Successfully reported this slideshow.
The 1st Climate Thailand Conference 2010:
National Risks and Opportunities in Global Climate Changes

ผลกระทบการเปลียนแปลง...
ปรากฏการณ์ เกาะความร้อนเมือง (Urban Heat Island :UHI)?
“การที่อุณหภูมิที่ชั้นอากาศใกล้ พืนดิน ในเขตชุมชนเมืองสูงกว่ าพืนที...
กระบวนการเกิดปรากฏการณ์เกาะความร้อนเมือง

Fig. Schematic depiction of radiation and energy fluxes over an urban and a rura...
วัตถุประสงค์ของการวิจย (Objectives)
ั
1. เพื่อติดตามสถานการณ์อุณหภูมิพ้ืนผิวเมือง (Surface Urban Heat Island:
SUHI) ของเมื...
พื้นทีศึกษา: เมืองเชียงใหม่และอาเภอข้างเคียง
่
2

0

ÍÓàÀÍáÁèÃÔÁ

o

2

4

Kilometers

¢Íºà¢µ¾×é¹·ÕèÈÖ¡ÉÒàÁ×ͧàªÕ§ãËÁèáÅÐ...
พัฒนำกำรกำรขยำยตัวของเมืองเชียงใหม่

RTSD Aerial Photo 1954/2497

QuickBird Satellite 2008/2551
THE 1st Climate Thailand C...
RTSD Aerial Photo 1954/2497
RTSD Aerial Photo 1975/2518
QuickBird Satellite 2008/2551
สี่ แยกกลางเวียง ภาพถ่ายทางอากาศ เมื่อ พ.ศ. 2512 , โดย บุญเสริ ม สาตราภัย
ภาพถ่ายทางอากาศ ทางซ้ายมือของภาพคือกาดหลวง, โดย บุญเสริ ม สาตราภัย
ภาพถ่ายทางอากาศ บริ เวณตลาดวโรรสและศาลเจ้าปุนเถ้ากง เมื่อ พ.ศ.2515, โดย บุญเสริ ม สาตราภัย
พ.ศ.2552 ที่มา:ชมรมร่ มบินเชียงใหม่ http://www.chiangmaiparamotor.com
พ.ศ. 2552 ที่มา:ชมรมร่ มบินเชียงใหม่ http://www.chiangmaiparamotor.com
การสู ญเสี ยต้นไม้ใหญ่ที่ถูกตัดโค่นเพื่อการก่อสร้างในเขตพื้นที่เมืองเชียงใหม่

RTSD Aerial Photo 1975/2518

QuickBird Sate...
ต้นฉาฉาสองฝั่งถนนสายเชียงใหม่-สันกาแพง เมื่อ พ.ศ.2515,โดย บุญเสริ ม สาตราภัย
ต้นฉาฉาสองฝั่งถนนสายเชียงใหม่-สันกาแพง
QuickBird Satellite 2008/2551
QuickBird Satellite 2008/2551
ความแตกต่ างของอุณหภูมิอากาศในเขตเมืองเชียงใหม่ กับนอกเขตเมืองในปี พ.ศ. 2552

Air Temperature (Celsius)

Dry Season

Dry S...
ความแตกต่ างของอุณหภูมอากาศระหว่ างวันช่ วงที่เกิดปรากฎการณ์ เกาะความร้ อน
ิ
45
Air Temperature
(Celsius)

Nighttime

40

...
Characteristics of Landsat ETM+ (Enhanced Thematic Mapper Plus)
Imagery of Chiang Mai, Thailand. February18,2006.

a. Band...
METHODOLOGY AND PROCESSING OF SATELLITE DATA

Radiometric and
Geometric correction

LANDSAT ETM+
Satellite images
March 5t...
้ื ่
อุณหภูมิพนทีผิว (Surface Urban Heat Island: SUHI)?

(1)Bird’s-eye
or plan view

(3)Roof-top

(2)Ground-level

(4)Surf...
การวิเคราะห์ สหสัมพันธ์ ร่วมกับระบบสารสนเทศภูมศาสตร์ (GIS)
ิ
32.95900
#

Y = 26.1594809 + 0.0881972X
R-Squared = 0.3097

#...
แนวโน้ มและทิศการขยายตัวของเมืองเชียงใหม่

(a.) ปี

พ.ศ. 2543

(b.) ปี

พ.ศ. 2549

THE 1st Climate Thailand Conference 201...
การกระจายตัวของอาคารบ้ านเรื อนในเขตเมืองเชียงใหม่ และพืนทีโดยรอบ
้ ่

2

0

2

Kilo m eter s

Buildin g D ensity
(N umbe ...
สัดส่วนพื้นทีอาคารคลุมดินกับระดับความหนาแน่ นของเมืองในพื้นทีศึกษา
่
่

2

0

2
2

0

2

Kilo m eter s

Bu ilding Cove rag...
สัดส่วนพื้นทีอาคารคลุมดินกับระดับความหนาแน่ นของเมืองในเขตเมืองเชียงใหม่
่

(a.) สัดส่วนพื ้นที่อาคารคลุมดิน

(b.) ระดับคว...
การประเมินความสมบูรณ์ของพืชพรรณจากการคานวณหาดัชนี ผลต่างพืชพรรณ
(Normalized Difference Vegetation Index: NDVI)

(a.) มีนาค...
สถานการณ์การเปลียนแปลงของความสมบูรณ์ พืชพรรณในเขตพื้นทีเ่ มืองเชียงใหม่
่

1

2

3

(a.) มีนาคม พ.ศ.2543

(b.) กุมภาพันธ์ ...
1

THE 1st Climate Thailand Conference 2010:
National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
2

โรงเรี ยนปริ นส์ รอย์

ย่ านวัดเกตการาม

รร.รถไฟ
THE 1st Climate Thailand Conference 2010:
National Risks and Opportuni...
คลองแม่ ข่า

3

THE 1st Climate Thailand Conference 2010:
National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
การประเมินความชุ่มชื้นจากการคานวณหาดัชนี ผลต่างน้ าในเขตพื้นทีศึกษา
่
(Normalized Difference Water Index: NDWI)

(a.) มีนา...
สถานการณ์การเปลียนแปลงความชุ่มชื้นของน้ าในเขตพื้นทีเ่ มืองเชียงใหม่
่

(a.) มีนาคม พ.ศ.2543

(b.) กุมภาพันธ์ พ.ศ.2549
การประเมินสถานการณ์การเปลียนแปลงอุณหภูมิพ้ ืนผิวในเขตพื้นทีศึกษา
่
่
(Surface Urban Heat Island: SUHI)

