Climate change affects agricultural systems worldwide, including Thailand, and may lead to reduced crop yields, impacting food security. Bambara groundnut is a crop with the potential to adapt to changing environments and can thrive in areas with limited resources. This research aims to study the impact of climate change on Bambara groundnut yields in Thailand using the DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer) model, an important tool for predicting plant growth under various environmental conditions. This study utilizes climate data, soil composition, and genetic information of Bambara groundnut to simulate and analyze yield trends under future climate scenarios. Four study areas in Thailand were selected: Songkhla, Lampang, Yasothon, and Saraburi. The CSM-CROPGRO-Bambara groundnut model was used to assess the impact of changing temperature and rainfall on the growth and yield of Bambara groundnut. The results of this study are expected to provide farmers and researchers with valuable information for planning cultivation and managing peanut production in response to climate change. Additionally, the findings can help formulate policy guidelines to promote the cultivation of climate-resilient crops and support the country's food security.
การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศส่งผลกระทบต่อระบบเกษตรกรรมทั่วโลก รวมถึงการเพาะปลูกพืชอาหาร ถั่วหรั่ง (Bambara groundnut) เป็นพืชตระกูลถั่วที่มีความสามารถทนแล้ง เจริญเติบโตได้ดีในดินที่มีความอุดมสมบูรณ์ต่ำ และให้คุณค่าทางโภชนาการสูง จึงมีศักยภาพในการเสริมความมั่นคงทางอาหารของประเทศ อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิ ปริมาณน้ำฝน และความแปรปรวนของสภาพอากาศ อาจส่งผลต่อการเจริญเติบโตและผลผลิตของถั่วหรั่ง ทำให้เกิดความไม่แน่นอนในระบบการเกษตร งานวิจัยนี้มีเป้าหมายเพื่อประเมินผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศต่อผลผลิตถั่วหรั่งในประเทศไทย โดยใช้แบบจำลอง DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer) ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ช่วยจำลองสภาพแวดล้อมและพฤติกรรมการเจริญเติบโตของพืชภายใต้สภาวะต่างๆ การศึกษานี้จะช่วยให้สามารถคาดการณ์แนวโน้มผลผลิตของถั่วหรั่งในอนาคต และนำไปใช้ในการวางแผนการเพาะปลูก รวมถึงพัฒนากลยุทธ์ในการปรับตัวของเกษตรกรให้สามารถรับมือกับสภาพภูมิอากาศที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างมีประสิทธิภาพ

คณะวิทยาศาสตร์
In a highly competitive business, understanding customers is crucial for an organization to determine its success. Effective marketing is not just about offering good products, promotions, or services; it also requires strategies to reach and build strong relationships with customer groups. Segmenting customers is one method that helps businesses deeply understand the needs and behaviors of the customers who use their services In this internship, the objective is to understand the behavior of customers purchasing coffee and tea at a large cafe group by analyzing stored customer data. As a result of this process, customer groups purchasing coffee and tea were segmented using Naive Bayes, Random Forest, and Deep Learning techniques to compare the accuracy and suitability of different Machine Learning methods, and the insights gained from this analysis can be for further development in analyzing other data set in the future

คณะวิศวกรรมศาสตร์
The purpose of this invention is to develop a forest fire prevention agent that has the ability to prevent long-term forest fires, not only to suppress forest fires or prevent forest fires from spreading widely, but to prevent them from starting to catch fire from the beginning. It can prevent forest fires comprehensively and can be prevented for a long time during the peak forest fire period or the dry season, which is about 3-4 months. There are no residues or minimal residues without causing harm to the surrounding environment under the specified standards. Emphasis is placed on the use of raw materials, equipment, and chemicals that can be easily found in Thailand. This includes using the value of production costs as low as possible. This makes it suitable for use in large quantities for spraying and protecting forest areas in forest areas that are prone to fire. Estimated average for pollution caused by forest fires include particulate matter (PM), including PM2.5, PM10, carbon monoxide (CO), carbon dioxide, carbon dioxide, and carbon dioxide, Nitrogendioxide, VOC etc.

คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
-