การศึกษาดัชนีการชะล้างพังทลายดินโดยน้ำฝนในพื้นที่สถานีวิจัยลุ่มน้ำลำตะคอง จังหวัดนครราชสีมา

Determination of Rainfall Erosivity at LamtakongWatershed Research Station,
Nakhon Ratchasima

กิตติพงษ์ พงษ์บุญ ^*

Kittipong Pongboon ^*

บทคัดย่อ

                 การศึกษาดัชนีการชะล้างพังทลายของดินโดยน้ำฝนในพื้นที่สถานีวิจัยลุ่มน้ำลำตะคอง จังหวัดนครราชสีมา ได้ทำการศึกษาโดยใช้ข้อมูลปริมาณน้ำฝนเป็นรายครั้งที่มีฝนตกจำนวน 132 ครั้ง ระหว่างปี 2541 – 2542 พบว่า ค่าดัชนีการชะล้างพังทลายของดินโดยน้ำฝน ที่ความหนักเบาของฝนตกในช่วงเวลา 30 นาที ที่มีระยะเวลาฝนตกนาน 30 นาที และมีปริมาณน้ำฝน 32 มม. ให้ค่ามากที่สุดเท่ากับ 6 ซม./ชม. และจากการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างค่าดัชนีการชะล้างพังทะลายของดินโดยน้ำฝนกับปริมาณน้ำฝนในแต่ละครั้งที่มีฝนตกพบว่า มีความสัมพันธ์กันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติโดยมีค่าสัมประสิทธิ์ตัวกำหนด (coefficient of determination, r²) เท่ากับ 0.845

Abstract

                 The study on rainfall erosivity index at the Lamtakong Watershed Research Station, Nakhon Ratchasima Province, employed 132 storms of rainfall data recorded in 1998 - 1999. The results revealed that the rainfall erosivity index at the 30 minutes of rainfall intensity with 30 minutes duration and 32 mm of rainfall gave the hightest value equal to 6 cm/hr. It was found that the rainfall erosivity index and the rainfall by storm showed the significant relationship with the coefficient of determination (r²) of 0.845.

_____________________

   Forest Environment Research and Development Division, Forest Research Office, Royal Forest Department,

  Chatuchak, Bangkok 10900

คำนำ

                 การชะล้างพังทลายของดินเป็นปัญหาที่สำคัญมากอันหนึ่งที่ก่อผลกระทบต่อกิจกรรมการเกษตรของโลก เมื่อเกิดการพังทลายของดินตะกอนจะถูกพัดพาไปและทับถมยังแหล่งน้ำต่างๆ ก่อให้เกิดปัญหาในการใช้ประโยชน์แหล่งน้ำนั้นๆ การพังทลายของดินเกิดจากสาเหตุสองประการ คือ (1) เกิดขึ้นจากปรากฏการณ์ทางธรรมชาติ ซึ่งปกติมีความรุนแรงไม่มากนัก (เกษม, 2539) (2) เกิดจากกิจกรรมของมนุษย์หรือสัตว์ เช่น

                 การไถพรวนและการทำลายพืชธรรมชาติที่ขึ้นปกคลุมดิน เป็นกระบวนการที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วและรุนแรง (นิพนธ์, 2527) กระบวนการพังทลายของดินเป็นกระบวนการที่เกิดขึ้นนานมาแล้วตั้งแต่อดีตเป็นกระบวนการพังทลายของดินโดยอิทธิพลของน้ำเป็นส่วนใหญ่ จากฝนที่ตกลงมา แรงตกกระทบของเม็ดฝนทำให้อนุกาคดินแตกกระจายถูกน้ำพัดพาไปจากพื้นที่นั้น (Schwab และ คณะ, 1993) กระบวนการดังกล่าวจะเกิดขึ้นรุนแรงเพียงใดขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ ที่ประกอบไปด้วย ปัจจัยน้ำฝน คุณสมบัติของดิน และแบบแผนการจัดการเป็นสำคัญ ปัจจัยน้ำฝนนับว่ามีบทบาทมากกว่าปัจจัยอื่นๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งค่าความหนักเบาของฝนที่ตก ถ้าค่าความหนักเบาของฝนมากกว่าสมรรถนะการซึมน้ำผ่านผิวดิน จะเกิดการไหลบ่าของน้ำขึ้นทันที (Agassi, 1996) การศึกษาวิจัยในครั้งนี้เป็นการศึกษาเกี่ยวกับปัจจัยน้ำฝนที่มีอิทธิพลต่อการพังทลายของดิน มีวัตถุประสงค์ เพื่อคำนวณหาค่าปัจจัยน้ำฝนในรูปแบบของพลังงานจลน์และค่าดัชนีการชะล้างพังทลายดินโดยน้ำฝน และเพื่อเป็นข้อมูลในการนำไปประยุกต์ใช้ในการประเมินค่าการชะล้างพังทลายของดินต่อไป