(a.) มีนาคม พ.ศ.25...
(a.) มีนาคม พ.ศ.2543

(b.) กุมภาพันธ์ พ.ศ.2549
Surface Urban Heat Island (SUHI)
ย่ านวิทยาลัยครู
ย่านช้ างเผือก

ย่ านวัดเกตุ

รพ.สวนดอก

ย่านกาดหลวง
ย่านสันป่ าข่ อย

ส...
A

สวนบวกหาด

ในเขตคูเมืองเชียงใหม่

34.59
29.96
34.59
24.96
29.96

ตลาดต้นลาไย

ย่านวัวลาย

คาร์ฟร์
ู
ย่านสันป่ าข่อย

LS...
Correlation Analysis between land surface
temperature (LST), NDVI and NDWI
32.95900

32.95900

30.38200

#

#

#

Y = 26.4...
0.00000

0.72500

0.00000

1.45000

24.00000

BCR

FAR

Correlation Analysis between land surface temperature
(c)
32.959
3...
ตลาดวโรรส
ตลาดวโรรส

วัดแสนฝาง
วัดแสนฝาง
Chiang mai Business Park

Chiang mai Business Park
มาตรการลดอณหภูมิพนผิวและการวางแผนเมืองที่
ื้
ุ
เป็ นมิตรต่ อสิ่งแวดล้ อม

THE 1st Climate Thailand Conference 2010:
Nation...
Cool Roofing

Parking Lot Shade
หลังคาเขียว (Green roof)
หลังคาเขียว (Green roof)

ศ. เดชา บุญคา,
้
แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภาคธุรกิจเอกชน: 2552
้
Fukuoka, Japan

ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภาคธุรกิจเอกชน: 2552
้
้
กาแพงเขียว (Green walls)
 การปกคลุมผนังอาคารด้านถูก
แดดด้วยพืชพรรณ
 ต้นไม้จะลดการแผ่รังสี ดวยการดูด
้
ซับพลังงานแสงแดดแล...
แนวคิดเชิงการผังเมือง (ความสั มพันธ์ ระหว่ างความหนาแน่ นกับทีเ่ ว้ นว่ าง)

ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวใน...
แนวคิดเชิงการผังเมือง (ความสัมพันธ์ ระหว่ างความหนาแน่ นกับทีเ่ ว้ นว่ าง)

ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภ...
แนวคิดเชิงการผังเมือง (ความสัมพันธ์ ระหว่ างความหนาแน่ นกับทีเ่ ว้ นว่ าง)

ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภ...
แนวคิดเชิงการผังเมือง (ความสัมพันธ์ ระหว่ างความหนาแน่ นกับทีเ่ ว้ นว่ าง)

ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภ...
แนวคิดเชิงการผังเมือง (ความสัมพันธ์ ระหว่ างความหนาแน่ นกับทีเ่ ว้ นว่ าง)

ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภ...
แนวคิดเชิงการผังเมือง (ความสัมพันธ์ ระหว่ างความหนาแน่ นกับทีเ่ ว้ นว่ าง)

ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภ...
การแบ่ งขันตอนการพัฒนาทางกายภาพ
้

การพัฒนาระยะแรก

การพัฒนาระยะกลาง

การพัฒนาระยะสุดท้ าย
ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพ...
ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภาคธุรกิจเอกชน: 2552
้
้
ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภาคธุรกิจเอกชน: 2552
้
้
ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภาคธุรกิจเอกชน: 2552
้
้
หมู่บ้าน Ballwin Hills ในนครลอสแองเจลลิส พ.ศ. 2472

ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภาคธุรกิจเอกชน: 2552
้
้
...
THE 1st Climate Thailand Conference 2010:
National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
The 1st Climate Thailand Conference 2010:
National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
19 – 21 August 2010 I...
Effects of Climate Change and Spatial Characteristics on Urban Heat Island in Chiang Mai
Effects of Climate Change and Spatial Characteristics on Urban Heat Island in Chiang Mai
Effects of Climate Change and Spatial Characteristics on Urban Heat Island in Chiang Mai
Effects of Climate Change and Spatial Characteristics on Urban Heat Island in Chiang Mai
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Effects of Climate Change and Spatial Characteristics on Urban Heat Island in Chiang Mai

3,046 views

Published on

ผลกระทบการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศกับลักษณะเชิงพื้นที่ต่อปรากฎการณ์เกาะความร้อนเมืองในเขตเมืองเชียงใหม่ (Effects of Climate Change and Spatial Characteristics on Urban Heat Island in Chiang Mai Metropolitan Area, Thailand) มานัส ศรีวณิช

The 1st Climate Thailand Conference 2010:National Risks and Opportunities in Global Climate Changes (Link: http://www.conference.tgo.or.th/)

ABSTRACT: Chiang Mai Metropolitan Area (CMMA) is the largest city in northern of Thailand, experiencing rapid urbanization that has resulted in remarkable the urban heat island (UHI) effect which will be sure to influence the regional climate, environment, and socio-economic development. In this study, we review the use of thermal remote sensing in the study of urban climates, focusing primarily on the UHI effect and an integrated remote sensing-based approach to investigate the spatial characteristics of urban thermal environment. The LANDSAT ETM+ images from 2000 and 2006 were utilized to assess the surface urban heat island (SUHI) which will be further analyzed by investigating the relationships with several urban environment and development indices including; the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI), Density of Building (DenBldg), Floor Area Ratio (FAR) and Building Coverage Ratio (BCR) in the urban area of CMMA. Results show that the SUHI effect has become more prominent in areas with rapid urbanization in CMMA. It was found that the average of SUHI (Mean±S.D.) in the center of CMMA was about 20.52±1.05˚C in 2000, but this difference jumped to 28.08±1.50˚C in 2006. This could lead to an intensified the UHI effect in the urban areas. In order to analyze the relationship between surface temperatures with the spatial characteristic indices, the results of the correlation can understand impacts of the configuration and composition of spatial characteristics on local thermal environment which was the basic information for finding the reduction methods of urban temperature and the establishment of environmentally friendly urban planning in the future. Overall, remote sensing technology was an effective approach for monitoring and analyzing urban growth patterns and evaluating their impacts on urban climates.

