Black Ribbon

     แบบจำลองคณิตศาสตร์ด้านอุตุนิยมวิทยา 3 มิติ (Three-dimensional Meso-scale Meteorological Model) เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพมากสำหรับนำมาใช้ในการศึกษาข้อมูลทางด้านอุตุนิยมวิทยา โดยแบบจำลองดังกล่าวสามารถใช้ข้อมูลการตรวจวัดสภาพอุตุนิยมวิทยาที่มีความละเอียดไม่สูงมากมาเป็นข้อมูลเริ่มต้น (Input data) และคำนวณหาผลลัพธ์โดยชุดสมการของ Atmospheric physic process ซึ่งสัมพันธ์กับหลักการด้านพลศาสตร์ (Dynamic) เทอร์โมไดนามิก (Thermodynamic) ไมโครฟิสิกส์ (Microphysic) และการเปลี่ยนสถานะของความชื้นในบรรยากาศ (Moisture phase change) ผลลัพธ์ที่ได้จาก Three-dimensional Meso-scale Meteorological Model คือ ข้อมูลด้านอุตุนิยมวิทยา ได้แก่ ความเร็วลม ทิศทางลม อุณหภูมิ ความชื้น ในพื้นที่ที่ศึกษา ที่ระดับความสูงต่างๆ ในแต่ละชั่วโมง ซึ่งละเอียดเพียงพอสำหรับนำไปใช้ในการศึกษาการแพร่กระจายของสารมลพิษในขั้นตอนต่อไป

     แบบจำลอง Meso-Scale Meteorological Model ที่ชื่อว่า Regional Atmospheric Modeling System (RAMS) ได้รับการพัฒนาโดยนักวิทยาศาสตร์หลายกลุ่ม รวมทั้งนักวิทยาศาสตร์ของ Colorado State University การพัฒนาใช้เวลานับปี และได้รับการปรับปรุงแก้ไขให้มีความสมบูรณ์มากขึ้นเรื่อยๆ จากผลการใช้งานของนักวิทยาศาสตร์ทั่วโลก ด้วยเหตุนี้ RAMS จึงเป็นที่ยอมรับว่าเป็นแบบจำลองคณิตศาสตร์ด้านอุตุนิยมวิทยา 3 มิติ ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดแบบจำลองหนึ่งของโลก

     มีหลายงานวิจัยที่นำแบบจำลอง RAMS มาใช้เพื่อทราบและความเข้าใจลักษณะทางอุตุนิยมวิทยา ตัวอย่างเช่น ในประเทศไทย Sathitkunarat et al. (.. 2549) ได้ใช้แบบจำลอง RAMS เพื่อคำนวณพารามิเตอร์ทางอุตุนิยมวิทยาทั้งในฤดูแล้งและฤดูฝนในจังหวัดเชียงใหม่ โดยกำหนดค่าความละเอียดของกริด 2 กม. พบว่า RAMS สามารถคำนวณความเร็วลมทิศทางลมและอุณหภูมิได้สอดคล้องกับค่าการตรวจวัด Finardi et al. (.. 2541) ใช้ RAMS คำนวณลักษณะของลมในบริเวณที่มีความซับซ้อนของสภาพภูมิประเทศพบว่าแบบจำลองนี้ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงลักษณะภูมิประเทศได้ Yamaguchi et al. (.. 2546) ศึกษาการกระจายตัวของลมนอกชายฝั่งประเทศญี่ปุ่นโดยใช้แบบจำลอง RAMS ขนาดความละเอียดของกริด 8 กิโลเมตร และ 2 กิโลเมตร ผลการศึกษาพบว่าความเร็วและทิศทางลมจาก RAMS สามารถคำนวณให้ผลดีและมีค่าใกล้เคียงกับค่าการตรวจวัดโดยความผิดพลาดของค่าความเร็วลมเฉลี่ยรายปีมีเพียง4.8% เป็นต้น

      กล่าวได้ว่า RAMS สามารถใช้กับงานทั้งในพื้นที่ที่มีขนาดเล็กๆ ไม่กี่กิโลเมตร ไปจนถึงพื้นที่ที่มีขนาดใหญ่ และมีลักษณะความซับซ้อนของภูมิประเทศได้เป็นอย่างดี ดังนั้นแบบจำลองRAMS จึงเป็นแบบจำลองหนึ่งที่ได้รับความนิยมในการศึกษาข้อมูลอุตุนิยมวิทยา

     อย่างไรก็ตามแบบจำลอง RAMS มีความซับซ้อนในการใช้งาน มีพารามิเตอร์และตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับการคำนวณมากมาย ดังนั้นการจะนำแบบจำลอง RAMS มาใช้งานให้บังเกิดผลได้ตามต้องการ มีความแม่นยำน่าเชื่อถือ จะต้องทำการศึกษาและวิจัยเพื่อทำการ validation ให้แบบจำลองมีความเหมาะสมกับสภาพพื้นที่ที่จะทำการศึกษา รวมทั้งต้องมีการพัฒนาโปรแกรมในส่วนของการนำข้อมูลเข้าเพื่อการคำนวณด้วย นอกจากนี้จะต้องพัฒนาระบบโปรแกรมการนำผลการคำนวณมาทำการแปลผลเพื่อเปรียบเทียบกับข้อมูลตรวจวัด และนำไปใช้งานต่อไป