RC20256-1.1

เครื่องมือคาดการณ์ปริมาณฝน

ทุกท่านคงจำเหตุการณ์น้ำท่วมครั้งใหญ่ของประเทศไทยในช่วงปลายปี พ.ศ. 2554 ได้เป็นอย่างดี ในครั้งนั้นเรียกได้ว่าเป็น ‘มหาอุทกภัย’ ครั้งใหญ่ในประวัติศาสตร์ไทย ซึ่งในลุ่มน้ำชี-มูล โดยเฉพาะในพื้นที่นครราชสีมาครั้งนั้นมีสาเหตุเกิดจากฝนที่ตกหนักซึ่งเป็นบริเวณพื้นที่ต้นน้ำและไม่มีการรายงานสถานการณ์ฝนลงมาบนพื้นที่ชุมชนเมือง ทำให้เวลาน้ำหลากลงมา ความรุนแรงของอุทกภัยครั้งนั้นจึงรุนแรงมาก จนทำให้บ้านเรือนรวมถึงโรงพยาบาลในตัวจังหวัดเองก็ได้รับผลกระทบจากน้ำท่วมในครั้งนั้นเช่นกัน

การที่เราไม่ได้เตรียมรองรับสถานการณ์น้ำจนนำสู่ความเสียหายที่รุนแรงนี้อาจเป็นบทเรียนให้เราต้องเริ่มมีมาตรการในการเตรียมรองรับสถานการณ์ไว้ ผ่านการพยากรณ์ การติดตามสถานการณ์น้ำ และการแจ้งเหตุการณ์ล่วงหน้า เพื่อหน่วยงานที่เกี่ยวข้องจะได้สามารถเตรียมมาตรการรองรับและลดความเสียหายลงได้ ถามว่าเราจะสามารถทราบสถานการณ์ล่วงหน้าได้อย่างไร ผลงานวิจัยในวันนี้มีคำตอบ

เครื่องมือคาดการณ์

เทคโนโลยีในการติดตามสถานการณ์น้ำนั้นก็มีอยู่หลายอย่าง ตั้งแต่การตรวจวัดกลุ่มเมฆด้วยเรดาร์ ซึ่งกลุ่มหน่วยงานที่เกี่ยวข้องอย่าง กรมอุตุฯ ก็ได้นำเรดาร์มาตรวจอากาศด้วยการส่งคลื่นไฟฟ้าไปที่ก้อนเมฆและสะท้อนกลับออกมาว่าในบริเวณนั้นมีไอน้ำหรืออากาศมากน้อยเพียงใด ซึ่งการแสดงผลจะออกมาเป็นค่าที่เรียกว่า ‘Reflectivity’ โดยจะออกมาเป็นแถบสี ซึ่งถ้าออกมาเป็นแถบสีแดงก็จะหมายถึงมีความรุนแรงมาก อาจคาดการณ์ได้ว่าอุทกภัยกำลังจะเกิดแล้ว โดยทางกรมอุตุฯ ได้ตั้งเกณฑ์ไว้ว่าถ้าฝนตกอยู่ในช่วง ไม่เกิน 30 มิลลิเมตร จะเป็นฝนตกปานกลาง แต่ถ้ามากกว่า 30 มิลลิเมตร ไม่เกิน 90 มิลลิเมตร จะเป็นฝนตกหนัก และถ้าเกิน 90 มิลลิเมตร จะเป็นฝนตกหนักมาก ในขณะที่ระบบระบายน้ำของบ้านเรานั้นสามารถรองรับปริมาณน้ำได้ประมาณ 60 มิลลิเมตร/ชั่วโมง เพราะฉะนั้นเราสามารถแปลงข้อมูลที่เรา ตรวจวัดด้วยเรดาร์ให้เป็นปริมาณฝนคือหน่วย มิลลิเมตร/ชั่วโมง จากนั้นก็นำเสนอสู่สาธารณชนในการแจ้งเตือนที่จะเป็นประโยชน์ต่อการเตรียมตัวในการดำรงชีวิตของเรา

ซึ่งแต่ก่อนนั้นยังไม่มีการแปลงข้อมูลและนำไปแจ้งเตือนให้กับประชาชน โดยค่าเรดาร์ที่ได้ยังไม่สามารถรู้ว่าได้ว่าฝนจะตกลงมาปริมาณเท่าไหร่ เป็นฝนตกหนักหรือเบา น้ำมันจะท่วมหรือไม่ท่วม เนื่องจากถ้าเรารู้ปริมาณฝนได้ก็จะสามารถนำไปคำนวณเป็นปริมาณน้ำท่าได้ด้วย ซึ่งค่าที่แปลงจากค่า Reflectivity มาเป็นความเข้มน้ำฝนนี้ก็จะช่วยในการบริหารจัดการน้ำได้ ยกตัวอย่างเช่น ปริมาณน้ำฝนที่ตกบนเขาใหญ่ ถ้าเรารู้ปริมาณฝนเราก็จะรู้ปริมาณน้ำที่จะไหลลงเขื่อนลำตะคองและลำพระเพลิง ทำให้ตัวเขื่อนเองก็สามารถที่จะบริหารจัดการได้ว่าควรที่จะพร่องน้ำก่อนหรือควรเก็บกักน้ำเอาไว้ใช้