Published in: Education
  • Be the first to comment

Effects of Climate Change and Spatial Characteristics on Urban Heat Island in Chiang Mai

  1. 1. The 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes ผลกระทบการเปลียนแปลงภูมอากาศกับลักษณะเชิงพืนทีต่อปรากฏการณ์ ่ ิ ้ ่ เกาะความร้อนเมืองในเขตเมืองเชียงใหม่ Effects of Climate Change and Spatial Characteristics on Urban Heat Island in Chiang Mai Metropolitan Area, Thailand นำเสนอโดย อำจำรย์มำนัส ศรีวณิช คณะสถำปัตยกรรมศำสตร์และกำรผังเมือง มหำวิทยำลัยธรรมศำสตร์(ศูนย์รงสิต) ั E-mail: s.manat@gmail.com 19 – 21 August 2010 IMPACT Exhibition and Convention Center BANGKOK, THAILAND
  2. 2. ปรากฏการณ์ เกาะความร้อนเมือง (Urban Heat Island :UHI)? “การที่อุณหภูมิที่ชั้นอากาศใกล้ พืนดิน ในเขตชุมชนเมืองสูงกว่ าพืนที่โดยรอบที่เป็ นเขต ้ ้ กสิ กรรมและพืนที่ปกคลุมด้ วยป่ าไม้ ประมาณ 2-5 องศาเซลเซียส” ้ Figure 1: A stylized cross-section of a typical urban heat island (from Oke, 1978) Source: http://www.sc.edu/acmooregarden/UrbanHeatIslands.htm THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  3. 3. กระบวนการเกิดปรากฏการณ์เกาะความร้อนเมือง Fig. Schematic depiction of radiation and energy fluxes over an urban and a rural area on a clear day. source: adapted from Oke, T. 1988, The urban energy balance, Progress in Physical Geography. THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  4. 4. วัตถุประสงค์ของการวิจย (Objectives) ั 1. เพื่อติดตามสถานการณ์อุณหภูมิพ้ืนผิวเมือง (Surface Urban Heat Island: SUHI) ของเมืองเชียงใหม่ดวยวิธีการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดานการ ้ ้ สารวจระยะไกล (Remote Sensing) จากข้อมูลคลื่นอินฟราเรดความร้อน (Thermal Infrared Band) ดาวเทียม LANDSAT 2. ศึกษาปั จจัยความสัมพันธ์ระหว่างอุณหภูมิพ้ืนผิวกับปั จจัยเชิงพื้นที่ได้แก่ ดัชนีผลต่างพืชพรรณ (NDVI), ดัชนีผลต่างน้ า (NDWI), ตัวบ่งชี้ค่าระดับ ความหนาแน่นของเมืองโดยใช้ F.A.R. และ B.C.R. 3. ใช้เป็ นข้อมูลพื้นฐานสาหรับการกาหนดมาตรการลดอุณหภูมิพ้ืนผิวและ การวางแผนเมืองที่เป็ นมิตรต่อสิ่ งแวดล้อมต่อไป THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  5. 5. พื้นทีศึกษา: เมืองเชียงใหม่และอาเภอข้างเคียง ่ 2 0 ÍÓàÀÍáÁèÃÔÁ o 2 4 Kilometers ¢Íºà¢µ¾×é¹·ÕèÈÖ¡ÉÒàÁ×ͧàªÕ§ãËÁèáÅлÃÔÁ³±Å ࢵ¡Òû¡¤Ãͧ ÍÓàÀÍàÁ×ͧàªÕ§ãËÁè ÍÓàÀÍ´ÍÂÊÐà¡ç´ ÍÓàÀÍáÁèÃÔÁ ÍÓàÀÍÊѹ¡Óᾧ ÍÓàÀÍÊѹ·ÃÒ ÍÓàÀÍÊÒÃÀÕ ÍÓàÀÍËÒ§´§ ÃÇÁ·Ñé§ÊÔé¹ ÍÓàÀÍÊѹ·ÃÒ à¹×éÍ·Õè (µÃ.¡Á.)* 108.23 17.85 41.84 22.52 67.01 88.25 63.19 408.89 ÊÑ´Êèǹ (ÃéÍÂÅÐ) 26.47 4.37 10.23 5.51 16.39 21.58 15.45 100.00 ·ÕèÁÒ: ¨Ò¡¡ÒÃÇÔà¤ÃÒÐËì´éÇ ÂÃкºÊÒÃʹà·ÈÀÙÁÔÈÒʵÃì (GIS) ÍÓàÀÍ´ÍÂÊÐà¡ç´ ÍÓàÀÍàÁ×ͧàªÕ§ãËÁè ÍÓàÀÍÊѹ¡Óᾧ ¨Ñ§ËÇÑ´àªÕ§ãËÁè ÍÓàÀÍÊÒÃÀÕ ÍÓàÀÍËÒ§´§ ¡Ãا෾ÁËÒ¹¤Ã · # THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  6. 6. พัฒนำกำรกำรขยำยตัวของเมืองเชียงใหม่ RTSD Aerial Photo 1954/2497 QuickBird Satellite 2008/2551 THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  7. 7. RTSD Aerial Photo 1954/2497
  8. 8. RTSD Aerial Photo 1975/2518
  9. 9. QuickBird Satellite 2008/2551
  10. 10. สี่ แยกกลางเวียง ภาพถ่ายทางอากาศ เมื่อ พ.ศ. 2512 , โดย บุญเสริ ม สาตราภัย
  11. 11. ภาพถ่ายทางอากาศ ทางซ้ายมือของภาพคือกาดหลวง, โดย บุญเสริ ม สาตราภัย
  12. 12. ภาพถ่ายทางอากาศ บริ เวณตลาดวโรรสและศาลเจ้าปุนเถ้ากง เมื่อ พ.ศ.2515, โดย บุญเสริ ม สาตราภัย
  13. 13. พ.ศ.2552 ที่มา:ชมรมร่ มบินเชียงใหม่ http://www.chiangmaiparamotor.com
  14. 14. พ.ศ. 2552 ที่มา:ชมรมร่ มบินเชียงใหม่ http://www.chiangmaiparamotor.com
  15. 15. การสู ญเสี ยต้นไม้ใหญ่ที่ถูกตัดโค่นเพื่อการก่อสร้างในเขตพื้นที่เมืองเชียงใหม่ RTSD Aerial Photo 1975/2518 QuickBird Satellite 2008/2551 THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  16. 16. ต้นฉาฉาสองฝั่งถนนสายเชียงใหม่-สันกาแพง เมื่อ พ.ศ.2515,โดย บุญเสริ ม สาตราภัย
  17. 17. ต้นฉาฉาสองฝั่งถนนสายเชียงใหม่-สันกาแพง
  18. 18. QuickBird Satellite 2008/2551
  19. 19. QuickBird Satellite 2008/2551
  20. 20. ความแตกต่ างของอุณหภูมิอากาศในเขตเมืองเชียงใหม่ กับนอกเขตเมืองในปี พ.ศ. 2552 Air Temperature (Celsius) Dry Season Dry Season Wet Season Extend detail Urban Heat Island Intensity Urban Heat Island Intensity Urban สถานีท่าแพ ต.ช้ างคลาน อ.เมืองเชี ยงใหม่ Rural สถานีดอยสะเก็ด ต.เชิ งดอย อ.ดอยสะเก็ด Date/Time ที่มา: ข้ อมูลอากาศประเทศไทย http://www.thaiweather.net THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  21. 21. ความแตกต่ างของอุณหภูมอากาศระหว่ างวันช่ วงที่เกิดปรากฎการณ์ เกาะความร้ อน ิ 45 Air Temperature (Celsius) Nighttime 40 Sunrise Sunset Sunrise Daytime Nighttime Sunset Daytime Nighttime 35 30 Urban 25 20 Rural Heat Island Intensity 15 10 5 0 Tu r  CLUHI 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 I February25,2009 I February 26,2009 I Date/Time (hrs.) ที่มา: ข้ อมูลอากาศประเทศไทย http://www.thaiweather.net THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  22. 22. Characteristics of Landsat ETM+ (Enhanced Thematic Mapper Plus) Imagery of Chiang Mai, Thailand. February18,2006. a. Band1 (0.450-0.515µm) Visible Blue e. Band5 (1.550-1.750µm) Middle Infrared b. Band2 (0.525-0.605µm) Visible Green c. Band3 (0.603-0.690µm) Visible Red f. Band6 (10.40-12.50µm) Thermal Infrared d. Band4 (0.750-0.900µm) Near Infrared g. Band7 (2.080-2.350µm) Middle Infrared THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  23. 