อุปกรณ์และวิธีการ

                 ทำการเก็บรวบรวมข้อมูลน้ำฝนจากเครื่องวัดน้ำฝนอัตโนมัติ ที่ติดตั้งที่สถานีวิจัยลุ่มน้ำลำตะคอง ตั้งแต่เดือนกรกฎาคม 2541 – สิงหาคม 2542 นำกราฟข้อมูลน้ำฝนมาทำการวิเคราะห์ ดังนี้

คำนวณค่าดัชนีการพังทลายดินโดยน้ำฝน (rainfall erosivity index, EI30 index)

                 EI30 index เป็นค่าของพลังงานทั้งหมดที่มีบทบาทต่อการชะล้างพังทลายของดิน โดยเป็นผลคูณระหว่างพลังงานของฝนที่ตกในครั้งนั้น (E) กับค่าความหนักเบาของฝนที่ตกสูงสุดในช่วง 30 นาที (I30) ที่เกิดขึ้นจากการตกของฝนในครั้งเดียวกัน โดยใช้สมการดังต่อไปนี้ (Wischmeier and Smith, 1978)

E = (210.3 + 89 log10 li) Di (1)

                      จากสมการ (1) เขียนใหม่ได้ดังนี้

Ei = 210.3 + 89 log10 li (2)

                 ทำการคำนวณค่าพลังงานจลน์ของน้ำฝนทุกช่วงที่มีการเปลี่ยนค่า Ii นำมารวมเป็นค่าพลังงานจลน์ทั้งหมด (E) ของน้ำฝนที่ตกในครั้งนั้น

                 คำนวณค่าความหนักเบาของฝนมากที่สุดในช่วงเวลา 30 นาที (I30) โดยการอ่านค่าให้ได้ปริมาณน้ำฝนสะสมที่เวลาทุกๆ 15 นาที แปลงค่าปริมาณน้ำฝนในแต่ละช่วงเวลาดังกล่าวเป็นค่าปริมาณน้ำฝนในช่วง 30 นาที โดยการเหลื่อมเวลาไปช่วงละ 30 นาที จะได้ค่า I30

                 จากนั้นคำนวณค่า EI30 โดยนำค่าผลรวมของค่า E คูณด้วย I30

คำนวณค่า KE>1-index

                พลังงานจลน์ (Ei) ที่คำนวณจากค่าความหนักเบาของฝนที่มากกว่า 1 นิ้ว/ชม. จะได้เป็นค่า KE>1-index

คำนวณค่า KEsI30max-index

                 หาค่าความหนักเบาของฝนทั้งหมด (storm rainfall intensity, Is)

Is = A/t, (3)

                      เมื่อ A คือปริมาณน้ำฝนสะสมทั้งหมด และ t คือ ระยะเวลาที่ฝนตก นำค่า Is ที่ได้มาคำนวณหาค่า KEsI30max ขั้นตอนดังต่อไปนี้

KEs = 210.3 + 89 log10 ls (4)

KEsI30max = KEs.I30 / 100 (5)