นอกจากการแปลงเป็นค่าความเข้มน้ำฝนแล้วยังสามารถที่จะคาดการณ์ปริมาณน้ำฝนล่วงหน้าได้ด้วย เพราะว่าในการตรวจจับเมฆฝนด้วยเรดาร์นี้สามารถที่จะจับการเคลื่อนตัวของฝนได้ ทำให้รู้ได้ว่ากลุ่มก้อนของฝนเดินทางไปเท่าไร และปริมาณฝนใน 1-2 ชั่วโมง ข้างหน้านี้จะมีปริมาณเท่าไร รวมถึงนอกจากเราจะทราบสถานการณ์น้ำท่วมแล้วยังสามารถเตือนในเรื่องดินถล่มได้อีกด้วย เนื่องจากดินถล่มมักจะเกิดบนที่ราบเชิงเขาจากปริมาณฝนเข้มข้นก็จะทำให้เกิดน้ำป่าไหลหลากซึ่งจะส่งผลให้ดินพังทลายลงมา

ร่วมกับจีนใช้ดาวเทียม

การติดตามสถานการณ์น้ำนอกจากใช้ข้อมูลเรดาร์แล้วก็มีข้อมูลที่ได้จากดาวเทียมด้วย โดยทางคณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาลัยเกษตรศาสตร์ ได้มีความร่วมมือกับประเทศจีนในการรับส่งสัญญาณข้อมูลดาวเทียม ซึ่งข้อมูลดาวเทียมนั้นจะมีย่านความถี่อยู่หลายย่าน โดยย่านความถี่หนึ่งก็สามารถตรวจสอบในเรื่องของไอน้ำในก้อนเมฆที่สามารถแปลงค่าเป็นปริมาณน้ำฝนได้เช่นกัน ซึ่งข้อมูลที่ได้จากดาวเทียมจะเป็นภาพกว้าง ในขณะที่เรดาร์จะเป็นพื้นที่ในวงรัศมีของเรดาร์นั้น ซึ่งก็จะทำให้ข้อมูลมีความถูกต้องและแม่นยำมากขึ้น

ระบบสารสนเทศที่พัฒนาขึ้นจะแสดงข้อมูลได้ในหลายเรื่อง ทั้งเรื่องของปริมาณฝน จากนั้นเอาข้อมูลมาผนวกกับ ‘ข้อมูลโทรมาตร’ ที่หมายถึงการวัดน้ำที่ส่งข้อมูลผ่านระบบสื่อสารจากสถานีสนามมาที่สถานีหลัก ซึ่งสถานที่หลักก็จะอยู่ตามหน่วยงานต่าง ๆ โดยมีโทรมาตรของกรมชลประทาน กรมทรัพยากรน้ำ กรมไฟฟ้าฝ่ายผลิต ในการวัดน้ำในพื้นที่ต่าง ๆ ซึ่งข้อมูลโทรมาตรที่ผนวกกับข้อมูลฝนนั้นนำมาจัดทำเป็น “ระบบการพยากรณ์น้ำ”

จากที่กล่าวมาการพัฒนาเครื่องมือในงานวิจัยชิ้นนี้ทำให้เราสามารถได้ข้อมูลอยู่ 5 ชั้นข้อมูล คือ 1. ข้อมูลปริมาณน้ำฝนจากดาวเทียม  2. ข้อมูลปริมาณน้ำฝนจากเรดาร์ 3. ข้อมูลการทำนายปริมาณฝนรายวัน 4. ข้อมูลการพยากรณ์น้ำท่วม 5. ข้อมูลการวิเคราะห์พื้นที่อ่อนไหวต่อการเกิดดินถล่ม

 โดยในงานวิจัยชิ้นนี้เกิดจากการรวมตัวกันในหลากหลายภาควิชาไม่ว่าจะเป็น ภาควิชาวิศวกรรมน้ำ ภาควิชาไฟฟ้าที่ดูในเรื่องของดาวเทียม รวมถึงภาควิชาวิศวกรรมชลประทานดูในเรื่องการคาดการณ์ฝน เพื่อคิดค้นเทคโนโลยีในการติดตามสถานการณ์น้ำด้วยแบบจำลองคณิตศาสตร์ โดยเริ่มจากการเตรียมและรวบรวมข้อมูลของฝน ในการแปลงข้อมูลฝนจากเรดาร์และดาวเทียมมาเป็นการนำเข้าข้อมูลในระบบพยากรณ์ก่อน จากนั้นนำชุดข้อมูลที่ได้มาเชื่อมโยงกันเพื่อที่จะเอามาใช้ในการพยากรณ์น้ำล่วงหน้า และนำเสนอผลผ่านเว็บไซต์ รวมถึงสามารถที่จะเชื่อมโยงผลการพยากรณ์มาที่โทรศัพท์มือถือได้เลย