23. METHODOLOGY AND PROCESSING OF SATELLITE DATA Radiometric and Geometric correction LANDSAT ETM+ Satellite images March 5th, 2000 and February 18th, 2006 Thermal Infrared Band (10.4–12.5 m) or Band 6 Conversion of digital numbers to absolute radiance value surface temperature in Celsius (˚C) GIS Vector Data Scale 1:4,000 Building Layers Survey in 2006 (Source: Department of Public Works and Town & Country Planning) Spectral reflectance in ETM+ red (band3) and near-infrared (band4) NDVI  RNIR  Rred RNIR  Rred Normalized difference vegetation index (NDVI) spectral reflectance of near-infrared band (band4) and mid-infrared band (band5) NDWI  Spatial Pattern Analysis (Quadrat Count Methods) 500 x 500 meters RNIR  RMIR RNIR  RMIR Normalized difference water index (NDWI) Calculate floor area ratio (F.A.R.) and building coverage ratio (B.C.R.) Relationship between urban thermal environment and spatial characteristics (correlation analysis and scatter diagram)
  24. 24. ้ื ่ อุณหภูมิพนทีผิว (Surface Urban Heat Island: SUHI)? (1)Bird’s-eye or plan view (3)Roof-top (2)Ground-level (4)Surface UHI (as viewed by remote sensor) THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  25. 25. การวิเคราะห์ สหสัมพันธ์ ร่วมกับระบบสารสนเทศภูมศาสตร์ (GIS) ิ 32.95900 # Y = 26.1594809 + 0.0881972X R-Squared = 0.3097 # Mean LST (Centigrade) # 32.95900 # # Mean LST (Centigrade) # # # # # # # 30.38200 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 27.80500 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 25.22800 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 22.65100 # 0.00000 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 24.00000 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 48.00000 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # BCR # # # # # # # # # # # # # Y = 26.1594809 + 0.0881972X R-Squared = 0.3097 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 25.22800 # # 30.38200 # # 27.80500 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 22.65100 The unit space for spatial analysis was built by 500m×500m GRID 0.00000 24.00000 BCR 48.000 1st Climate THE Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  26. 26. แนวโน้ มและทิศการขยายตัวของเมืองเชียงใหม่ (a.) ปี พ.ศ. 2543 (b.) ปี พ.ศ. 2549 THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  27. 27. การกระจายตัวของอาคารบ้ านเรื อนในเขตเมืองเชียงใหม่ และพืนทีโดยรอบ ้ ่ 2 0 2 Kilo m eter s Buildin g D ensity (N umbe r of Build ing pe r Grid) Less th an 10 0 101 - 200 201 - 300 301 - 400 401 - 500 Mo re th an 50 0 Retriev ed from GIS data, Sourc e: DTC P,T hailand Grid Size: 500m.x500m. THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  28. 28. สัดส่วนพื้นทีอาคารคลุมดินกับระดับความหนาแน่ นของเมืองในพื้นทีศึกษา ่ ่ 2 0 2 2 0 2 Kilo m eter s Bu ilding Cove rag e Ra tio (BC R): (Pe rcen ta ge) Kilo m eter s Floor Area Ratio (FAR) 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Less th an 10 10 - 1 5 15 - 2 5 25 - 3 0 30 - 3 5 Over tha n 35 S tati sti cs; M a x im u m =4 8 .00 , M e a n =6 .8 9 G ri d S ize : 5 0 0 m .x5 0 0 m . (a.) สัดส่วนพื ้นที่อาคารคลุมดิน - 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.5 Retriev ed from GIS data, Sourc e: DTC P,T hailand Grid Size: 500m.x500m. (b.) ระดับความหนาแน่นของเมือง THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  29. 29. สัดส่วนพื้นทีอาคารคลุมดินกับระดับความหนาแน่ นของเมืองในเขตเมืองเชียงใหม่ ่ (a.) สัดส่วนพื ้นที่อาคารคลุมดิน (b.) ระดับความหนาแน่นของเมือง
  30. 30. การประเมินความสมบูรณ์ของพืชพรรณจากการคานวณหาดัชนี ผลต่างพืชพรรณ (Normalized Difference Vegetation Index: NDVI) (a.) มีนาคม พ.ศ.2543 (b.) กุมภาพันธ์ พ.ศ.2549 THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  31. 31. สถานการณ์การเปลียนแปลงของความสมบูรณ์ พืชพรรณในเขตพื้นทีเ่ มืองเชียงใหม่ ่ 1 2 3 (a.) มีนาคม พ.ศ.2543 (b.) กุมภาพันธ์ พ.ศ.2549
  32. 32. 1 THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  33. 33. 2 โรงเรี ยนปริ นส์ รอย์ ย่ านวัดเกตการาม รร.รถไฟ THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  34. 34. คลองแม่ ข่า 3 THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  35. 35. การประเมินความชุ่มชื้นจากการคานวณหาดัชนี ผลต่างน้ าในเขตพื้นทีศึกษา ่ (Normalized Difference Water Index: NDWI) (a.) มีนาคม พ.ศ.2543 (b.) กุมภาพันธ์ พ.ศ.2549 THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  36. 36. สถานการณ์การเปลียนแปลงความชุ่มชื้นของน้ าในเขตพื้นทีเ่ มืองเชียงใหม่ ่ (a.) มีนาคม พ.ศ.2543 (b.) กุมภาพันธ์ พ.ศ.2549
  37. 37. การประเมินสถานการณ์การเปลียนแปลงอุณหภูมิพ้ ืนผิวในเขตพื้นทีศึกษา ่ ่ (Surface Urban Heat Island: SUHI) (a.) มีนาคม พ.ศ.2543 (b.) กุมภาพันธ์ พ.ศ.2549 THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  38. 38. (a.) มีนาคม พ.ศ.2543 (b.) กุมภาพันธ์ พ.ศ.2549
  39. 39. Surface Urban Heat Island (SUHI) ย่ านวิทยาลัยครู ย่านช้ างเผือก ย่ านวัดเกตุ รพ.สวนดอก ย่านกาดหลวง ย่านสันป่ าข่ อย สนามบินเชียงใหม่ ย่านวัวลาย การเคหะฯหนองหอย THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  40. 40. A สวนบวกหาด ในเขตคูเมืองเชียงใหม่ 34.59 29.96 34.59 24.96 29.96 ตลาดต้นลาไย ย่านวัวลาย คาร์ฟร์ ู ย่านสันป่ าข่อย LST2006 0 500 1000 1500 LST2000 2000 2500 3000 A 24.96 Surface Surface Temperature Temperature Centigrade) Centigrade) ย่านประตูเชียงใหม่ สนามบินเชียงใหม่ B ย่านวัดเกตุ 0 3500 4000 4500 5000 5500 6000 6500 7000 Distance (meters) 500 1000 1500 2000 2500 3000 A 3500 4000 7660 B 4500 5000 5500 6000 6500 7000 Distance (meters) 7660 B 0.223 34.59 LST NDVI NDWI 0 A 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 Distance (meters) 4500 5000 5500 6000 6500 7000 7660 B -0.426 24.96 29.96 NDVI / NDW I Surface Temperature Centigrade) LST 2000 LST 2006
