ข้อมูลฝนและน้ำท่ารายวัน 43 ปีจาก 24 ลุ่มน้ำพบโมเดลทั้งสองให้ NSE มากกว่า 0.90 ในลุ่มน้ำชื้นคงที่ แต่ต่ำกว่า 0.5 ในลุ่มน้ำแห้งและแปรปรวน
ข้อค้นพบสำคัญ
- RF ให้ผลดีกว่าใน 18 ลุ่มน้ำ โดยเฉพาะ intermittent และ low flow ทั้งสองโมเดล NSE>0.90 ในลุ่มน้ำชื้นคงที่และ NSE
ทำไมจึงมีความสำคัญระดับโลก
กรอบ diagnostic ช่วยเลือกโมเดลตามระบบน้ำแทนการเลือกจากชื่ออัลกอริทึม และเตือนว่าพื้นที่ที่ต้องการคำเตือนมากที่สุดอาจทำนายยากที่สุด
บทบาทของนักวิจัยไทย
นักวิจัยสถาบันเทคโนโลยีแห่งเอเชียร่วมพัฒนากรอบเลือกโมเดลน้ำท่าข้ามภูมิอากาศ
ข้อจำกัดที่ควรรู้
บทคัดย่อไม่ระบุประเทศ ลุ่มน้ำ การแบ่งข้อมูลสุดท้าย หรือ benchmark เชิงกายภาพ ประสิทธิภาพ retrospective ไม่รับประกัน flood forecasting แบบ real time และ climate nonstationarity อาจลดความแม่น