ทดลองใช้จริงกับหน่วยงาน

เครื่องมือที่ได้มานั้นสามารถนำมาใช้กับหน่วยงานที่เกี่ยวข้องกับการพยากรณ์น้ำ ยกตัวอย่างเช่น กรมชลประทาน ที่ได้เอาระบบพยากรณ์ไปใช้ในลุ่มน้ำชี-มูล โดยในช่วงฤดูฝนที่ต้องดูสถานการณ์น้ำหากเกิดวิกฤตอาจจะต้องเร่งพร่องน้ำไปก่อนเพื่อที่จะไม่ให้มวลน้ำก้อนใหญ่เข้ามาและล้นในปริมาณมาก ๆ ซึ่งระบบพยากรณ์นี้ก็จะสามารถเข้ามาช่วยได้ว่าระดับน้ำจะถึงสถานการณ์วิกฤตล้นตลิ่งหรือยัง เพราะถ้าน้ำล้นตลิ่งจะทำให้เกิดน้ำท่วมในพื้นที่เกษตรกรรมทั้ง 2 ฝั่ง โดยลักษณะการเคลื่อนที่ของน้ำในลุ่มน้ำมูลจะค่อย ๆ เคลื่อนที่มา ซึ่งเราจึงมีเวลาพยากรณ์ล่วงหน้าได้ก่อน 7 วัน เพราะฉะนั้นน้ำหลากก็สามารถผ่านไปโดยไม่เกิดอุทกภัยและไม่มีความเสียหายเกิดขึ้น

การร่วมมือเป็นสิ่งสำคัญ

ในการพยากรณ์น้ำสิ่งสำคัญก็คือข้อมูล ซึ่งในปัจจุบันได้มีการตรวจข้อมูลผ่านระบบโทรมาตรในหลายหน่วยงาน ทั้งกรมชลประทาน กรมทรัพยากรน้ำ การไฟฟ้าฝ่ายผลิต สำนักการระบายน้ำ และกรมอุตุฯ เองก็มีการตั้งโทรมาตรในพื้นที่ต่าง ๆ ทำให้สามารถบูรณาการเอาข้อมูลจากทุกหน่วยงานมาแบ่งปันข้อมูลร่วมกันและจัดทำเป็นระบบพยากรณ์น้ำ มีการรวมส่งข้อมูลมาอยู่ที่คลังข้อมูลน้ำและสารสนเทศ อย่างไรก็ตามการรวมศูนย์ข้อมูลอย่างเดียวนั้นไม่เพียงพอ แต่จะต้องสามารถเข้าถึงข้อมูลในเชิงตัวเลขที่สามารถนำไปประมวลผลต่อได้ด้วย ซึ่งจะทำให้สามารถพยากรณ์น้ำได้อย่างถูกต้องและแม่นยำมากยิ่งขึ้น

อุทกภัยเป็นภัยธรรมชาติที่เกิดขึ้นแน่นอน ซึ่งเราไม่สามารถที่จะควบคุมไม่ให้เกิดได้ แต่เราสามารถที่จะบรรเทาความรุนแรงได้ถ้ามีการติดตามสถานการณ์และเตือนภัยล่วงหน้า ความเสียหายของอุทกภัยที่มีมาก ๆ นั้นเกิดจากเตือนภัยไม่ทัน และพื้นที่ที่ไม่ค่อยได้เกิดอุทกภัย พอเกิดความเสียหายแล้วจะรุนแรงเนื่องจากไม่เคยเตรียมตัวที่จะรองรับสถานการณ์ เพราะฉะนั้นอย่างที่ได้กล่าวไปอุทกภัยเป็นสิ่งที่เราป้องกันให้มันไม่เกิดไม่ได้แต่เราสามารถบรรเทาให้ความรุนแรงมันลดลงได้ ถ้ามีการติดตามและเตือนภัยล่วงหน้า

อ้างอิงข้อมูลจาก

โครงการวิจัย “การบูรณาการข้อมูลอุตุ-อุทกวิทยาในลุ่มน้ำชี-มูลเพื่อจัดทำระบบช่วยตัดสินใจในการบริหารจัดการวิกฤติน้ำท่วมและดินถล่ม”

หัวหน้าโครงการ : จิระวัฒน์ กณะสุต

สนับสนุนโดย : สำนักงานคณะกรรมการส่งเสริมวิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (สกสว.)

เรียบเรียง ณภัชนิศา วัฒนาเขมาภิรัต
กราฟิก ณภัชนิศา วัฒนาเขมาภิรัต
พิสูจน์อักษรและตรวจทาน จินตนา ธรรมวงษ์
00:00
00:00
Empty Playlist