  41. 41. Correlation Analysis between land surface temperature (LST), NDVI and NDWI 32.95900 32.95900 30.38200 # # # Y = 26.4673345 - 8.6954943X R-Squared = 0.3230 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 27.80500 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # Y = 23.8166632 - 16.6466089X R-Squared = 0.7565 # # # # # 25.22800 # # # # # # Mean LST (Centigrade) Mean LST (Centigrade) Normalized Difference Water Index (NDWI) # # # 30.38200 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 27.80500 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 25.22800 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 22.65100 -0.30000 0.03500 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 22.65100 -0.40000 0.37000 (a) (b) 32.95900 32.95900 Y = 26.3296847 + 3.9614258X R-Squared = 0.2525 Mean LST (Centigrade) # # ## # 30.38200 # # # # # # # # # # # # Land Surface Temperature (LST) # # # # # # # ## # ## # # ## # ## # # # # ## # # # # ## # ## # ## # # # ## # ## ## # ## # # # # ## # ## # # # ## # # ## # # ## # ## # ## # # # ## # ## # ## # # # # # ## # ## # # # ## # ## # # # # # # ## # ## ## # # # # ## # ## # # ## # # # ## ## # ## # ## # ## # ## # # # # # ## # ## # ## # ## # ## # ## # # ## # ## ## # ## # ## # ## # ## # ## # ## # ## # ## # ## # ## # # # ## # ## # ## # ## ## # # ## # ## # ## # ## # ## # ## ## # # # ## # ## ## # # ## # ## # ## # ## # # ## # # # # ## # ## # ## # ## # ## # # # ## # ## # ## # ## # ## # # # ## # # # ## # ## # ## # ## # ## # ## ## ## # ## # ## # ## # ## # # ## # # ## # # # # ## # # # # ## # # ## ## # ## # ## # # ## ## # ## ## ## # ## ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # ## # # ## ## ## # ## # # ## # # ## # # # # # ## # ## ## # # # # ## # # # # ## # ## # # ## # # # # ## # ## # ## # # # ## # # ## # ## # ## # ## # # ## # ## # ## # ## # ## # # ## # # ## # # # ## # ## # # ## # ## # ## # ## # # ## ## # # # ## ## ## # # # ## ## ## # # ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## # ## ## ## ## ## # ## # ## # ## # # # # ## # # # ## # # # ## # # # # # ## # # # # # # # # # # ## # ## # # # ## ## ## # ## # # ## ## ## # ## ## # # ## # ## # ## ## ## # # # # ## ## # ## ## ## # ## # ## ## # ## ## ## ## ## ## ## ## # ## ## ## ## ## ## ## ## # # # ## ## ## ## ## ## ## # ## ## ## ## # ## ## ## # ## ## ## ## ## ## ## ## ## # ## ## ## ## ## ## ## ## ## # # ## ## # ## # # # # # # ## # # # # ## # # # # # # # # ## # # # # ## # # # # # # ## ## # # # ## # # ## # # # ## # # ## # ## # # # # # # ## # ## ## # # # ## # ## # ## ## # # ### # # # ## # ## # ## # ## ## # # ## # # # # # ## # # ## # ## # ## # # ## ## # # ## ## # ## # # # ## # # ## ## # ## # # # # ## # ## # # ## # ## # # ## # # ## # # ## # # # # # # # ## # # # ## # # # # # ## # ## # # # # # # # # ## # ## # # # ## # # # # ## # # ## # ### # ## # ## # # # # ## # # # ## # # # ## # # # # # # # ## # ## # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # ## # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # 30.38200 30.38200 # # # # # # 25.22800 25.22800 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 1.45000 # 22.65100 22.65100 -0.30000 0.00000 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # ## # # # # # # ## # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # ## ## # # # # # ## # ## ## ## # # # ## # # # ## # # ## # # # # # # # # # # ## # # ## # ## ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # ## ## # # # ## ## ## ## # ## # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # ## ## # # # # # # # # # # ## # # # # ## ## ## # ## # # ## ## ## # # # ## # # # # # # # # # ## # ## ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # ## # # # # # # # ## ## # # # # # # ## # # # # # ## # # ## # # # # ## ## # # ## # # # # # ## # # # ## # # # ## # # # # # # ## # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # ## ## ## # # # # # # # # ## ## # # # ## # ## ## # # # ## ## ## ## # ## # # ## ## ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # ## # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # ## ## # ## ## ## # ## # ## # # # # # ## ## ## ## ## # # # # ## # # # # ## ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # ## # ## ## # ## # ## # ## # # # ## ## ## ## ## ## # # ## # ## # # # # ## ## ## # ## # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # ## # ## # # ## ## # # ## # # # ## ## # ## # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ### # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 0.03500 24.00000 # 0.37000 48.00000 # Mean NDVI BCR FAR (c) 32.959 # # # # # # # # # 0.72500 # # # # # # # # # # # # # # # # # 27.80500 27.80500 # # # # # 22.65100 0.00000 Y = 26.1594809 +-0.0881972X Y = 26.4673345 8.6954943X R-Squared ==0.3097 R-Squared 0.3230 # # # # # Mean LST (Centigrade) Mean LST (Centigrade) ## 25.22800 0.14000 Mean NDWI 32.95900 27.80500 -0.13000 Mean NDVI (a) (d) 32.95900 THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  42. 42. 