                      เมื่อ I30max เป็นค่าความหนักเบาของฝนมากที่สุดในช่วงเวลา 30 นาที

ผลและวิจารณ์

                      ลักษณะการกระจายค่าความหนักเบาของฝนในบริเวณพื้นที่ที่ทำการศึกษา มีค่า ตั้งแต่ 0.2 ถึง 60.0 มม./ชม. มากกว่า 50 เปอร์เซ็นต์ ของฝนที่ตกในพื้นที่มีค่าความหนักเบาของฝน ต่ำกว่า 20 มม./ชม. (ภาพที่ 1)

                      การคำนวณหาค่าดัชนีการพังทลายดินโดยน้ำฝน คำนวณจากค่าความหนักเบาของฝนจำนวน132 ครั้ง โดยค่า I30max เท่ากับ 6.0 ซม./ชม. จากฝนตกนาน 0.5 ชม. ปริมาณน้ำฝน 32.0 มม. และมีพลังงานจลน์รวม 865.15 m-ton/ha ค่า EI30max เท่ากับ 5,190.90 m-ton/ha ค่าพลังงานจลน์ที่เกิดจากค่า KE>1 เท่ากับ 838.67 m-ton/ha เกิดขึ้นในช่วงต้นของฝนตก ค่า KE>1 มี 1 ช่วง จากค่า I30max เท่ากับ 6.0 ซม./ชม.

                      สำหรับตัวดัชนี EI เป็นปัจจัยที่ให้ค่าสหสัมพันธ์กับการสูญเสียดินที่ดีมากตัวหนึ่งทั้งนี้เนื่องจากเป็นค่าที่ใช้ความหนักเบาของฝนสูงสุดในการตกแต่ละครั้งมาคำนวณ อย่างไรก็ตาม Hudson (1971) สรุปได้ว่า ค่าความหนักเบามากกว่า 1 นิ้ว/ชม. เพียงประการเดียวก็สามารถเป็นปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการพังทลายดินได้ เพราะหลังจากนั้นค่าความหนักเบาของฝนมีค่าน้อยกว่า 1 นิ้ว/ชม. จะทำให้เกิดการชะล้างพังทลายดินมีน้อยลงไป แต่ในกรณีนี้พื้นที่ของลุ่มน้ำลำตะคองมีพื้นที่ที่เป็นป่าเบญจพรรณและป่าดิบแล้งขึ้นปกคลุม มีความหนาแน่นเรือนยอดแผ่ปกคลุมตั้งแต่ 30 - 60 เปอร์เซ็นต์ ขึ้นไป ทำให้พลังงานที่เกิดจากความหนักเบาของฝนที่น้อยกว่า 1 นิ้ว/ชม. ถูกลดลงโดยชั้นของเรือนยอดดังกล่าวโดยการลดแรงตกกระทบจากเม็ดฝนต่อผิวดิน โอกาสที่จะเกิดการไหลบ่าหน้าดินของน้ำจึงมีน้อย ถึงแม้ค่าพลังงานจลน์รวมจากฝนตกในครั้งนี้จะมีค่ามากก็ตาม

                      การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยน้ำฝนกับปริมาณน้ำฝนรายครั้ง พบว่า ปัจจัยจากค่าปริมาณน้ำฝนรายครั้ง มีส่วนอธิบายค่าการชะล้างพังทลายดินโดยน้ำฝนค่อนข้างดี (ภาพที่ 3) โดยมีค่าสัมประสิทธิ์ตัวกำหนด (Coefficient of determination, R²) และรูปแบบสมการลอการิทั่ม (Logarithmic model) ดังนี้

