธรรมชาติและผลกระทบที่อาจตามมา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อสภาพภูมิอากาศเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและทวีความรุนแรงมากขึ้น ข้อมูลพยากรณ์ที่มีความละเอียดเชิงสูงพื้นที่ในระดับท้องถิ่นสามารถให้ข้อมูลที่แม่นยำและมีความละเอียดมากขึ้น ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการเตรียมความพร้อมและการตอบสนองต่อสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างมีประสิทธิภาพและเหมาะสม

เมื่อเปรียบเทียบกับข้อมูลสาธารณะของตัวแปรต่างๆ ทางอุตุอุทกวิทยาที่มีอยู่ในปัจจุบัน มักมีความละเอียดเชิงพื้นที่ค่อนข้างต่ำ (ประมาณ 25 กิโลเมตร) ดังนั้นข้อมูลพยากรณ์ที่มีความละเอียดสูง (1 กิโลเมตร) จากระบบพยากรณ์นี้สามารถให้ผลลัพท์ที่ชัดเจนและละเอียดมากขึ้นเกี่ยวกับรูปแบบสภาพอากาศและเหตุการณ์ทางอุทกวิทยาในพื้นที่ระดับท้องถิ่น ซึ่งความละเอียดในระดับนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับหลายภาคส่วน เช่น เกษตรกรรม เกษตรกรสามารถใช้ข้อมูลดังกล่าวในการวางแผนจัดการแปลงเกษตรด้วยความแม่นยำ เช่น ระบุพื้นที่ของแปลงนาที่ขาดน้ำหรือธาตุอาหาร ทำให้สามารถให้น้ำหรือใส่ปุ๋ยได้อย่างแม่นยำและคุ้มค่า นอกจากนี้ การพยากรณ์ฝนตก ปริมาณน้ำฝน ช่วงเวลา และอุณหภูมิในพื้นที่เล็กยังช่วยให้เกษตรกรตัดสินใจได้ดีขึ้นเกี่ยวกับการให้น้ำ การเพาะปลูก และการเก็บเกี่ยว ซึ่งส่งผลต่อการจัดการทรัพยากรน้ำ ลดการสิ้นเปลืองทรัพยากร และรักษาคุณภาพของผลผลิตให้มีความแม่นยำสูงขึ้น

เช่นเดียวกับภาคส่วนอื่นๆ เช่น การจัดการภัยพิบัติ การวางแผนโครงสร้างพื้นฐาน และการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำ ยังได้รับประโยชน์อย่างมากจากจากข้อมูลพยากรณ์ละเอียดเพิ่มขึ้นนี้ ด้วยข้อมูลที่แม่นยำผู้มีส่วนเกี่ยวข้องสามารถวางแผนพัฒนากลยุทธ์การเตรียมพร้อมและการตอบสนองได้ดีขึ้น ดังนั้นจึงเป็นประโยชน์ต่อเกษตรกรและผู้กำหนดนโยบายในการตัดสินใจวางแผนการจัดการพืชผลและกลยุทธ์การปรับตัวเพื่อรับมือกับสภาพภูมิอากาศและสถานการณ์ต่างๆ ที่กำลังจะเกิดขึ้นได้อย่างเหมาะสม นำไปสู่การบริหารจัดการทรัพยากรและความเสี่ยงที่มีประสิทธิภาพและน่าเชื่อถือมากยิ่งขึ้น

รายละเอียด

ความละเอียดเชิงพื้นที่: พื้นที่กริด 0.01 (ประมาณ 1 กิโลเมตร)

ความละเอียดเชิงเวลา: 1 วัน และ 1 เดือน

ช่วงเวลา: คาดการณ์ล่วงหน้า 6 เดือนจากปัจจุบัน

รูปแบบไฟล์: NetCDF, GeoTIFF, Excel

การอัปเดต: ทุกสัปดาห์ถึง 10 วัน

ดาวน์โหลดข้อมูล

กรุณา เข้าสู่ระบบ หรือ ลงทะเบียน เพื่อเข้าถึงเนื้อหานี้

TALK TO US
Have any questions? We are always open to talk about your inquiries, new projects, creative opportunities and how we can help you.
CONTACT US
Copyright © 2024 ALICE-LAB: Asian Land Information for Climate and Environmental Research Laboratory. All rights reserved.
 

Loading Comments...