0.00000 0.72500 0.00000 1.45000 24.00000 BCR FAR Correlation Analysis between land surface temperature (c) 32.959 32.95900 (LST), F.A.R. and B.C.R. (d) # Y = 26.4673345 - 8.6954943X R-Squared = 0.3230 Mean LST (Centigrade) Mean LST (Centigrade) # Density of Building # 30.38200 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # Y = 26.1868939 + 0.0052722X R-Squared = 0.2250 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # ## # ### # ## # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # ## # # # # # ## # # # # # ## # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # ## # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # ## # # # # # # ### # # # # ## # # # # # ## # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # ## # # # # ## ### ## # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # ## # # ## # # ## # # ### # # # # # # ## # # # # # # # ## # # # ## # # # # # # # # # # # # # # ## # ## ## ### # # # # # # # # # ## # ## # ## ## # ## # ## # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # ## # # # # ## # # # ## # # # # # # # # # ## ### # # ## # # # ## # # # # # # ## # # # # ## # ## # # ## # ## # # ### # # # # # # # # # # # # # ## ## ### # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # ## # ##### # ## # # # # # # ## # # # ## # # # ## # # # # # # ### # # # # # # # # # # # ## # ## # # # # # # # ## # # # # # # # # # # ## ## # # # # # ## # # # ## # # # # # # # # # ## # # # # ## # # # # # # ## # ## # # # # # # # ### # ## ## ## # ## # # ## # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # #### # # ## # ### ## # ## ## # # # # ### # # # ## # # ## # # ## # # # ## # # # ## # # ### # ## ## # # # # # # # ## ## # # ## ##### #### ##### # # # ### ## # ## ### # # ## # # # # # # ## # # # # # # # # ## # ## # ## # # # # # # # # # ## ## ## # # # # # # # # # # # # # # ### # # # # # ## # # # ## # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # ## # # ## # # # # # # # # # # ## # # # # # ## # #### # ## # ###### # # # ### # # ## # # # ## # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # ###### # # # # # ## # # # # # # # # # # ## # # # # # # ## # # # # # # # # ## # # #### # ### # # ## # # # # ## # # # ## # # # # # # # #### # # ## # # ## # # # # # # # # ###### #### # # # ## # # # # # # # ### # # # # # ## ## # # ## ## # # # ### # # # # # # # # # ## # # ## # # #### # #### ## # #### # # # # #### ## # # # # # # # # # # # # # ## # # # ## # # ## # ## # # ## # # # # ##### # ## # # # # # # ## # # #### # ### # # # ## # ## # # ## ## # # # # # ## # # # ## ## # #### ## # ## ### ### # # # # # ## # # # # # # # # ## # # #### # # # # # ### # # ## # ## # # ## ## ## ### #### ## ## # ## # # # # # # # ## ## # # ### # # # # # ## # # # ## ## # # # ##### # # ## # # ## ## ## # #### # # # # ## # # # ### # # ### # # # # ### ## # ### ## ##### # ## # # # ## # ## ## ## # # ## # ## # ## # # #### ## # # ## # # # # # # # ### # # # # ### # # #### # # # ## # ## # # ### ## # # # # ## ## # # # # # # # # # # ## # # # ## # # # # # # ## ## # # # # ## # # # # # # ### # # # # # # ### # # # # ## # # # # # ## ## # # ## # ### #### ### # # ## ## # # # # # # # # ### # ## # # ### # # # # ## ## # ## # # ## # # ## # # # ## #### # # # ######### # # ####### # # # ## ## # # # # ## # # # ### # ## # # # # # # # ### # # # # # # # # # ## ## # # # # # # ## # # # # # # ####### ### ### # # # # ## ## # # # # ### # # # # # ## # # # # # # # ####### # # # # # # # ## # # # # # # # # ## # ## # # ## # ## # # # # # # # # ## # # ## # # # ## # # # # ## ### # # # # # # # ## # # # # ### # # # # ## ### # # # # # ##### # # # # # ## # # # # # # # #### # # # # # # ### # ## # # # # ### # ### # # # ## # ### ## # # # # # # 30.382 27.80500 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # Mean LST (Centigrade) # # 32.959 27.805 25.22800 25.228 22.65100 -0.30000 # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # 30.382 27.805 25.228 # # 22.651 0.03500 0.37000 # # 30.38200 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 27.80500 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 25.22800 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 22.65100 -0.30000 0.03500 0.37000 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # ## ## # # ## # # # # # # # ## # # # # # ## # # # # # ## # # ## # # ## # # ## # ## # ## # # # ## # ## # # # ## # # ## # # # # # # # # ## # # # ## # # ## # # # ## # # # ## # # ## # # # ## # ## # ## # ## # # ## # ## # # # ## # # ## # # ## # # ## # # ## # # ## # # ## # ## # # ## # # ## # # ## # ## # # ## # # # ## # ## # # ## # # ## # # ## # # ## # # # ## # # # # ## # # ## # # ## # # # # # ## # ## # # # ## # # ## # ## ## ## # # ## # # ## # # ## # # ## # # # # ## ## # ## ## # ## # ## # ## # ## ## ## # # # # ## # 25.22800 22.65100 -0.40000 Mean NDVI # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # ## # # ## ## ## # ## # # ## # # ## ## ## ## # ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## # ## # ## # # # # ## # # # ## # ## # # # # ## # # ## # # ## # # # ## # # # ## # # ## # ## # # # ## # ## # # # # # # # ## # # ## # ## ## # ## # ## # ## # ## # ## # ## # ## # ## # ## # # ## ## # ## # ## # # ## # # # # # ## # # # ## # ## ## ## # ## # # ## # ## # ## # ## ## ## # ## # ## # ## # ## # ## ## # ## ## # # # # ## # # ## ## # # ## ## # ## # # # ## # ## # # # # ## # # ## # # ## ## ## # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # ## ## # # ## # ## # # ## # # # # # # # # # ## # ## # # ## # ## # # # # ## # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # ## # # # # # # # ## # # # # # ## # # # ## # # # # # # ## # # # ## # ## # # ## ## ### # # # ## # # # # ## ## # # # # # # # # # ## # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # ## # # # # # ## # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # ## # # # ## # # # # # ## # # # # # # # ### # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # -0.13000 