EI_30max = 1.9329 R^2.0354 r² = 0.845

                      รูปแบบสมการดังกล่าวนี้เป็นแนวโน้มลดลงเนื่องจากลักษณะการตกของฝนมีความหนักเบาไม่แน่นอน บางวันปริมาณน้ำฝนรวมมากในขณะที่ความหนักเบาของฝนต่ำ ในทางตรงกันข้ามกับบางวันปริมาณน้ำฝนรวมน้อยในขณะที่ความหนักเบาของฝนสูง อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่ใช้ในการคำนวณมีจำนวนไม่มากนัก จำเป็นต้องอาศัยการเก็บข้อมูลที่ยาวนานขึ้น นอกจากนี้รูปแบบสมการที่ได้สอดคล้องกับผลการศึกษาของนักวิทยาศาสตร์หลายคน ได้แก่ Elsenbeer และคณะ (1993) ศึกษาในพื้นที่

                       La Cuenca, Western Amezonia ได้รูปแบบสมการ ดังนี้

                       Yu และคณะ (1995) ศึกษาในพื้นที่ New South Wales, Australia ได้รูปแบบสมการ ดังนี้

                       Mikhailova และคณะ (1997) ได้วิเคราะห์ปัจจัยดังกล่าว ในพื้นที่ Honduras พบว่า สมการเส้นตรงแสดงความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยดังกล่าว ดังต่อไปนี้

                       เมื่อ   P_s   คือ ปริมาณน้ำฝนรายครั้ง (ม.ม.)

                               R_s   คือ ปัจจัยการชะล้างพังทลายดินโดยน้ำฝน (m-ton/ha)

                       พิณทิพย์ (2536) ได้วิเคราะห์ปัจจัยดังกล่าว ในพื้นที่สถานีวิจัยลุ่มน้ำน่าน จังหวัดน่าน ได้รูปแบบสมการ ดังนี้

                       Tangtham (1995) ได้วิเคราะห์ปัจจัยดังกล่าว ในพื้นที่ดอยอ่างขาง จังหวัดเชียงใหม่ พบว่า สมการเส้นตรงแสดงความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยดังกล่าวได้ดีมาก ดังต่อไปนี้

Kosolanuntawong (1985) ได้วิเคราะห์ปัจจัยดังกล่าว ในพื้นที่ลุ่มน้ำห้วยคอกม้า จังหวัดเชียงใหม่ พบว่า สมการยกกำลังแสดงความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยดังกล่าวได้ดี ดังต่อไปนี้

 

เมื่อ  E	คือ ปัจจัยการชะล้างพังทลายดินโดยน้ำฝน (m-ton/ha)
Rs	คือ พลังงานจลน์ของน้ำฝนที่ตกลงมาในพื้นที่ (m-ton/ha)
C	คือ การปกคลุมของเรือนยอด (%)
S	คือ ความลาดชันของพื้นที่ (%)

                           จากแผนภาพการกระจายที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างค่าดัชนีต่างๆ ภาพที่ 1 และ 2 และการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวดัชนีแต่ละตัว ในรูปแบบสมการการถดถอย (regression equation) และรูปแบบสมการลอการิทั่ม ซึ่งให้ค่าสัมประสิทธิ์ตัวกำหนดดีกว่าแบบอื่น พบว่าตัวแปรดังกล่าวมีความสัมพันธ์กันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับความเชื่อมั่น 95 เปอร์เซ็นต์

ภาพที่ 1 ความสัมพันธ์ระหว่างค่าความหนักเบาของฝน (y) กับโอกาสของการเกิดฝน (x) ที่สถานีวิจัยลุ่มน้ำลำตะคอง จังหวัดนครราชสีมา

ภาพที่ 2 ความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยการชะล้างพังทลายโดยฝน (EI_30max) กับปริมาณน้ำฝน (Ra) ที่สถานีวิจัยลุ่มน้ำลำตะคอง 
              จังหวัดนครราชสีมา ปี 2541-2542

