การวิเคราะห์และจัดทำฐานข้อมูลการฟื้นคืนสภาพจากภาวะน้ำท่วมของเมืองชุมแสง ด้วยภูมิสารสนเทศและ Web GIS - Wongmetta, Korrawan; Rachavong, Pathana; Choosumrong, Sittichai (Naresuan University Journal: Science and Technology (NUJST); Vol 26 No 2 (2018): April-June 2018, 2018)
การวิเคราะห์และจัดทำฐานข้อมูลการฟื้นคืนสภาพจากภาวะน้ำท่วมของเมืองชุมแสงด้วยภูมิสารสนเทศและ Web GIS เป็นการสะท้อนภาพให้เห็นถึงขั้นตอนการดำเนินงานก่อนที่จะเกิดภัยพิบัติเพื่อบรรเทาความเสียหาย การเตรียมความพร้อมในการวางแผนในภาวะฉุกเฉิน และสนับสนุนศักยภาพการฟื้นฟูหลังจากเกิดภัยพิบัติ ซึ่งเป็นกรอบแนวทางที่ใช้ในการบริหารจัดการชุมชนเพื่อให้เกิดการปรับตัวเข้ากับสถานการณ์น้ำท่วม      งานวิจัยนี้มีจุดประสงค์เพื่อศึกษาจัดทำดัชนีการฟื้นคืนสภาพของชุมชนและวิเคราะห์การฟื้นคืนสภาพด้วยระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ โดยใช้ 9 ปัจจัย ได้แก่ทุนมนุษย์การเตรียมความพร้อมและความตระหนักในอันตรายของครัวเรือนสาธารณูปโภคและการบริการการวางแผนในภาวะฉุกเฉินความช่วยเหลือจากพื้นที่อื่นๆการวางแผนอพยพทางกายภาพทางเศรษฐกิจ และทางสังคม ในการวิเคราะห์ศักยภาพการต้านทาน ศักยภาพการรับมือและศักยภาพการฟื้นฟูในแต่ละชุมชนโดยมีการรวบรวมข้อมูลจากการออกแบบสอบถามจากประชากรกลุ่มตัวอย่าง 205 ครัวเรือนจากกำหนดขอบเขตพื้นที่ 50 ชุมชน ซึ่งมีการให้คะแนนในแต่ละปัจจัยที่แตกต่างกันตั้งแต่ 0 คือไม่มีศักยภาพเลย ไปจนถึง 4 คือมีศักยภาพสูง จากนั้นเมื่อได้ระดับในแต่ละศักยภาพแล้วก็จะนำมาคำนวณค่าดัชนีการฟื้นคืนสภาพของชุมชน (Resilience Capacity Indicators: RCI) ในแต่ละชุมชนและนำเข้าข้อมูลในโปรแกรม Quantum GIS เพื่อแสดงผลและวิเคราะห์ระดับศักยภาพในรูปแบบของแผนที่ แล้วก็สร้างฐานข้อมูล PostgreSQL/PostGIS ซึ่งเป็นการนำเสนอข้อมูลเพื่อเป็นประโยชน์ให้กับหน่วยงานต่างๆ ซึ่งจากผลการศึกษาพบว่า ชุมชนที่มีศักยภาพการฟื้นคืนสภาพมากที่สุด ได้แก่ ชุมชนชุมแสงร่วมใจ02 (7.75) และชุมชนที่มีศักยภาพการฟื้นคืนสภาพน้อยที่สุด ได้แก่ ชุมชนแสงโชติช่วงชัชวาล01 (5.5)      สุดท้ายดัชนีการฟื้นคืนสภาพเป็นเครื่องมือในการพัฒนาเพื่อประเมินการฟื้นคืนสภาพจากภัยพิบัติของชุมชน ด้วยเหตุนี้จึงจำเป็นที่จะสร้างแผนที่ทางภูมิศาสตร์ของการฟื้นคืนสภาพ ซึ่งการใช้แผนที่ดังกล่าวจะต้องมีการใช้เทคโนโลยี GIS ดังนั้น Web-GIS จึงได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อนำเสนอผลการวิเคราะห์ความสามารถในการฟื้นคืนสภาพของชุมชน คำสำคัญ:  การฟื้นคืนสภาพจากน้ำท่วม, Web GIS, ศักยภาพในการรับมือ, ศักยภาพในการฟื้นฟู, ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์       The analysis and implement of flood resilience database in Chum-Saeng district based on GIS and Web GIS is a reflection of the pre-disaster to alleviate the damage, preparing for emergency planning and support the recovery capacity after the disaster. This is a guiding framework for community management to adapt to flood situations.      This research aims to study the resilience capacity indicator of communities and analysis flood resilience with GIS and database in Chum-Saeng district, Nakhonsawan Province. The study usenine indicatorsconsist of; human capital, preparedness and hazard awareness of household, infrastructure and services, emergency plan, aid from other areas, evacuation plans, physical, economic and social for analysis resistance capacity, absorption capacity and recovery capacity in each community. Data collected in this study by creating the questionnaire of a sample of 205 households from 50 communities for the scoring of each factor varies from 0 (the requirement is not provided) to 4 (the requirement is fully provided). Then, the Resilience Capacity Indicators (RCI) is calculated for the community. And import data into the Quantum GIS program to display and analyze capacity levels in the maps. And then apply the database to the system PostgreSQL / PostGIS for the benefit of various agencies. The research found that the Chumsaengrumjai02 community has the highest of the RCI (7.75), and the Saengchotchogchatchawan01 community has the least of the RCI (5.5).      Finally, the RCI represent a tool for developing to assess community disaster resilience. Therefore, it is important to map the geographical patterns of community resilience. The use of such maps will need the use of GIS-based technology. Thus a Web-GIS has been developed to present the results of the analysis capacity of the resilience community. Keywords: Flood resilience, Web GIS, Absorption Capacity, Recovery Capacity, GIS