0.14000 30.38 27.80 25.22 # Mean NDWI # 22.65100 0.00000 (a) # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## 32.95 R-Squared = 0.2525 # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # ## # # ## # ## ## # ## # ## ## ## # # ## ## # # ## # # ## ## ## ## ## # # ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## # ## # ## ## ## ## ## # ## # ## # ## ## ## ## # ## # # # # # # ## # # # ## ## # ## ## # # ## ## ## # ## ## # # ## # ## # ## ## ## # # # # ## ## # ## ## ## # ## ## ## ## ## ## ## ## ## # ## ## ## ## ## ## ## ## ## # ## ## # # ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## # ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## # ## ## ## ## # ## # ## ## # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # ## # (e)Y = 26.3296847 + 3.9614258X # # 27.80500 25.22800 # # R-Squared = 0.7565 # # # # 30.38200 27.80500 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # Building Coverage Ratio (BCR) # 32.95900 30.38200 # # # # # # 811.000 BuildingY = 23.8166632 - 16.6466089X Density # Mean LST (Centigrade) Y = 26.4673345 - 8.6954943X R-Squared = 0.3230 (a) 406.000 # # # Mean LST (Centigrade) Mean LST (Centigrade) # # Mean LST (Centigrade) Floor Area Ratio (FAR) Mean NDVI 22.651 32.95900 1.000 32.95900 22.65 0.72500 (b) 1.45000 FAR 32.95900 Y = 26.3296847 + 3.9614258X R-Squared = 0.2525 ## # 30.38200 # # # # # # # # # # # # # 25.22800 # # # # # # # # # # ## ## # # # ## # ## # # # # ## # # # ## # # ## # ## # # # ## # ## # ## # # ## # ## # # # ## # # ## # # ### # ## # ## # # ## # # ## # ## # ## # # # ## # ## ## # # ## # ## # # # # # # # ## # ## # # # # ## ## # # # ## # ## # # ## ## # # # ## # ## # ## ## # ## # # # # # ## # ## # ## # ## # ## # ## # ## ## # # # ## # ## # ## # ## # ## # ## # # ## # ## # ## # ## # ## # ## # ## # ## # ## # ## # ## # # # ## # # ## # ## # # # ## # ## # ## # # ## # ## ## # ## # # # ## # ## # ## # ## # ## # ## # # # ## # # # ## # ## # ## # # # # ## # ## # # # ## # ## # ## # ## # ## # ## ## # ## # ## # # ## # # # ## # # # ## # # ## # # # ## # # # ## ## # ## ## # ## # ## # ## # ## ## ## ## # ## ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # ## # # ## ## # # ## ## # ## # # ## ## ## ## # ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## # ## # ## # # # # ## # # # ## # # # # # # # ## # # ## # # ## # # # ## ## # # # ## ## ## # # # # ## # # # # # ## # # # ## # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # ## # # ## ## # # # ## # # ## # # # ## # # ## # ## # # # # # # # # # # ## # ## # # # ## # # ## # # ## ### # # # # ## ## # ## # ## ## # # ## # # # # # # ## ## # # ## ## # ## ## ## # ## ## # ## # # # # # # # # # ## ## # # # # ## # # # # # # # ## # # # # # # ## # ## # # ## ## # # # ## # # ## # # # ## # # # # ## # ## # ## # # # ## # # ## # ## # ## # ## # # # ## # ## # # ## # # ## # # ## ## # # ## # # ## # # ## # ## # ## # ## # ## # # ## # # ## # # # ## # ## # # ## # ## ## # # # # # ## # ## # # # ## ## # ## ## ## # # ## ## # ## ## # # ## # ## # ## ## ## # ## # # # ## # ## ## ## # ## ## ## ## ## ## ## ## ## # ## ## ## ## ## # ## ## ## ## # ## # # # ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## # ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## # ## ## ## ## # ## # ## ## # # # # ## # # # # # # # # ## # ## # # # # ## # ## # # # # ## ### # ## # # ## # # # # ## # # # ## # # ## # # # # # # # # ## # ## # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # ## # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # ## ## ## # # # # # # # R-Squared = 0.3097 # # # 30.38200 FAR (c) 1.45000 32.959 # # # # # # # # # # # 27.80500 25.22800 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 22.65100 0.00000 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 0.72500 # # # # 22.65100 0.00000 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # 25.228 24.00000 BCR # # # Y = 26.18 R-Squared # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # ## # # # # # ## # ## # # # # ## # # # ## # # # ## # ## ## # # # # # # # # # # # # # ### # # # # ## # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # ## # # # # # ## ## # ## # ## # # # ### # ## # # # ## # ## # # # # # # ## ## ### # # ## # ## # # # # ## # ## # ## ## # ## # ## # # ## # # # # ## # # # ## # # # ## # ## ### # # ## # # # ## # # # ## # ## # ## # # # # # # # # # # # # # ## ## ### # # ## ## ## # # ## # # # #### # # # ## # # # # # # # # ## ## # # # ## # # ### ## # # # # ## # ## # # # # # # # ## # # # ## # # # # # # # # # # # # ## # # # # # ## # # # # # # ## # ## # ## # # ## # # # # ## ## ## # ## # # # # # # # # # ## # # # ## ## ## # # ## # ## # ### ## # ## ## # # # # ### # # # # ## # # # ## # # ### # # # # # # ## ## # # ## # ### # # ## ##### #### ##### # # # ### ## # ## ### # # ## # # # # # # ## # # # # # # # # ## # # # ## # # ## # ## # # # # # ### # # # # ## # # # # # # # ### # # # # # # # # # # ## ## # # # # # # # ## # #### # ## # ###### # # # ### # # ## # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## ## # # # # ## # ##### # # ## ### # # ### ## #### # # ## # # #### # # # # # # ## # ## # ## # # # # # # # # ### # # # # ###### #### # # # ## # # # # ### # # # # ## # # ## ##### # # # # # ## # ## # # # # ## ## #### # #### ## # #### # # # # #### ## # # # ## # # # # ## # # # # # # # ## # # ##### ### ### ### #### ## # #### # ### # # ## ## # ## # ## # # ## ### ## # # # #### ## # # # ## # # # # # # ### # # # # # #### # # # # # # ### # # ## # ## # # ## ## ## ### #### ## ## # ## # # # # # # # ## # ### ## # ### # # # # # # # # # # ## # # ## # # ## # # ## ## ## # #### # # # # ## # # # # ### # ### # ## # ###### # ### ## ##### # ## # # # ## # ## ## ## ## # ### # ## ## # # ### ## # # ## # # # # # # # ### # # # # ### # # #### # # # ## # ## # # ### ## # # # # ## ## # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # ## ## # # # # ## # # # # # # # ### # # # # # ### # # # # # # ## ## # # ## # ### #### ### # # # # ## # ## ## # # # # # # # # ### # ## # # ### # # # # ## ## # ## # # ## # # ## # # # ## #### # # # ######### # # ####### # # # ## ## # # # # ## # # # ### # ## # # # # # # ### # # # # # # # ## # ### ## # # ## ## ### # # # # # ## # ## # # # ## ## ## ## # ## # # # # # # # # # # ## # # # # # # # ####### # # # # # # # ## # # # # # ## # # ## # ## # # # # # # # ### ## ## # # ## # # # # # ## # # ## # # ## # ## # # # # # # # # ## # # # ### # # # # ## ### # # # # # ##### # # # # # ## # # # # # # # #### # # # # # # ### # ## # # # # ### # ### # # # ## # ### ## # # # # # # 27.805 # # # # # ## ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 30.382 # # # # # # # # # # # # # Mean LST (Centigrade) Mean LST (Centigrade) Land Surface Temperature (LST) # Mean LST (Centigrade) ## # 27.80500 (c)26.1594809 + 0.0881972X Y= 32.95900 # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # ## # # ## # # ## # # # # # # # ## # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # 48.00000 # THE 1st Climate Thailand Conference 2010: 22.651 1.000 406.000 National Risks and Opportunities in Global Climate Changes (d) Building Density #
  43. 43. ตลาดวโรรส ตลาดวโรรส วัดแสนฝาง วัดแสนฝาง
  44. 44. Chiang mai Business Park Chiang mai Business Park
  45. 45. มาตรการลดอณหภูมิพนผิวและการวางแผนเมืองที่ ื้ ุ เป็ นมิตรต่ อสิ่งแวดล้ อม THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  46. 46. Cool Roofing Parking Lot Shade
  47. 47. หลังคาเขียว (Green roof)
  48. 48. หลังคาเขียว (Green roof) ศ. เดชา บุญคา, ้ แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภาคธุรกิจเอกชน: 2552 ้
  49. 49. Fukuoka, Japan ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภาคธุรกิจเอกชน: 2552 ้ ้
  50. 50. กาแพงเขียว (Green walls)  การปกคลุมผนังอาคารด้านถูก แดดด้วยพืชพรรณ  ต้นไม้จะลดการแผ่รังสี ดวยการดูด ้ ซับพลังงานแสงแดดและคายน้ า เพื่อทาความเย็น ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภาคธุรกิจเอกชน: 2552 ้ ้
  51. 51. แนวคิดเชิงการผังเมือง (ความสั มพันธ์ ระหว่ างความหนาแน่ นกับทีเ่ ว้ นว่ าง) ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภาคธุรกิจเอกชน: 2552 ้ ้
  52. 52. แนวคิดเชิงการผังเมือง (ความสัมพันธ์ ระหว่ างความหนาแน่ นกับทีเ่ ว้ นว่ าง) ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภาคธุรกิจเอกชน: 2552 ้ ้ THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  53. 53. แนวคิดเชิงการผังเมือง (ความสัมพันธ์ ระหว่ างความหนาแน่ นกับทีเ่ ว้ นว่ าง) ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภาคธุรกิจเอกชน: 2552 ้ ้ THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  54. 54. แนวคิดเชิงการผังเมือง (ความสัมพันธ์ ระหว่ างความหนาแน่ นกับทีเ่ ว้ นว่ าง) ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภาคธุรกิจเอกชน: 2552 ้ ้ THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  55. 55. แนวคิดเชิงการผังเมือง (ความสัมพันธ์ ระหว่ างความหนาแน่ นกับทีเ่ ว้ นว่ าง) ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภาคธุรกิจเอกชน: 2552 ้ ้ THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  56. 56. แนวคิดเชิงการผังเมือง (ความสัมพันธ์ ระหว่ างความหนาแน่ นกับทีเ่ ว้ นว่ าง) ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภาคธุรกิจเอกชน: 2552 ้ ้ THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  57. 57. การแบ่ งขันตอนการพัฒนาทางกายภาพ ้ การพัฒนาระยะแรก การพัฒนาระยะกลาง การพัฒนาระยะสุดท้ าย ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภาคธุรกิจเอกชน: 2552 ้ ้ THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  58. 58. ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภาคธุรกิจเอกชน: 2552 ้ ้
  59. 59. ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภาคธุรกิจเอกชน: 2552 ้ ้
  60. 60. ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภาคธุรกิจเอกชน: 2552 ้ ้
  61. 61. หมู่บ้าน Ballwin Hills ในนครลอสแองเจลลิส พ.ศ. 2472 ศ. เดชา บุญคา , แนวคิดการเพิ่มพืนที่สีเขียวในภาคธุรกิจเอกชน: 2552 ้ ้ THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  62. 62. THE 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes
  63. 63. The 1st Climate Thailand Conference 2010: National Risks and Opportunities in Global Climate Changes 19 – 21 August 2010 IMPACT Exhibition and Convention Center จบการนาเสนอ, ขอบคุณทุกท่านครับ. เสนอโดย อาจารย์มานัส ศรี วณิ ช คณะสถาปัตยกรรมศาสตร์และการผังเมือง มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์

×