สรุป

                    จากการศึกษาวิจัยเกี่ยวกับปัจจัยการชะล้างพังทลายดินโดยน้ำฝนที่มีอิทธิพลต่อการพังทลายของดินที่สถานีวิจัยลุ่มน้ำลำตะคอง พบว่าปัจจัยน้ำฝนรายครั้งมีอิทธิพลต่อการชะล้างพังทลายดินในระดับค่อนข้างมาก ซึ่งในความเป็นจริงแล้วปริมาณน้ำฝนที่ตกจะบ่งบอกถึงพลังงานจลน์ที่จะสามารถทำให้เม็ดดินแตกกระจายและถูกพัดพาตะกอนออกจากพื้นที่โดยน้ำที่ไหลบ่าหน้าดิน กล่าวคือ ปริมาณน้ำฝนยิ่งมากจะยิ่งมีความสามารถในการชะล้างพังทลายของดินได้มากตามไปด้วย จากผลการศึกษานี้พบว่าปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการชะล้างพังทลายดินนั้น นอกจากปัจจัยน้ำฝนแล้วยังมีปัจจัยเกี่ยวกับลักษณะทางกายภาพ เช่น ปัจจัยความคงทนของดิน ปัจจัยทางธรณีวิทยา ปัจจัยด้านพืชพันธุ์ ตลอดจนกิจกรรมต่าง ๆ ที่มีอยู่ในพื้นที่ ซึ่งปัจจัยเหล่านี้มีส่วนอย่างมากที่จะทำให้การเกิดการชะล้างพังทลายของดินมีมากหรือน้อย

เอกสารอ้างอิง

เกษม จันทร์แก้ว. 2539. หลักการจัดการลุ่มน้ำ. ภาควิชาอนุรักษ์วิทยา คณะวนศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, 
             กรุงเทพฯ. 789 น.

นิพนธ์ ตั้งธรรม. 2527. การควบคุมการชะล้างพังทลายของดิน. ภาควิชาอนุรักษ์วิทยา คณะวนศาสตร์ 
             มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, กรุงเทพฯ. 618 น.

พิณทิพย์ ธิติโรจนะวัฒน์. 2536. การศึกษาเปรียบเทียบการสูญเสียดินระหว่างสมการการสูญเสีย

ดินสากล (USLE) กับแปลงทดลองในพื้นที่ลุ่มน้ำน่าน. วิทยานิพนธ์ ปริญญาโท. มหาวิทยาลัยมหิดล, 
             กรุงเทพ ฯ. 146 น.

Agassi, M. 1996. Soil Erosion, Conservation, and Rehabilitation. Marcel Dekker, 
             Inc. New York. pp. 23 - 39.

Elsenbeer, H., D.K. Cassel and W. Tinner. 1993. A daily rainfall erosivity model for 
             Western Amazonia. J. Soil and Water Cons. 48(5):439-444.

Kosolanuntawong, T. 1985. Estimating the C-factors in the universal soil loss equation, 
             USLE, for different crown cover percentage of Hill Evergreen forest. M.S. 
             Thesis, Kasetsart Univ., Bangkok.

Mikhailova, E.A., R.B. Bryant, S.J. Schwager and S.D. Smith. 1997. Predicting rainfall 
             erosivity in Honduras. Soil Sci. Soc. Am. J. 61:273-279.

Schwab, G.O, H. Delmar, D. Fangmeier, W. J. Elliot and R. K. Frevert. 1993. Soil and 
             Water Conservation Engineering. John Wiley & Sons, Inc. pp. 91-113.

Tangtham, N. 1995. Investigation on soil and water losses in the exotic forest plantation 
             with terracing on steep terrain of Doi Angkang Royal Highland Project, Chiang Mai, 
             pp. 52-75. In H. Chung and B. Thaiutsa (eds.). Proceedings of the International 
             Workshop on Highland Forestry of the Royal Project in Northern Thailand, 
             June 20-21, 1995. Taiwan Forestry Research Institute, Taipei, Taiwan, Republic 
             of China.

Wischmeier, W.H. and D.D. Smith. 1978. Predicting Rainfall-Erosion: A Guide to
             Conservation Planning. USDA Agricultural Handbook No. 537. Washington, D.C.
             58 p.

Yu, B. and C.J. Rosewell. 1995. An assessment of a daily rainfall erosivity model for 
             New South Wales. Aust. J. Soil Res. 34:139-152