การวิเคราะห์ศักยภาพความชื้นดินหลังการเก็บเกี่ยวข้าวนาน้ำฝน ด้วยการประยุกต์ใช้ระบบสารสนเทศทางภูมิศาสตร์
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์ศักยภาพความชื้นดินหลังเก็บเกี่ยวข้าวนาน้ำฝนในพื้นที่รับน้ำห้วยใหญ่ จังหวัดขอนแก่น โดยวิเคราะห์จาก 3 ปัจจัยเชิงพื้นที่ ได้แก่ ดัชนีความชื้นที่สัมพันธ์กับสภาพภูมิประเทศ คุณลักษณะเนื้อดิน และการระบายน้ำ ด้วยวิธีการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศทางภูมิศาสตร์และการวิเคราะห์ทางสถิติ ผลการวิเคราะห์จำแนกเป็น 4 ระดับ ได้แก่ ระดับความเหมาะสมมาก ปานกลาง เล็กน้อย และไม่เหมาะสม ผลการศึกษาพบว่า พื้นที่ส่วนใหญ่กว่าร้อยละ 46.73 มีศักยภาพความชื้นดินระดับไม่เหมาะสมต่อการนำไปใช้ในการปลูกพืชหลังการเก็บเกี่ยวข้าว เนื่องจากพื้นที่มีความลาดชัน ลักษณะเนื้อดินส่วนใหญ่เป็นเนื้อดินร่วนปนทราย บางพื้นที่เป็นดินทราย และมีคุณสมบัติการระบายน้ำดีมาก รองลงมาร้อยละ 19.07 มีศักยภาพความชื้นดินในระดับเหมาะสมมาก อยู่บริเวณที่ลุ่ม มีน้ำขัง และดินมีคุณสมบัติการระบายน้ำเลวถึงค่อนข้างเลว ร้อยละ 18.96 มีศักยภาพความชื้นดินในระดับปานกลาง ร้อยละ 9.25 มีศักยภาพความชื้นดินในระดับเล็กน้อย และพื้นที่ไม่ถูกจำแนกคิดเป็นร้อยละ 5.98 ของพื้นที่ทั้งหมด จึงเห็นได้ว่าค่าความชื้นดินจะลดลงขึ้นอยู่กับระดับความเหมาะสมของศักยภาพดินและฤดูกาล โดยเฉพาะในช่วงเดือนธันวาคมถึงมกราคม จะเป็นช่วงเดือนที่เหมาะสมที่สุดต่อการปลูกพืชอายุสั้นหลังการเก็บเกี่ยวข้าว ดังนั้น ในการส่งเสริมเกษตรกรให้ปลูกพืชอายุสั้น หน่วยงานภาครัฐที่เกี่ยวข้องจึงจำเป็นต้องมีฐานข้อมูลศักยภาพการเพาะปลูกเชิงพื้นที่ สำหรับการนำไปใช้ประกอบการตัดสินใจต่อการวางแผนพัฒนาพื้นที่ รวมถึงการนำองค์ความรู้ไปถ่ายทอดสู่ชุมชน เพื่อส่งเสริมให้เกษตรกรสามารถสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจได้เพิ่มมากขึ้น
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
References
ชัชชัย ตันตสิรินทร์. (2549). การประยุกต์ใช้ Topographic Index ในการจำลองแบบทางอุทกวิทยาและกระจายพื้นที่. กรุงเทพฯ: ภาควิชาอนุรักษ์วิทยา คณะวนศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์.
ทรงศักดิ์ จุนถิรพงศ์. (2539). อุตุนิยมวิทยาเกษตร. กรุงเทพฯ: ฟิสิกส์เซ็นเตอร์.
เทวินทร์ แก้วเมืองมูล และ ชาญชัย แสงชโยสวัสดิ์. (2551). อิทธิพลของการเกษตรต่อปริมาณน้ำในพื้นที่ลุ่มน้ำแม่ท่า โดยใช้แบบจำลอง SWAT (รายงานการวิจัย). เชียงใหม่: ภาควิชาพืชศาสตร์ และทรัพยากรธรรมชาติ คณะเกษตรศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่.
ประวิทย์ จันทร์แฉ่ง. (2555). การวิเคราะห์ความเสี่ยงต่อความแห้งแล้งในพื้นที่อำเภอกำแพงแสน จังหวัดนครปฐม โดยการประยุกต์ใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์. Journal of Multidisciplinary in Social Sciences, 8(3), 29-38.
สุมิตรา วัฒนา. (2554). การสำรวจและการทำแผนที่ความชื้นของดินภาคตะวันออกเฉียงเหนือของประเทศไทย. กรุงเทพฯ: สำนักสำรวจดินและวางแผนการใช้ที่ดิน กรมพัฒนาที่ดิน.
อานันต์ คำภีระ. (2549). การประเมินความชื้นของดินในอำเภอทิงพระ จังหวัดสงขลา โดยใช้ข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียมและระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์. (วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต, มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์).
Barling, R. D., Moore, I. D., & Grayson, R. B. (1994). A quasi‐dynamic wetness index for characterizing the spatial distribution of zones of surface saturation and soil water content. Water Resources Research, 30(4), 1029-1044.
Cohen, J. M., Ernst, K. C., Lindblade, K. A., Vulule, J. M., John, C. C., & Wilson, M. L. (2010). Local topographic wetness indices predict household malaria risk better than land-use and land-cover in the western Kenya highlands. Malaria journal, 9, 1-10.
Greve, M. H., Kheir, R. B., Greve, M. B., & Bøcher, P. K. (2012). Quantifying the ability of environmental parameters to predict soil texture fractions using regression-tree model with GIS and LIDAR data: The case study of Denmark. Ecological Indicators, 18, 1-10.
Haas, J. (2010). Soil moisture modelling using TWI and satellite imagery in the Stockholm region. (Master’s of Science Thesis in Geoinformatics, School of Architecture and the Built Environment, Sweden).
Kopecký, M., Macek, M., & Wild, J. (2021). Topographic Wetness Index calculation guidelines based on measured soil moisture and plant species composition. Science of the Total Environment, 757, 143785.
Meles, M. B., Younger, S. E., Jackson, C. R., Du, E., & Drover, D. (2020). Wetness index based on landscape position and topography (WILT): Modifying TWI to reflect landscape position. Journal of environmental management, 255, 109863.
Qin, C. Z., Zhu, A. X., Pei, T., Li, B. L., Scholten, T., Behrens, T., & Zhou, C. H. (2011). An approach to computing topographic wetness index based on maximum downslope gradient. Precision agriculture, 12, 32-43.
Sørensen, R., & Seibert, J. (2007). Effects of DEM resolution on the calculation of topographical indices: TWI and its components. Journal of Hydrology, 347(1-2), 79-89.
Sørensen, R., Zinko, U., & Seibert, J. (2005). On the calculation of the topographic wetness index: evaluation of different methods based on field observations. Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 2(4), 1807-1834.
Walke, N., Reddy, G. O., Maji, A. K., & Thayalan, S. (2012). GIS-based multicriteria overlay analysis in soil-suitability evaluation for cotton (Gossypium spp.): A case study in the black soil region of Central India. Computers & Geosciences, 41, 108-118.